中国电动汽车百人会张海涛：5G为车路协同保驾护航

【编者按】在新一轮技术革命的驱使下，全球出行产业正在经历一场前所未有的变革。5G、自动驾驶、大数据、人工智能等前沿技术正在重塑我们的出行产业和未来出行方式。以电动化为基础，以绿色化、智能化、共享化为特征的跨界融合浪潮中，中国已成为这场变革的核心。

10月25日，由中国电动汽车百人会主办的第三届全球未来出行大会在浙江德清国际会议中心召开，汇聚全球出行产业新思维、新模式、新技术、新产品、新业态为使命，见证和推动关于未来出行的时代创新浪潮。

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10月26日，在2019全球未来出行大会上，中国电动汽车百人会智慧出行中心主任张海涛发表了以“基于5G车路协同智慧道路基础设施建设的几点思考”为主题的演讲，他演讲的主要观点如下：

1、车路协同的本质就是人、车、路、云，是通过协同和融合，最终实现道路交通和城市交通的安全、高效和绿色的发展。

2、车路协同主要应用场景是车对一切，主要车对人、V2P、V2V、V2基础设施、V2云，我们主要是车对基础设施开展了一些相应研究。智能交通主要是提高精细化的管理服务，同时也服务车，辅助高级驾驶和自动驾驶，弥补单车智能的不足。

3、5G车路协同的经典应用场景可分为四个方面：助力驾驶、远程的无人驾驶、车队编组、5G下高带宽。

以下为张海涛演讲实录（有删减）：

今天很高兴有机会跟大家分享一下5G车路协同智慧道路基础设施建设上的一些想法。大家都知道百人会的长项是做新能源纯电动车的政策战略，但是我们几年前也开始在未来出行领域做了一些有益的探索，我本人做交通规划出身，所以5G车路协同对我也是一个新的领域，通过这段时间的学习也有一些收获，跟大家分享一下，不当之处请大家批评指正。

我主要分享四个方面的内容：5G、车路协同的基本框架、应用案例、目前简单的思考。

5G，顾名思义是第五代的移动通信技术，而我们老百姓通常理解，下一个4K的高清影片大概1秒钟。实际从技术角度来讲，5G将是一个真正意义上的融合网络，提供人与物之间的高速、安全和自由的联通。有三大主要的应用场景：增强移动宽带、超高可靠低延时通信和大规模物联网。车联网主要是依据5G的高带宽、高可靠性低延时的特点成为可能，所以2019年也被誉为5G的商用元年，5G技术正在各个领域快速的推广落地，5G为车路协同保驾护航。

“车路协同”在国外，特别是以waymo为代表，走了单车智能的路线，把我们所说的激光雷达、毫米被雷达等传感器、摄像头武装到车里，这样使车价格极大地提升上去了。同时，比如在美国的交通环境上，目前测试大概200公里、130英里的情况下，但人工等于每千公里0.08次，这个环境下我们看到waymo车也会经常的出现一些事故，我相信拿到国内来讲可能基本上进行不了实地的路测，适应不了国内复杂的环境。

所以我们提出的路线，是“聪明的车+智慧的路”。让我们的车聪明起来、让我们的车长上眼睛和耳朵，同时让我们的路也长上眼睛和耳朵，甚至皮肤，能够感知道路上的一切，这是车路协同我们认为是中国自己的方向和道路。

这是车路协同的一个标准概念。我的个人理解，车路协同的本质就是人、车、路、云，是通过协同和融合，最终实现道路交通和城市交通的安全、高效和绿色的发展，这是我简单用一句话总结“什么是车路协同”。

车路协同主要应用场景是车对一切，主要车对人、V2P、V2V、V2基础设施、V2云，我们主要是车对基础设施开展了一些相应研究。智能交通主要是提高精细化的管理服务，同时也服务车，辅助高级驾驶和自动驾驶，弥补单车智能的不足。

通过国外的研究，如果我们做车路协同能够应用于实际的车用交通，在安全、效率、便捷上都得到了极大的改善，使我们的交通更加的安全、高效和便捷、绿色。

这是我们认为车路协同的一个标准框架图，也就是说“在5G情况下，车路协同的智慧道路基础设施的核心框架是什么”，这是我们提出来的一个核心框架。我们实际上的重点在于“感知”。通过道路上基础设施的建设，我们感知到路上的一切，通过对道路本身的监测和道路上物体和人的监测，能够有效的产地到车上。此外，大数据技术、平台技术、动态的交互处理技术和V2X的通信技术，还有反过来通过中心往下的车队控制、纵向控制、横向控制和信号控制等，这是整个的框架图，所以我们目前的工作重点是在“感知层”。

