劉士珺,趙彥杰/Liu Shijun,Zhao Yanjie
(中國電信股份有限公司上海分公司 上海200120)
2015年的前8個月,國內汽車銷售量近1 200萬輛,同比增長超過39%。中國汽車工業協會預計,2015年中國汽車銷售量將達1700萬輛,這意味著中國新車銷量將達到美國歷史上的最高水平。隨著汽車熱潮的不斷升溫,汽車行業將以更大步伐向著更智能、更安全和更環保的方向發展。
美國于1998年提出了 ITS(Intelligent Traffic System,智慧交通系統)的概念,主旨是預防交通事故,包括追尾警告、偏離車道警告、瞌睡提醒等[1]。近年又陸續通過車載傳感器、車路和車車通信,實現了駕駛的輔助控制。
為了推進智慧城市建設,加快實現“創新驅動、轉型發展”,依據《國民經濟和社會發展第十二個五年規劃綱要》和《國民經濟和社會信息化“十二五”規劃》,工業和信息化部、國家發展與改革委員會等八部委聯合起草了《關于促進我國智慧城市健康發展的指導意見》?!蛾P于促進我國智慧城市健康發展的指導意見》在“夯實基礎、分步推進、突出重點、聚焦項目”等原則下,制定了未來3年我國信息化的詳細建設任務,其中,車聯網與云計算、物聯網等一起被明確列為“圍繞構建創新活躍的新一代信息技術產業體系”的八大重點專項任務。
國家強制規定新能源汽車必須提供遠程監控功能,因此,各車廠在新能源系列車型的開發中,對車輛聯網、遠程診斷及運營維護方面有強烈的需求。
運營商長期合作的汽車服務主要面向前裝汽車用戶,而在占有絕大部分市場份額(90%以上)、市場分散度高且需求個性化突出的后裝汽車市場中,運營商市場尚未推出相應的汽車服務產品。在此現狀下,需要借助運營商強大的網絡和數據資源,形成一套基于車聯網技術的智慧交通系統,通過該系統滿足智慧城市規劃中關于交通智能化的需求。
車聯網系統參照交通運輸管理部門、政府其他管理部門的管理要求,以公眾、企業的交通出行和內部管理需求為導向,參考相關服務企業的服務能力,借助移動互聯網、云計算、物聯網、光網絡等通信和信息技術手段,對各項關鍵交通信息進行傳感、傳送、處理、發布,從而達到對公眾出行、交通安全、指揮調度、交通管理、緊急救援、應急聯動的各種需求做出智能響應與支撐的目的,構建交通發展的智慧環境,形成人、車、路和諧發展的全新形態。
面對紛繁復雜的應用和多變的用戶需求,車聯網平臺體系架構基于云計算架構理念設計,以滿足各類需求為出發點的功能性模塊進行拼裝,支持在基礎設施、平臺、軟件以及運營支撐等層面,以虛擬化的服務能力實現多租戶行業應用,其體系架構如圖1所示。
對于公共的服務能力,如運營支撐、服務網關、外部接口等,在平臺層面運用共享數據庫等應用虛擬化概念,通過切割數據庫、存儲區、結構描述或表格來隔離租戶的數據,讓租戶工作在不同的數據環境中。車聯網系統分為以下4個主要模塊。
(1)核心應用模塊
車聯網系統核心應用模塊包括安防服務、遠程監控、遠程診斷、車輛調度以及車輛檔案功能。安防服務主要包括碰撞自動求助、緊急呼叫、遠程救援、遠程診斷等功能,并考慮安全氣囊爆開自動呼叫服務、被盜車輛定位等實現的可能性;遠程監控主要包括車輛追蹤、遠程狀態查詢等功能;遠程診斷主要包括車輛遠程診斷、車輛運行參數監控等功能;車輛調度通過多種方式選擇車輛,并向車輛下發調度信息;車輛檔案根據車輛運行狀況、維修保養情況等歷史信息,形成車輛健康檔案,并提供分析和預警。
