01、C-V2X 能解決什么問題

在全球新一輪科技變革中，我們常常提到汽車產業的「新四化」，其中最有聚焦光環的就是智能化和網聯化。

自動駕駛就是智能化的方向，那么網聯化在汽車身上是如何體現的呢？

經過一個多世紀的發展，現在的汽車已經越來越像一臺移動的計算機，每一輛行駛在道路上的汽車都被覆蓋在一張無形的通信網絡里，車與車之間可以以最快的方式互相通信并且處理數據，每輛車都能實時感知其他車輛的行駛狀態和駕駛意圖，甚至可以「遙望」在一公里以外的潛在安全威脅，這就使得駕駛員有非常充足的反應時間去規劃自己的下一步操作。

這樣的技術，就是我們所說的車聯網通信技術，它是未來智能交通的一項核心手段。

追溯到本世紀初，最早的車聯網功能包括車載導航、遠程診斷和車載緊急呼叫（eCall）。而我們現在所談到的車聯網，通常指的是V2X 通信技術（C-V2X），就是俗稱的「車聯萬物」。

現在汽車圈普遍認可的思路是，車聯網是實現自動駕駛的更優選擇。單車智能發展到如今，有許多技術瓶頸和無盡的corner case 需要解決，于是大家不得不換一種思路，考慮如何突破成本和安全的雙重局限，打破這個困局。

那么，C-V2X 技術究竟可以突破智能駕駛哪些難題？

1）單車智能需要集成各類傳感器來不斷完善車輛的感知能力，不過，如果單純依靠大量堆積各種高端感知設備來實現「無死角感知」，整車成本將會非常驚人，這樣的配置將無法下探到中低端車型，無人駕駛車輛會脫離它本身的商品屬性。V2X 技術路線將昂貴的感知設備移到路側，設備需求量遠低于安裝在車上，通過車路通信傳遞交通信息，大幅度降低了車載感知設備的投入。

2）V2X 以無線通信技術，通過車車、車路、車云、以及車人等交互關系，實現車輛和道路狀態傳遞（包括車輛的行駛狀態和意圖、路側的紅綠燈相位信息等），并進行感知信息共享（Collective Perception），以更簡潔的車輛感知配置，避免由于盲區問題造成的違章和事故，以相對較低的成本解決了很多自動駕駛長尾問題。

3）單車智能將所有的復雜計算任務都集中在車載計算平臺上執行，對算力的要求非常高，當然成本也會隨之飆升，也是一項阻礙批量部署的原因。而基于 V2X 的車路協同技術，可以將繁重的計算任務移向路側單元 MEC，能夠大大減輕整車的算力負擔。

4）在惡劣天氣下，如暴風雪天氣，許多感知設備的能力大打折扣甚至失效，而 V2X 直連通信覆蓋率可達 1 公里以上，通訊時延小于20ms，消息發送成功率超過98%。

5）交通是一個系統性工程，V2X 可以從交通全局的角度為道路使用者分配路權，賦予了交通參與者「協作能力」，從整體交通角度來看，更加高效、節能、環保。根據美國交通部提供的數據，V2X 技術可幫助避免 80%各類交通事故的發生。

為了更清晰的了解車聯網應用，我們將系統劃分為三大組成部分：車端、路側和云服務平臺。他們彼此之間可以進行基于 4G/5G 蜂窩網絡和 PC5 直連通信的實時信息交互，實現各類車聯網場景應用。

本文將著重介紹 C-V2X 技術當前針對車端的各類應用，以及伴隨車輛智能升級的新發展趨勢。

C-V2X 蜂窩車聯網架構示意圖

02、標準應用

中國汽車工程學會依托中國智能網聯汽車產業創新聯盟和中國智能交通產業聯盟，與 C-ITS 聯盟、IMT-2020（5G）推進組 C-V2X 工作組等合作，制定了適應中國國情的車聯網應用層標準China SAE T/China SAE 53-2017，并于 2017 年 9 月正式發布。

該標準包含一期共17 個典型應用場景，有相對高的代表性和應用價值，并具有近期可實現性，簡稱 DAY1 場景，其中包括 12種安全類業務、4種效率類業務、1 種信息服務類業務。

通過三年的探索，國內主流 V2X 企業均已完成針對 DAY1 場景的開發和測試，并已在 2018 年至 2021 年的幾場「X 跨」行業活動中逐步完成了互聯互通測試，配備來自不同廠家的 C-V2X 終端均可互通觸發場景。

