5G+MEC+V2X车联网解决方案白皮书
1. V2X与5G的融合趋势
1.1 我国车联网V2X发展现状
车用无线通信技术（Vehicle to Everything,V2X),是实现车与车（V2V)、车与路（V2I)、车与人（V2P)、车与网（V2N)相连接的新一代信息通信技术。V2X通过将人、车、路、云等交通参与要素有机地联系在一起，构建一个智慧的交通体系。
目前，我国已将车联网产业上升到国家战略高度，产业政策持续利好，城市车联网建设呈现由点到面的趋势，逐步覆盖全国50余个城市。建设内容主要包括“仿真实验+封闭测试场+半开放道路+开放道路”四级架构。建设路径一般是“小规模试点示范-规模试点示范-局部区域全覆盖-全城覆盖”四个阶段。
我国车联网产业化进程逐步加快，围绕C-V2X形成包括通信芯片、通信模组、终端设备、整车制造、运营服务、测试认证、高精度定位及地图服务等较为完整的产业链生态。为推进C-V2X产业尽快落地，国务院、工业和信息化部、交通运输部、发改委等国家有关单位积极与地方政府合作，在全国各地先后支持建设16个智能网联汽车测试示范区；工信部积极推动国家级车联网先导区建设，已经批复支持无锡、天津、长沙、重庆建立国家级先导区（还有多处积极申报中）,为后续大规模产业化及商业化奠定了基础。
C-V2X应用可以分近期和中远期两大阶段。
近期通过车车协同、车路协同实现辅助驾驶，提高驾驶安全，提升交通效率；以及特定场景中低速无人驾驶，提高生产效率，降低成本。
中长期将结合人工智能、大数据等新技术，融合雷达、视频感知等技术，通过车联网实现从单车智能到网联智能，最终实现完全自动驾驶。
当前车联网中车路协同主流技术方案为通过有线网络将路侧感知设备数据收集，利用路侧部署的工控机对路侧感知的数据进行处理。通常情况下，单路口视设备部署点位需要部署1至4台路侧工控机。再通过4G网络将工控机处理后的结构化数据回传至后端融合处理，数据回传频率视数据类型通常为几次至几十次每秒。云控中心则位于核心网后端的互联网中，各设备部署点位数据分别通过公网回传至云控中心。
现有的有线部署方案不够灵活，而4G无线方案时延偏大也影响使用的实时性，因此亚需新的无线通信技术来进行升级支撑。
1.2 5G网络特点和中国发展现状
1.2.1 5G网络特性
根据IMT-2020中的规划，新一代的通信技术需要满足以下三大使用场景，包括：
eMBB即为“增强移动宽带”，指对移动网络速度有更高要求，并且有广覆盖移动性保证的场景，包括高速下载、AR、VR、高清视频等业务类型。通过直接推动移动网络的吞吐量能力，满足上述以及未来出现业务类型对移动网络速度需求，提升客户的直观体验。
URLLC即为“高可靠低时延连接”，针对连接时延要达到1ms级别，并且支持高速移动（500KM/H)情况下的高可靠性（99.999%)的应用场景。主要的应用场景包括自动驾驶、工业控制、远程医疗等，可以大幅提供相关行业的自动化、智能化水平，推动企业的跨越式发展。
mMTC即为“海量物联”，针对数据速率较低且时延不敏感，但存在海量连接的应用场景。在该场景下，终端可以做到更低的功耗、更小的体积、高长的工作寿命，因此可以在智慧城市、智慧家居、环境监控等各种垂直行业中广泛应用，从而最终做到万物互联。
eMBB、URLLC以及mMTC这三类使用场景中各关键特性的重要程度不同。下图通过使用“高”、“中”、“低”三步指示刻度进行说明。
在eMBB场景中，用户体验数据速率、区域通信能力、峰值数据速率、移动性、效和频谱效率都具有较高的重要性，但是移动性和用户体验数据速率并非同时在所有场景中重要。
在uRLLC场景中，为满足安全应用要求，低延迟系最为重要的特性。在一些高移动性场景（如车联网）中需要这一特性，但这种场景中高数据速率等特性的重要性则相对较低。
在mMTC场景中，高连接密度网络中设备偶尔传输、传输比特率低、移动性低或没有移动性，具有较长运行寿命的低价设备在该场景中则非常重要。
