淺析智能網聯汽車技術

朱小燕 鄒亞強 何壽柏

摘 要：發展智能網聯汽車以上升為交通強國建設的國家戰略，智能網聯汽車為人民群眾的出行提供了智能、綠色、高效、舒適的選擇模式。文章結合智能網聯汽車發展現狀，主要分析了智能網聯汽車電子、V2X通信、云平臺、MEC等關鍵技術。

關鍵詞：智能網聯汽車;V2X通信;云平臺;MEC

中圖分類號：U469.7;TP212.6? 文獻標識碼：A? 文章編號：1671-7988（2020）13-20-03

Analysis on Intelligent Networked Automobile Technology

Zhu Xiaoyan， Zou Yaqiang， He Shoubai

（ Changzhou Liu Guojun Higher Vocational and Technical School， Jiangsu Changzhou 213025 ）

Absrtact： The national strategy of developing intelligent network connection automobile is promoted to the construction of transportation power above， and intelligent network connection automobile provides intelligent， green， efficient and comfortable choice mode for people's travel. This paper mainly analyzes the key technologies of Intelligent Networked Automobile Electronics， V2X Communication， Cloud Platform， MEC and so on.

Keywords： Intelligent Netcom Automobile; V2X Communication; Cloud Platform; MEC

CLC NO.： U469.7; TP212.6? Document Code： A? Article ID： 1671-7988（2020）13-20-03

前言

國務院2019年9月頒布的《交通強國建設綱要》，明確指出大力發展智能網聯汽車產業，形成自主可控完整的產業鏈。2020年是5G正式商用元年，而智能網聯汽車又是5G非常重要實踐與應用場景之一，實現“人-車-路-云”的高度協同[1]，從而推動自動駕駛技術的進步。

1 智能網聯汽車技術概述

1.1 智能網聯汽車的概念

智能網聯汽車[2]（intelligent and connected vehicle，ICV）是指裝備了各類先進的車載傳感器、控制器、執行器，并融合了當代通信與網絡技術，滿足車與X（車、路、人、云等）信息交換，數據共享，復雜行駛環境感知、智能決策、協同控制等需求，可實現智能、經濟、安全、舒適行駛，并最終實現無人駕駛的新一代汽車。

1.2 智能網聯汽車和智能汽車、車聯網的聯系與區別

車聯網[3]是借助全新的信息和通信技術，實現車內、車與X（車、路、人、云等）連接的網絡體系，提高車輛的智能化和自動化，打造全新的交通服務模式，提升交通效率，改善駕乘體驗，為使用者提供更安全、更便捷的綜合服務。車聯網的特點是網絡化、汽車智能化、服務新業態。

車聯網應用場景（如圖1）。以“兩端一云”為主要載體，道路基礎設備作為必要補充，將智能網聯汽車、車聯網服務云平臺、移動智能終端等對象互聯互通，包含了車內通信、車-路通信、車-車通信、車-人通信、車-云通信這五種通信場景[4]。

智能汽車[5]是指通過搭載先進的電控系統，采用AI、信息通信、大數據、云計算等新技術，具備半自動或全自動駕駛功能，從簡單交通運輸工具向智能移動載體變化的新型汽車。目前，智能汽車正在向網聯式智能化（CV）、自主式智能化（AV）、智能網聯汽車（ICV）這三個方向發展。

智能網聯汽車實現了汽車與信息、通信、“新基建”等產業跨界融合，是車聯網和智能汽車的集合體。

1.3 國內智能網聯汽車的發展狀況

目前，國內網聯化水平相對不高，還處于發展的低級階段。2015年，國內智能網聯汽車市場滲透率不足10%;國內車廠搭載T-Box市場滲透率僅有兩成左右;2018年上半年，搭載操作系統的新款手機APP共26款，不到新上市總量的40%。2018年國內乘用車新車（L1）搭載率約14%，新車駕駛輔助系統（L2）搭載率5%左右[6]。

2 智能網聯汽車關鍵技術分析

智能網聯汽車主要是由感知系統、決策系統、執行系統和通訊系統等組成[7]，關鍵技術與汽車電子、V2X通信、網絡云平臺、MEC、信息安全等密不可分。

2.1 傳感器是智能網聯汽車感知系統關鍵單元

感知系統是由攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、高精度地圖和高精度定位等組成， 主要是根據攝像頭和GPS，自動收集信息繪制出高精度地圖。該系統通過傳感器采集的信息進行圖像處理，智能網絡識別車輛周圍障礙物，實現復雜道路自主躲避障礙、行車距離控制、車道線識別、導航等功能。該系統可及時感知靠近車輛的方位、車速，對駕駛員的行駛意圖進行預測，提升車路協同的效應[8]。

目前，由速騰聚創公司研發的 RS-LiDAR-M1 Smart車規級智能固態激光雷達（售價1898$），綜合了AI感知算法及SOC芯片，能運算出高分辨率三維點云數據，更好的滿足AI智能感知系統的需求。

2.2 V2X通信技術是智能網聯汽車通信系統的核心環節

V2X通信技術[9]（Vehicle to Everything）是指車與車之間（V2V）、 汽車與行人（V2P）、 汽車與道路基礎設施（V2I）、以及汽車借助移動網絡與云端（V2N）進行信息交換的一種通信方式。其主要有2種路線：基于Wi-Fi改變和進化來的DSRC通信技術與基于邊緣蜂窩網絡的C-V2X通信技術。

DSRC（ Dedicated Short Range Communication）專用短程通信[10]是一種ITS智能運輸系統中專門用在汽車在高速公路等收費點能夠不停車自動收費 EFC的通信技術，ETC收費系統 DSRC是其中一項。DSRC最早誕生與在美國，主要是由美國政府和通訊企業界推動，經過二十多年的發展，確認為V2X技術的標準。德國大眾、日本豐田網聯汽車等項目均使用DSRC技術。

