面向6G的車聯(lián)網(wǎng)關鍵技術

郎平 田大新

摘要：從場景定義、性能指標等多個方面介紹了6G技術的研究情況，分析了6G賦能下智能車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的發(fā)展方向。6G車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的關鍵技術覆蓋全域感知決策、空天地一體化通信、多層級邊緣智能、數(shù)字孿生交通、邊緣服務安全五大方面。6G新技術賦能的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，將進一步推動出行智能化、服務泛在化、管控全局化的新時代智能交通愿景的實現(xiàn)。

關鍵詞：6G；智能交通；車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)；關鍵技術

Abstract： The research advancement of 6G technology from aspects of scenario and performance is introduced， and the development direction of intelligent Internet of Vehicles （IoV） system enabled by 6G is analyzed. 6G key technologies for the IoV system cover five aspects： large-scale sensing and decision， space-air-ground integrated communication， multi-layer edge intelligence， digital twin traffic， and edge service security. The 6G empowered IoV system will promote the realization of intelligent travel， ubiquitous service， and global control of the novel intelligent transportation system.

Keywords： 6G； intelligent transportation system； Internet of Vehicles system； key technology

隨著技術的進步，移動通信的發(fā)展經(jīng)歷了1G時代的模擬語音通話、2G時代的數(shù)字語音和文本消息、3G時代的多媒體傳輸以及4G時代的網(wǎng)絡移動互聯(lián)。2019年10月31日，中國5G正式商用，將移動通信從人與人之間的連接演進到人與物、物與物的全場景連接，并將服務對象由個人/公眾拓展到了垂直行業(yè)。按照移動通信技術“使用一代、建設一代、研發(fā)一代”的規(guī)律，在5G應用之初，6G相關研發(fā)也已開始。在5G全場景連接的基礎上，6G將進一步實現(xiàn)萬物互聯(lián)，并建立多層級、全覆蓋的無縫連接。作為通信、交通、汽車等多個行業(yè)融合交叉的關鍵領域，車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)正借助于新一代信息通信技術發(fā)展、部署[1]。中國在2019年發(fā)布的《交通強國建設綱要》中明確提出，要在2035年實現(xiàn)“現(xiàn)代化綜合交通體系基本形成”“城市交通擁堵基本緩解”“無障礙出行服務體系基本完善”“基本實現(xiàn)交通治理體系和治理能力現(xiàn)代化”的遠景目標。在5G的部署與6G的使能下，車聯(lián)網(wǎng)技術勢必會推動大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈、數(shù)字孿生、超級計算等新技術與交通、汽車等行業(yè)的深度融合，讓智能交通與自動駕駛產(chǎn)業(yè)迸發(fā)新的活力。面向6G的應用愿景，本文中我們將重點探討與展望車聯(lián)網(wǎng)相關領域的關鍵技術趨勢。

1 6G與車聯(lián)網(wǎng)

2019年6月，中國工業(yè)和信息化部組織成立了6G研究組（后更名為IMT-2030推進組），推動6G的相關研究。同年11月，科技部等6部門召開了6G技術研發(fā)工作啟動會，宣布成立國家6G技術研發(fā)推進工作組和總體專家組，正式開啟中國6G研究工作。2020年2月，國際電信聯(lián)盟（ITU）無線電部門正式啟動面向2030及6G的研究工作，初步形成6G研究時間表。截至目前，6G仍處于探索階段，相關應用場景、性能指標與關鍵技術還未有統(tǒng)一、明確的定義。本文中，我們結(jié)合現(xiàn)有的各項研究內(nèi)容，探討6G技術及其與車聯(lián)網(wǎng)的關系。

