肖 瑶，刘会衡，程晓红

（1.湖北文理学院 物理与电子工程学院，湖北 襄阳 441053；2.湖北文理学院 机械工程学院，湖北 襄阳 441053；3.湖北文理学院 低维光电材料与器件湖北省重点实验室，湖北 襄阳 441053）

0 引言

在高速发展的信息时代，汽车既是扩大人类出行半径的交通工具，也是丰富日常生活的娱乐伴侣。截至2020 年9 月，我国机动车保有量达到3.65 亿辆，汽车在带给人们便利出行的同时也给社会环境带来了巨大的压力。例如让人头疼的交通拥堵状况，车辆高密度时频发的交通事故以及车辆尾气排放引起的环境污染问题等等。究其原因是现在大多数汽车只是单纯地作为出行的辅助工具，还没有足够成熟的智能车联网技术来实现车辆“聪明”的出行，就像现在“智慧”的手机一样，可通过“车载电话”或是“车载视频”解决通话问题，通过种类繁多的“车载App”来满足人们日常出行中的众多需求。

车联网（Internet of Vehicles，IoV）是汽车、电子、通信、互联网等多个领域交融的结合体。车联网技术被认为是未来智能交通系统的核心组成部分，也是5G 垂直应用最具有前景的实用型技术之一，还是缓解现有交通堵塞，降低车祸发生概率最有效的智能技术之一，更是实现自动驾驶甚至无人驾驶必不可少的技术支撑[1]。

1 车联网国内外发展与应用现状

1.1 国内外发展现状

自美国交通部2015 年发布《智能交通系统（Intelligent Transport System，ITS） 战略规划》以来，车联网技术围绕智能化和信息共享化两大主题蓬勃发展[2]。车联网技术发展前期，美国只认可专用短程通信技术（Dedicated Short Range Communications,DSRC）这一标准，如今在世界车联网标准改革创新的大趋势下，美国先后对26 个州展开V2X（Vehicle-to-everything）技术试点实验，与此同时蜂窝车联网通信技术（Cellular Vehicle-toeverything,C-V2X）实验也在全力推进，甚至将原来分配给DSRC 的5.9GHz 频段重新分配给C-V2X，全力推进车联网技术的发展。

2019 年12 月，我国发布《车联网知识产权白皮书》，从车联网知识产权状况、车联网专利运行机构、车联网知识产权诉讼三个方面对车联网国内外知识产权现状及趋势进行分析，并为车联网未来的发展指明了方向。2020 年1 月，我国工信部发表声明，承认C-V2X 技术是中国车联网技术的唯一标准。

回顾LTE-V2X 标准的发展历程，2017 年3 月3GPP 发布支持LTE-V2X 的Release-14 标准，基本完成V2X 体系的框架研究。2018 年6 月LTE-V2X技术的增强版本——支持LTE-eV2X 的Release-15标准制定完成，此标准不仅增强了各接口之间的载波聚合和高阶调制能力，还提高了直通模式下数据传输速率和可靠性。2020 年7 月，第一个支持5G-V2X（NR-V2X）标准的Release-16 版本落地，考虑5G-V2X 技术向垂直行业进行扩展，并且在移动性和能耗等关键功能上有所增强。支持增强型的5G-V2X 的Release-17 标准制定工作也已于2019 年年底启动，预计将在2021 年12 月底发布，其工作重点在于进一步增强5G 系统的功能，达到时延更低、可靠性更高、传输速率更快的目标。按照C-V2X 标准化工作的部署规划，预计到2022 年C-V2X 将具备大规模部署的基础。

2020 年11 月11 日，世界智能网联汽车大会发布了《智能网联汽车技术路线图2.0》，提出了在2035 年之前智能网联汽车的主要发展路线、发展愿景以及战略目标，为智能车联网的发展进一步指明了方向[3]。它指出，未来车联网技术发展包括四个时间节点。2020 年安全辅助驾驶系统和网联辅助信息相结合，实现车辆的部分自动驾驶功能，车辆具备初级网联功能。2025 年左右，有条件自动驾驶技术规模化应用并向高度自动化驾驶技术升级过渡[4]。2030 年实现高度自动化驾驶技术的大范围应用，主要应用场景为高速公路以及城市主要道路。2035 年彻底实现车辆的完全自动驾驶。

