实录 | 陈山枝《C-V2X车联网赋能智能驾驶和智能交通》
目前，智能网联汽车在全球范围已进入快速发展期，但正处于商业化的早期阶段，仍然面临着技术法规、商业模式、基础设施等挑战。如何利用5G、人工智能、地图、云计算等技术，进一步发展车路协同，是智能网联汽车产业发展亟待解决的重要问题。为回应车路协同自动驾驶建设中遇到的新问题、新挑战，为下一步地方做好试点工作、国家做好顶层设计、给行业发展提供支撑，中国公路学会（CHTS）与全球道路联合会（IRF Global）联合举办“车路协同自动驾驶可持续发展关键问题研讨会”。
会上中国信息通信科技集团有限公司执行副总裁、无线移动通信国家重点实验室主任陈山枝博士,做了题为《C-V2X车联网赋能智能驾驶和智能交通》的演讲。以下为中国公路学会交通工程与信息化分会在不改变演讲者本意的基础上，整理汇总的演讲实录（未经本人审阅）。
陈山枝：谢谢主持人，各位业界的朋友大家好，非常荣幸有机会跟大家分享。我今天报告的题目是《C-V2X车联网赋能智能驾驶和智能交通》。
通信支撑交通和汽车行业，主要面临两方面的重大需求。对交通行业来说（通信）主要是（应用于）道路安全、交通效率以及节能环保。对于汽车行业来说，（通信）面临着从人工驾驶、到辅助驾驶提升安全到自动驾驶（全面应用）。然而这两个行业，对于通信的要求并不相同。信息娱乐和交通效率对通信的时延要求不高，但需要大的带宽。对于道路安全和未来的自动驾驶来说，V2V/V2I支撑自动驾驶的（车联网通信系统来说），需要低时延、高可靠的通信，时延要求毫秒级，可靠性要求90%以上甚至达到99%。难点是对于道路安全和自动驾驶面临的低时延、高可靠的通信要求，我们如何支持。
前面也有专家提到C-V2X，实际上是 “蜂窝通信和短距直通通信”两种技术的有机融合。面临车辆高速移动引起的无限传播环境复杂且快时变、网络拓扑高度动态性下的车与车、车与路的高可靠和低时延通信等难题。本人团队在2013年，ITO国际电联世界电信日，最早在国际上提出了LTE-V(即LTE-V2X)概念及关键技术，奠定了蜂窝车联网（C-V2X）的系统架构和技术路线。
这张图可以看到，对于低时延、高可靠的通信来说，包括车与车、车与路、车与人之间都是直接通信不经过基站。车和云之间，例如通过互联网后台获取地图这一类的信息，是通过蜂窝移动通信的基站来实现的。从全球标准来说，我们联合了国内国际友商包括AOG、华为、高通等，我们也制定了包括LTE-V2X和NR-V2X这样的标准，LTE-V2X主要支持道路基本安全以及中低速的智能驾驶和无人驾驶需求。NR-V2X主要支持高级别的自动驾驶，特别是满足高速公路车辆编队的行驶需求。NR-V2X下一个版本R17要到明年的年中完成，带宽需求还在研究过程中，频谱规划有待确定。
放眼全球，C-V2X 在全球的产业竞争中已经形成了超越态势。最早2018年的11月份，中国在全球率先给LTE分配了5.9G频段20兆带宽。2019年1月份福特（Ford）宣布放弃了IEEE802.11p，选择了C-V2X。去年的11月份，美国FCC取消已分配802.11p的频段，在原先70 兆频段里30兆分配给C-V2X。从去年开始，已有很多汽车企业宣布量产支持C-V2X功能的汽车，包括一汽红旗、上汽通用、上汽奥迪、福特汽车、长城汽车等等。C-V2X得到中美两个汽车与交通大国认可，将成为车联网通信唯一的事实国际标准，当然在这个过程中还需要工业界的配合，特别是针对自动驾驶和交通应用的标准还需要再制定。
表达几个观点：
第一个观点是，C-V2X+ADAS实现从单车智能到网联智能。
单车感知存在不足：天然的视距感知问题，如复杂十字路口、高速弯道突发事故、高速公路连环撞车问题靠单车智能是很难解决的。
面临长尾挑战问题：特别是特殊场景的问题，我们花了20%的精力解决了80%的问题，剩下的10%~20%的问题，甚至需要我们投入80%~90%的精力去解决。
单车智能成本居高不下：从L1到L5，需要不断加大传感器的种类、数量、感知的精度以及算力（呈指数级增长）。
单车智能很难解决车与车、车与路之间的协同：例如复杂路口行为协同对于高优先权车，包括救护车、警车、消防车、工程抢险车等特种车辆，如果没有车与车之间的通信很难协调，如果通过C-V2X通信，车车协同就会变得非常容易。
