歐洲汽車互聯技術趨勢
——2018歐洲互聯智能駕駛汽車研究與創新論壇綜述

汽車互聯技術總結：智能駕駛汽車的互聯性仍處于起步階段

·互聯已經開始在汽車中應用；

·無法保證自動駕駛汽車可以依賴的V2X完全滲透；

·考慮到高度智能駕駛（AD）的要求，將需要新的互聯技術標準

·擴展車輛和中立服務器的概念將被證明是一個很好的支持下一步互聯智能駕駛（CAD）部署的重要舉措。

未來發展趨勢：

·使用現有的蜂窩網絡技術；

·現有蜂窩網絡技術+5G的混合通訊研究；

·收集數據和在實踐中不斷評估；

·需要建立更廣泛的互聯汽車聯盟；

·需要市場驅動/以顧客為中心的解決方案；

·加強邊緣計算研究；

·互聯技術的實現為大規模服務創造了很大商機。

1 2018年5大數字化與信息化轉型趨勢[1]

（1）大數據，大機會：大數據將面臨更大的變革，顛覆現有的商用模式，大數據將通過采用認知技術恢復暗數據（Dark data），幫助、保護企業免受數據泄露和欺詐的損害。

（2）AI將獲得大發展:Forrester研究報告預測，人工智能的下一階段都是關于轉型、現實和實施，70%的企業計劃在2018年實施人工智能，從2016年的40%上升，20%的企業將建立人工智能提供真實時間指示和決策，輔導員情緒智力的聊天機器人將被開發。

（3）5G在路上：根據高通公司的報告，最新的5G技術將在2018年繼續引起更多關注，預計5G智能手機將于2019年上市，5G可能會把事情提升到一個全新的水平，下載速度難以達到-10 GB/s比4G快。

（4）區塊鏈釋放全部潛力:區塊鏈是Gartner網站上第二大搜索頻率最高的詞匯，搜索量增長了400%，Deloitte預測區塊鏈技術可能會很快超過其他技術，如云計算，數據分析和風險投資中的物聯網。

（5）邊緣計算正在發展：業內人士預測，到2020年，政府和企業將使用56億臺物聯網設備進行邊緣計算和分析，預計企業將在其基礎設施中使用邊緣設計模式，主要是那些具有重要物聯網元素的企業。

2.汽車生態構架

圖1 汽車數字化云生態構架[2]

普華永道2017年戰略與數字化汽車報告中提出了汽車數字化云生態系統[2]，其框架主要包括物理層、服務層、商務層和伙伴支撐層（圖1）：

物理層面：包括了汽車日?；顒訄鼍?，如接、送、EV充電、出發和到達，自動泊車等活動。

服務層：支持上述汽車日?；顒拥姆?，如接、送，EV充電、到達通知，自動泊車等，包括了數千種服務。

商務層：多種貨幣的數字化的商務模式

伙伴支撐層：上萬個商業伙伴支撐汽車社會的信息化。

這樣的汽車生態框架，對于汽車主機廠（OEM）意味著復雜性呈現幾何級增長，信息量也是幾何級增長，面對這樣復雜的汽車生態，全球汽車OEM必須為此做好面對巨大商機的戰略布局和戰術研究。

Jaime Moreno也提出了新的生態系統[1]：新生態的使用者包括駕駛人員、OEMs和交通服務提供商。新的生態系統應關注服務，前提條件是建立模型進行可能性的研究，需要大規模示范和部署。

2.1 信息通信技術（ICT-Information Communication Technologies）關鍵技術（4級自動駕駛）[3]：（Dr.Angelos Amditis.V2X Connectivity for AD）

混合聯通;

數據管理;

網聯安全;

數據保護;

精準定位。

2.2 不同的通訊技術確保通訊可靠、可用和冗余

·ITS 5G:成熟，標準可用，低延時……;

·Cellular:成熟、不適合汽車需求，延時長，新的5G和技術促進者推動mMTC，URLLC，……;

·LTE-V:新技術，成本有效，在現有的基礎設施上部署…….