1.2 产业发展情况

车联网是信息领域、工业领域的深度融合，也是5G 垂直应用的重要方向，具有巨大的发展潜力和庞大的市场空间。车联网产业发展历程可分为四个阶段。

（1）第一阶段（2009—2010），萌芽阶段。车联网的发展主要由零部件供应商主导，应用多以商用为主，车联网技术主要为基于传感器的车载技术。

（2）第二阶段（2011—2013），积累阶段。国家“十二五”规划将车联网作为物联网十大重点部署领域之一，并出台了相关政策推动智能网联汽车发展。

（3）第三阶段（2014—2015），摸索阶段。各大互联网公司纷纷加入车联网体系中，争先恐后推出各自车联网产品，但以娱乐型产品为主，自主研发创新能力还有待提升。

（4）第四阶段（2016—2020），加速阶段。车联网产业进入高速发展的新阶段，“车—路—人—云”协同感知的“生态车联网”体系受到广泛关注，国内外竞相展开对车联网技术的研究。

2 车联网体系结构

2.1 车联网的由来

车联网来源于对物联网这一概念的延伸，物联网的含义是以互联网为核心，物物相连组成的通信网络。车联网意义与之相似，即在通信协议和数据交互标准之下，通过现代无线通信技术，实现车—车（Vehicle-to-Vehicle,V2V）、车—人（Vehicleto-People，V2P）、车— 路边单元（Vehicle-to-Infrastructure，V2I）及车—互联网（Vehicle-to-Network，V2N）之间进行信息交互，实现对交通的智能化管理，达到“车—路—人—云”的感知协同化发展[5]。

车联网以车内网、车际网、车载移动网络为基础，搭载先进的车载传感器、控制器和执行器，融合定位技术、信息处理技术、无线通信技术和智能决策控制技术构建高度协同的车联网生态体系[6]。在V2V 通信中，车辆在向其他车辆发送自身速度、位置等信息的同时，接收来自其他车辆的行驶状态信息，同时结合传感器、摄像头等设备收集到的信息，实现对周围环境状况的感知，辅助驾驶员安全驾驶。V2V 通信将独立驾驶的车辆紧密联系在一起，形成信息交互共享的车辆自组织网络（Vehicular Ad-hoc Network，VANET）。对于V2I 通信，车辆主要与路边单元（Rode Side Unit，RSU）或基站进行通信。在车辆密度较大的场景下，RSU 可为车辆进行路径规划及速度建议。通过V2I 技术，将“智慧”的车和“聪明”的路结合起来使出行更加快捷。在V2P 通信中，每个车载终端与行人携带的移动终端设备进行通信，一方面行人可获知车辆运行轨迹及速度大小，另一方面车辆也可提前减速规避人群，保障车联网体系中弱势群体行人的安全。除此之外，V2P 通信还可用于停车找车场景中，通过移动终端设备定位车辆位置或者空余的车位。对于V2N 通信，车辆则主要与云端进行信息交互，实现计算数据的灵活卸载、传输及存储。云平台对收集到的海量数据进行处理分析后可为车辆提供定位、紧急救援、信息娱乐等服务。

2.2 车联网架构

按照网络架构划分，车联网的体系结构可以划分为三层：感知层、网络层和应用层[7]，具体划分如图1 所示。

图1 车联网体系架构

（1）感知层。感知层被称作车联网的“神经末梢”，通过车载传感器、雷达以及定位系统的协同感知，将收集到的车内外行驶状态信息、交通状况信息和道路环境信息反馈给驾驶员，驾驶员根据收到的反馈信息作出行驶决策，实现感知数据辅助驾驶的功能[8]。例如车辆前方防撞预警技术，根据传感器接收到的前方障碍物感知信息，行车人员可以预先作出下一步的行驶决策，防止撞上前方车辆。