5G技术以IMT-2020确定的八项指标要求为设计依据，充分挖掘各项通信技术和I网络技术，可以完全适配三种应用场景的需求。
1.2.2 5G网络架构
5G方案仍然采用核心网和接入网相结合的方案，其中5G核心网通过技术革新，实现核心网控制功能与转发功能的进一步分离，由此，给5G网络带来更大的灵活性和田人高的效率。接口作为5G核心网控制面与转发面的N4接口完全开放，成为实现控制面与转发面分离的关键一步。
N4接口开放对5G赋能行业应用会带来诸多好处：一方面，用户可以向运营商定制四已需要的网络能力，这对垂直行业应用非常重要；另一方面，可以支撑5G走向分布式网络，与云计算、边缘计算的架构进一步契合，使5G+云+AI的设计得到网络底层技术的支持。
5G网络的另一个技术革新，是基于SDN和VNF实现了网络切片技术，通过网络切片在一个独立的物理网络上切分出多个逻辑网络，从而避免了为每一个服务建设一个专用的物理网络，大大节省了部署成本，同时也可以满足各个行业用户的定制化需习
在2020年，中国的5G建设直接走进了独立组网的阶段，到年底，中国新增5G基站58万座，累计达到了71.8万个，5G的连接数超过了2亿，居全球首位。工信部已宣布在2021年中国将再新建60万个5G基站。5G网络的大规模部署，为推进基于5G网络的多种业务类型提供了有利的技术支撑。
1.3 V2X与5G网络融合趋势
C-V2X是当前主流的车用无线通信V2X技术，其中C是指蜂窝（Cellular),它基于3G/4G/5G等蜂窝网通信技术演进形成的车用无线通信技术，包含了两种通信接口片一种是车、人、路之间的短距离直接通信接口（PC5),另一种是终端和基站之间的通信接口（Uu),可实现长距离和更大范围的可靠通信。
当前在V2V、V2I等场景下PC5接口应用的场景比较广泛，而在V2N、I2N等场景下Uu接口的应用则的更加广泛。当前业内生态下LTE-V是非常成熟的PC5接口方案，而随着5G网络的大量部署，5GUu口在时延、带宽、网络架构等多个方面显示了非常大的技术优势，因此将V2X和5G进行深度融合将会成为车联网的主流技术架构。
2. 5G+MEC+V2X车联网人车路网云解决方案
2.1 方案架构
人-车-路-网-云方案基于5G SA全新的网络架构，采用支持SA的5GUu+PC5的双连接路侧设备（5GRSU)和车载设备（5G0BU),在5G基站侧的5G边缘云平台部署V2XServer,充分发挥5G的Uu接口的大带宽和低时延网络特点，将路侧数据和车端数据通过UPF分流回传到MEC的V2X Server进行高性能的融合运算、决策，并将结果反馈合5GRSU和5G0BU,随后利用PC5接口将消息广播给周围的车联网终端，实现V2X通信，满足ITS要求的场景用例。一个MEC节点批量处理多个路口的5GRSU和5GOBU侧摄像头、雷达、信号灯等数据，通过融合感知AI算法提高了数据运算效率与数据融合度，形成以5G网络为基础的人-车-路-网-云的整体解决方案。
如上图，人-车-路-网-云的系统架构，其主要有如下几个部分组成：
1)人/车：驾驶员或智能网联车辆结合车机/0BU通过PC5及5G网络与车、路、件缘云实现通信，来获取路侧和其他车辆的信息，并使用边缘云的计算能力实现车辆数据与路端数据融合处理。
2)路侧：RSU通过PC5接口与车辆实现车路通信，并通过5G接口将路侧的摄像头、激光雷达、毫米波雷达、信号灯、传感器的数据回传至边缘云进行融合感知决策处理，并将结果反馈至路侧设备实现设备控制。
3)5G边缘云：包括5GSA的网络，通过UPF分流至车联网的MEC平台，该平台主要提供对路侧和车侧设备的接入和管理能力，提供远程的实时计算、信息获等能力，是一种网络的池化计算服务。其通常部署于接入机房，实现网络数据不出网络的近实时计算。车联网MEC节点包括硬件、平台和应用3个层级，此构建了车联网场景深度定制的MEC边缘云。
