5G车联网十大产业化趋势

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| 车联网（智能网联）是汽车产业、信息产业和交通产业的融合汇聚点，是未来智慧出行产业发展的核心。车联网V2X技术为消费者提供安全、效率、便捷三大方面优质服务。车联网产业发展受政策导向、产业诉求、技术演进三重因素叠加驱动。随着5G时代到来，车联网作为一项重要的新兴产业，在加速发展态势下，到底有哪些具体的产业化趋势呢？

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趋势一：车联网商用蓄势待发

车联网V2X存在两大标准流派，美国主推DSRC（Dedicated Short Range Communications），中国主推C-V2X（Cellular V2X）。欧洲是中国和美国主推标准角力的市场。

C-V2X遵从3GPP标准，已经完成R14版本LTE-V2X，R15版本LTE-eV2X相关标准化工作，主要包括业务需求、系统架构、空口技术和安全研究四个方面。

其中LTE-eV2X是支持V2X高级业务场景的增强型技术，定义了25个用例共计5大类增强的V2X业务需求，包括车辆编队行驶（Vehicles Platooning）、高级驾驶（Advanced Driving）、扩展传感器（Extended Sensors）、远程驾驶（Remote Driving）等。

在LTE-eV2X场景的需求分析中（TR38.913），时延要求最严格的自动驾驶和扩展传感器场景，时延要求最低达到了3ms；带宽需求最大的扩展传感器场景，带宽要求最高达到了1Gbps；全局路况分析场景对服务平台的计算能力提出要求，要能快速对视频、雷达信号等感知内容进行精准分析和处理。

R16中将定义5G NR-V2X版本。随着标准的有序推进，车联网商用进程处于蓄势待发状态。

预测基于LTE-V2X的车联网商用进程：2018年进行规模试验，2019年进行预商用测试，2020年正式迈入车联网（LTE-V2X）商用元年。

预测基于5G NR的车联网商用进程：2019年进行5G NR Uu技术试验，2020年进行5G NR PC5技术试验，2021年进行预商用测试，2022年正式迈入5G NR-V2X商用元年。

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趋势二：5G和车联网相互促进增速爆发

5G产业发展存在诸多挑战，提速降费让运营商2C业务收不到足够的钱，而2B业务商业模式又不完全清晰（具体参考微信公众号“5G行业应用”的《5G发展的五大动力和四大挑战》）。5G产业必须积极探索行业应用市场，其中车联网是最明确清晰的5G行业应用场景。

另一方面，广义车联网从最早Telematic（车载信息服务）概念提出，已经经历过很多年，但市场发展一直不如预期。5G商用时代的到来，给车联网产业大发展提供了一个良好契机。

比如，未来无人驾驶汽车需要通过网络实时传输汽车导航信息、位置信息以及汽车各个传感器的数据，到云端或其他车辆终端。每辆车每秒可达1GB数据量，以便实时掌握车辆运行状态，现有4G网络无法满足这样的要求，需要5G网络来支持。

又比如，普通人踩刹车反应时间约0.4秒，无人车在5G场景下的反应速度有望不到1毫秒。对于无人驾驶而言，假设汽车行驶速度为60公里/小时，60ms时延的制动距离为1米，10ms时延的制动距离为17厘米，而1毫秒的5G时延，制动距离仅为17毫米。也就意味着，5G时代才有可能实现基于车联网控制的无人驾驶。

总体来看，5G产业发展需要车联网应用，车联网产业发展需要5G技术支撑，5G产业和车联网产业将相互促进增速爆发。

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趋势三：车联网示范带动规模

车联网封闭及开放环境测试是商用的必经之路，为满足智能网联汽车多场景多环境测试需求，中国加快智能网联示范区建设，不完全统计目前全国已经超过30个，其中包括上海、北京-河北、重庆、无锡（先导区）、杭州-桐乡、武汉、长春、广州、长沙、成都等10个国家级示范区。测试场景也由单一路测环境，向多应用场景、多测试环境转变，从示范点、示范区建设向综合性、城市级车联网先导区建设转变。