5G時代，ITU確定了增強型移動寬帶（eMBB）、超可靠低時延通信（URLLC）與海量機器類通信（mMTC）三大應用場景。6G時代，這些應用場景將得到極大的增強和擴展[2-3]。在場景的增強上，6G將在5G的基礎上進一步增大帶寬、拓展連接，支撐智慧城市、高清傳輸、自動駕駛等應用的不斷部署。同時，在場景的擴展上，6G將進一步實現(xiàn)全覆蓋的移動寬帶場景與智能跨領域場景，包括空天地全覆蓋的網(wǎng)絡通信、增強擴展現(xiàn)實與全息通信、數(shù)字孿生與智能移動平臺等。為支撐這些增強與擴展的應用場景，6G網(wǎng)絡將在5G基礎上顯著提升網(wǎng)絡性能。綜合現(xiàn)有的研究，6G的預期性能指標與5G指標對比的信息如表1所示[2，4，5]。

作為5G重要的應用場景之一，車聯(lián)網(wǎng)建立了車與車、車與路、車與人以及車與云平臺之間廣泛、穩(wěn)定的連接，實現(xiàn)了一系列車載信息娛樂、交通安全保障與交通效率提升的典型應用場景。未來，車聯(lián)網(wǎng)還將進一步促進自動駕駛技術的發(fā)展與進步，推動多種復雜場景下自動駕駛技術的早日落地[6]。當前，應用于5G車聯(lián)網(wǎng)的新空口車用無線通信（NR V2X）標準已經(jīng)基本完成。這些標準的實施將有效促進車輛編隊、高級駕駛、遠程駕駛等高等級駕駛技術的實現(xiàn)。6G時代，借助于通信性能的提升，智能車聯(lián)網(wǎng)技術將會得到進一步的發(fā)展：在全連接的車-路-云智能感知與協(xié)同決策下，交通系統(tǒng)的安全性與效率將進一步提升；在空天地一體化通信的支持下，全場景下的無人駕駛技術有望得到實現(xiàn)；網(wǎng)絡邊緣智能水平的提高將推動低成本輕量級智能汽車的大規(guī)模應用；城市級全域覆蓋的數(shù)字孿生系統(tǒng)將實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的交通智能決策與管理；高性能網(wǎng)絡下的區(qū)塊鏈部署將有效增加全鏈路的安全保障與協(xié)同能力，讓公眾能夠更放心地使用新技術，感受出行的安全與便利。最后，基于車聯(lián)網(wǎng)的智能交通系統(tǒng)將為社會主義現(xiàn)代化強國建設提供全面的服務和保障，讓人民享有更加美好的交通服務。

2 面向6G的車聯(lián)網(wǎng)關鍵技術展望

2.1 人工智能使能的全域多維感知決策技術

目前，車聯(lián)網(wǎng)技術的應用已從最初的信息娛樂演進到車車、車路信息交互條件下的安全保障與效率提升。“聰明的車”與“智慧的路”相結(jié)合的車聯(lián)網(wǎng)部署模式的建立，使得汽車不再是交通環(huán)境下的孤立個體。但這種簡單交互層面的協(xié)調(diào)連接在中國高度動態(tài)混雜的交通運行環(huán)境下，仍難以為自動駕駛汽車提供足夠的感知與決策擴展。因此，未來6G全場景自動駕駛汽車的智能化和安全性的提升，不僅僅依賴于單個車輛的智能感知水平和主動安全技術的提升，還需要從全局角度協(xié)同增強車-路-云多個維度上的感知決策能力。

隨著6G人工智能技術的進一步發(fā)展，車聯(lián)網(wǎng)將在深度學習、多傳感器融合等方法的使能下形成車輛、路側(cè)、云端的全場景一體化感知決策架構(gòu)。同時，結(jié)合6G車-路-云高性能通信能力，車聯(lián)網(wǎng)形成多視角、全方位目標協(xié)同感知體系。對于多場景的目標特征信息，利用深度學習重識別技術進行多視角特征的深度關聯(lián)與匹配，能夠?qū)崿F(xiàn)不同場景目標的跨境追蹤，以掌握目標運動狀態(tài)、軌跡等信息。進一步地，利用6G車聯(lián)網(wǎng)通信建立車-路-云全時空、跨區(qū)域數(shù)據(jù)共享和信息交互機制，能夠?qū)崿F(xiàn)車-路-云一體化協(xié)同感知；結(jié)合全局多維數(shù)據(jù)，能夠完成協(xié)同化的車路行為決策，增強智能汽車的駕駛安全，有效降低自動駕駛汽車部署成本，提高交通運行效率。