C-V2X技术与ADAS技术为互补关系，雷达、激光、摄像头等传感器受限于视距、环境等因素，成本高且难以适应复杂道路环境，需要车联网技术配合。
第二个观点是，车和路的自主决策与协同感知与优化。
人工驾驶和自动驾驶混合交通的场景，还是会长期存在的。车路协同的时候，车、人、路都提供相应信息。从决策角度来说，车获得了其他车辆的信息，同时也获得了路侧的信息可自主决策。从路侧角度来说（包括信号灯），它获得了车的信息可以自主决策。对现有交通法规来说，责任划分相对清晰。但对于特殊场景，例如远程驾驶、自动驾驶事故后的远程监管，这时候无法完全依靠单车的自主决策。
第三个观点是，C-V2X产业成熟，当前有落地应用场景。
从产业成熟角度来说，中国C-V2X已有完整产业链生态，产业发展在全球处于领先地位。我们的芯片/模组、车载终端、路侧设备、测试仪表、整车制造、运营服务、测试认证、高精度定位及地图服务等，通过中国企业为主组织的“四跨”和“新四跨”，都已经得到了充分的验证。
从应用落地场景来说，我个人认为今天已有两个完全可以落地的场景。一个是辅助驾驶安全，有人驾驶的时候提高驾驶安全，降低事故率提高交通效率。我们在厦门等城市，已经开展了智慧公交相关实践，可以有效降低交通事故率50%~80%，提升城市整体出行效率10%，每车能耗可降低12-15%。在高速公路上，也开展了智慧高速相关实践，可提高道路安全，减少交通事故，提升通信效率。另外一个应用场景是限定区域的中低速无人驾驶，特别是机场、港口、矿山、厂区、园区等场景，实现无人化、常态化、规模化、运营化的物流车、无人清扫车。缓解了人力资源短缺同时提高生产工作效率，中国已陆续开展应用场景落地和商用实践。
第四个观点，C-V2X赋能智能驾驶应用分不同发展阶段。智能交通和自动驾驶有行业阶段性发展的需求，同时也有不同的产业规律与特征。我们过去搞通信基本上都是满足消费级，到了车联网的时代需要满足车规级要求。我用这张图分享一下我的观点：
从应用来说第一个阶段的应用是辅助驾驶安全，开放道路上我们的ADAS系统加上LTE-V2X通信，路侧主要是在关键路段设一些感知设备和C-V2X通信设备，实现辅助驾驶安全，降低事故率提升交通效率。第二个阶段是限定区域的中低速的无人驾驶，我们刚刚提到在矿山、园区甚至一些城市的指定道路，包括乘用车的无人驾驶在全场景开放道路可能需要5G EMBB和PC5的LTE-V2X、NR-V2X去支持未来的L4、L5级别。这是一个长期目标，需要“车-路-云-人-图”等一块来协同实现。
目前，对中国大陆来说前两个阶段已经成熟可规模商用。辅助驾驶安全如应用在智能公交、两客一危、工程车、货车、个人出行（网约车、出租车）等，这中间也需要城市的交通智能管理平台和高速公路的智能管理平台的改造和升级。我的观点是城市交通和高速交通是车路协同的两大规模应用场景，先从营运车辆切入，再加上特定场景下的自动驾驶应用和实践。
最后一个观点， C-V2X车路协同是有中国特色的智能交通和自动驾驶的发展模式。当前中国讲新基建、5G+车联网（5G+C-V2X）以及绿色低碳，特别是中国政府倡导碳达峰和碳中和的情况下，我认为基于蜂窝车联网（C-V2X）的“聪明车+智慧路+智慧云”的车路协同发展模式，在未来会支撑中国汽车产业和交通行业的变革，同时会培育出智慧路网的运营商、出行服务提供商等新业态、新商业模式。
最后是关于高速公路的思考，大概到2035年中国高速公路运力每年的需求增长是2-3%，在东部省市地区大概是5-6%。预计到2035年中国高速公路的吞吐能力将提升1倍，虽然在现在土地供给和环保要求的刚性约束下几乎是不可能的。我们则希望通过C-V2X+ADAS等这些防碰撞能力提升我们的交通能力，据估计如果所有车辆都使用防碰撞传感器以及车车通信技术（V2V），则高速公路的有效通行能力将提高273%。对中国来说我个人认为哪怕仅提高了50%都非常好。对于C-V2X来说，汽车工业的“四化”电动化、网络化、智能化、共享化以及智能交通的数字化、网联化、智能化、自动化等，都需要5G+车联网结合人工智能和大数据来实现。
最后非常感谢这次机会与产业界的朋友一起分享，希望能够共同推动智能交通和自动驾驶未来的发展，谢谢大家。
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