2019年5月，工信部批复江苏（无锡）车联网先导区，实现规模部署C-V2X网络、路侧单元，装配一定规模的车载终端，完成重点区域交通设施车联网功能改造和核心系统能力提升，丰富车联网应用场景，实现良好的规模应用效果。积极开展相关标准规范和管理规定探索，构建开放融合、创新发展的产业生态，形成可复制、可推广的经验做法。无锡车联网将从240个交叉口扩展到400个交叉口，覆盖面积从170平方公里扩展到260平方公里，在无锡太会展览中心周边规划了6平方公里核心应用区，进行基于LTE-V2X的辅助驾驶增强场景创新，并实现部分基于5G的自动驾驶应用场景。与此同时，我们可以看到，全国其它多家城市也在积极申报第二批先导区。

除此之外，高速公路是车联网最有可能先行商用落地的场景。2018年2月交通部发布了《关于加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点的通知》，在北京、河北、广东重点基于高速公路路侧系统智能化升级和营运车辆路运一体化协同，探索路侧智能基站系统应用，选取有代表性的高速公路，以及北京冬奥会、雄安新区项目，开展车路信息交互、风险监测及预警、交通流监测分析等。在江苏、浙江先行研究推进建设面向城市公共交通及复杂交通环境的安全辅助驾驶、车路协同等技术应用的封闭测试区和开放测试区，形成新一代国家交通控制网实体原型系统和应用示范基地。这些示范包括延崇高速、京雄高速、北京新机场高速、虎门二桥、杭绍甬高速等。

城市级车联网示范和先导区建设，以及智慧高速车路协同示范建设，都将起到带动车联网规模效应的作用。

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趋势四：车联网路侧带动车载

智能网联汽车包括自动驾驶模块（决策层，高精度地图和定位，毫米波雷达、激光雷达、视觉等传感器，以及处理器等），车载终端和通信网络（前装T-BOX和后装OBD等）。

车联网C-V2X场景包括V2V（车-车），V2I（车-基础设施），V2P（车-人），V2N（车-网）。除了“车”必须具备联网能力外（即车的“渗透率”）；路上是否部署了“网”也是车联网发展的关键要素（即网的“覆盖率”）。

车的“渗透率”和网的“覆盖率”决定了车联网的商用速度。对整体商用节奏预测：①首先在商用车型，如出租车、公交车、物流重卡、矿卡、港口车辆等，和部分乘用车型，部署C-V2X车载终端，实现V2V（车-车）业务场景，如前向碰撞预警、盲区预警/变道辅助、车辆编队行驶等；②其次在高速路侧和城市路侧部署C-V2X和5G网络，实现V2I（车-基础设施）业务场景，如闯红灯预警、绿波车速引导等；③随着网的覆盖率达到一定程度，将带动车载终端安装渗透率提升；④而当车载安装渗透率达到30%临界值的时候，又会进一步拉动网的部署。车的“渗透率”和网的“覆盖率”二者相辅相成，推动车联网商用。

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趋势五：车联网商用车先行，乘用车上量

在商用车型，如出租车、公交车、物流卡车、矿卡、港口车辆等，会优先于乘用车部署C-V2X车载终端。因为这些类型的商用车型，相对来说具有较为清晰的商业模式。

以物流行业为例，在中国物流成本占GDP的14.5%，每年物流费用12万亿，其中公路运输占76%。这里面包括1400万辆主要活跃在中远途运输以及城际运输的货运卡车，和近3000万辆主要活跃在城市内运输、快递外卖配送场景的面包车、三轮车以及两轮的电动车、摩托车。

4400万辆交通工具背后，是数字更大的司机群（物流行业通常人停车不停，尤其中大型卡车会一车配多名驾驶员）。总额高昂的人力成本，为物流行业引入自动驾驶和车联网提供了最基本的驱动力。

比如说典型的卡车编队行驶，以排头的卡车作为头车，跟随卡车群通过V2V实时连接，根据头车操作而变化驾驶策略，整个车队以极小车距编队行驶。头车做出刹车指令后，通过V2V实现前后车之间瞬时反应，后车甚至可以在前车开始减速前就自动启动制动，这种瞬时反应意味着卡车可以以非常小的距离安全跟随。

