实现智能驾驶，边缘计算成必需

【CEDA导读】随着智能驾驶的发展，越来越多的计算机应用开始用到车辆环境中。这就对车辆提出了一个新的挑战，即怎样满足这些应用的计算需求。百度正在测试中的无人驾驶汽车阿波罗，其后备厢中装载了价值近百万元的计算机系统进行存储和运算，用来分析车辆周边人、车、道路与环境。但智能驾驶、无人驾驶要走向商用、民用，成本必须降低，因此对智能驾驶、无人驾驶来说，边缘计算将是必需。不仅降低成本，在车车、车路信息的处理能力上也会大幅提升。

汽车新势力是智能网联

据公安部交管局2017年7月发布的汽车统计数据表明，截至2017年6月底，中国机动车保有量达3.04亿辆，其中汽车2.05亿辆，成为继美国之后的第二大汽车大国。另据英国SBD公司预测，未来3年，中国每年将至少售出3000万辆汽车，到2020年，中国的汽车保有量将达到3亿辆左右。

为了提高驾乘体验，车辆制造出现了一股新势力。据不完全统计，新兴造车企业已经突破60家，并且数字还在不断增长，2016年还是“PPT造车”，2017年10月12日，小鹏IDENTY X推出；2017年12月11日，威马EX5推出；2017年12月16日蔚来ES8推出。2018年新品也陆续上市。这些车以智能化、联网化为卖点。

另一方面，从政策来看，“联网”成为刚需。建设车辆信息化管理平台是中央和省级公车改革的明确要求；建立与国家平台对接的新能源车监控平台是工信部的强制要求。

继6月15日工信部与国家标准委于联合印发《国家车联网产业标准体系建设指南》，规划到 2025 年中国形成能够支撑高级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系后，6月27日工信部无线电管理局又对车联网直连通信使用5905-5925MHz频段，向社会公示征求意见。这些举措的出台对于推动C-V2X（蜂窝车联网）的应用又向前迈出了一大步。

研究表明，先进驾驶辅助（ADAS）、车-车/车-路协同（V2X）、高度自动驾驶等车辆智能化、网联化技术，可减少汽车交通安全事故50%～80%，提升交通通行效率10%以上，同时极大的提高驾驶舒适性，车联网技术是解决上述社会问题的关键技术手段，V2X是车联网技术最主要部分。

V2X是Vehicle to X的意思，X代表基础设施、车辆、人、路等。V2X主要用于提高道路安全性和改善交通管理的无线技术，是智能交通系统（ITS）的关键技术，能够实现车与车之间、车与路边设施、车与互联网之间的相互通信，从而获得实时路况、道路信息、行人信息等一系列交通信息，提高驾驶安全性、减少拥堵、提高交通效率。V2X是自动驾驶必要技术和智慧交通的重要一环，主要实现方式是通过装载在车上的通信设备与车、与道路设施、与人、与网络进行实时的数据通信交互，将周围信息实时汇聚到信息终端，为道路出行提供智能决策依据，基于该技术可以为自动驾驶、智能交通和下一代车联网提供低成本、易部署的支撑和基础平台。

路边设施能力进化

车载移动网络能够有效缓解移动数据对现有网络造成的巨大压力，该网络主要有2种通信方式：车与车之间的通信和车与路边单元间的通信。路边通信单元(road side units，RSU)是车联网中部署在路边进行辅助通信的设施，它与骨干网直接相连，并且可以与车辆进行无线通信。

今年MWCS期间，华为无线LTE产品线总裁兼中国智能交通产业联盟副理事长熊伟发布了全球首款支持Uu+PC5并发的RSU（Road Side Unit）产品，这是华为在C-V2X车联网领域推出的首个商用产品。

路边通信单元是车联网中部署在路边进行辅助通信的设施，它与骨干网直接相连，并且可以与车辆进行无线通信。相比车载通信设备，RSU具有更好的通信能力、覆盖范围和传输速度，而且可以同时与多辆车辆进行通信。

此外，RSU还有较大的存储空间，可以存储信息，提高通信概率。因此，通过在道路交通系统中部署相关的RSU，一方面能有效地解决现有车载的互联网接入问题，另一方面，也能极大地增加车载之间的通信机会，通过RSU缓存消息，实现车与车之间消息的高效传递。

华为的RSU有几个亮点，比如率先支持Uu及PC5接口通信加密，使得通信更安全更有保证；采用有线、无线接入方式，灵活连接信号机等道路设施，方便工程部署；支持GPS和我国的北斗定位系统；PC5时延小于20ms，支持5.9GHz 频段的20MHz带宽，这也是全球绝大多数国家采用的ITS（智慧交通系统）频段。

目前RSU是基于LTE-V的标准生产，但其向5G的后向兼容也在做。日前，5G汽车联盟、宝马、福特和标致雪铁龙联合高通完成欧洲首个跨多汽车制造商车型的蜂窝车联网直接通信现场演示。该演示还在现场展示了轿车、摩托车和路侧基础设施间的C-V2X直接通信技术。
。C-V2X利用实时直接通信在智能交通系统（ITS）频谱上运行，无需蜂窝网络覆盖，并已为支持业界最早于2020年启动部署做好了商用准备。

移动边缘计算在测试中

传统的云计算在车联网环境下，时间延迟明显而且连接不稳定，这会极大降低对车联网的体验。例如，通过车辆平视显示，增强现实（AR）能够提供有帮助的信息与警示，或者提供更好的视野，AR需要较高的计算需求，这往往超出了单个车辆的计算需求；例如，车联网中语音识别、自然语言处理的要求会越来越多，有很好的应用前景，可以在辅助驾驶中发挥作用，这也需要密集的计算能力。因此，靠近车辆的移动通信设备，如基站、路边单元等设备进行优化，就可以实现车联网的边缘计算。

中国移动政企分公司总经理、中移智行网络科技有限公司董事长戴忠说：“中国移动的信号已经覆盖了中国12万公里的高速，在高速路及铁路沿线，4G覆盖率达到95.7%，2G覆盖率达到99.4%。”

中国联通一位参与智能网联试验的研究人员告诉记者：“我们沿测试路线，将路边基站进行改造，目前，大约每三个基站形成一个边缘计算的节点，实现车与路边的通信，未来随着需求，边缘计算的节点甚至可以做到每个基站一个节点。时延更低、带宽更大。”

赛迪顾问软件与信息服务业研究中心高级分析师许祥祥告诉记者，不同于云计算，边缘计算利用终端侧（移动手机、智能音箱等）、边缘设备（网关、路由器、基站）中的处理能力，在数据源头处完成数据加密、本地数据交互甚至决策。就整个网络而言，不同地点的用户请求优先在本地进行处理，边缘计算架构是分布式的。

相较集中式架构，有优点如下：有效应对时延敏感业务：本地完成决策，避免网络传输时延；降低网络拥塞：本地进行决策和数据压缩，降低网络传输数据量；提升数据传输安全性：本地数据加密，提升数据传输的安全性；提升应用可靠性：在网络发生故障时，仍可保证基本功能的可用。

专家认为，云计算与边缘计算的主要区别就是资源“虚拟化”的能力不同。在车联网中实现边缘云、边缘计算，要考虑几个方面：一是如何实现计算资源共享；二是要考虑移动特点，降低车辆与路边设备频繁信息交互的不稳定性；三是降低移动边缘计算带来的设备前端与后端的功耗；四是要尽量减少基础设施的部署费用。

来源：中国电子报、电子信息产业网

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