车联网新型基础设施包含了路侧感知系统、通信网络及车联网平台。
路侧感知产业逐步走向成熟，已可部分满足车联网应用需求。随着多传感器融合等技术的广泛应用，当前路侧感知单点位感知能力可基本满足大多数车联网应用场景。根据中国信息通信研究院在广西柳州、浙江德清、江苏无锡等车联网先导区多个点位、不同供应商、不同位置的测算数据显示，在部署了路侧感知系统的路口路段，约有 70%的面积可达到 1.5 米以内的定位精度，90%的面积可达到 5 米以内的定位精度，可实现对交通数据感知与统计、驾驶员提醒等车路协同应用的有效支撑。路侧感知系统标准体系不断完善。路侧感知系统涉及到通信、汽车、交通以及市政等多方面交叉与协作。中国通信标准化协会牵头完成行业标准《车路协同路侧感知系统技术要求及测试方法》的报批稿，已应用于多地基础设施建设与验收；中国智能交通产业联盟、中国汽车工程学会等组织发布了路侧感知系统相关团标。另外，面向路侧感知系统与单车系统的融合需求，路侧感知系统的可靠性、安全性标准与要求正在开展预研。路侧感知产业已形成相对完备的产业链。智能交通系统集成商、电信运营商等提供整体解决方案服务。如电信运营商通过联通智网科技、中移智行、天翼交通等专业公司作为集成商提供整体解决方案服务，通过网络侧边缘云计算扩展路侧感知单元的处理能力。算法提供商如商汤建立了子公司绝影，提供路云平台等智能路侧感知产品以及车路协同云平台，支撑实现“车-路-云”一体化的自动驾驶和交通决策及控制。华为、海康、大华等传统安防设备商已通过整合提升计算资源，形成了以视觉、毫米波雷达为主的路侧感知系统解决方案。算法与设备提供商、互联网科技企业、电信运营商等角色组成了路侧感知系统的产业链上下游，为路侧感知系统的研发与应用提供了充足的发展土壤。
路侧感知系统向一体化、融合化发展。路侧传感器作为路侧感知系统的信息收集与获取最前端，是整体系统的性能基石。路侧感知传感器不断引入新型技术，提升感知性能。同时，路侧感知系统展现出与车载感知技术方案的趋同发展趋势，融合感知方案已形成行业基础共识，异构传感器一体化融合，进一步降低部署成本。在单一传感器方面，4D 毫米波雷达崭露头角。毫米波雷达作为传统交通参数与交通事件检测的核心设备，其检测精准度、气候适应性以及部署成本经过了多年的验证。但传统毫米波雷达也存在分辨率较低，无法分辨垂直方向目标的问题。4D 毫米波雷达通过多芯级联、虚拟合成孔径等技术，大幅提升了毫米波雷达的分辨率，达到“点云成像”的效果。惠尔视、德冠隆等企业相继推出相关产品和解决方案。在传感器整合方面，多传感器一体机集成逐渐成为主流方案。将多种感知传感器集成封装进同一设备，在提升设备的稳定性的同时，可降低实际部署与制造成本。同时，传统一体化集成方向主要集中在雷达与视觉传感器上，而路侧感知技术的最新市场发展则向着多光谱、多焦距等方向发展。华为于 2023 年3 月推出双目雷视流量事件一体机，通过长短焦镜头接力，将视频与雷达感知融合，实现隧道全范围雷视感知。卓视智通 2023 年4 月推出自研双光谱系列产品，通过红外热成像及可见光视频双光谱视频采集，融合毫米波雷达交通分析技术，能够准确地检测目标的位置、速度等信息并且不受天气状态的干扰，覆盖范围大。