2.2 空天地一體化高性能網(wǎng)聯(lián)通信技術

借助于網(wǎng)聯(lián)通信技術，車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)實現(xiàn)了車-路-云的廣泛連接，使智能車輛不僅可以“眼觀六路”，還可以“耳聽八方”。目前，在中國相關部門與企業(yè)的大力推廣下，蜂窩車用通信（C-V2X）技術已成為國際上廣泛采納的車聯(lián)網(wǎng)通信技術。美國也已收回原本分配給傳統(tǒng)專用短程通信（DSRC）技術的頻譜，轉(zhuǎn)而分配給C-V2X技術。C-V2X技術具體包括當前正在應用的基于4G的長期演進（LTE）-V2X和2020年已基本完成標準化的基于5G的NR-V2X技術。這些技術雖然極大地促進了車與車、車與路之間的高效連接，但仍較強地依賴于基礎設施的部署。在沒有車聯(lián)網(wǎng)基礎設施部署的偏遠地區(qū)，車輛只能基于車與車間的自組織網(wǎng)絡進行通信，難以享受一體化網(wǎng)絡所提供的全方位應用服務。

基于天基多層子網(wǎng)（包括高軌衛(wèi)星、中低軌衛(wèi)星以及臨空平臺等）、地面蜂窩多層子網(wǎng)（包括宏蜂窩、微蜂窩等）以及氣球和無人飛行器的設施，6G將組成多重形態(tài)立體異構(gòu)空天地融合的通信網(wǎng)絡[5，7]。借助于這種網(wǎng)絡架構(gòu)，車聯(lián)網(wǎng)通信將進一步實現(xiàn)包含統(tǒng)一空口傳輸協(xié)議和組網(wǎng)協(xié)議的服務化網(wǎng)絡，滿足車輛在不同部署和多樣化環(huán)境下的全場景、高性能網(wǎng)聯(lián)通信需求，實現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)應用服務的無縫漫游與無感知切換。此外，未來6G C-V2X還可能實現(xiàn)毫米波波段、可見光通信（VLC）以及太赫茲通信下的大規(guī)模多輸入多輸出（MIMO）技術[2]，進而支持海量實時交通數(shù)據(jù)環(huán)境下的全交通場景系統(tǒng)級協(xié)同。這些新技術不僅提高了傳輸性能，還提供了定位、傳感和3D成像能力，為C-V2X引入了豐富的新頻譜資源，進一步滿足自動駕駛的高性能通信需求。

2.3 海量數(shù)據(jù)下的多層級邊緣智能技術

目前，在創(chuàng)建車聯(lián)網(wǎng)先導區(qū)和建設交通強國等政策的推動下，各類車路智能化技術正擴大部署。在未來大規(guī)模部署的環(huán)境下，智能交通系統(tǒng)的局部車路終端每天都將產(chǎn)生吉字節(jié)甚至太字節(jié)級的數(shù)據(jù)，并匯聚形成海量的實時數(shù)據(jù)。受限于成本與空間，自動駕駛汽車等智能車輛難以在本地部署大量資源來處理這些數(shù)據(jù)，而云計算又面臨著通信傳輸延遲高、數(shù)據(jù)處理實時性低等問題。通過將傳統(tǒng)網(wǎng)絡中心的部分計算與存儲資源遷移到靠近車輛與路側(cè)終端的網(wǎng)絡邊緣，邊緣計算技術能夠為各類終端提供低延遲、高實時的計算存儲服務[8-9]。但面對車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的海量數(shù)據(jù)處理需求，現(xiàn)階段的邊緣計算技術仍難以實現(xiàn)異構(gòu)設備間的智能化處理與協(xié)同式服務。