2.3 靈活的網聯構架：

·兼容不同的計算類型，如云計算、MEC；

·適應不同的使用案例和服務的不同需求；

·應按照不同智能駕駛應用級別的性能和適應要求定義網絡的“切片”。

2.4 通訊技術功能要求[3]

·協同感知數據的周期廣播

傳感器：位置、速度、加速度等，（10Hz）;感知：占位網格（2Hz）;

控制：目標軌跡、速度和加速度，組成（2Hz）

·基于事件的協同機動數據廣播

自主變更車道協商（Ad-hoc lane change negotiation）

交叉路口優先權需求/分配·數據質量要求：

絕對定位精度(＜0.5 m)

·延時要求：

端到端延時＜100 ms，高度動態數據；端到端延時＜200 ms，機動協商

3 汽車為中心的云和物聯網

圖2 汽車為中心與云平臺[4]

Francois Fischer提出了以汽車為中心的云平臺構架（見圖2），基于蜂窩技術的汽車數據融合包括車載傳感器、局部動態地圖、自動駕駛功能、車聯網平臺和通訊技術接口，而通訊（4G-ITS-5G，LTE-V2X）與互聯網接口，個人移動設備、交通信號燈、自行車、道路維修建設等通過互聯網與車通訊。

3.1 新的連接范例：云和物聯網[4]

·V2X方法-車輛中心

·范圍有限：僅具有兼容連接的設備

·有限的功能-關閉連接的設備多樣性-“僅僅”數據（無過濾/增強）

·云物聯網方法-作為服務提供的已提升數據·連接不可知

·語義增強設備表示（元數據）

·2級管理：設備和上下文

·上下文管理中的“增強”數據表示

·例如。交通堵塞或其他危險/交通：來自個別物品數據的環境事件

·輕松跨域服務集成-聚合

·標準化數據模型-平臺開放-更高的網絡安全性

圖3 汽車互聯和云平臺[4]

云平臺和物聯網包括了IoT生態、IoT云平臺、應用層和服務層（見圖3），其中IoTs生態圈包括：

按IoT標準協議，目標提供給互聯網平臺數據；

在IoT平臺上創建虛擬的目標；

AUTOPILOT IoT平臺從其數據源的數據開發應用；

AUTOPILOT應用服務可以支持智能駕駛。

IoT平臺內容包括：

互操作；

標準化

信息安全

免費開發

應用類型包括：

·自動代駕泊車；

·高速公路自動駕駛；

·編隊行駛；

·城市駕駛。

服務類型包括：

·自動駕駛路徑優化；

·城市代駕服務（為游客）；

·電子駕駛證；

·自動駕駛用高清地圖；

·共享汽車實際時間；

·第六感駕駛；

·無人駕駛汽車再平衡；

·動態eHorizon。

3.2 物聯網用于自動駕駛的前景

·當前使用案例（AUTOPILOT）

增強AD DDT和RT HD地圖更新的駕駛環境感知

為移動性提供SaaS/PaaS（OEM車輛管理平臺或MaaS）

·未來的用途

·受云中未來IT功能的驅動：例如：AI

·未來的蜂窩網絡性能支持；

·Massive IOT為AD功能提供更多信息-（mMTC）；

·更高的數據速率（eMBB），允許高容量數據表示（視頻）；

·較低的延遲（URLLC）和MEC啟用；

·在車輛中使用IoT進行RT DDT，并將DDT與基礎設施控制結合使用。

·計算和網絡性能與自動化級別之間關系的影響；

·通過智能設備管理提高連接性。

4 基于蜂窩網絡的統一的V2X完整的解決方案

圖4 基于蜂窩網絡統一的V2X完整解決方案構架[5]

愛立信提出5G汽車通訊的統一完整的解決方案（見圖4），V2X蜂窩網絡基礎設施的目標是：一是在網絡覆蓋范圍內長距離可以達到裝置互聯；二是長距離蜂窩網絡技術已經在汽車技術上實施（短期可以獲得效果），汽車通過V2I與多種云互聯。

V2網絡和云，包括OEM云、OTT云、C-ITS云和路邊基礎設施云，這些云是互聯的，并與各服務提供商連接。

V2X短距離連接可以實現：

·單獨操作，不需要蜂窩網絡服務

·免費連接到長距離蜂窩技術（可用，低延時），基于充分的市場滲透率。

4.1 5G汽車通訊技術一般要求[5]

