即将过去的2020年第一季度，与车联网相关的国家级指导建议接连重磅出炉：2月，11个国家部委联合印发《智能汽车创新发展战略》，提出结合5G商用部署，推动5G与车联网协同建设。3月初，中央政治局常务委员会会议提出，加快5G网络等新型基础设施建设进度，随后发改委、工信部联合组织实施2020年国家重点支持的7大5G新基建项目，其中一项便是基于5G的车路协同车联网大规模验证和应用。近日，工信部《关于推动5G加快发展的通知》明确表示推动将车联网纳入国家新型基础设施建设工程，促进“5G+车联网”协同发展。
通信网络是连接车联网各个节点的传输纽带，是车联网应用广泛落地的基础之一。在以毫秒级低时延为特征的新一代5G无线通信环境中，车联网的连接价值将得到极大释放——通过将人、车、路、云等交通参与要素有机联系在一起，所有交通主体在统一平台上实时共享信息，联网汽车可以低成本获取更多感知数据，从而推动智能驾驶技术创新和应用，5G新基建下的车路协同系统调度和自适应功能也为整个交通体系的智能化提供了更为广阔的空间。
在5G新基建和方案商的技术加持下，我国多地车路协同项目已经进入了落地阶段。其中，北京顺义示范区一条5G商用开放路段所应用的车路协同落地方案，不仅推进了V2X车载及路侧设备的部署进程，更通过车、路、云技术实践验证了5G新基建场景下车路协同方案的技术演进方向。
本文试图以上述车路协同示范项目为样本，以该示范区项目建设方蘑菇车联的公开方案资料为参考，在车、路两大端口智能设备硬件部署的基础上，以车载端和路网侧的主要任务来推导相关技术的应用思路，为5G新基建下车路协同下一阶段的规模应用提供有价值的经验。
车载端：安全、高效背后的核心操作系统
自诞生之日起，汽车这个重要的交通工具就肩负着人们最根本的两大需求——提升驾驶者的效率和保障驾驶者的安全。在车路协同系统中，车载端的主要任务同样围绕着安全和效率展开。
首先，车的大脑需要处理的信息量是无法估量的。在一辆智能汽车的行驶过程中，每天需要对TB量级的数据进行实时处理，这个数字在车路协同系统中还会大幅增长。如此庞大的数据计算实时处理过程中，还要将出错率降到最低，难度之大可想而知。日常生活中，打开一个网页、查询一个信息、回复一个消息甚至双11秒杀一款商品都可以发生错误并被大众所接受，但涉及驾驶安全的情况下，任何并发导致的处理故障都直接关系驾驶者的人身安全，不容许有半点问题出现。
其次，不同于普通消费场景，车路协同需要“极可靠的低延迟通信”。这就要求多设备间从感知、传输、处理、响应的整个通信交互过程要在100毫秒内完成，并正确反馈路面信息，人类的眨眼时间也只有100毫秒。一个生活场景中可允许的延迟，在行驶过程中却会直接导致错过转弯路口或者高速出口。车路协同中的汽车智能化运算还要考虑很多因素，比如实时性、稳定性、安全性，这些都直接关系一台车的行驶安全。
再次，不同于单独的智能汽车，车和车的交流不再是单一品牌行为。举例来说，A品牌的某款车型不仅要和同品牌的其他车型互联，还要和同处于交通环境中的BCDE品牌交流。那么如何实现？车载终端必须广泛兼容其他品牌车辆以及车载硬件。用一组数据解读其中的工作量：今天我们常见的主流品牌车型有上千余种，智能汽车传感器有六百多种，ECU（汽车电子控制单元）的数量更是数以上百计，而这些都是车载操作系统要兼容的对象，可以看出难度之大。
从车路协同项目的示范成果来看，通过核心操作系统将车载终端的主要任务进行一体化集成是一条可靠的路径。借助操作系统的基础作业和软硬件协同能力，不仅可以从底层实现车与车、车与网之间的互联，还能最大程度的发挥硬件潜力，提高系统任务并行稳定性，同时很好地承担硬件数据融合等车路协同特定需求。这一假设也在蘑菇车联为顺义车路协同项目提供的车载操作系统蘑菇OS的应用中得到了有效验证。
可以看出，车路协同的真正落地必须要有一款具有低时延、高稳定性、高安全性、高兼容性的底层操作系统。当然这也意味着研发前期大量的适配和测试工作量，对企业的研发资金投入、专业人才储备乃至产业经验积累都是相当大的考验。
“通信+边缘计算”，实时路网新体系
在车路协同系统平台上，道路连接着来往车辆和云端大数据平台，是车路融合数据监测、上传和下发的重要一环。这个环节的主要任务在于构建一个“通信+边缘计算”的新体系，前者负责降低数据传输的端到端时延，后者用来完成大量路侧感知设备的接入和数据处理。实时性是二者的共同需求。
通信方面，车路协同落地实现对于数据传输的要求十分苛刻：端到端时延必须低至毫秒级，可靠性达99.999%，带宽达50Mbps，支持高速移动的绝对速度达250kph——只有超低时延、高容量、高可靠的5G技术才能满足这一需求。目前5G新基建的加速部署有望大幅提升路网侧的设备连接和数据传输环境。
但5G新基建是一个渐进的过程，目前各地实际通信环境有着显著的地域差异，车路通信协议标准不一，而车路协同方案的落地是一定需要车载终端的稳定通信网络连接的。在没有蜂窝移动网络覆盖或覆盖不完善的地区，就需要瞬时切换到专门的车用通信协议。这就意味着，车载OS要在4G/5G与车用LTE-V之间自主切换，保障系统实时“在线”，车和路之间的不间断稳定互联。
计算方面，云服务在很长一段时间里都只以核心层服务呈现，即在某省市区域部属固定的计算中心，前端收集信息，统一上传至核心云端进行存储和计算，再将结果远程返回前端。随着车路协同系统推进，智能道路不断增加的高清摄像头形成以视频为主的复杂交通信息，考虑到数据传输的地理阻隔，核心层的计算结果难以在安全时延内下发至车载端，车路协同方案从感知分析到反馈决策的实时化需求也就无法满足。
从上述顺义智能网联示范区的应用情况来看，蘑菇车联将核心层的计算资源下沉到路侧的边缘节点是一条极为可靠的解决思路。通过在路网侧部署MEC边缘计算服务器，在车-路-云信息的上传下发之间就近建立回路，满足车路协同场景下路侧数据的就近存储和极速处理需求。在此基础上，再架构一套完整的中心云+边缘云服务体系，实现资源、应用、服务的全方位云边协同。
未来，随着5G新基建的发展不断加速，联网设备数量将持续增长。云端接入服务的开放性、兼容性和可靠性，网络运维管理的灵活扩展能力，应用层的云边协同能力都将考验着车路协同云服务的整体能力。
写在最后
整体而言，多功能集成的车载终端操作系统和“通信+边缘计算”实时路网体系共同组成的车路协同技术体系，是目前为止经过了示范验证的可靠方案。再加上智能汽车产业的整体进步，域控制器、边缘计算芯片、激光雷达等产业链技术的升级，也为智能车路的发展带来了全面提升空间。
从车联网的产业发展逻辑来看，国家政策长期发挥着主导性作用。此次《智能汽车创新发展战略》明确提出，到2025年智能交通系统和智慧城市相关设施建设取得积极进展。从5G新基建到5G+车联网协同发展，车路协同已经迈入政策落地的黄金发展期，车联网技术方案商们正迎来最好的时代。
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