智慧的车联网，是否会让我们失去操控的乐趣？

车联网就是无人驾驶吗？不是。车联网就是联网汽车吗？不完全是。究竟什么是车联网？涉及哪些技术？一起来看看！

车联网的出现离不开基于位置的服务（Location Based Service，LBS）。2001年开始，我国的移动通信运营商们先后开始了“定位之星”“亲子通”“汽车GPS导航服务”等基于LBS的服务。百度地图已经开放了LBS平台，意在与诸多“第三方”发掘车联网应用的潜能。

01、车联网的起源

车联网服务源于基于位置的服务（Location Based Service，LBS）在交通领域的应用。现在，LBS已经在诸如智慧城市、交通疏导、路径优化、车辆导航、手机通信、人际交流等众多领域发挥着广泛而重要的作用，在交通领域已经形成物联网发展的一个重要方向：Internet of Vehicles。

LBS系统是一种集位置定位、数据及时通信、地理信息存储与处理为一体的综合信息服务平台。位置服务有两重含义：

●首先是确定（移动或非移动）设备或用户所在的地理位置。

●其次是提供与位置相关的各类信息服务。

凡是与位置相关的，都可以称为LBS。关于LBS的定义有很多，1994年，美国学者Schilit在提出Context-Aware计算的理念时指出了位置服务的三大目标：

●你在哪里（空间信息）

●你和谁在一起（社会信息）

●附近有什么资源（信息查询）

LBS的发展历程如下图所示。

 （1）LBS最早起源于美国联邦通信委员会（FCC）于1996年颁布的E911规则，它要求美国所有移动网络运营商必须提供一种为911紧急呼叫来电进行位置信息定位的业务。

由于受到当时整个网络技术的限制，E911任务所提供的位置定位精度还不能完全满足需要，此后移动网络运营商投入巨大的努力来研究更加先进的位置定位技术。为了从E911业务的巨大投资中获得回报，运营商推出了一系列的商业LBS业务。但对这些寻人服务，以及景点、餐馆或者加油站的定位服务，当时用户并没有表现出极大的使用兴趣。

（2）2000年，伴随着3G技术的产生，3G网络丰富了能够提供的服务内容，传统汽车制造商开始升级车载信息系统，车载电子设备的定位、导航、防盗、安全等功能更为丰富。

●美国Mobility2000、IVHS（Intelligent Vehicle Highway System，智能车路系统）等机构和平台快速发展。

●欧洲出现了Telematics这一比PROMETHEUS更为丰富的概念。

●日本出现了VICS（Vehicle Information and Communication System，车辆信息与通信系统）、ASV（Advanced Safety Vehicle，高级安全驾驶）等车载平台和产品。

RFID的应用则部分解决了无法卫星定位时或室内环境的定位问题。

（3）2002年5月，go2和AT&T在美国FCC的授权下推出了世界上第一个移动LBS本地搜索应用程序，并用于自动位置识别（ALI）。go2的用户可以通过使用AT&T公司的自动位置识别来确定其位置，并搜索该位置附近满足用户需求的地理位置列表。

（4）2010年，Foursquare成为LBS方面一个耀眼的成功模式。Foursquare是美国一家基于地理位置信息的社交网络服务企业，提供整合位置服务、社交网络和游戏元素的综合性平台服务。目前，移动位置服务越来越多地与其他移动互联应用联合起来，具备互动、分享等特征。例如，在下图中，移动位置服务在手机的服务网络中，将位置信息作为真实标签可以提高交互效率。

 在室内外增强辅助系统和适用于移动对象的无线定位技术支撑下，LBS为车联网的形成铺平道路。与此同时，智能手机、车载设备、位置感测应用和数据服务需求激增，车联网的增值服务涌现。

02、车联网涉及的技术

汽车的发明作为现代社会的标志之一，极大地促进了人类交通的范围和效率。但同时，汽车也给人类社会带来了诸多问题：交通安全、交通堵塞及环境污染是困扰当今交通领域的三大难题，尤其以交通安全问题最为严重。在汽车产业快速发展的今天，如何解决车和路的矛盾、交通和环境的矛盾已刻不容缓。