C-V2X（Cellular-V2X）[11]是基于3GPP全球統一標準的通信技術，包含LTE-V2X、5G- V2X及后續演進。C-V2X通訊技術通過蜂窩網絡，支持蜂窩通信接口和PC5接口，能重復利用蜂窩網的基礎設施，基站建設成本不高，網絡覆蓋面大。用在更加密集的場景時，C-V2X的通信距離更遠、非視距通信性能更佳、可靠性更強、容量更高、擁塞控制性能更佳。對比DSRC，C-V2X優勢非常明顯。與美國不同，中國更傾向于C-V2X技術，歐洲主流主機廠依據自動駕駛技術的發展演進，也更多的采用C-V2X技術。

2.3 云平臺是智能網聯汽車決策系統不可或缺組成部分

云平臺是基于硬件資源和軟件資源的服務體系，為用戶提供計算、網絡和存儲能力[12]。 云計算平臺可以劃分為3類：數據存儲型云平臺，數據處理云平臺以及計算和數據存儲處理兼顧的綜合性云計算平臺。云平臺一般具備如下特征：硬件管理對于使用者高度抽象：使用者如果需要某些應用程序或資源時，就向“云”發出指令，很快，就會呈現結果，但用戶不知道哪里的服務器和哪些主機提供的服務，隱匿相關實現細節，最終以整體的形式提供給客戶。智能網聯汽車其本質是大型的移動終端，利用云平臺智能網聯汽車決策系統穩定和安全運行提供了有利的支持。

2.4 MEC技術是智能網聯汽車云計算平臺從移動核心網絡內部向移動接入網邊緣的下沉

多接入邊緣計算（Multi-access Edge Computing，MEC）[13]，由邊緣、核心和云數據中心三個部分組成。MEC是把云平臺從移動核心網絡內部引入到移動接入網邊緣，有利于拓展和延伸計算及存儲資源。MEC第三方提供了具備延遲非常低、帶寬高、實時訪問性強云計算功能和在網絡邊緣的進行IT服務條件。這些功能的實現和高性能的芯片以及虛擬存儲技術密切相關。MEC實現移動網絡與移動應用的“零距離”，支持各類OTT（Over The Top）應用場景。

3 AI智能自動駕駛技術引領動智能網聯汽車

高通驍龍研發的 Ride智能駕駛系統。該系統包含有安全芯片、安全加速器和自動駕駛軟件棧，可以實現自動駕駛L4/L5的最復雜運算需求。能夠滿足L1/L2級主動安全ADAS、L2+級ADAS、L4/L5級自動駕駛全方位的技術需求，實現高度可拓展、開放、完全可定制化的功能。

三星集團開發了基于5G的 Digital Cockpit 2020數字座艙（如圖2）。三星的數字座艙運用安卓平臺，通過裝備的三星Bixby人工智能助手，采用5 G網絡連接汽車，實現與開發的家居平臺協同運行，向用戶提供人車一體式的互動空間。

奧迪全新智能概念車AI（如圖3）：ME采用AI算法，搭載Level4自動駕駛系統，實現AI和使用者自身的交互聯系。此外，奧迪研發的3D混合實境HUD 抬頭顯示器能夠讓司機開車時視線直視道路前面，不需改變眼球焦點，從而獲得更輕松的駕駛體驗。

4 結語

目前，越來越多的企業傾向與基于車路協同探索自動駕駛和道路智能化的解決方案，通過網聯化（協同智能）彌補單車智能的不足。本文僅對4種智能網聯汽車關鍵技術要點進行了探討，提出了AI智能自動駕駛技術是未來智能網聯

汽車的發展趨勢，為智能網聯汽車行業發展提供一些借鑒，但還是有許多新技術需要進一步的研究。

參考文獻

[1] 湯立波，康陳.車聯網產業融合發展趨勢[J].電信科學，2019，35（11）： 96-100.

[2] 《中國公路學報》編輯部.中國汽車工程學術研究綜述·2017[J].中國公路學報，2017，30（06）：1-197.

[3] 李聰聰.面向車聯網信息安全問題的安全機制研究[D].北京交通大學，2019.

[4] 沈岑.車聯網通信安全與隱私防護機制研究[D].北京交通大學， 2018.

[5] 李克強，戴一凡，李升波，邊明遠.智能網聯汽車（ICV）技術的發展現狀及趨勢[J].汽車安全與節能學報，2017，8（01）：1-14.

[6] 曹悅恒.典型國家汽車產業國際競爭力比較研究[D].吉林大學， 2018.

[7] 李子龍.基于人工神經網絡的智能汽車循跡控制研究[D].合肥工業大學，2019.

[8] 張立增.智能汽車方向與速度綜合決策的混合機理與規則建模研究[D].吉林大學，2017.

[9] 滑思忠.V2X關鍵技術在城市道路智能交通中的應用研究[D].長安大學，2018.

[10] 魏赟.基于物聯網的智能交通系統中車輛自組織網絡建模與仿真研究[D].蘭州交通大學，2017.

[11] 陳山枝，胡金玲，時巖，趙麗.LTE-V2X車聯網技術、標準與應用[J].電信科技大學，2018，34（04）：1-11.

[12] 宋煒煒.基于時空信息云平臺的空間大數據管理和高性能計算研究[D].昆明理工大學，2015.

[13] 苗莉.邊緣計算環境下安全防御模型及算法研究[D].北京科技大學，2019.10.16638/j.cnki.1671-7988.2020.13.007