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专家论坛丨智能车联网系统未来展望

信息通信技术与政策

2020-09-03

导读：田大新

作者简介

田大新

北京航空航天大学交通科学与工程学院副院长，教授，博士生导师，青年长江学者，国家自然科学基金优秀青年科学基金获得者，研究方向为智能交通、车联网、边缘计算与群体智能等。

论文引用格式：

田大新. 智能车联网系统未来展望[J]. 信息通信技术与政策, 2020(8): 1-4.

智能车联网系统未来展望

田大新

（北京航空航天大学交通科学与工程学院，北京 102206)

摘要：针对车联网在交通强国与新基建背景下的发展趋势，从智能终端、网联通信、边缘服务、云端管控等多个角度指出了智能车联网系统的发展方向，并探讨了智能车联网系统的发展在海量数据处理、通信与计算协同、边缘服务安全、大规模测试验证方面所面临的问题及相应的发展对策。

关键词：智能交通；智能车联网系统；发展趋势

1　引言

智能车联网系统作为交通、汽车、通信等多个行业融合汇聚的焦点，是解决交通出行安全问题、提升城市运行效率的重要技术手段^[1]，因此其自出现以来便受到国内外学者和相关行业管理部门的重视。在车路智能化发展的支撑下，当前的智能车联网系统已能够实现交叉口车路协调与车辆辅助预警等基础应用，并正在向大规模智能化与协同化水平发展^[2]。2019年9月，中共中央、国务院印发《交通强国建设纲要》，其中明确提出了“加强智能网联汽车（智能汽车、自动驾驶、车路协同）研发，形成自主可控完整的产业链”“推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合”的智慧交通发展重点。伴随着新型基础设施建设在5G、大数据、人工智能等领域的不断推进，智能车联网系统也将在交通、汽车、通信等多个行业的共同推动下走向新的发展阶段。

2　智能车联网的发展方向

2.1 车路智能终端协同化环境感知与决策

随着车联网概念的逐步普及，“聪明的车”与“智慧的路”相结合的建设部署模式得到了相关行业的广泛认可。但当前大部分智能车联网应用仅仅是在车-车、车-路间建立起信息交互链路，车辆基于网联方式获取周边车辆与路侧交通信息，结合车辆自身感知信息实现辅助预警场景示范，这种应用只是在车-路交互层面完成了单交叉口的车-路协调，车-路终端的智能化与协同化水平还有所欠缺。

依托于传感、通信、计算技术的不断进步，车-路智能终端的协同化环境感知与决策将得到进一步的发展。首先，通过在路侧终端部署摄像头、毫米波雷达、激光雷达等感知设备，结合路侧强大的边缘计算能力，将能够实现路侧环境的融合感知，有效补足单车感知能力上的短板，并解决低网联渗透率下车-车通信不足导致的应用失效问题。此外，通过结合大规模智能车辆与路侧终端的环境感知能力，依托边缘计算与云计算相结合的强大数据处理能力，将能够实现车-路-云一体化的协同式环境感知，并在此基础上基于全局化知识对车-路行为进行协同化决策，有效降低智能车辆部署成本，提高交通运行效率。