对于车联网的应用，目前实现了车与云端的互联互通，仅能说是“联网车”或“车联信息网”。而真正的车联网（见下图）可以实现车与车、车与路、车与行人以及车与网络等一切V2X事物的互联互通，通过人、车、路的有效协同，从而实现智能交通的目的。

 

车联网中，每辆车、每个人都可以作为一个信息源，通过无线通信手段连接到网络中，通过收集、处理并共享大量信息，实现车与车、车与路、车与城市交通网络、车与互联网之间互相连接，实现安全、环保、舒适的驾驶体验。关键是，车联网要能减少交通拥堵和交通事故。

回到开头的问题，可见车联网能够给我们提供比现在精确得多的判断信息，实现减少交通拥堵和事故的目的，而不会代替我们的操控。

根据美国交通部的数据，采用基于车载无线接入的车联网技术，可以有效避免82%的交通事故，减少数千人的伤亡，并节约数十亿美元的财产损失。为此，世界各发达国家竞相投入大量资金和人力，进行大规模的车联网技术研究和实验。IEEE已经颁布了以802.11p为基础的车载短程无线通信标准，我国也已正式启动了智能交通通信标准制定工作。车联网将继互联网、物联网之后，成为未来智能城市的另一个标志。

作为一项涉及多门学科的技术，车联网具有相当丰富的研究内容，既需要信息技术的背景知识，也要求研究者对城市交通尤其是微观交通特性有充分的了解。在构建基于智能数据处理和车载通信的车路协同技术框架基础上，目前，作为物联网独具特色的行业应用，车联网研究的热点以及应用中所需解决的问题主要集中在以下几个方面。

1．车载传感器

在发达国家，随着汽车电子、传感新技术快速发展，已经成熟的传感器产品的增长趋缓；在发展中国家，基本的汽车传感器主要用于汽车发动机、安全、防盗、排放控制系统，增长量十分可观。2005年，美国ABI研究公司公布的一份专门针对汽车传感器市场的研究报告《汽车传感器：加速计、陀螺仪、霍尔效应、光学、压力、雷达以及超音速传感器》，表明主动式安全系统推动了传感器被越来越多地使用。

车载传感器技术是车联网的基础，是车辆感知自身运行状态的重要信息源，包括驾驶操控状态、运行环境和异常状况等信息都需要通过它们来采集。车用传感技术目前正处于高速发展阶段，磁敏、气敏、力敏、热敏、光电、激光等各种传感器层出不穷，一辆新出厂的家用轿车将安装接近上百个传感器。这些传感技术都源于国外，要发展我国自主的车用传感器研发和制造事业，还需要大量科研和生产经验的积累。

 

未来的汽车传感器技术的发展趋势是微型化、多功能化、集成化和智能化。20世纪末期，MEMS（微电子机械系统）技术的发展使微型传感器提高到了一个新的水平，目前采用MEMS技术可以制作检测力学量、磁学量、热学量、化学量和生物量的微型传感器。由于MEMS微型传感器在降低汽车电子系统成本及提高其性能方面的优势，它们已开始逐步取代基于传统机电技术的传感器。MEMS传感器将成为世界汽车传感器的主流。

2.  车路协同控制

车路协同控制的主要思想是将传统的交通系统看成人、车、路的统一体，也是车联网技术在交通运输行业的具体应用。有了车载传感器就可以通过探测等技术进行车路信息获取，通过车车、车路信息交互和动态实时共享，实现车辆和基础设施之间、车辆与车辆之间的智能协同与配合；并在动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制、道路交通协同管理和行人安全辅助，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率。达到优化利用系统资源、提高道路交通安全、缓解交通拥堵的目标。

 

我国从2010年开始，多家单位联合开展具有自主知识产权的智能车路协同技术的研发，在智能道路、智能路侧系统、主动交通控制、车车交互等领域突破多项关键技术。项目团队搭建了我国首个智能车路协同集成测试验证环境。目标是构建包括智能车辆、智能路侧设备、智能移动终端和中心管理系统在内的“人车路协同的智能交通系统”研究、开发和实验测试基地，并进而开展车载自组织网络、车辆协同安全控制和基于全时空交通信息获取的协同交通控制和交通诱导、行人出行安全辅助等关键技术的研究。