（2）网络层。网络层充当车联网的“大脑”，主要通过车载网络、互联网以及无线通信网络分析处理感知层所收集到的数据，实现车联网网络接入、数据分析、数据传输以及车辆节点管理等功能[9]。网络层还为终端用户提供实时的信息交互以及无线资源的分配，达到信息负载的平衡以及异构网络的无缝衔接访问功能。

（3）应用层。应用层是车联网体系架构的最高层，主要为用户提供不同的服务。根据不同用户的需求提供不同的应用程序，例如车载娱乐、远程监控以及紧急救援等功能。

从功能上看，车联网主要由端系统和管系统两大部分组成。如图2 所示，系统包括了人、车、路、云和V2X 五个功能实体。

图2 车联网端、管系统

（1）端系统。行人端、车端、路端和云端组成端系统。行人因其在车联网环境中安全隐患最大而处于弱势地位，只能通过自身携带的移动终端设备经V2X 管道收发信息，以此来感知周围交通状况进行行驶路线调整，保障自身安全[10]。车端是整个车联网的核心，V2X 的含义是以车为主体，与“X”即行人端、路端以及云端进行通信。路端主要通过智能路侧单元为车端、云端和行人端传送交通路况信息，提供辅助交通的数据支持。云端在车联网中承担数据存储、分析和智能决策的任务，承载不同用户的业务需求和数据需求。

（2）管系统。V2X 被称作是车联网的“管”，是各个终端进行通信连接、车辆自组织网络与异构网络有效衔接的管道，保证各端之间信息交互的实时性、可服务性以及网络泛在性。目前应用广泛的是LTE-V2X 和DSRC 两种典型的无线通信技术。前者可以实现网关或基站覆盖范围内所有端之间的通信连接，后者只能实现小范围内车与路端或车端之间的通信连接[11]。

3 车联网关键技术

3.1 车内网

车内网主要是指车内的通信网络，例如CAN总线控制的区域网络，涉及车联网体系中的单车关键技术主要有传感器感知技术、定位技术以及语音识别技术等。

3.1.1 整体感知技术

整体感知技术主要分为两个部分，一是车辆自身状态感知，主要通过里程计数器、车辆电机来实现对车辆行驶速度、方向、车轮转向等状态信息的采集。二是车辆对环境的感知，利用雷达技术、摄像机等电子设备完成对车辆周围交通信息状况的采集，相当于车辆的“眼睛”和“耳朵”[12]。感知技术为车辆智能决策提供数据支持，使得车辆对环境的适应能力进一步增强。

3.1.2 定位技术

只有准确知道车辆的具体位置，才能进一步实现车辆的远程监控和辅助驾驶等功能。现有智能汽车主要采用全球定位系统（Global Positioning System，GPS）或北斗导航系统进行定位或导航，同时车联网还可采用其他定位技术，例如微波雷达定位技术。在天气恶劣的情况下，微波雷达定位技术的性能仍能保持在比较稳定的状态，它可通过无线电波直接测量车与车之间的距离，准确获知车辆速度、方位等信息[13]。在未来智能网联汽车的发展过程中，多传感器协同工作提高车辆定位精度的方式将成为趋势，因为单个传感器进行数据采集，必然会在空间或时间上出现信息采集的空缺，数据的可靠性无法得到保证，多传感器协同工作互补彼此在性能上的不足，进一步提升定位精准度。

3.1.3 语音识别技术

驾驶人员在行车途中要求注意力高度集中，但路途中难免有点击屏幕、接听电话等需要将手离开方向盘的操作，这种不安全的驾驶行为危险系数极高。如果车载装置也拥有和智能手机相同的“语音助手”，驾驶员只需要发出语音指令，车载系统便能利用“语音助手”识别并执行指令，这将在便利驾驶员通信的同时，大大降低交通事故的发生概率[14]。语音识别技术就是通过车载智能设备对驾驶人员发出的语音指令进行识别，进而翻译为相应的机器指令，最终完成语音拨号、语音在线导航以及语言转换等功能，彻底解放驾驶员双手，保障行车安全。

