车路协同算力网络白皮书

前言 随着科技的飞速发展，智能化、网络化、信息化逐渐成为交通行业的关键词。车路协同(Vehicle-RoadCollaborative）作为智能交通发展的重要方向，通过利用先进的通信技术、传感器技术、计算机技术等，实现人、车、路之间的全面互联互道，为提升交通运行效率、改善交通安全和提升道路使用效率提供了有力的支持。 然而，车路协同系统的深化应用和效能发挥，离不开算力网络的强大支持。算力网络是一种根据业务需求，在云、网、边之间按需分配和灵活调度计算资源、网络资源和存储资源的能力，这种能力为车路协同带来了前所未有的发展机遇。当前，无线通信、物联网、云计算、人工智能等技术的快速发展，车路协同系统的建设正迎来关键时期。面对复杂多变的交通场景和日益增长的海量数据处理需求，如何构建一个高效、可靠的车路协同算力网络体系，已成为摆在我们面前的重要挑战。 算力网络的出现，为车路协同系统提供了强大的技术支撑。首先，算力网络具备的云、网、边计算资源融合的能力，能够满足车路协同系统中海量数据的处理需求，实现对客类数据的快速处理与共享。其次，算力网络具备的按需调度和智能分配能力，可以根据车路初同系统的实际需求，灵活调度和分配客类计算资源、网络资源和存储资源，满足系统的高效运行和安全性需求。此外，算力网络还具备良好的扩展性和灵活性，可以根据车路协同系统的业务需求和技术进步，进行快速的功能扩展和性能提升。 本白皮书旨在深入探讨车路协同算力网络的关键技术、架构和标准，详细分析其对于车路协同系统的重要意义和实践价值。我们望通过本白皮书的发布，能够帮助政府、企业和社会各界深入理解车路协同算力网络的重要性和应用场景，为我国智能交通领域的创新发展提供有益的签考。 本白皮书将围绕以下主要内容展开论述： 一、总结了车路协同的发展现状，以及规模化应用的趋势下车路协同对算力网络的必然需求。 二、明确了车路协同算力网络架构和能力体系，基于车、路、云融合一体，网算融汇贯通，业务支撑能力融合开放，实现车路协同全要素在物理空司和信息空间的融合一体。 三、介绍了中国移动与产业伙伴在车路协同算力网络领域的最新探索与实践，面向量产车的辅助驾驶服务和高等级自动驾驶服务，系统性验证了车路云一体化算力网络方案。 我们希望通过本白皮书的撰写与发布，能够推动我国车路协同系统的创新发展，提升智能交通领域的整体竞争力。同时，我们也期待与全球范围内的专家学者和企业界人士共同合作，共同推进车路协同算力网络的研究与应用实践。 本白皮书在中国移动集团、中国信息通信研究院指导下，由中移（上海）信息通信科技有限公司率头编写，期间得到了来自北京百度智行科技有限公司、中国移动通信研究院、中兴通讯股份有限公司、华为技术有限公司等多家单位的大力支持。 指导组： 中国移动车联网军团：黄刚、严茂胜 主要撰写人： -中移（上海）信息通信科技有限公司：汪建球、曾锋、张磊、张青山、司钊、张楹、冯霏、马少飞、薄德阳、丁俊勇、杨哲 -北京百度智行科技有限公司：王淼、刘泽宇、王鲲、吴雯玥、章闻东、王洪岳 -中国移动通信研究院：邓伟、曹蓄、马帅、曾凯越、李晗阳、郑银香、孙天齐 中兴通讯股份有限公司：张维奇、王海峰、马星烁、杜华军 华为技术有限公司：段洋洋、郭涛、巫伟科、钱滨 目录 1.车路协同概述 01 1.1车路协同的发展现状02 1.1.1车路云一体化技术路线成为充分共识1.1.2自动驾驶逐步从网联化向车路协同发展1.1.3智能化道路建设步伐显著加快1.1.4车路协同应用从局部测试示范走向城市级规模化 1.2车路协同的规模化离不开算力网络的保驾护航07 1.2.1泛在融合的连接是基础1.2.2多级协同的算力是中心1.2.3可信开放的业务服务能力是关键1.2.4统一的运维体系是保障 2.