(2)增值應用模塊
對于接入車聯網系統的車輛,應具備遠端控制功能??照{遠程開啟:用戶通過手機可執行遠程空調開啟操作;車門遠程控制:用戶通過手機可執行遠程車門開關操作;車窗遠程控制:用戶通過手機可執行遠程車窗開關操作;車輛追蹤:后臺追蹤車輛位置、狀態,語音告知用戶或短信回復用戶;遠程狀態查詢:用戶通過手機、PC等終端遠程查詢車輛狀態、位置。
(3)信息娛樂模塊
互聯網信息搜索:用戶直接在車內瀏覽互聯網信息;信息服務:用戶直接在車內選擇需要的信息(天氣、股票、新聞等);藍牙車載免提:允許用戶接入個人手機,實現個人通信功能;語音識別:通過直接識別自然語言,提高客戶在車內的使用體驗。

圖1 智慧交通系統架構
(4)呼叫中心模塊
車聯網用戶與車聯網支撐系統聯絡的統一窗口,通過呼叫中心系統提供的全天候能力,車聯網的每個用戶都能在最短時間內尋求到幫助。
智慧交通系統所接入的車載設備上報的數據量大,統計關聯性強。例如,油耗分析應用就需要通過車載終端采集、上報大量數據。對于這些海量數據的存儲分析,使用分布式數據處理技術非常適合。在分布式數據處理方面需要滿足:大規模數據存儲能力;高性能數據分布式處理;數據存儲的可靠性;擴展性好,支持大規模集群。系統利用不同層面的云技術,為不同租戶虛擬出各自定制化的虛擬應用實例。對于應用層面的公共服務能力要求,主要利用共享數據庫等技術實現服務隔離,從而提供多租戶支持;對于租戶個性化的應用需求,則通過計算、存儲設備的虛擬化技術,提供獨立的應用服務實例;在網絡和接入層面,則利用接入、網絡虛擬化技術,實現底層資源的多租戶分割能力。
由于智慧交通系統涉及車主、車廠、合作伙伴的隱私以及行車安全數據,因此對于車聯網平臺的數據安全需要進行特別關注。數據安全有對立的兩個方面的含義:一是數據本身的安全,主要是指采用現代密碼算法對數據進行主動保護,如數據完整性、雙向強身份認證等;二是數據防護的安全,主要是采用現代信息存儲手段對數據進行主動防護,如通過磁盤陣列、數據備份、異地容災等,保證數據的安全。數據處理的安全是指如何有效地防止數據在錄入、處理、統計或打印中,由于硬件故障、斷電、死機、人為的誤操作、程序缺陷、病毒或黑客等造成的數據庫損壞或數據丟失現象,某些敏感或保密的數據可能被不具備資格的人員或操作員閱讀,而造成數據泄密等后果。對于多租戶模式下的車聯網用戶需求,通過不同層級的安全設備完成租戶間信息的安全分層,從虛擬化數據中心到虛擬化路由器均進行隔離,滿足智慧交通系統的整體數據安全需要。云計算的多租戶基礎架構如圖2所示。
車聯網平臺是一個大規模、系統性的項目,需要接收、處理、存儲、查詢、分析信息,包括記錄型數據、圖片、音頻、視頻、文件等多種類型,考慮到處理的時效性、并發能力、規模容量、安全性、軟件成熟性、開發維護成本等方面的因素,針對不同的數據,采用不同的主流數據庫系統進行適配,主要有以下3種方案。

圖2 智慧交通系統虛擬化架構
(1)實時數據庫
由于安防服務中事件處理對時效性要求較高,選用基于內存的實時數據庫技術有助于解決這個問題,在選用具體數據庫時,需要考慮單位事件所需要處理事件的數量。對于實時性要求高的應用,所承載的服務器一般需分配較大的內存。