先进融合算法提升跨域感知能力。路侧感知系统在满足单点位感知性能后，继续攻关车-路数据融合感知、路端跨域感知共享等感知融合问题。当前车端感知算法的迭代升级也给路侧感知带来了新思路，产业展现了将路侧感知系统算法与车侧感知向架构趋同融合的尝试，如图 1 所示。2023 年 1 月，百度发布了UniBEV车路一体解决方案，集成了车端多相机、多传感器的在线建图、动态障碍物感知，以及路侧视角下的多路口多传感器融合等任务。路侧感知采用与车端相似的 BEV+Transfomer 技术栈，首先可增强路端跨域融合能力，解决跳变跟踪等数据处理问题；其次，BEV感知方案降低了不同视角、不同传感器之间的转换壁垒，通过统一车-路感知架构，有望通过路端采集的数据辅助车端感知算法的训练，同时推进车- 路融合感知应用进程。
车联网网络服务能力走向精细，提供多元化供给能力。包括LTE-V2X、5G 等车联网无线通信技术可与光纤网络深度融合，形成多网融合的交通信息通信网络，提供广覆盖、低时延、高可靠、大带宽的网络通信服务。龙拱港部署光纤网络作为岸桥远程控制数据传输的传输回路，同时采用 5G 专网进行网络备份；港口内的无人集卡通过 5G 专网实现远程遥控驾驶，依托LTE-V2X网络在内外集卡混行的道路上实现碰撞预警等应用。矿区内基于5G专网的无人矿卡与洒水、维修等保障车辆的调度与管控，和其他矿卡、电铲等作业车辆基于 LTE-V2X 的局部车车协作、协同作业，已得到较好的推广与应用。面向多种业务场景的差异化网络指标要求，网络部署方案逐渐明晰。针对实时性要求较高的场景，可部署专用5G核心网 UPF 进行数据分流，结合上行增强、网络切片等技术提高网络传输能力，并通过边缘云平台等提供基于5G 的边缘计算基础能力。宝日希勒煤矿建设了全覆盖的 5G 专网，并将系统云智能调度平台部署在边缘，实现车与车、车与路、车与云平台的实时通信连接和信息传输，为承载无人驾驶业务提供基础条件。联通智网联合苏州工业园区、沃尔沃等发布网联式自主泊车方案，利用量产车已有的L2+智能辅助驾驶系统，通过 5G+MEC 连接车端、场端、云端，达到 L4 级别的自主泊车服务能力，支撑解决停车和寻车等难题。针对实时性要求较低的场景，可复用已部署的5G 公网，提供广覆盖服务。邯郸公交第一条 5G 示范线路，搭建了智慧交通云平台，依托 5G 公网实现公交车辆可视化监管、大数据运营支持等应用。针对局部热点区域的，可通过 LTE-V2X 直连通信提供低时延、高可靠的信息播发服务。上海洋山深水港智能重卡编队行驶，车与车之间通过 LTE-V2X 直连通信实现跟随。多网络融合、多业务协同逐渐形成产业共识。由上海通管局指导，上海移动、中国信息通信研究院联合牵头，多家通信设备厂商、自动驾驶解决方案商、车企等多家企业单位共同编制的《支持高级别自动驾驶的5G网络规划建设和验收要求》和《支持高级别自动驾驶的5G 网络性能要求》两项团体标准正式发布，针对高级别自动驾驶的网络需求（如图2所示），分析不同业务场景和基本应用之间的对应关系，提出满足应用需求的网络的性能要求，并提出 5G 网络的规划建设和验收标准，确保网络质量满足自动驾驶智能网联汽车不同业务场景对于通信系统的性能需求。IMT2020（5G）推进组 C-V2X 工作组开展LTE-V2X与 5G 网络跨网业务协同信息交互关键技术研究，支持面向多源数据的多模通信连接，从而能够可靠地、大范围地向更广泛的车联网终端/VRU 终端发送车联网业务数据或者收集感知数据，扩大车联网业务的应用范围。
