如今，伴随蜂窝车联网（Cellular V2X ，C-V2X）产业发展进入新阶段，规模应用与商业部署将成为行业主旋律，赋能我国汽车产业从新能源汽车的上半场转移到智能网联汽车的下半场，并从全球竞争中胜出。
我国 C-V2X 车联网发展路径可以分近期和中远期两大阶段。近期通过车车协同、车路协同实现智能网联辅助驾驶，提高驾驶安全、降低事故率、提升交通效率；以及特定场景的中低速的智能网联无人驾驶，解决行业应用痛点。中远期将结合人工智能、大数据等技术，融合感知和计算等技术，通过车联网助力单车智能实现车路云协同和网联智能，最终实现全天候、全场景的智能网联无人驾驶。
因此，“5G+车联网”是汽车行业与交通行业变革的重要使能技术，我国将走出一条领先于发达国家的智能网联汽车和智能交通的发展模式，即基于 5G+C-V2X 的“聪明的车+智慧的路+协同的云”的车路云协同发展模式，支撑我国汽车产业和交通行业的变革，并将培育智慧路网运营商、出行服务提供商等新业态、新商业模式。
借助于人、车、路、云平台之间的全方位连接和高效信息交互，C-V2X 目前正从信息服务类应用向交通安全和效率类应用发展，并逐步向支持实现自动驾驶的协同服务类应用演进。
图 6 车联网和智能网联汽车的两阶段三个应用
以下是目前车联网在不同类别场景下的应用情况：
类型一：智能网联辅助驾驶
在城市道路和高速公路场景，赋能车-车、车-路信息实时共享与交互，实现辅助驾驶安全、提升交通通行效率。
从提升道路安全的角度，对辅助驾驶系统而言，C-V2X 实现车辆与车辆或者路侧基础设施之间实时通信，实现超视距、低时延、高可靠的道路安全相关信息感知。在城市十字交叉路口，可实现碰撞预警、紧急刹车预警等车辆行驶安全应用。在山区高速公路弯道较多，特别是在上、下匝道区域，由于道路线型、山体遮挡的影响，车辆无法及时获取前方道路信息，一旦有停车、行人、遗撒等异常情况发生，容易发生交通事故。路侧感知设备可以对弯道区域的交通参与者和路面情况进行探测与分析，并将异常情况通过 RSU 进行广播，对车辆进行盲区感知补充，有利于车辆驾驶者进行路径规划、避免交通事故。
从提升交通效率角度，基于 C-V2X 通信，经过联网化改造的交通信号灯或电子标志标识等基础设施可将交通管理与指示信息通过 RSU 告知车辆，实现诱导通行、车速引导等出行效率提升应用。以诱导通行为例，交通灯信号机可通过 RSU 将灯色状态与配时等信息实时传递给周围的行驶车辆，为车辆驾驶决策是否通过路口以及对应的通行速度提供相应依据，并且可以在一定程度上避免闯红灯事故的发生。另外，车辆可以与交通基础设施互动，交通信号灯动态支持高优先路权车辆（救护、消防、公安等紧急车辆及满载的公交车辆等）的优先通行。
目前，在无锡、长沙等地区城市道路环境中，关于 C-V2X 的部署不断加速。以无锡车联网先导示范区为例，测试环境包括数百个路口、5 条快速路、1 段高速公路，全市建成“车联网大数据中心”以及交管信息开放平台、V2X 数据应用服务平台、交通路况诊断与信息发布平台，目前已建成覆盖 220 平方公里的以“一个中心”与“三大平台”为核心的车联网服务体系。在长沙，打造了丰富的封闭测试场景，包括高速模拟测试区、城市模拟测试区、乡村模拟测试区、越野模拟测试区、7×24 自动驾驶无人化测试场等，能够开展智能网联汽车研发测试、功能场景认证测试等相关服务。
在一些高速公路场景中，实现了为驾驶者提供来自路侧的感知精准信息，例如道路事件状况提示、合分流区安全预警等，为高速公路运营者提供车道级精准管控、车流量统计、事件快速响应等服务，有效提升了道路行车安全与效率。有些地区甚至实现了基于车路协同的货车编队自动驾驶应用，包括形成编队、道路施工、拥堵、道路遗洒（轮胎）、匝道汇入、限速预警、交通事故预警等 7 个车路协同自动驾驶场景。