在未來的發(fā)展中，云計算與邊緣計算不是相互競爭而是相互依存的關系[2]。兩者的相輔相成，將形成一種“邊緣-區(qū)域-中心”體系下的多層級服務連續(xù)體。其中，邊緣計算保證了數(shù)據(jù)生成時的預處理、態(tài)勢分析和實時決策，進而在區(qū)域級節(jié)點的協(xié)同下實現(xiàn)異構(gòu)信息的融合與優(yōu)化，最終在云計算支撐下實現(xiàn)跨領域數(shù)據(jù)分析、城市級交通運行態(tài)勢識別和行為預測，滿足不同車聯(lián)網(wǎng)場景的應用需求。此外，6G的人工智能技術將進一步與邊緣計算相整合，形成多層級環(huán)境下的邊緣智能技術，實現(xiàn)邊緣預訓練數(shù)據(jù)處理、分布式人工智能、實時模型訓練以及學習驅(qū)動下的通信管理等[10]，支撐車路動態(tài)分布式的協(xié)同計算服務，助力全天候、全場景的交通控制與自動駕駛部署。

2.4 數(shù)字孿生驅(qū)動的交通決策與管理

技術

利用數(shù)字化手段，數(shù)字孿生技術將物理世界中的獨立真實客體映射到虛擬世界中，形成數(shù)字世界中模擬、重構(gòu)的虛擬實體。這種映射能夠在各類垂直應用場景下，實現(xiàn)智能體在虛實空間的實時互動。在這一環(huán)境下，我們能夠不受時空限制地探索、監(jiān)測控制虛擬世界中的現(xiàn)實狀態(tài)，并通過數(shù)字孿生體的動態(tài)表征來觀察變化或檢測問題，從而在虛擬環(huán)境下動態(tài)模擬真實世界中系統(tǒng)性難題的求解過程。中國交通運輸部在2019年發(fā)布的《數(shù)字交通發(fā)展規(guī)劃綱要》中明確指出：“數(shù)字交通是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的重要領域，是以數(shù)據(jù)為關鍵要素和核心驅(qū)動，促進物理和虛擬空間的交通運輸活動不斷融合、交互作用的現(xiàn)代交通運輸體系。”因此，在發(fā)展理念上，數(shù)字孿生技術與中國的數(shù)字化交通發(fā)展高度吻合。作為智能交通的前沿技術，目前交通系統(tǒng)的數(shù)字孿生實踐，仍聚焦于數(shù)字孿生概念下的交通管理和交通服務，與同步可視決策、全局智能管理的數(shù)字孿生交通系統(tǒng)仍存在著一定的差距。

基于6G系統(tǒng)的實時精確感知、多模態(tài)終端、泛在通用計算、實時預測控制以及多源數(shù)據(jù)融合等特性[7]，數(shù)字孿生驅(qū)動下的智能交通系統(tǒng)將在新一代信息技術、地理信息技術、仿真建模技術與交通運輸?shù)纳疃热诤舷掠瓉硇碌陌l(fā)展，即利用真實城市交通所構(gòu)建的全局映射模型，持續(xù)推動數(shù)字化交通設施、可視化交通運行與智能化交通管理建設。首先，在系統(tǒng)感知層面，車聯(lián)網(wǎng)與自動駕駛的大規(guī)模應用將推動車載和路側(cè)攝像頭、毫米波雷達以及激光雷達等傳感設備的廣泛部署，實現(xiàn)交通系統(tǒng)全域覆蓋的感知體系。同時，在信息傳輸上，6G車聯(lián)網(wǎng)將有能力承載系統(tǒng)級的海量數(shù)據(jù)傳輸與交互，形成網(wǎng)絡化的傳輸體系。進一步地，“邊緣-區(qū)域-中心”的多層級智能計算體系將使能城市級的交通大腦平臺。依托于虛實系統(tǒng)間的實時交互與同步運行，這一平臺將完成復雜模型推演與數(shù)據(jù)分析，持續(xù)優(yōu)化交通運行狀態(tài)，實現(xiàn)孿生數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能化交通決策與控制，助力建成數(shù)字交通新形態(tài)。