网络性能保障持续增强。网络服务状态指标采集能力逐步形成，强化网络状态掌握能力。中国信息通信研究院研发了5G车联网场景的“网络+业务”一体化测试工具，可在港口无人作业、智慧公交、自主泊车、5G 远程遥控驾驶等场景开展5G 网络性能、应用场景功能评估，促进 5G 网络与应用需求的衔接匹配。中国移动、中国联通等纷纷推出 5G 车联网质量探针，可采集车端基础信息、状态指标、性能指标和相关事件数据，提供网络实时状态监测能力，实现车联网端到端轻量化、智能化运维。多链路冗余备份方案逐渐成熟，提升“全程全网”稳定的网络服务性能。受信道状态、业务负载等影响，无线移动通信的性能天然具有随机性与不稳定性，单一网络覆盖及业务服务稳定性有限，会出现小区切换导致速率掉坑、覆盖空洞导致业务中断、多业务并发时资源不足导致业务性能降低等问题。针对不同的道路环境，当前产业提出不同的解决方案。面向港口、园区等封闭区域，单一运营商通过多频段的冗余传输实现备份，保障高可靠网络通信，已开展大量应用实践。中国移动在天津港采用 700M 和 2.6G 双频段进行网络备份，满足无人集卡对网络严苛的服务级别协议要求。针对开放道路，通过多运营商网络重复传输相同数据提升可靠性，服务端根据数据包抵达顺序，将数据送达应用端。晟元通信联合文远知行在广州开展多运营商网络多发选收解决方案验证，实现多运营商网络切换下的数据稳定传输。同时，高速公路 5G 与光纤视频专网双备份成熟应用，保证沿路视频监控业务的稳定运行。
测试验证深入场景实际使用环节，提高车联网应用场景规模化应用能力。具体体现在：一是推进基于地图保密插件（高精度）的C-V2X 功能验证活动。面向 C-V2X 产业存在使用地图保密插件（高精度）经验不足、地图保密插件（高精度）对C-V2X功能触发影响不确定、以及相关企业尚未开展基于地图保密插件（高精度）的C-V2X 功能触发定量试验等问题，IMT-2020（5G）推进组C-V2X工作组、中国汽车工程学会、中国智能网联汽车产业创新联盟、移动通信及车联网国家工程研究中心等联合相关部门提出问题解决方案，一汽、长安、上汽大众、上汽通用、小鹏、宝马、奔驰、标致、雪铁龙等整车制造厂商积极参与，共同在浙江德清县开展了基于地图保密插件（高精度）的 C-V2X 功能验证活动，持续推进地理信息在车联网领域的合规应用。二是推进 5G 现网对车联网典型业务的服务能力验证。中国信息通信研究院联合中国移动、中国联通、中国电信等运营商，华为、中兴等设备商，以及广汽等车企，在无锡、上海、重庆、常州等地验证了不同 5G 网络架构下的车联网信息交互类、协作感知类的辅助驾驶业务，提供时延、可靠性、速率等通信性能参考指标，为 5G 车联网商用提供数据支撑。
车联网网络安全防护能力整体逐步提升，保障车联网健康有序发展。车联网企业针对零部件、终端、服务平台、应用程序等能够采取有效安全措施保障网络安全，建立了多层纵深防御、软硬件结合的安全防护体系。网御星云、360、奇安信等安全企业建立面向车联网业务场景的整体安全解决方案，推出车联网安全态势感知与安全运营管理平台，实现车联网云、管、端、数据、应用等全生命周期安全威胁监测、预警通报和远程升级修复。车联网网络安全检测工具持续完善，支撑车联网“云-管-端”安全检测。360、奇安信、天融信、为辰信安等安全企业研发了面向车载网关、T-BOX、车机系统、通信、平台等专用安全检测工具，覆盖合规性检测、安全设计符合性检测、安全审计、渗透测试等，有效支撑车联网“云-管- 端”各环节、各类对象的安全检测，助力企业生产安全合规的产品。车联网网络安全标准体系初步建立，为车联网产业安全健康发展提供支撑。