2.2　人-车-路-云高性能网联通信

网联通信是连接车-车、车-路信息的纽带，也是实现智能车联网的基础。网联通信基于我国移动通信技术的领先水平与基础设施的完善程度，以及基于蜂窝的车用无线通信技术（C-V2X），已成为智能车联网系统中关键的通信方式。在C-V2X标准层面上，第三代合作伙伴计划（3GPP）分别在2017年的R14标准和2018年的R15标准中完成了LTE-V2X与LTE-eV2X相关标准的制定^[3]，并于2020年7月在R16中完成了5G基础上的NR-V2X标准制定。而当前的大部分智能车联网应用均基于LTE-V2X通信方式实现车-车与车-路间的连接，仅能支持智能车联网中车辆辅助预警应用的实现，无法支撑具有大带宽、低延时需求的更多协同化应用场景和车载终端大规模实际应用情况下的性能要求。而依托NR-V2X的强大连接能力，智能车联网的网联通信能力将得到进一步增强。随着NR-V2X芯片与模组的逐渐成熟商用，更多的车联网终端设备将采用NR-V2X的通信方式实现人-车-路-云的高性能连接。在这种高性能的网联通信环境下，智能车联网系统将能够进一步加强车辆、道路和用户之间的联系，支持车辆编队、高级驾驶、扩展传感器、远程驾驶等多种服务^[4]，并实现车辆与路侧的边缘计算卸载应用，降低智能车辆的计算能力要求，以较低成本实现交通系统综合效率的提升以及城市交通问题的综合治理。

2.3　全方位、多层级的边缘协同服务

随着车路终端智能化的发展，智能车联网系统无时无刻不在产生着大量的数据，车路终端自身的计算能力已难以满足这种海量数据的处理要求，传统的中心化云计算技术也受到大数据传输延迟高、数据处理实时性低等瓶颈限制而难以完全支撑智能车联网应用。边缘计算技术通过把网络内的计算资源迁移到靠近车-路终端的网络边缘，能够为车辆及路侧设备提供高实时性的计算与存储服务，降低各类终端的计算能力要求^[5-6]。当前智能车联网系统中边缘计算的部署与应用还处于一种各自为战的状态，异构边缘节点间、多个服务方之间缺乏有效的协同服务机制，无法支撑大范围智能车联网应用的协同联动要求。

通过建立多个服务方之间有效的接口标准、协同交互机制与层次化的边缘计算架构，智能车联网系统中的边缘计算将向全方位、多层级的边缘协同服务发展。根据不同的网络层级的应用需求，部署不同级别的计算平台，形成一种“中心—区域—边缘”的实时计算体系，实现不同应用场景的需求。同时，除了部署的路侧边缘节点，具有较强计算能力的自动驾驶车辆也将能够为周边车辆提供边缘计算服务，从而形成全方位的群体协同计算，依托群体智能实现车-路动态分布式的协同计算服务，最终支撑实现全天候、全道路的自动驾驶。

2.4　城市交通系统实时联动管理与控制

城市交通系统的优化与控制是智能车联网系统在交通领域的重要应用。在智能车联网环境下，路侧交通系统能够基于路侧采集数据与车路交互数据进行交通综合分析，实时控制信号灯、路侧情报板等交通控制单元，优化交通流状态，提升交通运行效率。但当前智能车联网系统对于城市交通的优化控制还主要集中在单个交叉路口或单个路段，仅实现了单点交通控制，各种交通系统集中式管控平台也主要是完成对交通系统的监控功能，缺乏对整个交通系统的实时联动管理与控制。

随着车辆与路侧设备智能化水平的提高及边缘计算技术的协同化发展，智能车联网系统将促进整个城市交通系统实时联动管理与控制技术的发展。结合“中心—区域—边缘”的多级边缘计算架构，实现城市交通系统的多级云控体系。将延迟容忍、超密集数据量全集优化分析任务保留在中心执行，并将低延迟、高可靠控制优化计算任务下沉到区域内多个网联的路侧边缘节点执行，经过多级边缘计算节点的协同优化分析，分布式边缘计算将驱动多交叉口信号灯及其他路侧设备快速响应区域路网交通流负载，并在多区域协同的基础上最终实现城市交通系统的实时联动管理与控制。

3　智能车联网发展中的关键问题及对策

3.1　海量交通数据的实时分析与处理

智能车联网发展中车路智能设备的大规模部署将促进设备间更深层次的协同化信息交互，依托摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感设备在车端和路侧的部署，人-车-路将形成更为立体的网联协同系统，极大地改善交通的安全性、提高交通效率。在这种环境下，每辆网联车或智能路侧单元每天将与周边的车联网设备产生GB甚至TB量级的通信数据量，形成海量的实时交通数据；同时，随着技术的发展与服务的丰富，人们也将产生更多样化的交通出行需求。如何对这些实时海量的交通数据流进行分析与处理以实现交通系统的精准管控与泛在服务，满足各项交通出行需求，是智能车联网发展中需要首先解决的问题。

