鉅大LARGE | 點擊量：1337次 | 2018年06月12日
智能汽車網聯化難題破局 V2X通信技術已成為各家競爭焦點
在無人車領域，通過開放形成合力已逐漸成為行業共識，這種合力不僅是在研究領域，還有應用領域。
我國的智能網聯汽車（無人車）正在提速。
近日，廣州市交通委正式發布《廣州市關于智能網聯汽車道路測試有關工作的指導意見（征求意見稿）》（以下簡稱“意見稿”）。此前，北京、上海、重慶、深圳等城市均已發布相關路測細則。這也就意味著，智能網聯汽車已經鋪設到越來越多的城市，未來也將在城市內正式上路。
提到智能網聯汽車，總會涉及兩部分。汽車終端的智能進化是一方面，另一方面是交通形態的改變。“基于新一代的人工智能、大數據、云計算技術，未來交通可以實現真正的智能化，它是一個大的生態系統。”圍繞智能網聯汽車話題，清華大學汽車工程系教授李克強指出。
智能交通生態系統的形成與成熟，意味著相關的技術體系、產業生態體系等一系列得到突破后才能取得行業突破，“包括高精地圖基礎數據平臺、云控基礎平臺、智能車載終端計算平臺等，需要建立生態以形成相關突破。”李克強表示。
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聯網通信
根據中國信通院《2017年車聯網白皮書》指出，車聯網的關鍵技術分布在“端-管-云”三個層面。
其中，“端”層面包括車輛和路側設施的智能化、網聯化進程加快，關鍵技術包括汽車電子、車載操作系統技術等；“管”層面關鍵技術包括4G/5G車載蜂窩通信技術、LTE-V2X和802.11p直連無線通信技術等，直連V2X無線通信技術是目前各方競爭的焦點。“云”的核心則包括連接管理、能力開放、數據管理多業務支持的車聯網平臺技術。
“（車載終端上的）傳感器相當于人的眼睛。除了眼睛之外，我們還經常需要耳朵和嘴巴來進行感知。”大唐電信科技產業集團車聯網產品線總監任世巖解釋道，“所以通信其實帶來一個新的感知渠道，通過信息的廣播、發送和接收，能夠做到超視距的覆蓋，通過這樣的覆蓋可以使得車輛感知變得更加安全和可靠。”
事實上，為單一車輛加上“耳朵”和“嘴巴”，從而形成的智能交通生態系統，是車聯網的“高級狀態”。在這一狀態下，基于無線通信、傳感探測等技術能夠進行車路信息獲取，通過車與車、車與路之間的信息交互和共享，能夠實現車輛和基礎設施之間的智能協同與配合，從而達到優化利用系統資源、提高道路交通安全、緩解交通擁堵的目標。
而在“管”技術上，直連模式V2X無線通信技術已進入競爭關鍵期。據了解，直連模式V2X無線通信是針對汽車和道路聯網提出的新型通信技術，目前存在技術路線之爭。
其一是DSRC（DedicatedShortRangeCommunications專用短程通信技術），是基于IEEE802.11p底層通信協議與IEEE1609系列標準所構成的技術；二是我國企業主導推動的LTE-V2X技術，基于4G技術實現車車通訊，以LTE蜂窩網絡為V2X基礎的車聯網專有協議，2017年3月該技術在國際標準組織3GPP完成標準化工作。
中國信息通信研究院副院長王志勤此前表示，我國LTE-V2X相關標準于2017年底基本完成，包括LTE-V2X體系架構、頻譜、空中接口、網絡層與應用層、安全等。具體應用方面，今年5月，無錫市啟動車聯網（LTE-V2X）城市級示范應用重大項目，規劃了開放道路測試研究、城市級規模示范應用、打造車聯網產業基地三個階段的智能網聯汽車規模應用，實施時間從2017年至2020年底。
問題待解
V2X通信技術已成為各家競爭焦點，但仍有相當問題待解。
在與英特爾進行自動駕駛汽車相關課題研究時，李克強表示，其團隊將選擇V2X的智能網聯汽車創新應用作為一大研究領域，其中擁有三個方向：基于V2X信息建立智能網聯汽車的行車風險的統一評估機制；基于V2X技術實現復雜交通環境下智能網聯汽車的組織和協同；在非理想V2X通信下，智能網聯汽車的關鍵應用對信息質量有哪些需求。