车路协同的算力网络架构和能力体系11 2.1车路协同算力网络架构12 2.1.1聪明的车2.1.2智慧的路2.1.3多级融合的云2.1.4高效协同的服务架构 2.2能力体系17 2.2.1连接的融合和保障2.2.2算力的供给和管理2.2.3行业应用基础能力和开放 3.实践与探索 32 3.1量产车辅助驾驶服务33 3.1.1信号灯信息服务3.1.2超视距动态事件提醒3.1.3防碰撞预警服务3.1.4路侧BEV实时建图3.1.5智泊引导AVP服务 3.2高等级自动驾驶43 3.2.1无人物流车3.2.2远程驾驶 3.3技术试验成果46 3.3.15G网络性能测试3.3.2通感一体新技术测试 4.展望与建议 4.1展望494.2建议50 5.结束语 52 参考文献53 缩略语列表54 1.车路协同概述 车路协同概念最早开始于20世纪60年代，美国汽车三巨头之一的通用汽车，在新泽西州的普林斯顿市打造了一条电子化高速公路的测试跑道，车辆在这条测试跑道上可以实现自动启动、加速、转向与停止，全程没有人工参与，这被业内视为最早的“车路协同”方案。 在新一代信息通信、大数据、人工智能等高新技术的加持下，车路协同在近几年呈现出爆发式发展态势。一方面车路协同被赋予了缓解交通拥堵，提升交通效率、交道安全的期望与使命；同时，随着车辆智能驾驶和网联化技术的发展，国内外的研发主体在不断提升单车智能自动驾驶能力的同时，对车路协同模式的自动驾驶也开展了新的探索，并演进出现了车路协同自动驾驶这一新的自动驾驶技术路线。 1.1车路协同的发展现状 1.1.1车路云一体化技术路线成为充分共识 同决策规划甚至协同控制等。 车路协同系统最典型的特征是人、车、路、云等全部交通要素的体化，如图1.1所示，系统中的交通参与者、交通运输工具、交通基础设施和交通环境不再只被看作一个简单的对象，而是具有自主身份且可具备信息交互功能的数字李生体，形成一套能够连通信息空间与物理空间，基于数据的自由流动构建状态感知、实时交互、科学决策、精准执行的闭环赋能体系。车路云一体化的车路协同系统不仅可 车路协同是由人、车、路、云等一系列交通参与者按需开展不同层级协同配合与合作的过程。早期的车路协同主要服务对象是驾驶员，为驾驶员提供各类安全辅助信息进行预警和提醒，充分保障交通和驾驶安全；随着车辆智能化水平的提升，车路协同的服务对象从人换成了机器或系统，服务内容也从驾驶辅助演进到了辅助驾驶或协同驾驶，如协同定位、协同感知、协 以支持自动驾驶计算、感知、决策、控制的一体化，实现一体化感知、一体化决策规划和一体化控制；还可以实现自动驾驶、智能交通跨行业应用一体化，支持业务不断选迭代和创新发展。 L2等级智能网联汽车方面，截止2022年6月，全国1-6月累计乘用车销量1035.5万辆，其中L2及以上等级智能网联汽车销量187.3万辆，渗透率达到20.2%；全国1-6月累计新能源乘用车销量260.0万辆，其中L2及以上等级新能源智能网联汽车销量112.3万辆，渗透率高达43.2%。高等级自动驾驶方面，优先在人车混行较少、红绿灯设置合理、交通规则遵守意识较强的区域和环境实现了商业落地，比如高速、港口、园区、固定路线等限定区域的接驳、清扫车、自动驾驶出租车等场景，以在自动驾驶出租车为例，百度自动驾驶出行平台“萝下快跑”已在北京、上海、广州、深圳、成都等10多个城市提供自动 1.1.2自动驾驶逐步从网联化向车路协同发展 自动驾驶是人类一直追求的发展目标。综合来看，当前配备先进辅助驾驶系统功能（AdvancedDriver Assistance System, ADAS)的L2等级智能网联汽车仍然是市场主力，正处在加速量产阶段；L3以上高等级自动驾驶也已经实现限定场景下的规模化运营服务。 与控制设施等）、车与云（V2N，地图平台、交管平台、出行服务平台等）和车与人（V2P）等的全方位协同配合（如协同感知、协同决策规划、协同控制等），从而满足不同等级自动驾驶车辆应用需求（如辅助驾驶、高等级自动驾驶），实现自动驾驶安全、使捷，舒适、高效发展目标。 