目前来看，全方位、多层级的边缘协同计算服务将是解决这一问题的有效手段。“中心—区域—边缘”的计算体系能够对数据进行高效的分层处理，在这一处理架构下，边缘节点依托与终端的高效通信及其强大的计算存储能力完成数据的初步分析和识别处理任务，再通过边缘的协同计算将结构化数据快速传递到区域节点进行信息融合与优化，最终在中心云节点完成全局数据的汇总分析与优化控制，不仅实现了数据处理的“低延时、低成本”，还能有效对抗网络抖动等不稳定因素，提升系统整体的鲁棒性。

3.2　群体通信与计算的协同

在智能车联网发展中，借助高性能的网联通信技术能够实现高可靠、低延时的人-车-路的群体信息交互，全方位、多层级的边缘计算服务对网联化传输的海量交通数据完成边缘化实时处理与分析，这使得智能车联网系统中群体终端的通信与计算成为了紧密耦合的物理过程^[7]。但群体设备在计算中并发传输数据，容易造成车辆之间的传输功率干扰，形成恶劣的无线电干扰环境，同时群体通信网络拓扑与性能的动态变化也将严重影响群体计算的可靠性。因此，如何实现群体通信与计算的协同也是智能车联网发展中需要解决的关键问题。通过将多层级的边缘计算体系与高性能的NR-V2X通信技术相融合，可以有效促进智能车联网中群体通信与计算技术的协同。结合群体通信网络，可以对边缘节点的计算资源进行灵活管理和调度，实现通信与计算资源协同，从而缓解海量数据传输对骨干网络的冲击，降低频繁的大数据计算交互与服务交付的时延，最终提升系统服务性能。

3.3　边缘协同服务中的安全与可信

从智能车联网的发展方向不难看出，边缘协同计算服务已成为降低终端部署成本、提升系统处理能力与效率的关键。车载与路侧终端设备通过将自身全部或部分的计算任务迁移到路侧边缘节点或具有较强计算能力的周边车辆，能够显著降低自身实现智能车联网应用所需满足的计算能力要求，并提高任务的执行效率。但这种计算任务的卸载往往需要向边缘侧传输执行的代码与具体数据，这些内容也往往涉及到用户的隐私数据，而目前边缘计算服务中的安全保障机制尚不完善，因此如何保证边缘协同服务中的安全与可信成为智能车联网发展中面临的又一项关键问题。

安全与可信一直是信息技术应用所面临的重要问题。针对边缘协同服务中的安全与可信问题，除了传统的公钥基础设施（PKI）认证机制外，近年来兴起的区块链技术也是一种有效的解决方案。区块链技术是一种使用密码学保证传输和访问安全，能够实现数据一致存储、难以篡改的去中心化的数据库。通过将区块链与边缘计算相结合，能够有效增强智能车联网系统的安全性、隐私性与资源利用。利用区块链技术的安全特性与一致性共识机制，能够有效防范边缘协同服务中恶意节点的攻击，保证服务的可信性，提升智能车联网系统的整体安全水平。

3.4　大规模协同环境的测试验证与先导应用

智能车联网发展的目标是实现城市交通出行的智能化、信息服务的泛在化与运行管控的全局化，在其发展过程中必将促进相关基础设施的大规模部署与应用。目前，我国仍未真正实现大规模复杂交通环境下车联网系统的测试验证，无法为智能车联网应用提供验证数据支撑，难以保证城市复杂交通系统中大规模智能车联网应用的效果。因此，如何有效促进车联网在大规模交通环境的测试验证与先导应用是智能车联网系统正式部署前必须解决的问题。