类型二：特定场景的中低速智能网联无人驾驶
在封闭/半封闭特定区域中，例如矿区、港口、机场、厂区、社区等业务需求场景；特定场景中，例如 RoboBus（智慧公交、短途接驳小巴）、RoboTaxi（乘用车）等交通出行场景，C-V2X 正在发挥独特价值。
（1） 矿区场景
面向矿区自动驾驶应用，主要包括两大细分场景，露天矿和井工矿。目前，自动驾驶应用在露天矿的不断落地，且自动驾驶的关键技术也已逐步应用到井工矿当中，自动驾驶能力大幅提升。
具体来说，矿区的作业流程主要包括勘探、采掘、运输、装卸等多个环节。应对上述环节，自动化应用的体现主要包含，矿井自动胶轮运输车、无人采煤机、掘进机、无人排土车、无人驾驶矿卡等。在采掘环节可通过无人化采掘设备，实现智能化、精准化、自动化作业，在露天矿区可利用无人驾驶矿卡，实现物料从开采到运装卸的自动化应用。但在矿区环境中，存在道路狭窄、陡峭等特点，往往考验着自动驾驶技术，而单车智能的发展往往存在一定缺陷，由于矿区光照条件差、矿堆遮挡、车型大容易造成驾驶盲区，使得自动驾驶操作难度加大，生产效率低下，产业规模发展缓慢。在装卸环节，也是矿区无人化作业的难点场景之一，需要矿车与其他机械设备进行交互，而且对停靠精度的要求也非常之高。在一些特殊的矿区内，自动驾驶车辆还要满足配矿的要求。此外，在车辆路径调度管理方面，目前产业已经过渡至编组智能化阶段，整个矿区正在向智能化方向迈进，目前智能化水平仍然具有很大上升潜力。
在车联网应用环节中，通过自动驾驶、C-V2X 等，实现了矿区各作业环节的自动化升级与数字化转型。例如在运输环节中，矿卡搭载 OBU、矿区布置 RSU 与视觉传感器智能标杆，可通过云端对车辆进行统一管理，以此实现矿卡由控制中心管理控制，合理规划每辆车运输路线，车辆通过接收信号指令后，能够以合适的速度按照目标路线运行，根据行驶路线、自身位置、周围环境等信息实现自动驾驶，完成装载、运输、卸载的循环运作流程。通过全要素、全时空多源信息实时感知与智能化决策，矿区自动驾驶水平得到提升，在确保安全和效率的前提下，整体生产经营管理和决策水平也有所提升，最终促进矿山发展实现更安全、更高效、更绿色的智慧建设新模式。
（2） 厂区场景
智能网联工业物流车辆在厂区应用中，具有丰富的使用场景，适合多种行业，如汽车制造、工业制造、石油化工、能源电力、食品饮料等。以无人驾驶物流牵引车为例，可解决传统厂区物流存在的运输效率低、人工成本高、生产安全风险不可控等难题，以无人驾驶物流牵引车实现厂区生产资料、货品、原材料、零部件的全天候运输，并通过云端运营管理系统进行统一管理。对于一些节拍和生产周期较为严苛的产品线，无人驾驶的运行效率还具备很高的提升空间。
目前一些企业通过部署 C-V2X RSU 和信号控制的方式，使自动驾驶车辆与路侧设备进行通讯，在保证了安全运输的前提下，也实现了在厂区内的优先通行；通过定制化的研发自动拖挂钩，可实现与厂内拖斗的无人化装卸；与 AGV（Automated Guided Vehicle，自动导引运输车）精准协作，实现室内室外的运输全流程自动化。通过上述措施极大的提高了无人驾驶牵引车的运输效率，从而满足在厂区内快速、灵活、规模化、长距离、全天候的物流作业需求，帮助企业实现降本增效。
（3） 港口场景
在港口场景下，自动驾驶实现存在一定挑战：一是运输车体较大，在装上集装箱后，车辆尾部或车辆侧面会产生大面积盲区；二是各集装箱堆场装卸灵活，集装箱堆放形态、集卡行驶轨迹以及作业环境都经常发生变化，所形成的高度差和环境变化都会对自动驾驶集卡造成影响，带来安全隐患影响运行效率；三是当船舶靠岸、岸桥设备和金属集装箱都会对港区无线信号传输形成干扰，使得卫星导航系统无法完成精确定位。其次当车辆到达指定位置后，在每次装卸过程中要考虑准确停在指定位置，误差要求严苛。面对上述挑战，自动驾驶的运行能力需进一步提升。