驾驶出行服务，累计出行订单量已超过300万；全球范围来看，GMCruise、Waymo等企业也在探索自动驾驶出租车商业运营。 尽管自动驾驶通过测试里程积累和持续技术选代，自动驾驶的安全性越来越高，ODD限制也越来越少，但自动驾驶的终极发展目标是在充分保证安全的基础上，实现完全无人化自动驾驶，并达到大规模运营级别，这就对自动驾驶的安全性、可用性和可靠性提出了更高要求。为了应对解决自动驾驶技术和产业化发展面临的瓶颈问题，自动驾驶在单车智能的基础上，又演进出现了车路协同自动驾驶的技术路线。所谓车路协同自动驾驶，是指在单车智能自动驾驶的基础上，借助4G/5G和C-V2X通信技术，将“人-车-路-云”交道要素有机地联系在一起，实现车与车（V2V）车与道路（V2I，主要指道路各类系统和设备设施，如感知设施、气象检测器、状态监测设备、交通诱导 1.1.3智能化道路建设取得显著成果 正是由于车路协同跨行业跨领域互联互通的属性，以及所代表的关键技术和产业意义，国家或地方政府层面大力支持车路协同技术创新应用和产业化布局建设。在城市交通方面，国家或地方批准设立各类网联示范区和先导区（如表1-1），着力提升道路的数字化和智能化水平，实现车与路“双向奔赴”。 路端视角好、观测时间长、易部署等优势，解决AV遮挡、盲区、不利照明、极端天气相关感知长尾问题，扩展AV的感知范围，提升AV的感知能力，进而保障车辆安全高效行驶；到了第3个发展阶段，在车路协同感知的基础上，依托泛在互联的基础设施，还可以进一步发挥路端和云端全局性优势，支持实现协同决策规划和协同控制等应用，全方位保障自动驾驶安全连续运行。 在公路交通方面，客地方积极尝试在公路交通的部分路段开展车路协同基础设施建设及应用示范，相关项目超过17个，例如延票高速、京雄高速、京沪高速、沪杭甬高速成宜高速等。 1.1.4车路协同应用从局部测试示范走向城市级规模化 车路协同应用可以划分为3个发展阶段，在第1发展阶段，以LTE-V2X为核心的直连无线通信可以支持车与车、车与道路之间进行直接通信，实现较为基础的消息提醒和安全预警类应用；而第2发展阶段，则是在C-V2X车路云高效通信的基础上，以人工智能（ArtificiaIntelligence，Al）和边缘计算应用为核心的路端感知技术，可以发挥 我国车路协同第1发展阶段已经开展了大规模测试验证与示范应用，目前处在第2发展阶段，车路协同感知相关理论研究、技术验证和标准制定已初步完成，正在加速走向规模化建设部署与应用。 1.2车路协同的规模化离不开算力网络的保驾护航 面对车路协同的规模化发展趋势，车路云之间多种交道要素的泛在互联、人车城多类型海量数据的计算，车路协同基础应用的业务闭环，一体化运营运维体系的保障等需求越来越显著，急需一张泛在融合的网络来支撑车路协同的应用。 1.2.1泛在融合的连接是基础 的，涉及车辆、道路交通设施、交警交管类设备等；有消费级的，如行人手持或可穿戴设备等。跨行业、跨领域的设备互联需要制定统一的通信协议和标准接口，并通过泛在融合的网络实现各设备之问的信息交互。 车路协同的基础是人车路云等多种要素信息的互联互通，需要泛在融合的连接、标准化的协议和接口、可靠的网络质量，满足车与车之间、车与路之间、车与行人之间的泛在互联。 3）可靠的网络质量：车路协同系统需要可靠的网络QoS来保证信息服务的准确性和实时性。涉及上行大带宽能力、分级的时延保障、网络的稳定性和低丢包率、可配置的网络保障策略等开放能力。 1）泛在融合的连接：车辆的高速移动性特点决定了服务场景的广泛性，需要有广域覆盖能力的网络为车辆提供信息交互服务，网络需要兼容车辆、道路、交通设施等设备的接入，有线、无线道信方式的接入，视频、图像、消息等多类数据的接入。 4）完善的网络及算力底座的容灾能力：车辆行驶与安全强相关，车路协同系统需要更加高效和稳定可靠的网络传输及算力底座，支持同城、异地灾备等多种容灾方案、确保