针对智能车联网系统的测试验证问题，实验室虚拟仿真测试、封闭区域外场测试、大规模开放道路测试3个环节作为推动最终大规模协同环境部署应用的有效手段已得到行业的广泛认可。目前，我国已能够实现实验室和小规模外场环境的测试验证，但还有必要在虚拟仿真和外场测试中丰富和完善小概率、高复杂度的实际交通运行场景，建立一体化的智能车联网测试评价体系。同时，依托交通强国和车联网先导区建设，还需要进一步推动车联网真实场景的大规模开放道路测试与应用，测试验证已有的车联网标准体系及技术规范，探索验证复杂交通环境下的车联网通信技术性能，为智能车联网的大规模部署提供技术依据，进一步实现城市级车联网环境的先导应用，推动智能车联网系统在大规模环境下的成熟落地。

4　结束语

交通系统是一个人-车-路耦合联动的复杂系统，当前的交通系统已从人-车-路协调走向了智能化协同发展的新阶段。为了满足交通出行智能化、信息服务泛在化、运行管控全局化的智能交通新要求，智能车联网的发展融合了5G通信、人工智能、智能网联、智能制造、电子信息、智慧出行等诸多领域，高度契合科技型新基建要求，是交通、汽车、通信等多行业协同发展的重要方向之一。未来，智能车联网将有力推动城市智能交通领域新基建的创新发展，助力实现“人民满意、保障有力、世界前列”的交通强国建设总目标，充分满足人民日益增长的美好生活需要。

参考文献

[1] Tian D, Zhou J, Wang Y, et al. Channel access optimization with adaptive congestion pricing for cognitive vehicular networks: an evolutionary game approach[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2020,19(4): 803-820.

[2] ETSI. TR 22.886 V16.2.0, 2018. Study on enhancement of 3GPP support for 5G V2X services[S], 2018.

[3] IMT-2020(5G)推进组. C-V2X 白皮书[R], 2018.

[4] ETSI. TS 22.186 V16.2.0, 2019. Service requirements for enhanced V2X scenarios[S], 2019.

[5] ETSI. Multi-access edge computing(MEC)[EB/OL]. [2020-07-10]. https:/ /www.etsi.org/technologies/multi access-edge-computing.

[6] Wang Y, Lang P, Tian D, et al. A game-based computation offloading method in vehicular multi-access edge computing networks[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2020,7(6):4987-4996.

[7] Zhou J, Tian D, Wang Y, et al. Reliability-optimal cooperative communication and computing in connected vehicle systems[J]. IEEE Transactions on Mobile Computing, 2020,19(5):1216-1232.

Future prospect of intelligent Internet of Vehicles system

TIAN Daxin

（School of Transportation Science and Engineering, Beihang University, Beijing 102206, China）

Abstract: In view of the development trend of Internet of Vehicles (IoV) under transportation and new infrastructure constructions, this paper presents development directions of intelligent IoV system from the perspectives of intelligent terminal, communication, edge service, cloud management and control. Then, it discusses the issues and corresponding solutions in massive data processing, communication and computing cooperation, edge service security, large-scale testing and verification in the development of intelligent IoV system.

Key words: intelligent transportation system; intelligent Internet of Vehicles system; development trend

本文刊于《信息通信技术与政策》2020年第8期

主办：中国信息通信研究院

《信息通信技术与政策》是工业和信息化部主管、中国信息通信研究院主办的专业学术期刊。本刊定位于“信息通信技术前沿的风向标，信息社会政策探究的思想库”，聚焦信息通信领域技术趋势、公共政策、国家/产业/企业战略，发布前沿研究成果、焦点问题分析、热点政策解读等，推动5G、工业互联网、数字经济、人工智能、区块链、大数据、云计算等技术产业的创新与发展，引导国家技术战略选择与产业政策制定，搭建产、学、研、用的高端学术交流平台。