《车联网网络安全和数据安全标准体系建设指南》《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2023 版）》明确了车联网（智能网联汽车）网络安全标准体系架构，全国通信标准化技术委员会、全国汽车标准化技术委员会等组织制定车联网网络安全风险分类和风险评估、服务平台安全防护和定级备案、终端设施安全技术要求、网联通信安全、漏洞分类分级、事件应急响应等标准 50 余项。全国汽车标准化技术委员会已完成国家强制标准《汽车整车信息安全技术要求》，为整车型式批准中信息安全测评提供依据。北京、无锡等地发布道路设施建设指南，明确路侧基础设施网络安全要求。
前沿技术标准不断演进，持续强化网络赋能能力。直连通信进一步提升覆盖能力。作为 5G-Advanced 第一个版本，3GPP在R18版本增强 NR 直连通信中继能力，进一步提高网络覆盖、提升网络容量和可靠性，包括新增支持“UE 到 UE”单跳直通链路中继能力，提供蜂窝网络覆盖内、覆盖外的连接能力；增强“UE 到网络”单跳直通链路中继的场景，节省终端能耗，提升边缘用户性能，保障用户移动场景下的服务连续性；支持“UE 到网络”建立多个通信路径，提升网络吞吐量，保证高可靠性。蜂窝通信依托通感融合提供感知能力。3GPP 从场景需求，网络架构、信道建模、空口技术等方面推进通感一体化技术标准化，业内主流企业初步验证了5G低频和毫米波在交通场景下的通感融合应用可行性。华为完成5G-A通感融合演示验证，在交通场景探测车辆感知距离超过500 米，实现车道级感知精度；中兴通讯在 5G-A 通感融合演示验证测试中，实现多小区车辆移动轨迹连续跟踪，测试组网区域内感知距离精度达到 0.3 米，感知角度精度达到 1° 11。
车联网多级多业务云平台架构形成共识，跨域互联互通方案推动规模化服务。车联网业务具有类型多、实时性需求与业务服务范围不同等特性，通过“边缘-区域-中心”多层级协同部署架构实现路段级微观实时型边缘业务、小区级中微观弱实时型区域业务、大区级宏观非实时型中心业务已成为业界共识，如图3 所示。“边缘- 区域-中心”多层级协同架构部署需求在业界已形成共识，目前，我国多个城市和高速公路已根据各自实际业务需求，开展多级多业务云平台的落地建设，呈现出“边缘-区域”“区域-中心”“边缘-区域-中心”多种灵活部署方案。无锡、长沙、天津等城市级平台架构通常为“边缘-区域-中心”或路侧设备与“区域-中心”联合的模式。工业和信息化部“车联网先导应用环境构建及场景测试验证平台建设项目”建设了覆盖京沪高速京津塘路段、山东路段、江苏路段的“区域-中心”两级云平台联合架构。随着车联网应用规模化推广，各地云平台互联互通的需求日益凸显，业界对跨域互联互通部署方案展开了积极探索。云控平台架构推动平台数据跨域共享。中国智能网联汽车产业创新联盟指导发布《车路云一体化系统白皮书》，提出建设“分层解耦、跨域融合”特征的多层级云控平台，包含“1个云控基础平台+N 个云控应用平台”，将平台应用与基础功能解耦，在信息域实现跨域互通、融合。目前云控平台在北京、重庆等地部署，正在开展基础功能、应用类型解耦、分层接口等相关技术验证。算网协同推动云平台基础设施跨域共享。以电信运营商为代表的企业，依托其算网基础设施资源优势，加速构建面向车联网业务的算网协同能力，推动云平台跨域互联互通。联通智网科技打造京津冀城市群 MEC 与 C-V2X 融合试验床，构建跨省互联多级云平台环境，利用多云分发技术实现中心云对边缘、区域应用编排和快速部署。中国移动牵头发布《车路协同算力网络白皮书（2023）》，深入分析车联网实时、准实时、非实时端边云场景下多层MEC平台的算网协同机制，并面向量产车辅助驾驶、高级别自动驾驶等典型场景开展技术验证。