在 2020 年 11 月，China SAE 發布了《合作式智能運輸系統車用通信系統應用層及應用數據交互標準第二階段》，選取了 12個典型應用場景作為DAY2 應用。

截至當期，各家企業對 DAY2 場景的開發仍在進行中，僅有幾家頭部企業對外宣稱已全部實現。

綜合來看 DAY1 和 DAY2 場景，我們針對車聯網應用中 V2V、V2I 以及 V2P 三種通信模式，分別選取一到兩個最具典型性的應用進行詳細介紹。

（1）V2V：協作式車輛編隊管理

車輛編隊是典型的面向自動駕駛的高級應用，由多個具有相同行車路線的車輛構成一個車輛編隊，由領航車進行統一的駕駛策略制定和行車管理。

為了保證在很小的車頭時距內的安全行車，車輛編隊行駛對車輛的自動化等級、通信延時以及車輛定位精度等都有較高的要求。

在城市交通環境下，編隊更多的是在行駛過程中動態形成的，即有領航車的確立，車隊成員的匯入和脫離，整個編隊過程是動態的。編隊的同時出發同時到達更符合高速公路場景下大貨車的編隊需求。

根據目前國內標準對貨車編隊場景的定義，典型的貨車編隊中車輛數目不超過 5 輛（包括領航車在內），正常狀態下，車隊中的所有車輛行駛在同一個車道內。

網絡圖片

一般來說，涉及車輛編隊的場景可分為兩大類，車隊行為類場景和行駛類場景。車隊行為類場景包括車隊創建、車輛加入、車輛離開、車隊解散等。

車隊行駛類的典型場景包括勻速行駛、加/減速行駛、緊急制動、彎道行駛、車隊變道等。

例如在車隊行為類場景中，如有車輛需要加入行駛隊列，可向領航車申請加入車隊，收到領航車的同意加入反饋后，自由車可調整自車速度以及與前車車距，從車隊隊尾加入。

典型的的 V2X 消息收發流程為：

此外，針對車隊行駛類場景，為了保持了與前車更小的車頭時距（＜0.3s）以達到高安全保障并為交通減負的目的，編隊中成員之間需要非常頻繁地進行車輛動態信息的交互。

主要以交互常規的動態信息（位置、速度、加速度、朝向等）和車隊控制駕駛策略信息（加速、減速、停車、變道等）為主。此類信息均需滿足高可靠（99.9%）、低時延的要求（＜20ms）。

（2）V2V：車輛失控預警

車輛失控預警是指，當遠車出現制動防抱死系統（ABS）、車身穩定性系統（ESP）、牽引力控制系統（TCS）、車道偏移預警系統（LDW）功能觸發時，該車將對外廣播此類狀態信息，當具備 V2X 通信能力的周邊車輛根據收到的消息識別出該車屬于車輛失控狀態，且可能影響自身行駛路線時，本應用將對受影響的車輛駕駛員進行提醒，便于周邊車輛迅速采取避讓等處置措施，避免由于某一車輛失控導致與周邊車輛碰撞事故發生。

當然，該應用可觸發的前提是失控車與被影響車均具有 V2X 通信能力。例如，當遠車（失控車）與裝有 V2X 模塊的車輛處于同一行駛方向時，典型的信息交互流程如下：

（3）V2I：綠波車速引導

綠波車速引導（GLOSA: Green Light Optimal Speed Advisory）是指，當車輛駛向有信號燈的路口時，會收到由 C-V2X 路側單元發送的道路狀態數據及信號燈相位信息，在經過計算后，除了在車內顯示紅綠燈讀秒狀態，車載單元 OBU還將給予駕駛員一個建議車速區間，以使車輛能夠經濟地、舒適地通過信號路口，盡可能的減少由于信號燈造成的停車等待，同時最大限度提高交叉路口通行效率。典型的信息交互流程如下：

GLOSA 為效率類 V2X 應用，適用于市區或郊區有信號控制路口的路網，該應用對定位精度（＜1.5m）和數據的實時性（＜200ms）要求相較安全類應用更低。

目前，這項應用作為 V2X 的一項「殺手锏」應用，已經被廣泛的實踐開來。許多廠家以此為主打功能，推出了面向車的前后裝的車端產品。

網絡圖片——具有 GLOSA 功能的車機

網絡圖片——中國移動概念機

（4）V2I/V2V：感知數據共享

車輛或 RSU 通過雷達、攝像頭等感知設備感知交通環境（如道路交通事故事件、車輛異常行為、落石或遺撒等道路障礙物，及積水或結冰路面狀況），并通過 V2V/V2I 將其感知結果共享給其他車輛。