其中MEC平台底层硬件可以使用联想各种边缘侧服务器和FPGA/GPU加速卡设备，提供算力支撑，在IaaS层则使用电信级的Kubernetes Cloud Native平台，此外在Iaas层之上是PaaS和MEP平台以及MEPM平台。这些模块构成了兼具灵活性、实时性、扩展型的车联网应用平台底座。
在MEC平台中的车联网的应用则如下，共包含了5个大的部分，包括3个层级和22个基础服务，包括高性能的安全防护以及实时性极高的服务调度，通过链路管理模块与车端和路侧设备链接，并支持与第三方V2X系统进行互联互通。
4)中心云：主要是路网运营中心，用于与多个边缘云以及外部系统对接的大型应用和数据管理系统，提供非实时类的管理、分析和决策功能，一般包括如下几个部分：
- 接口：MEC GW、云控API、API GW分别与边缘云、云控中心等第三方系统等接口。
- 通用逻辑：主要是通用数据的处理不服，包括数据的存储、分析、安全冲突检测以及决策系统，包括上层服务的管理，确保服务可以被授权的使用。
- 业务服务：根据用户场景可以持续扩展的业务服务，其可以充分调用和处理来自通用逻辑和接口，以实现相关业务逻辑。
通过中心云与边缘云边协同，可以基于不同的区域不同的边缘云，来为不同的用户下发不同的配置和控制策略，也可以使得边缘云上报不同的结构化数据，通过云边配合将数据的复杂处理、分析和策略控制交给性能更强的中心云，而将实时性要求高的计算和服务交给边缘云去执行，实现云边协同来为整个车路提供算力和数据服务。
2.2 方案优势和价值
2.2.1 方案优势
4G+V2X方案中，采用工控机和云控中心作为核心算力，V2X和4G则做为网络的传输方案。而在5G+MEC+V2X方案中，则采用MEC作为核心算力，V2X和5G作为网络传输方案。5G方案相比于4G方案在时延、安全性、扩展性、可靠性、经济性等各个方面均占据优势。
(一）时延
时延包括网络延时和系统处理时延的总和，其中5G的端到端的网络时延在10ms左右，MEC在大部分应用的计算时延在40ms左右，复杂应用会在70ms左右，系统的整体时延则在100ms以内。
(二）安全性
5G空口不以明文传输任何用户永久标识，且对用户进行二次鉴权，使用安全锚点技术识别“伪基站”并拒绝接入，核心网UPF本地分流实现网络隔离提升5G专网车联网应用安全防护等级。
(三）扩展性
5G边缘云内含感知融合分析平台对计算资源动态管理，且可在线性扩容，支持单路口、多路口以及区域协同类应用，并能对全域下的目标全程跟踪、记录及分析，此构建全域、全程、全息的数字李生智能交通管理。
(四）可靠性
MEC方案在硬件、平台、软件等多个层级实现1+N级的冷热备份，实现数据和计算的高可靠。
(五）经济性
5G方案采用全空口方案实现路口改造施工方便快捷，路侧减少工控机，降低设备费用，此外5G网络采用专网模式而非流量计费模式，可以极大降低系统整体建设和运维费用。
2.2.2.应用价值
5G+MEC+V2X车联网方案在技术先进性和经济效益等多个方面都体现了较大的优势为车联网基础设施的建设提供示范模板，也为当前各地先导区、示范区、示范路的建设提供了参考。5G+MEC+V2X车联网方案可以加快车联网的商用落地的进度，不仅充分利用了电运营商覆盖全国的5G网络，为5G垂直行业应用提供良好的示范，也为后期的全国一张网打好了基础，社会效益和经济效益俱佳。
2.3.路侧设备典型部署方案
车联网车路协同系统路侧感知设备包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备其利用5G RSU/CPE进行数据收集并通过5G网络回传。为避免发生信号干扰，通常一个点位部署1台5GRSU,实现路口区域的PC5通信，其余杆件设备及信号机则通过5GCPE代替实现5G回传功能。
(一）十字路口典型部署方案
在十字路口，为了实现对于四个方向的目标对象的全要素感知，通常部署4套套车路协同感知设备。根据实际情况，选取雷达和摄像头，面对来车方向安装。典型场景设备清单如下：
(二）丁字路口典型部署方案