3.2 车际网

车际网相对于车内网而言，即为车辆的外部网络，主要包括V2V、V2I 以及车辆自组织网络。

3.2.1 无线通信技术

（1）DSRC。DSRC 工作在5.9 GHz 频带上，带宽范围为75MHz，通信距离在1000m 左右。DSRC 的标准是IEEE802.11，它使用的MAC 协议简单且特征明显，可实现分布式操作，主要应用于ad-hoc（点对点）通信模式，目前美国在该技术的发展上相对成熟。根据需要提供的V2X 应用程序类型和支持通信标准的不同，每个DSRC 频段可以以单个频道进行使用，也可以分成多个通道进行使用[15]。

DSRC 主要应用于V2V 场景。该场景下消息类型多为紧急事故，例如前方车辆发生车祸，需要紧急告知后方车辆提前减速防止二次车祸的发生，因此对通信连接的时延和可靠性要求极高，而DSRC技术的短程通信特点正好满足了车辆之间通信的这两大需求[16]。在实际应用中，车辆必须处于路边部署的网关（RSU）覆盖范围之内，车载网络访问才能顺利进行。但是，在高速移动场景下，车辆与路边网关RSU 的连接时间极短，车辆不断进行网络的水平切换，极有可能出现通信中断的情况。当车辆密度很大时，尽管采取以周围车辆作为中继站的方法来扩大通信范围，也无法保证车与网关之间时刻存在网络路径。同时在这种车辆高速移动和高密度场景下，数据的高传输率和高时延冲突使得车辆之间的信道竞争会变得更加激烈，结果导致IEEE 802.11 性能减弱，V2V 通信质量大打折扣。

（2）C-V2X。C-V2X 技术是指基于蜂窝网络的V2X 技术，包括LTE-V2X 以及正在发展的5G-V2X 技术。LTE-V2X 是指基于LTE 移动通信技术演变形成的V2X 车联网无线通信技术，包括蜂窝通信和直接通信两种工作模式。蜂窝通信借助已有的LTE 蜂窝网络，支持网络覆盖范围广、带宽需求大的通信连接；直接通信则不经过基站，两个用户节点直接进行通信，即D2D（device to device）通信模式。

相比DSRC 技术，C-V2X 技术有以下几点优势。首先是其高网络容量，可支持高带宽和大数据量需求。其次，蜂窝网络的通信覆盖范围要远大于DSRC 的通信范围，车辆与基站连接申请网络访问的时间充足，降低了水平切换网络的频率，在保证通信质量的情况下减少了网络控制信令开销[17]。此外，C-V2X 不必重新部署网关设施，可对现有基站设施进行改造即可投入使用，节约了成本。

同时，从技术角度上看，C-V2X 的通信可靠性和稳定性均优于DSRC 系统；但从商业应用上看，目前DSRC 的产业链相对更成熟。

3.2.2 移动边缘计算技术

针对车联网发展过程中数据传输量大，传输时延高的问题，在5G-WANET 的框架中提出MECcell 框架，其关键技术就是移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）。MEC 服务器部署在接近终端的本地区域内，解决云端空间不足、计算能力受限的问题[18]。引入MEC 技术，可实时感知网络下文信息，根据用户发起服务请求的应用类型选择数据卸载方式。对于时延要求高的业务，路由管理器优先分配其在本地或本区域内MEC 服务器上进行卸载处理；对于时延要求宽松的应用，可汇聚至云端进行计算。

3.2.3 软件定义网络技术

软件定义网络（Software Defined Network，SDN）将传统网络的数据平面和控制平面分离，在数据发送到网络设备之前，SDN 控制器创建任务规则，同时指示网络行为逻辑，通过集中控制器中的软件平台实现对底层应用的可编程化[19]。SDN 应用在VANET 环境中，实现从主网络中导出网络基础结构的功能，使得VANET 网络获得高适应性、高灵活性以及可编程性。

