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技术|高通李俨：中国会成为C-V2X技术领跑者，智能网联汽车驶向5G时代( 二 )


C-V2X相关的最新成果是在今年7月 ， 高通联合合作伙伴在德国完成了ConVex项目 ， 这是和相关车企、道路建设者、学校共同发起的C-V2X技术验证工作 ， 也是在欧洲最新完成的C-V2X试验情况 ， 向欧洲车企和管理机构充分证明了C-V2X技术的可靠性 。
2019年10月 ， 在中国协议标准的C-V2X“四跨”互联互通应用示范活动中 ， 高通联合30余家汽车产业链领先企业 ， 参与了中国首次“跨芯片模组、跨终端、跨整车、跨安全平台”的C-V2X应用展示 。 在参与此次活动的26家整车厂商和28家终端设备和协议栈厂商中 ， 接近三分之二采用了高通9150 C-V2X芯片组解决方案 ， 充分验证了C-V2X技术的可靠性、成熟性 ， 达到了高通产品技术设计的预期 。
需要注意的是 ， 随着5G的发展 ， C-V2X的技术不断向5G V2X演进 。 至今年7月份 ， 3GPP宣布Rel-16版本冻结 ， 第一次完成了基于5G框架下的5G V2X标准 。
Rel-14LTE V2X与Rel-16 5G V2X
李俨介绍称 ， 在Rel-14版本中 ， LTE V2X对标DSRC ， 重点解决车辆之间的基础状态信息共享 ， 提升车辆的感知能力 ， 同时支持一些基础安全性应用 ， 重点解决安全性问题 。
LTE V2X更多是对基础设施的数字化 ， 提供基础安全性服务 ， 包括把交通信号灯的系统数字化之后变成无线信号播发出来 ， 不仅播发当前的红绿灯信息 ， 还可以播发红绿灯变化的信息 ， 通知来往车辆红绿灯变化情况 。 车辆可以据此优化自身的速度 ， 从而确保交通路段的畅通 。 例如 ， 灯光系统存在着视距遮挡 ， 在马路上如果第一辆车发生急刹 ， 后面的车没有办法及时看到刹车灯信号 ， 可能会造成追尾事故 。 而LTE V2X技术可以把刹车灯的信号数字化 ， 通过无线形式广播出来 ， 300米或者更广的距离内的车辆都可以接收到刹车的信息 ， 提示驾驶员做好准备 ， 减速或者刹车 ， 避免即将发生的追尾事故 ， 以这样的方式提升驾驶人的安全 。
2020年7月份完成基于5G框架下的5G V2X标准后 ， 不少人担心Rel-16标准会替代Rel-14标准 ， 使得Rel-14标准还未进行全面部署就被淘汰 。 实际情况当然并非如此 。
李俨借此次沟通会向业界表达 ， Rel-14 LTE V2X和Rel-16 5G V2X之间是相互补充的关系 ， 而非相互替代 。 如果说Rel-14 LTE V2X的重点是基础安全应用 ， Rel-16 5G V2X则充分利用了5G大带宽、低时延、高可靠性的特性 ， 提升车辆之间的感知能力 ， 进而重点支持自动驾驶技术 。
5GV2X与自动驾驶
不少人已经对自动驾驶有所了解 ， 正如业界对自动驾驶所划分的：在5个等级中 ， 如果依靠单车智能仅能达到L3级别 ， 在特定场景下多维度的数字化能力很难做到L4或者L5的高级自动驾驶和全场景自动驾驶 。 想要做到全场景的自动驾驶 ， 一定需要通过车联网技术增强车辆对道路基础设施信号的感知 ， 包括对道路参与者的感知 。 最重要的是 ， Rel-16版本的5G V2X的技术实现了车和车之间的协同感知、路径规划 ， 从而有效避免事故的发生 。
Rel-14 LTE V2X不能保证信息广播覆盖到的车辆都能接收到信号 ， 因此Rel-16 5G V2X需要大幅提升物理层传输的可靠性 ， 为此引入反馈机制 。 在这一包含传输和应答是机制中 ， 在一定范围内 ， 没有收到信号的车会反馈否定信号 ， 直至通行范围内的所有车辆都收到 ， 但通信范围外的车辆不需要响应 。 因此这是一个基于距离的、在一定区域内的反馈机制 。 这是5G（NR）V2X相对/区别于LTE V2X的一个重要的特征 。 在此通信能力基础上 ， 5G V2X为真正的全自动驾驶场景引入了可靠的感知和协作能力 ， 使得车辆协同更高效 ， 让自动驾驶的车辆行驶速度更高 。
也就是说 ， 在5G助力下 ， 未来车与车之间可以有更多的共享感知和共享路径规划 ， 从而实现更好的自动驾驶 。 5G V2X在锦上添花的同时LTE V2X的基础安全性服务自然不能舍弃 。 从这个角度 ， 更能看出Rel-16 5G V2X是对Rel-14 LTE V2X的补充 。
5G &C-V2X & AI ， 彻底改变未来交通
C-V2X让车辆具备相互协作式感知的重要能力 ， 让每一辆车精确地知道自己的位置 ， 并把自己的位置通过C-V2X技术广播出去 ， 使别的车辆获取自己当前的位置、行驶的指向和速度、加速度等信息 。 车辆之间可以相互感知并参与相互协同 。 当然 ， 车辆的绝对位置还需要基于差分的GNSS卫星导航技术 ， 叠加航迹推演和差分的融合 。 另外 ， 高通还推出视觉增强高精定位（VEPP）技术 ， 利用高精地图中提供的道路基础设施（例如楼宇、桥梁）等具有特征的信息 ， 通过摄像头对这些基础信息进行识别 ， 再对当前基于卫星和航迹推演定位得到的信息进行三角坐标校准 ， 从而进一步提升定位精度 ， 使定位精度达到车道级 ， 以支持自动驾驶和C-V2X的应用 。
基于上述所有能力和骁龙汽车4G/5G平台 ， 高通提供的是一整套参考设计 。 参考设计方案中当然还包括高通擅长的芯片能力 ， 如骁龙2150 。 整套的参考设计 ， 足够完善 ， 方便一级供应商基于参考设计提供前装或者后装的OBU设备 。
提供全套汽车连接技术方案 ， 意味着高通可以加速自动驾驶技术车辆的量产 ， 推动汽车的智能化 ， 使未来交通变得更加安全、更加可靠 。 正如李俨所说 ， 5G和C-V2X技术以及AI的结合 ， 可以彻底改变未来的交通状况 ， 使交通变得更加安全可靠 。 而在5G、C-V2X和AI技术领域 ， 都有高通的身影 。


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