在大型丁字路口，为了实现对于三个方向的目标对象的全要素感知，需要部署至少3套车路协同感知设备。根据实际情况，选取3组雷达和摄像头等设备，面对来车方向安装。在如上图所示的丁字路口场景，对于南北两个方向的目标，在道路北侧部署一套感知设备即可。
典型设备清单如下：
(三）直行路段典型部署方案
在直行路段，实现对于两个方向的目标对象的全要素感知，需要部署至少2套车路协同感知设备。根据实际情况，选取2组雷达和摄像头等设备，面对来车方向安装。在如上图所示的直行场景，对于南北两个方向的目标，在道路北侧部署一套感知设备即可。
典型设备清单如下：
2.4 方案支持应用
2.4.1 面向终端消费者类应用
2.4.2 面向企业类应用
(一）应急管理平台对接
应急管理平台与车联网云控平台对接系统框图如下图图所示：
通过车联网云控平台与政府应急管理中心及商业救援平台对接，在车联网云控平台中对紧急事件进行分类，部分事件对接政府应急管理中心，如山体滑坡，部分事件则上报至商业救援平台，如交通事故。实现应急管理部门或商业救援平台即时发现路侧重大交通事故或其它紧急情况，并了解现场详细情况，及时且有针对性的执行应响应，减小因事故带来的人生财产损失。
(二）高精地图采集
高精度地图平台与车联网云控平台对接系统如下图所示：
车路协同感知设备部署于路侧，对路况进行不间断感知，并通过车联网云控平台对路况进行分析。高精度地图平台通过与车联网云控平台对接，实时获取分析结果，如道路拥挤度、道路事故、动态的但实时性要求相对不高的危险信息，及时推送更丰富的路况信息，为车主提供更准确的信息服务及出行建议。可实现高精度地图的实时动态更新，使驾驶员可获取实时准确的高精度地图信息。
(三）商业保险平台对接
商业保障平台与车联网云控平台对接系统如下图所示：
通过车联网云控平台与商业保险平台的对接，向商业保险平台传递交通统计信息，如事故发生率、平均车流密度、某类型车辆数量统计，有助于商业保险行业调整业我模型、精准销售，同时提升保险处理响应效率。
2.4.3 面向政府类应用
3. 车联网商用路径分析
3.1 车联网成长性分析
(一）行业成长类比
工信部发布的《2019年通信业统计公报》中，对中国通信行业的整体表现进行总结。可以看出4G终端用户的成长或者业务收益周期，是滞后于大规模网络建设的周其2015年是4G基站建设的高峰期，2019年迎来客户和流量使用的高峰期，总滞后时间是4年。
目前，我国物联网已初步形成了完整的产业体系，具备了一定的技术、产业和应用基础，但全球物联网应用仍处于发展初期，物联网在行业领域的应用正逐步广泛深入在公共市场的应用开始显现，M2M(机器与机器通信）、车联网、智能电网是近两年全球发展较快的重点应用领域。
(二）汽车行业发展趋势
汽车行业发展至今已有百年时间，经历一次次变革，每次变革都是为了满足消费者不断变化、升级的需求。汽车逐步从“配备电子功能的机械产品”向“配备机械功能的电子产品”转变，成为大型的移动智能互联终端，而这些都依托于汽车的智能化和网联化的能力。
随着全球汽车保有量的提升，交通安全、环境污染、能源供给等重大问题日益明显，全球都在发展更加安全、高效、绿色出行的智能网联汽车，其作为新型城市智能交通的组成部分，在配合道路将会构建一种新的综合运输系统。汽车的智能化和网联化趋势明显。
(三）路的智能化发展趋势
随着城市化的进展和汽车的普及，交通拥挤加剧通行效率低下，交通事故频发，安全措施差，交通通行环境恶化功能单一，交通问题已成为困扰国家的社会问题。
无论是城市道路还是高速公路，目前信息基础设施简单单一，只有测速、红绿灯、摄像头等简单功能，而且各个子系统之间相互隔离，且整个系统的建设更多是基于管理的角度，而不是服务于交通通行的角度去设计。新型的智能交通系统是解决交通问题的有效途径，其基本特征为信息化，其核心技术为智能化和网联化，其首先就要解决道路的智能化和信息化。通过路的网联化实现整个交通系统的信息化，而交通信息化是智能化的基础。而新型智能交通系统需要综合解决道路管理、交通安全、交通效率、交通信息化和智能化的问题，并为日益智能网联车提供基础的运行环境。因此整个道路系统的智能化要先行。