现有的集成SDN 的VANET 中，数据平面由固定组件RSU 和主要组件车辆组成，SDN 控制器会根据车辆需求来对不同车辆进行配置，车辆自身运行信息又发送至SDN 控制器来增强网络配置，这些信息将被放置在已经建立OF（OpenFlow）流表的RSU 中。控制平面主要对数据平面中所有车辆和RSU 信息进行调控，对SDN 控制器收集到的车辆信息进行存储和处理，最后利用收集到的信息定位转发决策，找到转发数据包到达目的地址最合适的路由[20]。SDN 控制器通过北向接口提供网络应用程序，然后经南向接口注入数据转发规则，最终实现底层应用的可编程化，增强VANET 网络的自适应性，优化无线资源分配和网络选择问题。

3.2.4 网络切片技术

网络切片技术就是根据用户对时延、带宽、消息可靠性等功能的不同需求，将物理网络切分为多个端到端的虚拟网络，每个虚拟切片以性能指标的差异来适应不同的场景[21]。这种虚拟网络划分方式不仅避免了为每一个服务建设一个专用物理网络的问题，而且为不同的应用场景提供相对隔离的网络环境。切片之间互不干扰，每个用户根据自身需求定制网络切片。

在未来5G 网络场景下，网络切片技术主要应用在三类服务场景中，一是需要高宽带容量的移动宽带场景，二是在测量、农业、物流以及医疗中部署海量传感器的物联网场景，三是有着低时延、高可靠的自动驾驶场景中。车联网中V2X 服务和应用程序多种多样，同一辆车中，驾驶员可能需要低时延、高可靠的网络切片与外界进行通信，而乘客可能需要高带宽、大容量的网络切片来观看视频，因此车联网中网络切片的设计将比其他垂直产业更复杂。

3.2.5 区块链技术

车辆安全包括行驶安全和信息安全，在复杂多变的无线通信环境中，车辆的行驶信息很容易被黑客攻击截获甚至用来控制车辆的行驶，造成不可估量的后果。因此需要对车辆的行驶轨迹等隐私信息进行保护，区块链技术的去中心化和不可伪造性为车联网环境中的安全通信提供了一个可行的解决方案[22]。区块链技术又名账本技术，以车联网环境中的终端设备和车辆管理中心为节点组成区块链网络。“账本”为记录整个车联网信息交互的数据库，“去中心化”体现在每辆车都可以参与数据库的记录，并且当车辆进行V2X 通信访问操作改变了账本的状态时，新的记录会被添加在账本中。“区块”负责记录一段时间内账本的动态变化情况，“链”则是各个区块以状态改变的时间顺序串联起来形成整个车联网体系中的状态变化线。实际应用通常将区块链技术结合某些匿名认证方案，进行车辆注册、消息签名、消息验证三个步骤，验证通过为安全的车辆方可与其他车辆进行通信。区块链技术赋能车联网技术，共同构建安全的智能交通体系。

4 车联网发展趋势与挑战

4.1 车联网未来发展的趋势

（1）5G 关键技术与车联网技术深度融合。2019 年6 月，中国正式进入5G 时代，车联网技术也在5G 技术的推动下迎来了发展的黄金时代。DSRC 技术已经相对成熟，但因其固有的短程通信特点以及对路侧单元等基础设施的依赖而在应用中受限，其在V2V 场景表现出的低时延、高可靠特点赋予车辆超高的环境感知力。目前基于蜂窝网的V2X 技术占据世界车联网技术发展趋势的主流地位，但C-V2X 尚未成熟，技术标准也在不停的修改和完善之中，应用实例也不多见，使得车联网技术的发展又一次受到限制。5G 网络“更高”“更快”的技术特点正好满足车联网中用户需求多样性、数据传输高速率、信号时延低的要求，解决了车联网的核心问题。同时5G 的关键技术，如SDN、MEC以及网络虚拟化技术将更好地运用在车联网中，解决DSRC 技术与C-V2X 技术交相融合后版本不兼容的问题。在5G 移动通信技术的助力下，车联网生态系统将变得更加智能、更具弹性。