2.5 區(qū)塊鏈保障的邊緣可信與協(xié)同技術

在海量交通數(shù)據(jù)下，隨著多層級邊緣智能服務的不斷部署與應用，車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)下的車載和路側(cè)終端設備將自身的復雜計算任務遷移至邊緣側(cè)進行智能處理，以提高任務執(zhí)行效率，降低終端自身的成本，實現(xiàn)敏捷部署與快速應用。但在這種終端與邊緣間或邊緣相互間的底層海量數(shù)據(jù)交互過程中，往往涉及各類用戶的隱私與敏感數(shù)據(jù)，因此系統(tǒng)必須要保障數(shù)據(jù)傳輸與處理的安全可信，促進邊緣及區(qū)域間的高效協(xié)同運行。隨著接入設備需求的不斷增長以及認證流程的日益頻繁，傳統(tǒng)的集中式認證結(jié)構(gòu)面臨著巨大的風險和壓力[2]。

作為一種新興的去中心化安全防護與數(shù)據(jù)共享技術，區(qū)塊鏈技術恰好能夠整合多層級邊緣智能的強大計算能力，建立車聯(lián)網(wǎng)邊緣的內(nèi)生安全保障機制。但區(qū)塊鏈引入的全網(wǎng)共識機制將極大地增加網(wǎng)絡的傳輸開銷。當前的車聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡條件還難以滿足其大規(guī)模部署要求，并限制了技術的應用。面向6G，車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的網(wǎng)絡性能將得到大幅提高，網(wǎng)絡傳輸能力將不再是區(qū)塊鏈技術部署與實施的瓶頸。通過區(qū)塊鏈技術和車聯(lián)網(wǎng)邊緣智能系統(tǒng)的整合，區(qū)塊鏈的安全保障能力將與邊緣環(huán)境下的先進性能相互補充，進一步提高車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的安全性與隱私保護能力，促進區(qū)域資源充分利用，有效防范惡意節(jié)點攻擊，提供安全可信的邊緣協(xié)同服務，從而實現(xiàn)多層級邊緣智能下的安全傳輸、高效認證與共享協(xié)同。

3 結(jié)束語

作為車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中連接車輛、路側(cè)設施、行人以及云平臺的重要橋梁，通信技術在4G時代支撐了C-V2X車聯(lián)網(wǎng)技術的初步應用，并將在5G時代穩(wěn)步推進車聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模應用。6G技術將進一步與人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術融合，形成全域覆蓋下的大規(guī)模場景互聯(lián)，進一步推動通信與汽車、交通等行業(yè)的融合交叉發(fā)展。作為這一多行業(yè)交叉融合下的焦點領域，車聯(lián)網(wǎng)必將在6G的賦能下迅速發(fā)展，持續(xù)推動中國智能交通的創(chuàng)新發(fā)展，助力出行智能化、服務泛在化、管控全局化的新時代智能交通愿景的形成。

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作者簡介

郎平，北京航空航天大學在讀博士研究生；主要研究方向為車聯(lián)網(wǎng)與邊緣計算；已發(fā)表論文3篇。

田大新，北京航空航天大學交通科學與工程學院副院長、教授、博士生導師；主要研究方向為智能交通、車聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算與群體智能；主持國家自然科學基金、國家重點研發(fā)計劃等縱向科研項目10余項；獲“青年長江學者”稱號，獲國家自然科學基金優(yōu)秀青年科學基金資助，獲國家科學技術進步獎二等獎2項；發(fā)表論文110余篇，出版專著4本、譯著1本，獲授權(quán)發(fā)明專利20余項。