辛亮博士：5G算网赋能车联网落地

近日，第六届全球边缘计算大会在北京成功召开，本次大会由边缘计算社区主办，并得到了EMQ、火山引擎、联想集团、天翼云、SmartX等企业的联合支持。产、学、研、用各界专家跨界交流，共同探讨边缘计算关键技术、应用落地及问题挑战，我们很荣幸邀请到了联通智网科技车联网场景研究专家辛亮博士，辛博士以《5G算网赋能车联网落地》为主题进行观点分享。

对5G车联网新基建的认识

从政策层面看，5G与车联网融合基础设施已经成为新基建的重要组成部分。从党的19大提出建设网络强国、交通强国、数字中国以来，近几年发布的一系列政策都强调了5G网络的建设及推广应用。2020年十一部委联合发布了《智能汽车创新发展战略》，明确提出结合5G商用部署，推动5G与车联网协同建设。2021年工信部召开的车联网专委会四次会议，明确提出加强交通基础设施与信息基础设施统筹布局、协同建设，推动车联网加快发展。2023年，中共中央、国务院发布的“数字中国建设整体布局规划”，提出加快5G网络与千兆光网协同建设，算力基础设施布局，推动移动物联网的发展。

从行业层面看，“5G+车路协同”成为“中国特色”无人驾驶方案。在传统的单车智能方案中，感知、决策、执行都在车端完成，面临感知存在盲区、车端算力不足、单车成本过高等问题。因此“5G+车路协同”的技术方案成为行业共识，车端的部分功能，借助可靠的通信网络上移到路端及云端来完成，包括融合感知、路径规划等功能，实现车路云一体化的协同智能。

从技术层面看，网联自动驾驶将推动网络升级，向算网一体演进。在3GPP标准中定义的自动驾驶场景，包括编队驾驶、高等级自动驾驶、远程驾驶和感知共享，对网络质量都有较高的要求。在编队驾驶中，通过车车/车路进行数据交互，通信时延要小于25ms。在网联的高级别自动驾驶中，通信时延低至10ms，网络可靠性要求达到99.99%。

不同业务类型及应用场景，所需要的网络服务要求也是不一样。要满足智能网联汽车对算力和网络的要求，实现按需供给、灵活调度，就需要新的技术进行支撑，包括5G专网、切片技术、NWDAF技术、IPV6+、边缘计算、分布式云等关键技术，实现网络可感知、算力可调度、应用可编排等。新技术也将引发信息基础设施的重构，推动网络不断升级，向多云协同、算网一体方向演进。
构建5G车联网的全局能力

中国联通提出了基于5G算网的“智能车联网系统”总体框架。该框架包含1张智能算力网络，1个共性服务平台，1套智能融合处理系统，2类智能终端和N类协同服务场景。基于5G、C-V2X、边缘计算融合的智能算力网络，实现双通道冗余信息服务，Gbps高速切片，端到端时延小于100ms，支撑车路云一体协同智能。自研的车路协同服务平台，支撑海量数据接入，算力灵活调度，和多场景运营服务。该框架通过构建“人车路、网边云”全要素覆盖，打造网联无人驾驶行业标准化解决方案。

根据车联网的不同应用场景，“按需”建立网络连接。通过网络技术，实现车联网业务与公众业务区别“对待”。对时延敏感的车联网业务，通过就近访问边缘云进行低时延处理及分发，保障业务时延。对可靠性要求高、抖动敏感的车联网业务，采用切片技术建立专有通道，通过不同切片方案的选择，进行差异化的传输保障。

基于网络质量的分级，进行车联网服务的“智能”调度。中国联通构建了行业首个C-V2X无线场景库，包含城市道路、高速和停车场等场景。通过定制化模组实现网络参数的实时上报，车联网业务可以根据网络质量进行智能开启和配置。中国联通给某一国际主机厂搭建的远程驾驶业务时，可以根据上报网络参数进行服务灵活调度。当网络质量不好的时候，可以降低视频传输码率，减少对网络传输需求。如果网络质量很差时，就关闭远程驾驶服务。