自动驾驶集卡车辆依托 C-V2X 技术，可以实现：龙门远程控制，通过部署 C-V2X 网络，基于龙门吊上多路高清摄像头在操作过程中的实时回传画面，同时采集龙门吊主要运行机构、吊具等关键设备运行状态数据，司机可在中控室远程控制龙门吊进行作业；无人水平车运输，实现对港口 IGV（Intelligent Guided Vehicle，智慧型引导运输车）、AGV、无人集卡自动路径规划、自动导航、精准定位、自动识别及自动避让等功能，根据港口生产管理系统指令实现岸桥设备与自动驾驶车配合装卸作业，实现运输智能调度，提高运输安全性。并帮助港口自动驾驶集卡车队在智能车管系统和码头操作系统管理下实现协同作业。
（4） 机场场景
在面向机场场景，无人驾驶已经在实际的行李/货物运输、员工/旅客接驳、围界巡逻等业务需求下，融入到了机场自动化作业体系当中，实现了经济及社会效益。机场内部的自动驾驶细微场景主要包括，货栈、行李大堂；机坪、服务车道；围界巡场道等。集成了无人驾驶行李/货物牵引车、无人驾驶摆渡车、无人驾驶巡逻车等多种车型，同时在此特殊场景下具备行李货物 AI 防护技术和围栏检测技术，并与云端智能运营管理平台协作，是为了面向“四型”机场建设，符合机坪运营最高安全标准，提升机场自动化水平而打造的。
其中，为解决机场环境下无人驾驶技术的安全高效运转问题。现有企业在项目中部署了 C-V2X RSU 及云端智能运营管理平台，构成了完整的无人驾驶方案。通过与 RSU 结合，无人驾驶扩展了单车的感知便捷，使其更好地与其他有人驾驶或无人驾驶车辆混合行驶，为车辆安全行驶提供了更加广阔的视野。满足在不同工况下的全天候无人化行李、货物运输，围界巡逻，载人接驳等需求。
在云端智能运营管理平台的统筹管理下，可实现对现有机场运营 管理系统的接入，为机场运营管理者提供了便捷、全面的无人车辆货 运信息，并支持管理者的快速决策，最终给机场提供行李/货物无人化、智慧化的运输流转，无人化的围界巡逻，无人化的员工/旅客接驳等一 系列完善的无人驾驶应用，显著提升了机场整体运营效率，优化机场 运营管理成本，保障机场作业持续安全发展。
（5） 园区、社区场景
面向城市生活服务，通过自动驾驶链接智慧城市服务生态，可满足多类城市服务应用，如无人配送、无人零售、无人巡检、无人防疫消杀、无人环卫等。目前，自动驾驶小车主要有自动驾驶、远程驾驶、遥控驾驶三种运行模式，对于环境适应能力较强，全天 候、室内外混合场景均可使用，能够对动静态障碍物进行精准检测，对周边的人与车进行实时监控，车辆本身通过性强，同时提供多种创新的末端应用的 X+1 模式。
在一些人员密集，干扰因素过多的园区及社区内，自动驾驶的系列应用过程中所面临的盲区问题仍然有待完善。未来要想规模化运营需要实现车路协同调度、建立多重冗余安全架构体系、具备复杂行为预测能力，同时车辆自身要满足全场景技术栈适应各类应用，通过开放式平台搭建多种业务形态。
在 C-V2X 车与路之间的协同中，自动驾驶小车能够实时获取路面信息，并快速上传至云端，进行数据处理，作出决策，以应对公开道路的复杂状况。在路线选择上，其能够与云控平台打通，运营效率也更为高效。目前，一些园区引入了车路协同+自动驾驶的技术解决方案为自动驾驶汽车能更加高效、安全、稳定运行保驾护航。结合路侧部署的摄像头、雷达、RSU、智能交通信号灯等设备，通过协同感知识别算法，实现路侧信息的智能感知和监测，并将相关信息通过 C- V2X 通信传输至车端，使得车端提前感知超视距交通对象与事件，让自动驾驶汽车运行更加安全。