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趋势六：车载设备后装先行，前装上量

2019年4月15日，广汽、上汽、东风、长安、一汽、北汽、江淮、长城、东南、众泰、江铃集团新能源、比亚迪、宇通13家车企共同宣布支持C-V2X商用路标，并规划于2020年下半年到2021年上半年实现C-V2X技术支持汽车的规模化量产。这次13家企业共同发声，体现出C-V2X价值得到车企的广泛认同，也标志着智慧交通从单点突破走向系统和生态合作协同创新的新阶段。

在迎来量产C-V2X前装车型前，预测C-V2X将先以后装形式发展，比如集成C-V2X功能的智能后视镜产品、行车记录仪、OBD等。

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趋势七：RSU、路侧智能设施和MEC是车联网路侧建设重点

车联网路侧建设重点包括RSU（Road Side Unit）、路侧智能设施（包括摄像头、毫米波雷达、少量激光雷达、环境感知设备、以及智能红绿灯、智能化标志标识等）、MEC（多接入边缘计算/移动边缘计算）设备。以RSU为例，全国部署下来保守预测需要3000多亿的投资，包括400多万公里的道路+14万公里的高速+50多万个城市路口。

从部署的节奏看，预测未来2-3年将以LTE-V2X（PC5）+5G NR（Uu）这样的网络部署为主。即点对点（V2I）通过LTE-V2X支撑，蜂窝（V2N）通过5GNR或者已有的LTE 4G蜂窝网络支撑。

MEC将与C-V2X深度融合，车联网移动边缘计算设备是MEC在众多行业领域优先落地商用的场景。

依据是否需要路侧协同以及车辆协同，将MEC与C-V2X融合场景分为“单车与MEC交互”、“单车与MEC及路侧智能设施交互”、“多车与MEC协同交互”、“多车与MEC及路侧智能设施协同交互”四大类。无需路侧协同的 C-V2X应用可以直接通过MEC平台为车辆或行人提供低时延、高性能服务；当路侧部署了能接入MEC平台的路侧雷达、摄像头、智能红绿灯、智能化标志标识等智能设施时，相应的C-V2X应用可以借助路侧感知或采集的数据为车辆或行人提供更全面的信息服务。在没有车辆协同时，单个车辆可以直接从MEC平台上部署的相应C-V2X应用获取服务；在多个车辆同时接入MEC平台时，相应的C-V2X应用可以基于多个车辆的状态信息，提供智能协同的信息服务。

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趋势八：车联网共性技术亟待突破

自动驾驶从仅仅依靠聪明的车本身，向车路协同自动驾驶发展。这是因为单车智能本身存在不可解决的场景，比如前方大车遮挡红绿灯、大车遮挡鬼探头、前方几公里外交通事故预知等。

可以依靠车路协同提供的上帝视角来解决这些问题。同时，车路协同将有效降低实现L4/L5自动驾驶的汽车端成本压力。可以省掉激光雷达或者大幅度降低激光雷达规格，以及高精地图采集成本。

而未来车联网不仅只是实现车路协同，而将实现“人-车-路-网-云”多维高度协同。人方面，以MaaS为核心，为消费者提供一站式的出行服务，让消费者成为自由的人；车方面，未来的车不仅是数据发送和接收方，还是计算节点，更是数据分享节点，车将越来越聪明；路方面，将兼具各类通讯方式（LTE、5G、LTE-V2X、5G NR-V2X等）、具备集成路侧交通信息采集发布、具备本地边缘计算能力等，通过路侧设施多维融合打造智慧的路；网方面，5G网络两大核心能力，网络切片和移动边缘计算将构建强大的网；云方面，将构建一体化开放数据公共服务平台和云控平台，同时通过云边协同（云计算和移动边缘计算协同）形成灵活的云，将提供全工况无盲区的感知和地图信息、高可靠高精度的定位服务、以及实时的交管信息，未来中国道路上的无人驾驶车辆，无论是否使用路网设施服务，都将接入云控平台接受交通部门的调度和公安部门的监管。