3．车联网与CPS

2006年2月发布的《美国竞争力计划》则将信息物理系统（Cyber Physics System，CPS）列为重要的研究项目。到2007年7月，美国总统科学技术顾问委员会（PCAST）在《挑战下的领先——竞争世界中的信息技术研发》报告中列出了8大关键的信息技术，其中CPS位列首位，其余分别是软件、数据、数据存储与数据流、网络、高端计算、网络与信息安全、人机界面、NIT与社会科学。

 

本质上说，CPS是一个具有控制属性的网络，但它又有别于现有的控制系统。工控网络内部总线大都使用的都是工业控制总线，网络内部各个独立的子系统或者说设备难以通过开放总线或者网络进行互联，而且通信的功能比较弱。而CPS则把通信放在与计算和控制同等地位上，这是因为CPS强调的分布式应用系统中物理设备之间的协调是离不开通信的。CPS在对网络内部设备的远程协调能力、自治能力、控制对象的种类和数量，特别是网络规模上远远超过现有的工控网络。

以基于CPS的智能交通系统为例，即便是现有的人们认为已经十分复杂的汽车电子系统也无法胜任，现在的汽车电子系统无法实现未来智能交通系统对汽车之间的协同能力的要求。满足CPS要求的汽车电子系统的计算通常都是海量运算，而用于车联网，则需毫秒级的延迟。

CPS涵盖小到汽车电子、智能家居大到远程医疗、工业控制系统，乃至国家电网、交通控制网络等国家级的应用。

4．车联网中的网络技术

未来车联网场景日益丰满，如下图所示，交通信号控制、车辆控制与远程维护、报警、导航、基于位置的服务等，这都需要强大的网络支持。

 

车辆自组网（VANET），即车与车通信是车载通信系统中的一项重要的网络技术，通过交换运行状态信息，可以构建包括驾驶安全信息等多方面的应用服务。目前，车车通信的难点集中在无线网络的实现上，研究人员在参考了通信领域中移动自组网（MANET）的基础上，提出了车辆自组网的概念。但是，作为具有高速移动性的对象，车辆给VANET的设计带来了许多挑战，结合现实中车辆运行的轨迹，分析各种设计思想对组网的影响，是目前该领域的研究趋势。

如前所述，IEEE 802.11p是针对汽车通信的特殊环境而出炉的标准，工作于5.9GHz的频段，并拥有6Mb/s的数据速率，相对于802.11进行了多项针对汽车这样的特殊环境的改进，如热点间切换更先进、更支持移动环境、增强了安全性、加强了身份认证等。802.11p将能用于收费站交费、汽车安全业务、汽车的电子商务等很多方面。

车联网的接入技术可以基于现已普及的智能手机和车载移动终端通过3G/4G（包含LTE-A Pro）、DSRC和WLAN实现车联网应用。例如，MIT CarTel项目组开发的VTrack应用，通过一般的智能手机结合WLAN和GPS定位技术，实现准确的道路交通阻塞引起延迟估算，用户可以通过随身携带的智能手机及时了解交通情况和更换路线。4G时代，IEEE 802.11p已经能够很好地与LTE协同配合，下图是在蜂窝网与IEEE 802.11p的融合应用中，实现事故预防的示意图。

 

在从4.5G向5G演进的过程中，3GPP关于LTE-V的车联网架构，也在不断明晰。

总之，人车路三者在车联网中的无缝网络接入能力，将引领智能交通走向无人（或辅助）驾驶和无事故的“双无”交通时代。

5．智能交互与无人驾驶

“语音云驾驶iVoka”是另一款智能语音交互系统。仅通过对话，iVoka就能实现从语音资讯查询、语音讯息控制，到语音信息检索的全语音操控“人车交互”，为消费者带来简单的感受。iVoka凭借与汽车CAN-BUS的对接，能精准记录行车数据，以安全信息界面语音提醒功能为消费者提供主动周到的安全防护。类似的还有CoDriver智能语音副驾驶。近年，车联网智能辅助有如下几个方向：