通過感知信息的實時交互，擴展車輛感知范圍，豐富車輛感知信息細節，可避免因車輛感知信息不足或感知盲區產生的交通危險。

也就是說，車輛可以共享彼此的LEM（本地環境模型），融合后成為一個更加豐富更加準確更加可靠的 GEM（全局環境模型）。

使得車輛可以獲取自身感知范圍外的交通參與者的信息，輔助自身做出正確的駕駛決策，減少交通事故和二次傷害，提高行車安全或通行效率。

網絡圖片——感知數據共享

感知數據共享的實現過程可以通過兩種途徑來實現：

• 通過直連方式通信，車車間交通參與者感知數據共享；

• 通過直連方式通信，車路間交通參與者感知數據共享。

通信方式可為廣播、單播或組播。在有感知數據共享需求的一段連續時間內，觸發周期性發送。

可以設想的常見場景是當車輛被高大建筑物、前方大車、側方車遮擋造成盲區時，或者在彎道/坡道等地形環境下，以及由于強惡劣天氣導致視野受限時，都可以通過感知數據共享獲得超視距道路信息，從「上帝視角」保障車輛行駛安全。

（5）V2P：弱勢交通參與者碰撞預警

弱勢交通參與者碰撞預警，是指在行人或自行車出現在車輛盲區時，通過判斷是否存在碰撞風險，向駕駛員進行提示的應用。

這項應用在中國的道路交通環境下尤為適用，可以避免大量常見的行人、外賣快遞騎手的剮蹭事件。

當然，這項應用能付諸實踐的前提是路側、車端以及行人本身都裝有 V2X 通信模塊。

目前，DAY1 針對這個應用列舉了兩個典型場景：

1）車輛行駛時，行人從側前方出現，且行人被旁車遮擋，處于感知盲區內；

2）車輛準備倒車出庫時，行人從側后方出現，且行人被旁車遮擋，處于感知盲區內。這都就是我們常見的「鬼探頭」情況。

典型的 V2X 信息處理過程如下：

車輛和行人均需具備短程無線通信能力，車輛信息通過短程無線通信在 Vehicle 和 Pedestrian 之間傳遞（V2P），也可以利用路側感知系統對行人信息進行感知，通過路側設備發給車輛（V2I），對定位精度（＜1.5m）和時延（＜100ms）要求不高。

在 DAY2 里，標準對這個應用進行了更加詳細的要求。

盡管車聯網的基本應用已經可以支持道路安全、交通效率和信息服務類應用，但隨著汽車技術和通信技術的持續演進，V2X 基本應用感知周圍環境、分享狀態信息已經不能滿足以自動駕駛為目標的應用需求，我們需要補充更加更精準的車輛狀態和車輛駕駛意圖等信息。

同時，未來的車聯網應用將會被提出更加嚴苛的通信性能指標，如極低的通信時延（＜3ms）、極高的可靠性（99.999%）、更快的傳輸速率（1Gbit/s）、更遠的通信范圍（1km），以及支持更高的車輛相對移動速度等。

03、助力車輛智能化升級，面向自動駕駛的 C-V2X 應用

到今天為止，全世界對自動駕駛技術的探索已經走過了三分之一個世紀。

自動駕駛技術發展到今天，基本解決了感知、決策、執行等核心技術問題，卻遲遲不能迎來規模商用落地，究其原因，除了嚴謹算法的龐大時間工程之外，真實應用場景的長尾挑戰是自動駕駛技術不可忽視的瓶頸。

因此，不妨改變思路，讓車聯網技術與單車智能形成互補關系，實現從「單車智能」到「網聯智能」的演進，做到全天候、全路況的準確感知，支持高級別自動駕駛的實現。

當前階段，市場上量產車型以輔助駕駛系統（ADAS）為主，在 2025 年后預計可見更加廣泛的 L3+級別自動駕駛商用普及。

使用 ADAS 系統，駕駛主體仍然是人類駕駛員，我們所熟知的輔助駕駛功能以豐富的人機交互形式與駕駛員進行互動，輔助提示相關駕駛信息，如 HUD（抬頭顯示）、AVM（全息影像檢測）、TSR（交通標志識別）、FCW（前向碰撞預警）等，也可以在限定環境下直接由系統對車輛進行控制，如 ACC（自適應巡航）、AEB（自動緊急制動）等。