（2）车车/车路协同控制与驾驶辅助系统结合更加紧密。

当前智能汽车不仅在网联方面发展迅速，而且单车关键技术也在不断改革之中。例如，自动泊车技术、自适应巡航系统都在实际生活中运用广泛。但未来自动驾驶场景的实现，单一的网联技术需要传感技术、定位技术的数据辅助作为支撑，毫无联系的车辆需要网联技术将它们联络起来，形成实时交互的信息网。车联网单车关键技术必须与网联关键技术紧密结合、有效衔接，结合汽车本身特点，研究生产两种技术相结合的一体化汽车产品，才能真正达到车路协同控制与驾驶辅助系统的完美融合，智能网联汽车才能更具温度、更加智慧。

4.2 面临的挑战

（1）多版本兼容问题。目前，车联网C-V2X标准主要有基于R14 的LTE-V2X 版本以及增强型R15 版本，基于5G-V2X 标准的R16 版本也已于2020 年7 月完成，它支持V2V 和V2I 的直连通信，能实现基于V2X 的车辆编队和半自动驾驶等应用。未来车联网将在很长一段时间内出现LTE-V2X 和5G-V2X 两个版本共存的情况。类似于4G 与5G 将长期共存的状况，LTE-V2X 需要考虑后向兼容5G版本，5G 版本需要前向兼容LTE-V2X。除了需要满足两种不同版本车辆之间无障碍通信条件外，还需要升级支持LTE-V2X 车辆的硬件，使用户便利快捷地享受5G 娱乐服务。

（2）投资规模大。根据规划，中国将在2035年实现高度自动驾驶。为了实现我国车联网技术发展的这一总体目标，不仅需要在技术上有重大创新，还需要有巨大的资金投入。截至2020 年9 月，我国机动车保有量达3.65 亿辆，高速公路里程14.26万公里，无论是DSRC 还是C-V2X 作为我国车联网商用技术的标准，对于车载终端的安装和路侧单元的部署都是必不可少的，还有大量传感设备的安装，例如摄像头、定位雷达以及环境感知设备等，这些都需要成本和投入。

（3）海量接入数据价值难以挖掘。未来“车—路—人—云”感知高度协同统一的车联网生态体系，必将是网络体系中各个终端节点的数据交互在一起，而庞大的数据接入量不仅给存储空间带来挑战，数据的处理也将是一大难题。随着车联网业务应用功能的不断增加，例如视频通话、车载远程会议以及远程车辆控制等新应用，既对数据传输速率有很高的要求，同时也要求有很强的数据处理能力。此外，哪些应用优先运行，哪些数据优先处理，如何进行无线资源分配，如何优化系统性能等，这些都是需要解决的问题。

5 结语

面向第五代移动通信技术的车联网系统，正在通过车内网络的整体感知、定位等关键技术，把传统的作为代步工具的汽车发展成为智慧的出行助手。车联网通过DSRC、C-V2X 等无线通信技术的不断革新，把汽车这一个又一个独立的个体紧密地组织成为统一的网络体系。智慧车联网络通过SDN、MEC、网络切片等5G 关键技术与车联网技术的深度融合，把车、路、人、云这些各自在交通系统中扮演不同角色的参与者结合起来，将车联网体系发展成“车—路—人—云”高度协同统一的智能生态体系。

智能交通生态体系的完善，自动驾驶时代的全面到来，都离不开车联网技术的创新和突破。现有车联网系统中技术不够完备、用户需求小以及相关法律法规有待完善等问题还急需解决。车联网产业正蓄势待发，在看到机遇的同时也要积极主动地面对所遇到的问题。