20201217-中国信通院-车联网白皮书（网联自动驾驶分册）_44页_1mb

车联网白皮书（网联自动驾驶分册）总结

核心内容概述

车联网是汽车、电子、信息通信、交通运输和交通管理等行业深度融合的新型产业形态，是5G、人工智能等新一代信息通信技术在汽车、交通等行业的重要应用体现。自动驾驶作为汽车智能化、网联化发展的核心应用，是车联网部署发展的核心服务。当前，我国在车联网技术创新、应用实践和产业生态构建等方面已走在世界前列，具备探索具有中国特色的网联自动驾驶发展路径的条件。

主要观点

1. 网联自动驾驶的内涵

   • 网联自动驾驶是在单车智能自动驾驶基础上，通过车联网将“人-车-路-云”交通要素有机连接，实现协同感知、决策和控制，提升自动驾驶能力。
   • 单车智能自动驾驶技术目前处于L2-L3落地阶段，仍面临环境感知、计算决策、控制执行等环节的技术瓶颈。

2. 网联自动驾驶的需求及典型应用

   • 单车智能自动驾驶在复杂交通环境、恶劣天气和突发状况下存在感知和决策失效问题。
   • 网联自动驾驶能够通过协同感知、协同决策、协同控制，解决单车智能无法应对的场景，如盲区感知、交叉口优化控制、远程遥控等。
   • 典型应用场景包括通用工况、各类路口、高速公路、隧道、停车场、矿山/港口等。

3. 网联自动驾驶的技术体系架构

   • 技术体系分为“终端”“连接”“计算与服务”三个维度，涵盖智能网联汽车、路侧系统、通信网络、边缘计算平台、云平台等。
   • 系统架构包括全局视图、智能网联汽车视角、信息通信视角、交通与交管视角及三向视图，各视角下技术需求和协同方式各有侧重。

4. 协同关键技术

   • 感知融合：结合车载视觉、激光雷达、毫米波雷达等多传感器，实现更精准的环境建模和目标识别。
   • C-V2X无线通信：基于3GPP标准，支持LTE-V2X和5GV2X，实现车与车、车与路、车与云的高效通信。
   • 多接入边缘计算（MEC）：通过路侧MEC和区域MEC平台，提升实时性、可靠性与计算能力，支撑自动驾驶应用。

5. 网联自动驾驶的挑战

   • 技术融合：路侧基础设施尚未形成统一的功能安全等级体系，存在消息采信、传输信道可靠性、数字身份认证等问题。
   • 基础设施建设：缺乏统一的建设规划和标准，数据互通壁垒影响产业生态形成。
   • 商业运营模式：缺乏“杀手级”应用，政策法规尚不完善，制约商业化进程。

6. 协同发展政策现状和展望

   • 国际经验：美国侧重单车智能与网络安全；欧盟强调智能化与网联化协同发展；日韩注重基础设施建设。
   • 国内进展：我国已建立多项政策支持车联网与自动驾驶协同发展，包括《智能汽车创新发展战略》《新能源汽车产业发展规划》等。
   • 示范应用：多个车联网先导区和示范区建设推进，如江苏无锡、天津西青、长沙、北京亦庄等。
   • 未来方向：需加强标准制定、跨行业协同、法律法规建设、通信网络覆盖，推动网联自动驾驶向城市级、高速公路级扩展。

关键信息

• 技术瓶颈：单车智能在感知、决策、控制方面存在不足，需通过网联技术弥补。
• 典型应用：包括自动驾驶出租车、自动代客泊车、车路协同、远程控制等。
• 协同机制：通过C-V2X通信、MEC边缘计算、高精度地图等，实现“人-车-路-云”协同。
• 政策支持：国家层面已出台多项政策推动车联网与自动驾驶协同发展，各地也相继发布支持性政策。
• 标准化建设：C-V2X、MEC等技术标准正在加快制定，以推动产业生态的统一与融合。
• 示范与测试：多个试点项目已落地，包括C-V2X“新四跨”测试、智能重卡示范运营、自动驾驶车队测试等，验证网联自动驾驶可行性。

总结

网联自动驾驶作为未来智能交通的重要方向，依赖于多技术融合、基础设施建设和政策法规的协同推进。我国在技术、政策和示范应用方面已取得初步成果，但仍需进一步解决技术融合、数据互通、商业运营等关键问题，以实现从技术验证到规模化应用的跨越。通过多方协同、标准统一、基础设施完善，我国有望在网联自动驾驶领域形成具有全球影响力的发展路径。