●手机车机融合（CarLife）

●安全（CarGuard）

●交互（云服务）

●汽车消费类服务（含量身定制的车险）

但是，这些驾驶辅助系统都还不能作为无人驾驶技术的基础。

无人驾驶技术的关键在于正常驾驶、避免事故。前者比较容易实现，后者就没这么简单了。为了能够模拟耳听四路、眼观八方、快速反应的驾驶者，起码要有前后左右4路近距离传感器，避免与其他车或路边设施碰撞；为了避免距离很近时车反应不过来，还要有一组远距离雷达，提前预测风险。对路人的判断需要红外传感器，对路口的判断需要“看”明白红绿灯；这些测量、预测技术必须在一个“超强大脑”中及时做出判断，也就是说必须在危险发生前算出结果。即使这样，无人驾驶还总被不遵守交通规则的“有人驾驶”伤害。

 

简单来说，无人驾驶技术目前的瓶颈在于：你说你可以保证不撞别的车，但不能保证别的车不撞你。“你说的”行人们还不太信。

6．车联网体系结构与应用

车载通信系统通过交通的物联化和互联化，可以对路网交通均衡与个体车辆路径进行分配，并对行车安全进行快速预警，为居民出行带来巨大的便利，但是道路上不断更新的信息也给交通处理平台处理能力提出了新的挑战。此外，车外的环境信息如何与车、人实时交互？车载传感器和控制信息如何与人、网络交互？车联网的网络基础设施和网络技术有哪些？下表详细列出了这些问题的答案。

车联网的感知控制层主要功能是综合利用各种传感器（检测温度、速度、路况等）和车载总线、视频摄像头等进行数据采集，从而获得大量关于交通信息、天气状况、车辆信息的数据，并构建了人、车、路（环境）信息交互的接口。网络层主要通过无线通信（DSRC）来实现安全的接入，完成大量数据的传输、分析和处理，实现远距离通信、多模协同通信和远程控制的目的。

在车联网的应用与服务层，通过各种车载终端与软件，在现阶段主要能够提供的应用如下表所示。

车联网产业快速正常发展需要多方力量的默契配合，需要跨产业的通力合作和政府的重视，在政策上给予支持和引导；需要汽车厂商的长远眼光，做好产品的研发和市场策划；需要电信运营商等信息技术服务行业的参与和推动，共同建立扎实的信息基础设施，为信息的采集、传递、处理、应用搭建物联网平台。

03、LBS安全中间件探讨

位置传感器的品种丰富与数量的增多，位置信息的需求量增长，向物联网、云计算、雾计算发出挑战。然而，隐私方面的担忧依然存在，社交媒体的普及表明了部分“热衷社交”的消费者愿意为了获得功能性和便捷性，而在个人隐私和共享数据之间进行权衡。本节对于安全中间件的探讨不局限于车联网，但需要密码学和中间件、云计算的知识作为理解的基础。

这里讨论的LBS安全中间件，假设在感知层获取的位置信息有以下几种：卫星定位或LBS服务提供商能够提供格式化的位置、RFID、WSN。

感知层获取的位置信息经过安全中间件的处理，有（但不限于）如下几种物联网场景。

●GNSS卫星定位的软硬件提供商，或者能够提供LBS服务的供应商，例如导航、蜂窝定位等。

●RFID生产方与服务提供方或第三方物业。

●WSN生产方与服务提供方或使用方。在中间件中使用匿名化技术、加密技术、路由协议进行位置隐私的保护方法见下表。

上表中的同态加密是WSN中数据聚合隐私保护协议中的一种，还有基于扰动技术、基于数据分片等方法，能提供很高的数据聚合结果的准确性和隐私保护性，缺点仍然是计算量和通信开销较大。

基于全同态加密协议和数据扰动方法的隐私保护聚类模型，该协议主要针对垂直式分布式数据存储结构，通过添加随机向量扰乱原始数据和全同态加密协议，有效防范了原始数据的泄漏，在保护原始数据的同时，也保护了中间计算结果。

安全路由协议主要是通过匿名机制保护数据源位置隐私。这种匿名机制的应用可以放大到可信第三方、云（雾）服务来实现物联网的安全与隐私保护。