據李克強介紹，智能網聯汽車對安全的判斷極難，而在中國復雜的交通場景下，這個難度進一步提高。“我們想看能不能借用V2X的優勢，借用V2X通信技術，建立真正復雜工況下的智能網聯汽車行駛的安全性評價，建立統一的機制。”而這就牽涉到對行車安全區域理論及其應用的研究，包括適用性改善、實用化標定方法以及安全評估應用。
其次是復雜交通環境下，智能網聯汽車的組織和協同。事實上，基于V2X技術可實現多車連接之后，構建車輛隊列的組織模式、連接模式和協同也成為重要命題，其中涉及復雜系統的建模、控制選擇等基礎問題。
“我們選擇在沒有交通信號燈下岔路口的智能汽車通行場景。最簡單的方法是利用虛線排隊進行多模式組織，利用通信拓撲重新組合，做交叉路口沖突模型構建，避免沖突的幾何結構構型以及這種情況下分布器的控制器如何設計等。”李克強介紹道。
此外，由于當前路面車輛以傳統車輛為主，因此在向車與車、車與路通信的智能交通生態系統“高級狀態”的過渡過程中，無法避免智能汽車與傳統汽車混合的交通方式。傳統汽車有時未必完全遵守交通規則，這一情況下如何平衡交通系統以保證安全？
英特爾無人駕駛解決方案資深首席工程師、首席系統架構師JackWeast介紹稱，英特爾推出責任敏感安全模型（RSS），將人類在復雜路況中的判斷規范置入機器系統之中，告知機器在哪些危險環境應當如何反應，從而確保智能汽車在行駛中確保安全性。
“在RSS的模擬測試中，自動駕駛的數據公式完全是根據人類駕駛的方式和習慣來設定的。”JackWeast表示，“模擬測試展現的結果是，基于RSS的自動駕駛車輛的駕駛反應操作是擬人的，基本上和人類駕駛員是一樣的。”
生態融合
不過，JackWeast也強調，當前RSS還僅在起步階段。
據JackWeast介紹，傳統智能駕駛的三個層面包括感知、決策規劃和行動，RSS模型的應用意味著在規劃與行動層之間又加了一層。“我們要能夠保證人工智能基礎的規劃能力，又確保它能夠在實際環境當中不出問題，這對于任何一個企業來說都是一個巨大的技術挑戰，單憑一家公司的一己之力是不行的，我們需要整個行業一起參與進來。”
事實上，行業內研究機構、學術機構的參與，結合企業算法和技術，能夠進一步確定智能汽車的安全模型，從而提高模型的準確性和車輛的安全性。在合作效應的驅動下，近日英特爾成立智能網聯汽車大學合作研究中心，與清華大學、中國科學院自動化研究所簽署合作協議，共同推動自動駕駛汽車相關課題研究。
“智能網聯汽車真正意義上的產業化，需要一系列工作，包括技術創新體系、汽車產業生態體系、路網設施體系、法規標準體系、產品監管體系、信息安全體系等一系列技術實現突破。”李克強表示。
具體而言，在與英特爾進行合作后，李克強團隊進行V2X相關研究時可以結合英特爾基于5G、云、FPGA等技術模塊上積累的基礎，開展共同研究，從而更利于取得成果。
而通過開放形成合力已逐漸成為行業共識，這種合力不僅是在研究領域，還有應用領域。2017年4月，百度推出阿波羅開放軟件平臺，能夠使整車廠結合車輛和硬件系統快速搭建一套屬于自己的完整自動駕駛系統。如今，百度阿波羅平臺已“結盟”100多家合作伙伴，包括整車及零配件制造商福特、戴姆勒、北汽、一汽、奇瑞等整車廠商，傳感器及芯片制造商Velodyne、英特爾、英偉達；云服務供應商微軟及運輸服務供應商首汽約車等。
英特爾公司全球副總裁兼中國區總裁楊旭介紹，目前英特爾也在探索與上汽集團、長安汽車、一汽紅旗、四維圖新、阿里云、東軟等的業界合作。“整個產業在智能網聯汽車上實現升級，共同推動極其重要。”
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