（6） RoboBus
在 RoboBus 应用上，致力于满足在公共场景中“点到点”的无人驾驶公共出行需求，主要包括两大细分场景，一是公交应用，通过 BRT专用车道，实现人员聚集型场所至各类场站的摆渡需求；二是园区、景区、厂区内摆渡应用。
面向公交应用，BRT 智能网联车路协同系统可重点解决当前城市公交场景中以下痛点问题：通行效率低，与私家车辆混行等待时间过长；车辆路线和调度配置信息化低，载客率低，运营成本高；面向用户的信息服务水平低；乘客乘车过程中上下车的安全问题。
面向部分园区、景区、厂区等场景，已经有多家企业正在展开接驳小巴形态的商业探索，相关企业正在全面推动智慧出行产业“车、路、云”三端的智能化升级及场景应用。RoboBus 作为服务于公众出行的自动驾驶应用，前提是要保证车辆运行、定位、决策的稳定和安全，车辆通过 GPS、IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量单元）等技术进行多源融合定位，具备 360 度感知覆盖、多点失效安全保障，云端可对车辆进行管理和监控，同时依托 C-V2X 技术的优势提供了实时车路协同、智能车速策略、全精准停靠以及超视距防碰撞四大业务应能。
（7） RoboTaxi
面向城市个人出行场景应用，RoboTaxi 在一些示范区建设中，包括北京、上海、广州、深圳等地已经有多家企业正在尝试商业化探索。 RoboTaxi 搭载多种安全传感器融合技术，利用摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器，通过多模态多级融合感知算法框架，提供全天候、全场景下的高精度目标检测及跟踪、细粒度环境感知的精准感知系统，通过与 C-V2X 技术结合，搭载无人驾驶系统的 RoboTaxi 能够应对多种复杂的城市交通场景，准确识别红绿灯，主动避让行人和障碍物，在拥堵路段始终保持平稳运行，为乘客出行带来安全舒适的体验。
此外，RoboTaxi 配备云端运营管理平台，面向安全员的 HMI（Human Machine Interface，人机界面）交互，可提供车辆启停、站点选择、驾驶模式切换等功能，HMI 界面可实时显示运行线路，站点信息，车辆驾驶状态。面向乘客 HMI 交互，可提供车辆实时状态、运行路径、交通环境等信息。基于车联网架构基础，将云端、路端、车端信息融合为一体，提供车辆调度、多车协同、远程驾驶、OTA 升级，便于车辆运营团队实现智能化车辆管理。
类型三：支持全天候、全场景的智能网联无人驾驶
这一阶段面临着需要与非智能驾驶车辆、行人等并存以及应对中国的特殊交通环境等挑战。因此，更高级的自动驾驶还将需要我国的政策法规、交通管理和产业监管等方面的变革才能实现，需要长时间的跨界磨合、联合测试、实践去解决问题，达成共识。
类型一与类型二的基于 C-V2X 车联网的车路云协同技术方案已成熟，可在“新基建”下率先规模商用。类型一中城市交通和高速公路交通是车路协同的两大规模应用场景，先从营运车辆切入（包括智能公交、两客一危、工程车、货车、个人出行的网约车与出租车），加上类型二中的特定环境（含特定区域和指定道路）下的中低速无人驾驶，丰富应用。目前，在前两类场景中，已经有较多典型的商业落地应用案例。
本文摘编自中国通信学会发布的《C-V2X车联网技术发展与产业实践白皮书（2022年）》，全文下载：
C-V2X车联网技术发展与产业实践白皮书（2022年）
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