-汽車要求

本地化精確定位，最小車距，移動性，相關區域等。

-網絡要求

·可用性，通信范圍，數據速率，延遲，可靠性，服務

數據單元大小

·可以從不同的角度考慮延遲（對于

不同的用例），例如基于層和端到端的延遲-定性要求

成本、功耗、安全性

4.2 5GCAR研發目標

·研發5G V2X系統構架；

·與不同的無線接入技術形成網絡；

·開發高效安全的和大規模的側連接接口

·5G輔助定位技術

·識別創新業務模式；

·展示和確認研發的V2X概念；

·形成5G V2X標準和法規；

·將5GCAR概念與5G PPP集成

4.3 5GCAR研發方法

A:定義V2X場景、需求和KPIs;

B:設計和確認創新技術解決方案；

C:驗證感念并進行展示，展示3個先進的V2X使用場景：

汽車行駛并線；

多個互聯車輛機動協同感知；

弱勢道路使用者保護

4.4 5GCAR開發內容：

·5G V2X商用模式;

·5G V2X型譜；

·5G V2X基于基礎設施通訊；

·5G V2X測鏈接通訊

(1)端到端延時，＜5 ms

(2)超高可靠性，接近10-5

(3)非常高密度的互聯車輛；

(4)定位精確（RVUs:10cm，車輛：30cm）

·5G V2X定位

·用于V2X的5G構架；

·展示5G V2X。

5 通過人工智能和互聯技術實現汽車智能駕駛

圖5 人工智能和汽車互聯促進汽車智能駕駛[6]

德國博世公司的David Weidenfelder提出了人工智能和汽車互聯技術促進汽車發展的技術路線（見圖5），即基于感知和精確定位的基礎上，車載大腦（感知數據融合+軟件冗余設計）與安全駕駛和車載計算機，形成決策機制，采取集制動和/或轉向行動，包括對動力系統的控制，這里冗余設計是完整傳感、思考和采取行動的關鍵。

博世提出的互聯汽車技術的核心是其博世雷達道路自動簽名系統，該系統可以精確到厘米級，可以彌補攝像技術的不足，創建局部高清地圖和精確位置，通過與伙伴云和主機廠云的高精地圖同步實現精確定位。

圖6 汽車雷達自動簽名與精準定位[6]

6 結束語

本文基于2018歐盟互聯智能駕駛汽車研究與創新論壇，總結了歐洲汽車互聯技術發展趨勢，包括了基于蜂窩網絡技術和5G技術的現狀與發展趨勢，總結了數字化信息化發展趨勢，介紹了數字化、信息化汽車云生態構架，總結了汽車互聯技術，特別是高度智能3-4級駕駛技術對通訊網絡和汽車網絡的技術要求，特別是歐洲在5G與汽車網絡技術現狀和未來發展趨勢，包括5G開發目標、方法和內容。文章最后也總結了博世公司汽車雷達自動簽名與精準定位技術，本文最后作為附表，列出了互聯汽車互聯性能技術要求（附表1）和博世互聯汽車計算能力要求（附表2）

7 附表

附表1互聯汽車互聯性能技術要求[7]

附表2 互聯汽車計算能力計算要求[6]

[1]Jaime Moreno.CONNECTIVITY–Spanish approach(Presentation).Interactive Symposium on Research&Innovation for Connected and Automated Driving，2018.4.19-20.

[2]PwC.The 2017 PwC’s Strategy&Digital Auto Report(R).www.strategyand.pwc.com

[3]Dr.Angelos Amditis.V2X Connectivity for AD.Interactive Symposium on Research&Innovation for Connected and Automated Driving，2018.4.19-20.

[4]Francois Fischer.Automated driving Progressed by the Internet of Things.Interactive Symposium on Research&Innovation for Connected and Automated Driving，2018.4.19-20.

[5]Mikael Fallgren.Interactive Symposium on Research&Innovation for Connected and Automated Driving in Europe.Interactive Symposium on Research&Innovation for Connected and Automated Driving，2018.4.19-20.

[6]Dr.David Weidenfelder.Enabling automated driving with artificial intelligence and connectivity.Interactive Symposium on Research&Innovation for Connected and Automated Driving，2018.4.19-20.

[7]BSDB CHRISTAIN ROUSSEAU.CONNECTIVITY NEEDS FOR DIFFERENT APPLICATION.Interactive Symposium on Research&Innovation for Connected and Automated Driving，2018.4.19-20.