(2)持久化數據庫
對于系統中的車輛管理、車型管理、用戶管理、終端管理等數據,采用Oracle等關系型數據庫來維護這些數據實例。數據存儲于光纖通道的磁盤陣列,服務對文件進行操作時,把對文件的操作映射成對磁盤塊的操作,再把對磁盤塊的操作通過SAN執行,最終附接到SAN的存儲設備,完成對存儲塊的操作[2]。
(3)文件級存儲
對于地圖等數據,采用NAS存儲。存儲設備通過并行電纜直接連接到NAS文件服務器,文件服務器負責管理存儲設備,給應用服務器提供多個文件系統。應用程序對文件系統進行文件級操作,文件服務器把對文件的操作映射成對磁盤塊的操作。數據存儲選型比較見表1。
系統主要流程涉及故障救援服務、信息服務、車輛診斷服務、車輛控制服務、車輛保養預約。故障救援服務流程如圖3所示。
(1)故障救援服務
車輛發生故障,車主發起呼叫;車載終端發送車輛位置、車輛內部數據至車聯網平臺;車載終端與呼叫中心建立呼叫;呼叫中心請求用戶/車輛信息,并在呼叫中心坐席進行顯示;呼叫中心坐席與車主確認故障信息;若需要救援,呼叫中心坐席通過車聯網平臺發送救援工單至車廠系統或外部救援機構;呼叫中心坐席向車主詢問救援情況,獲取車廠系統或外部救援機構的救援結果,并進行記錄。

表1 數據存儲選型比較

圖3 故障救援服務流程
(2)信息服務
車主發起呼叫;車載終端發送車輛位置等信息至車聯網平臺;車載終端與呼叫中心建立呼叫;呼叫中心請求用戶/車輛信息,并在呼叫中心坐席進行顯示;呼叫中心坐席與車主確認導航信息,并進行興趣點搜索或路徑規劃;呼叫中心坐席與車主斷開呼叫,并通過車聯網平臺向車載終端下發導航信息;車載終端進行導航。
(3)車輛診斷服務
車載終端上傳車輛診斷數據至車聯網平臺;車聯網平臺將車輛診斷數據轉發至車廠診斷平臺或外部診斷平臺;車廠診斷平臺或外部診斷平臺進行數據分析,并返回診斷結果;車聯網平臺進行診斷結果存儲,并可通過呼叫中心坐席界面、手機客戶端、車主門戶進行展示。
(4)車輛控制服務
手機客戶端登錄車聯網平臺;用戶通過手機客戶端進行二次認證,并發起車輛控制請求至車聯網平臺;車聯網平臺發起車輛控制請求至車載終端;車載終端向車輛進行控制動作;車載終端向車聯網手機客戶端返回控制結果。
(5)車輛保養預約
手機客戶端登錄車聯網平臺;用戶通過手機客戶端進行二次認證,并發起車輛保養預約至車聯網平臺;車聯網平臺將車輛保養預約至售后管理系統;售后管理系統完成預約,并返回結果。
車聯網技術作為智慧交通的一個可選的實現方式,可提升城市的交通管理和服務水平,給車輛駕駛員和乘客帶來了良好的體驗。智慧交通系統根據“兩客一?!眹覙藴?,針對商用車輛運行安全監管的需求及車輛特點,通過一系列有針對性的設計,為車輛的安全監管提供了一個切實可行的方案?;谲嚶摼W技術的智慧交通系統,借助逐漸壯大的移動數據通信網絡,建設出一套適用于城市快速部署的系統。同時,云計算架構下的系統具有快速部署和低成本的優勢??v觀私家車市場,其車聯網應用還處于萌芽狀態,如何使車聯網系統逐步推向個人市場是下階段研究的重要方向。
[1] 徐曉齊.車聯網[M].北京:化學工業出版社,2015.
[2] 張繼平.云存儲解析[M].北京:人民郵電出版社,2013.