打造自由的人、聪明的车、智慧的路、强大的网、灵活的云，需要依托于车联网共性技术的突破，这其中包括智能网联汽车信息物理系统、行驶环境融合感知、智能网联决策和控制、自动驾驶系统安全、多模式数据（高精度地图数据、道路交通数据、驾驶数据等）等各类共性技术。

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趋势九：车联网业务快速迭代发展

车联网业务开始主要提供信息娱乐服务，后来发展共享出行业务、基于用户行为的车辆保险（UBI）业务、以及面向B端的车队管理业务等。

当前又将回归到出行需求上，为消费者解决安全问题和效率问题。

安全出行类业务涵盖信息告警：前向碰撞预警（V2V）、人行道行人预警（I2V）、紧急刹车预警（V2V）、逆向超车预警（V2V）、车辆失控预警（V2V）、天气预警（I2V）、异常车辆提醒（I2V）、道路危险状况提醒/道路事件情况提醒（行人，拥堵，道路状态、收费站）（I2V）等；防碰撞：交叉路口防碰撞（V2V/I2V）、匝道车辆汇入预警（I2V）、转向辅助（V2V）等；浮动车：车辆动态信息上报（V2I）、交通违法信息抓拍上报（V2I）等。

交通效率类业务涵盖静态信息通知：车内标牌（I2V）、限速预警（I2V）、可变车道（I2V）等；动态信息通知：信号灯信息推送（I2V）、高优先级车辆让行（V2V）、绿波车速推送（I2V）、特别信息推送（I2V）等。

未来，车联网将赋能自动驾驶，实现协同自动驾驶：车联编队（V2V）、协同换道（I2V）、协同合流（I2V）、协同借道（I2V）、协同超车（I2V）等；单车自动驾驶：紧急制动（V2V）、道路危险状况提醒/道路事件情况提醒（行人，拥堵，道路状态、收费站）（I2V）、动态限速（I2V）、自动红绿灯（I2V）等。

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趋势十：5G将极大丰富车联网业务

5G将丰富车联网的信息服务、安全出行和交通效率等各类业务。信息服务类业务方面，基于eMBB场景，可以提供车载AR/VR视频通话等；mMTC场景，可以提供汽车分时租赁等；uRLLC场景，可以提供AR导航等。

安全服务类业务方面，基于eMBB场景，可以提供真正的驾驶实时检测等；mMTC场景，可以提供车辆防盗等；uRLLC场景，可以提供行人防碰撞等。

交通效率类业务方面，基于eMBB场景，可以提供全景合成等；mMTC场景，可以提供车位共享等；uRLLC场景，可以提供编队行驶等。

我们依然以卡车编队行驶为例，如果按照卡车1米车距的编队要求，在时速80公里/小时的情况下，车辆处理时间需要10ms，制动感应需要30ms，那么网络延时必须小于5ms，即（5ms+10ms+30ms）*80km/h=1米。这就意味着，只有5G时代的网络才能提供相应的支撑。

伴随着车联网产业化进程，未来将会产生海量微观数据和宏观数据，比如微观的个人驾驶行为数据，宏观的交通数据等。基于这些数据，将产生大量面向主机厂、Tier 1、运营商、行业客户、政府管理者、普通消费者的增值服务。车联网产业将取得爆发式增长。当然，我们也应理性看到，车联网产业发展在政策、技术、安全、产业合作和商业模式等方面还存在一系列挑战。

| 作者：吴冬升

「5G行业应用」特邀专栏作家，

东南大学博士，17年TMT从业经历，

多年B2B/B2G整合营销及品牌经验，

对5G、车联网、物联网、大数据、人工智能、数字化转型有深刻洞察。

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专注5G行业应用，覆盖通信、媒体、金融、汽车、交通、工业等领域。后续陆续推出5G车联网系列专题，下一期《5G车联网标准的前世今生》，敬请期待。