车路协同算力网络白皮书-61页_27mb

车路协同算力网络白皮书（2023）总结

核心内容

本白皮书系统性探讨了车路协同算力网络的关键技术、架构和标准，强调算力网络对车路协同系统规模化发展的支撑作用。车路协同作为智能交通的重要方向，通过融合通信、感知、决策与控制等能力，实现人、车、路、云的全面互联互通，提升交通效率和安全性。

主要观点

1. 车路云一体化成为共识
   车路协同系统通过融合人、车、路、云等要素，构建数字孪生体，形成闭环赋能体系。系统支持一体化感知、决策和控制，实现自动驾驶与智能交通的跨行业应用。

2. 算力网络是车路协同发展的核心
   算力网络通过多级协同、灵活调度和智能分配，满足车路协同系统在不同业务层级的算力需求，包括低时延、高可靠、大带宽等。算力网络支持边缘、云、中心云等多层级算力部署，实现资源的高效利用和业务的连续性保障。

3. 算力网络的架构与能力体系
   算力网络架构包括“聪明的车”、“智慧的路”、“多级融合的云”和“高效协同的服务架构”。其能力体系涵盖连接融合、算力供给与管理、行业应用基础能力及开放服务，支持交通数据的采集、分析与分发。

4. 算力网络支持多种业务场景
   算力网络在车路协同中支撑了多种业务，包括量产车辅助驾驶服务、高等级自动驾驶、远程驾驶、路侧BEV实时建图和智泊引导等。这些业务对算力网络的时延、带宽、可靠性等提出不同要求，算力网络通过分层部署和灵活调度满足这些需求。

5. 算力网络保障业务连续性与可靠性
   算力网络通过网络切片、QoS保障、5G增强技术（如DAPS、CHO、CoMP等）和业务闭环机制，确保车路协同业务的连续性与可靠性，特别是在高移动性、高带宽和高可靠性要求的场景中。

6. 算力网络推动车路协同规模化应用
   算力网络为车路协同提供统一的运维体系和开放服务能力，推动车路协同从局部测试走向城市级规模化应用。通过标准化接口、统一平台和灵活资源调度，算力网络支持跨区域、跨业务的协同服务。

关键信息

1. 车路协同的发展现状

• 车路云一体化：成为当前车路协同的主流技术路线，支持自动驾驶计算、感知、决策、控制的一体化。
• 自动驾驶发展阶段：L2等级智能网联汽车为主力，L3以上在限定场景实现规模化运营。
• 智能化道路建设：国家及地方政府设立多个车联网示范区和测试区，推动道路的数字化和智能化。
• 车路协同应用发展：从局部测试走向城市级规模化，目前处于第二阶段，正在加速部署。

2. 算力网络的架构

• 聪明的车：具备网联化和智能化能力，通过多种通信方式（如PC5、Uu）接入算力网络，支持实时数据处理和算法模型训练。
• 智慧的路：包括感知、决策、信号控制、监控等系统，通过边缘计算节点进行数据识别和算法处理。
• 多级融合的云：包括中心云和边缘云，中心云提供超算和智算能力，边缘云提供区域级服务。
• 高效协同的服务架构：支持实时、准实时和非实时业务的分类处理，通过边缘下沉节点、边缘云和中心云实现多级协同。

3. 算力网络的能力体系

• 连接的融合与保障：包括多模态通信、标准化协议、网络质量保障等，确保信息交互的稳定性。
• 算力的供给与管理：支持多层级算力调度，通过算力网络大脑实现资源的统一编排、调度和管理。
• 行业应用基础能力与开放：提供标准接口和组件库，支持多样化业务需求，如安全提醒、路径规划、地图管理等。
• 运维的统一与完善：通过统一的运维监管平台，实现对系统各单元的监控与故障处理，保障业务连续性。

4. 实践与探索

• 量产车辅助驾驶服务：包括信号灯信息服务、超视距动态事件提醒、防碰撞预警服务、路侧BEV实时建图、智泊引导AVP服务。
• 高等级自动驾驶：包括无人物流车和远程驾驶，分别满足物流配送和远程控制的需求。
• 技术试验成果：包括5G网络性能测试和通感一体新技术测试，验证了算力网络对车联网业务的支持能力。

5. 展望与建议

• 展望：算力网络将在车路协同中发挥越来越重要的作用，推动智能交通的创新发展。
• 建议：加快通信协议标准化，完善网络质量评测体系，推动算力网络的开放和协同，实现多层级资源的高效利用。

附录

• 指导组：中国移动车联网军团（黄刚、严茂胜）
• 主要撰写人：包括中移（上海）信息通信科技有限公司、北京百度智行科技有限公司、中国移动通信研究院、中兴通讯、华为等单位。
• 参考文献：列出相关技术标准和研究资料。
• 缩略语列表：包括V2X、5G、Uu、PC5、BEV、AVP等术语解释。

图表摘要

• 图1.1：车路协同要素示意图
• 图1.2：车联网通信示意图
• 图2.1：车路协同算力网络总架构示意图
• 图2.2：多类型业务上行数据流示意图
• 图2.3：多类型业务下行数据流示意图
• 图2.4：V2X连接网络拓扑图
• 图2.5：算力分级部署示意图
• 图3.1：网络和算力需求分布示意图
• 图3.2：信号灯遮挡场景
• 图3.3：大车“死车”交通事故场景
• 图3.4：车云数据闭环
• 图3.5：防碰撞场景示意图
• 图3.6：智泊引导系统
• 图3.7：视觉AI感知效果
• 图3.8：远程驾驶接驳车应用
• 图3.9：BEV建图效果示意图
• 图3.10：BEV事件识别建图效果
• 图3.11：远程驾驶智慧矿山应用
• 图3.12：5G车联网技术试验网络架构
• 图3.13：5G车联网技术试验网络架构
• 图3.14：通感一体新技术测试

总结

本白皮书系统性地分析了车路协同算力网络的技术、架构和标准，强调算力网络对车路协同系统规模化发展的关键支撑作用。通过构建融合边缘、云、中心云的多级算力架构，实现交通数据的高效处理和智能分析，为自动驾驶、远程驾驶、智能泊车等场景提供可靠的算力和网络服务。算力网络的部署和优化，将助力我国智能交通体系的快速发展和广泛应用。