隨著整車智能化升級，由輔助駕駛逐步向高級別自動駕駛演進，V2X 功能與單車智能系統的技術融合路線也在同步探索中。

1）短期來看，V2X 可作為智能座艙系統的一項升級功能，通過各種人機交互界面（車機、HUD 等），豐富駕駛員的感知信息源，以可引起注意但不過度分散注意的方式提供各類安全、效率及信息服務的提示預警信息。

面向提醒的 V2X 車載方案

從實際硬件部署方式考慮，為了滿足智能汽車由分布走向集中的電子電器架構，做輕硬件架構設計，車端 V2X 模塊可與 T-BOX 集成，使傳統的 T-BOX 同時具有車載網關與 V2X 通信雙重功能。

同時，借助 T-BOX 中的蜂窩模塊，C-V2X 也可實現車聯網 CA 安全證書的申請及下載。此外，也可以考慮與車載前裝 ETC 集成，實現不停車收費。

這兩種硬件部署方案的成熟產品均已在 2021 年 C-V2X 行業活動上亮相。

星云互聯 TBOX+V2X 半前裝解決方案

1）長期來看，面向高級別自動駕駛車輛，滿足人機共駕，甚至全無人駕駛，V2X 將不能只用于提醒，而是會作為整個自動駕駛系統的一項感知源，與雷達、攝像頭等感知設備數據融合，被集成在自動駕駛域控制器中，解決自動駕駛系統感知瓶頸問題，同時引入更多的協作式決策應用。

參與控車的 V2X 車載方案

百度 Apollo 結合已落地項目開展了大量 V2X 車路協同應用測試驗證和先導示范，實現了共三大類 7 個典型協同感知應用場景，如動靜態盲區/遮擋協同感知以及路邊低速車輛感知，達到了 L4 級自動駕駛能力。我們從以下幾個實例中一起看一下 V2X 到底是如何工作的。

（1）動靜態盲區/遮擋協同感知——大車遮擋協同感知

在主車直行時，右側大車遮擋住了橫穿的電動車，通過動靜態盲區協同感知，車輛可以提前獲取盲區車輛、非機動車或行人的運動情況，作為 AEB 功能的一項感知源，實現自動緊急剎車，避免事故的發生。

（2）動靜態盲區/遮擋協同感知——左轉/掉頭盲區或遮擋協同感知

主車（藍白色）在路口左轉或掉頭時，有大卡車或公交車（粉色長多邊形）產生了動態盲區遮擋住了后面的車輛，通過 V2X 與雷達和攝像頭的全量協同感知，主車車輛可以獲取盲區車輛的運動情況，提前進行行駛控制策略調整，避免了車輛急剎或事故的風險。

（3）動靜態盲區/遮擋協同感知——左轉/掉頭盲區或遮擋協同感知

受車端傳感器視角和感知策略的影響，自動駕駛車輛很難識別路邊低速行進的車輛，如道路養護車輛、緩慢倒車等情況。

通過融合 V2X 的協同感知，可以對處在視野范圍內外的路邊的緩行車輛進行穩定檢測，獲取準確的車輛速度、位置等信息，發送到主車進行融合感知，進而避免了主車急剎或者事故的發生。

04、后話

從應用上來說，V2X 確實可以解決很多智能駕駛的難題，這業內都知道，可為什么我們遲遲見不到商用落地呢？究其原因，是大家都在「等」。

自動駕駛企業在等車企的態度，車企在等路側的動作，而路側設施在等各地方的基建政策。

只有路側先行，這條產業鏈才能活動起來。

由于目前 V2X 路側設備（RSU）只在一些示范區先導區實現了全覆蓋，這就導致一些新上市的車型雖然已經宣稱帶有 V2X 功能，但幾乎都是擺設，車主在平時的駕駛過程中是體驗不到任何相關服務的。

其實，車聯網技術早已開始在公交、礦山、機場等場景相對簡單的細分領域進行商用試水。

并且根據《C-V2X 產業化路徑及時間表》的規劃，預計到 2025 年，C-V2X 車載前裝滲透率將達到 50% 以上，路側設備也將在主要城市、主要區域、主要公路實現全面覆蓋。

我們不妨大膽預想，2025 年之后的智能交通會是怎樣一番光景。我們不必在無窮無盡的堵車中浪費生命，更不必擔心和各種突如其來的「道路闖入者」發生事故，我們甚至可以擁有自己的專屬「綠燈」。

真到了這一天，馬路上一定是靜悄悄的，沒有喇叭聲的催促，也沒有急剎車的驚魂，只有川流不息，暢通無阻的一條條汽車流線。

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