云平台南向接口标准化已成熟，北向接口开放服务产品涌现。南向接口方面，中国通信标准化协会发布平台与路侧设备的接口要求系列标准，明确了云平台与路侧单元、路侧边缘计算单元、路侧感知设备间的业务、运维数据传输要求。目前，北京、天津、柳州、成都等地已建设标准化的接口服务环境，实现跨厂家设备的规模化接入和统一运营运维。北向接口方面，中国通信标准化协会针对面向 C-V2X 的 MEC 典型业务场景进行了数据集和接口的标准化。除了已标准化场景，云平台还存在面向不同应用对象的定制化接口服务需求。腾讯、百度、阿里等企业发布面向网联开放服务的接口中间件产品，通过聚合南向标准化数据、形成适配不同应用服务的北向数据共享能力，赋能应用生态建设。云平台功能实现模块化、可解耦的服务引擎成为趋势。近年来，由于各地投建的车联网云平台通常会分多期迭代建设，因此以业务最小级为单位进行云平台功能的拆解和部署，有利于服务可迭代、可升级，系统可维护、可扩展。中国通信标准化协会发布《面向C-V2X 的多接入边缘计算平台技术规范》，对云平台基础功能提出了明确要求。云控智行、腾讯、百度等云平台技术服务商已陆续研发相关引擎产品，如大数据引擎、感知融合引擎、车路协同引擎、设备运维管理引擎等。但目前单一企业的引擎产品存在粘连度较高现象，不同厂家之间引擎产品的协同耦合仍待突破。
规模化、商业化云平台应用加速孵化。端边云协同应用持续创新。电信运营商、联想、腾讯、天安智联、中汽研等不同行业企业相继推出基于 5G 的云平台应用产品，通过应用程序、小程序、后视镜等多种渠道为用户提供安全预警、效率通行、信息提醒类服务。兆边科技联合同济大学等研发智博路侧系统应用市场，使用方可通过中心云按需下载安装、更新升级信控优化、交通流等应用，实现边缘服务的“即插即用”。跨域规模化应用逐步涌现。中国移动打造长三角跨域车路协同交通信号服务系统，通过打通用户在无锡、德清、上海的认证鉴权，实现跨地区的交通信号类应用互等服务。中国联通基于其 5G 算网一体化调度能力，通过智能DNS 技术实现面向低时延、高并发远程升级业务的 MEC 跨域连续服务。多云数据融合应用创造更高行业价值。大众安徽智慧物流项目通过智慧物流平台与车联网平台的数据综合分析，实现更精准的物流车辆实时追踪、路径规划和任务调度能力，有效提升物流运输的智能化、高效化、安全化、节能化水平。
MEC 与 C-V2X 融合系统级解决方案已陆续开展验证，为云平台规模化、商用化应用奠定基础。C-V2X 业务部署在MEC平台上，可以降低端到端数据传输时延，缓解终端或路侧智能设施的计算与存储压力，减少海量数据回传造成的网络负荷，提供具备本地特色的高质量服务。2021-2023 年期间，IMT-2020（5G）推进组C-V2X工作组组织 MEC 与 C-V2X 融合测试床（第二批）工作，推进产业开展 MEC 与 C-V2X 融合系统部署实践，形成详细的“多级多业务”参考性解决方案，明确的平台功能与性能、南北向接口技术规范，丰富的云平台支持应用场景。电信运营商、汽车、交通行业企业在各地方积极构建了跨省、跨地区、跨厂家互联互通的规模化、标准化验证环境，深入实践了 5G 和非 5G 边缘平台、区域平台、中心云平台不同层级组合的解决方案，打造了“约车-行车-泊车”智慧全出行服务、汽车网联靶场、精准公交等特色应用。