这个就是我说的，我们主要从事的一些研究和思考是，我们底下的感知层怎么做，基于边缘计算和路侧单元设备做的这么一个框架，我们道路上的摄像头、激光雷达、微波雷达都在本地进行单元计算，通过路侧单元与车上的OBU和路上的大屏进行传递互递信息，同时把核心的一些数据传递到上面的云平台，同时也接受跟信号灯的互联互通。

这是一个展示，就是路侧。因为我们主要核心就是用路侧设备连所有的设备，连可变信息情报板、和中心相连、和差分定位基站相连、气象检测器、车端、红绿灯、微波检测器等，这是核心内容。

我们认为可以从四个方面作为5G车路协同的一个经典应用场景：

第一，助力驾驶。特别是在园区、景区、机场、学校，家庭环境相对简单，就可以实现自动驾驶的调度。宁波港基本上实现了宁波港内的火车运输，智能公交、无人驾驶出租车、智能配送等等，我们认为这个可能是第一个能够应用的场景。

二，远程的无人驾驶。用无人驾驶的低延时高可靠性，用于矿区内的挖掘、大型装载车、特殊车辆的远程作业。保证人的安全，最大程度的人离开现场，保证车来接触现场，保证人的最大安全，这块也是远程无人驾驶的重点应用领域。

第三，车队编组。特别是在货车上，车队编组会使车辆高效，而且现在有些地方，特别是在美国，已经基本上实行了在美国高速公路上货车的编组。

第四，5G下高带宽。刚刚大家所说的高精度地图，可以实时通过RSU传给车，通过差分定位基本上是厘米级的，就是大家无人驾驶技术不好的情况下，我们用自动泊车技术，使自己克服在小的泊车位进出的问题，这块也是核心的应用领域。

目前参与车路协同的玩家太多了，所以说这一块大蛋糕每家也不可能独吃，可以分成三大类：第一，信息服务类的商业模式；第二，汽车智能化类的商业模式；第三，智能交通类的商业模式。

我们把C-V2X的产业链稍微分了分，V2X是从通信芯片、通信模组、终端设备、整车制作、测试验证、运营服务，但直接的支撑产业目可能还是关注不够，包括科研院所、标准体系、关联的技术产业、投资机构，这一块是直接支撑着我们V2X的发展。链接建立、能力增强、应用升级等反过来推动产业。

我认为，目前我们处在“链接建立”和“能力增强”之间，我们的愿景是应用升级，实现基于自动驾驶的协作式的整个城市交通的智能化和自动化。所以说，我们现在真正着力点是在链接建立和能力增强。有些地方城市先行先试做了一些示范区，建了一些基础设施、示范区、测试区，所以下一步可能重点会在升级网络、部署大规模的云计算、云平台。

刚才说了玩家这么多，所以我觉得政府是一个核心。政府是把玩家串起来不可缺少的一个重要方。所以政府需要加强组织领导，建立协同机制，城市市政统筹，建立协同机制成立由交通、公安、工信、发改等部门组成的智慧道路基础设施领导小组，做到明确分工、充分合作、共同促进。我们原来从事了一个项目，按照不同的功能分了很多：实施层、实施层、协调层、管理层。

另一个，因为政府玩家多了，实际5G的V2X涉及的领域也多了，希望专业机构进行指导，实施单位更加配合好，使我们5G的示范区也好、测试区也好，能够按照既定的目标和政府希望看到的实验场景进行准确的落地。

还有一个是机制，比如说从实车测试到封闭式测试场，半封闭、半开放的测试场，到开放式的测试场，细细看起来我们有14个体制机制要建立起来，才能保证整个体系的正常运行。所以我在这里想强调一下，体制、机制的建设是我们车路协同一个重点的领域。

为什么说基础设施建立起来之后不见得是对L3以上车的使用？可能对存量的3亿车的直接改造，也将会是一个巨大的市场。所以，我们对存量车能不能先进行L2级的改造、L3级的改造、L4级的改造？我认为，我们路侧的基础设施将来就会像路边的灯杆、路下的管廊管道一样，变成城市基本的基础设施。所以，我们现有的车如何连到政府提供的基础设施上，至少能够保证这些车安全一些、主动避让一些、在路上更加节油一些。

不同的道路我们分了不同的应用场景，包括园区内的道路相对简单，城市道路相对复杂，应该提出哪些场景配置，高速公路如何进行场景配置，我们提出不同的道路条件配置不同的应用场景。

希望我们的车路协同能够真正融入到智慧城市建设当中，把车路协同产生的大数据与我们的智慧城市能够结合起来，融入到智慧城市的大数据平台。

谢谢大家！

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