5G车联网应用落地案例

智网科技在行业率先开展边缘计算技术与车联网融合创新的研究。在2019年，智网科技冬奥项目团队联合行业合作伙伴在北京首钢园区开展了5G边缘计算技术车联网应用测试。项目团队将路侧感知数据通过5G上传到边缘云，进行AI处理和事件分析，再将预警信息通过5G下发给车机APP。整个端到端的业务时延大概为80ms，完成了10+个V2N安全预警类场景。这是行业最早论证5G MEC在车联网应用可行性成果之一。目前，中国联通在全国已经落地了30余个车联网的标杆项目，涵盖8+场景应用示范，包括城市道路、高速、景区园区和矿区等。通过这些落地案例，我们总结出要实现L4、L5级高级别自动驾驶不是一蹴而就的，而是分场景、分阶段地逐步落地。

针对交通路况复杂，法规受限的城市道路、高速场景，面向有人驾驶的辅助信息推送是可行的。目前车端V2X渗透率过低，可采用4G/5G Uu通道进行信息的推送，包括红绿灯信息、施工信息、和交通管控等信息。对于时延要求高的安全类预警信息，采用 5G 边缘云融合感知处理及消息分发，保障业务时延要求。在智网科技自研的车机系统中，已经具备接收云端推送车路协同信息的能力，帮助驾驶员进行安全、高效地出行。

在停车场场景，由于车辆的速度低、交通参与者相对简单，智网科技研发了基于5G算网的智慧泊车服务，解决停车难、找车位难的问题。整个方案包含移动端、场端、网络和云端。车辆进入停车场，通过APP开启一键泊车，云端给车辆下发全局路径规划，车辆进行寻迹行驶，在行进过程中，场端的设备进行障碍物的感知，将数据上移到边缘计算进行AI处理，通过5G/V2X双通道下发帮助车辆进行避障。正是通过场端及云端能力，大大降低车端的配置需求。项目成果也将在苏州的博览中心落地，服务2023年世界ITS大会。

在矿山、港口、园区等特定场景，针对目前自动驾驶车辆存在无法自行处理的痛点，智网科技研发了5G远程驾驶技术。远程操作员依赖车端回传的数据进行控车操作，需要网络传输有较低时延和高可靠性。智网科技提出了基于云边协同的远程驾驶技术架构，通过边缘云进行数据分流，实现控制指令就近接入和实时响应。在同一个城市内，可以做到控制指令时延小于10ms, 视频解码时延低至50ms。基于智网科技自主研发的远程驾驶调度平台，完成了行业首个跨越2000km超远距的远程驾驶。目前该技术已经多个园区、矿区、港口等的商业项目进行落地。

面向低速场景，智网科技研发了低成本的云控驾驶方案。将融合感知和驾驶决策算法部署在边缘上，通过边缘下发控制。这套方案可以大大降低车端成本，已经在苏州落地了云控驾驶场景，实现静态避障、动态避障、人员跟随、和车辆跟随场景。

总结下来，根据车辆运行场景复杂度，5G算网可以赋能从辅助感知、协同感知、协同决策的多应用场景落地。面向各种场景，智网科技已经打造了系列的产品方案。

为了更好地推动5G车联网的发展，智网科技联合行业伙伴建设了行业首个跨省互联的“5G算网与车联网”融合创新基地。该基地包括北京亦庄园区、天津海教园、和雄安智绘未来科技园。示范基地总长超过30公里，近50余个智慧路口，20个智慧站点和10余辆智能网联汽车，包含无人公交，无人小巴和无人零售车等，部署了全国首个采用“边缘云-区域云-中心云”三级云架构的5G车路协同服务平台和建设了首个5G智慧公交常态化运营的高校示范区。该基地已经成为北京市科协“5G车路云协同”企业创新联合体基地，和IMT-2020(5G)推进组MEC与C-V2X融合测试床（第二批）十大测试床之一。基地成果先后荣获工信部“新一代人工智能产业创新重点任务揭榜优胜项目”、工信部绽放杯全国二等奖、工信部2021年物联网示范项目等荣誉。同时，该基地也向行业合作伙伴开放，今年以来，累计开展了30+次产学研合作交流。

作者简介：

辛亮博士 — 联通智网科技车联网场景研究专家。工作聚焦基于5G算网的车联网关键技术及创新场景研究。负责多个国家车联网重大项目，并参与国内国际技术标准研究及产品创新工作。曾荣获北京市企业“创新达人”、中国联通“技术能手”、中国联通“冬奥重要贡献个人”等荣誉称号，已申请国家发明专利11项，参与行业标准10余项，获得省部级奖项6项，中国联通集团级奖项10余项。