(四）车联网产业链分析
目前，车联网产业链主要涉及到车端、路侧、以及车路协同等多个横向方面，也涉及到从底层芯片到上层应用的多个层次。整个产业涉及到了ICT行业的方方面面，深度和广度远超出当今的智能手机行业。
整体涉及芯片及模组厂商、通信运营商、通信设备商、整车厂商等多个参与方，各产业链环节基于C-V2X的产品研发持续推进，部分环节已经基本成熟（如核心芯片/模组和终端产品的研发）。
测试验证方面，从2018年“三跨”、到2019年“四跨”、到2020年“新四跨”暨大规模，从20余家参与单位到100余家参与单位，汇集了产业链上下游企业，共同搭建技术验证平台，面向C-V2X的产业化开展创新技术和标准的验证，“四跨”已为单车智能+网联化跨产业协同创新提供了绝好的测试验证平台，形成了很强的行业影响力。
“新四跨”通过跨产业、大规模的测试示范，进一步促进C-V2X产业相关整车、模组、终端、安全、地图、定位等企业的协同和跨界融合产业生态体系的构建；开展了高精度地图和定位应用、规模化运行、CA平台、云控平台、信息安全等技术的探索与验证，加快推动C-V2X技术完善，加速规模化商用步伐；采用包含接入层、网络层、消息层、安全层全系中国C-V2X标准协议，进一步推动标准的完善；促进了车联网产业的国际合作，展现中国C-V2X发展理念与中国方案智能网联汽车技术路径，推动全球形成产业共识；通过向普通消费者开放体验，提高汽车网联化的用户接受度和认可度，促进商业化推广。
(五）车联网发展态势分析
2018年至2020年，中国政府主导发布了多项政策，推动车联网产业的发展。仅2020年政府便发布了《智能汽车创新发展战略》、《关于推动5G加快发展的通知》、《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》等7个指导性文件。截止目前，全国规划的网联的高速公路预计有24条，全国规划的网联的示范区预计有50个左右。
根据国金证券研究报告分析：
(1)车联网是5G下技术最成熟、空间最广阔、产业配套最齐全的应用场景之一，政策层面，车联网产业发展由国家意志推动，战略、技术路径和体系建设三个层面的政策频出；技术层面，车联网关键通信技术C-V2X日渐成熟，从标准化到研发产业化再到应用示范各环节均取得积极进展；产业层面，科技巨头、整车厂以及云厂商三大主导力量深度布局，汽车网联化及车路协同成当前焦点，产业加速走向规模落地。
(2)中长期看，车路协同投资占车联网总规模的40%以上，核心价值凸显。据测算，车联网建设前期（2020-2025)主要车路协同硬件设备年市场空间达500亿元以上，其中：1)通信芯片模组有望最先放量，ABI Research预测到2023年全球车联网蜂窝通信模组出货量将达1.5亿片；2)车载单元领域，判断前装集成是大趋势，测算2025年前装C-V2X车载终端市场规模达196亿元；3)路侧单元领域，预计前期以覆盖高速公路和城市交叉路口为主，测算年投放规模约118亿元；4)网络及计算设备领域，测算基站投放总量约58亿元，边缘计算服务器年投放规模约220亿元。
3.2.车联网投入收益分析
车、路、网、云的相关成本划分为硬件设施、云基础设施、施工和运营等4个大类。1)硬件设施：包括路侧传感器设备、RSU/OBU终端设备等通信单元、路侧感知设备等；2)云基础设施：运算服务器、存储服务器、V2X融合运算平台、车联网云控平台、车联网应用服务；3)施工：车联网设备安装施工，包括路侧设备安装施工、车端设备改造；4)运营：设备日常运营维护。
经过初步测算，在建设前期相关硬件成本会高居不下，其次是云基础设施成本，施工和土建费用会随着项目推进逐步降低，而运营的费用会随着网络的建成成为第二大的投入支出。相关投入预计会在2年后会有较大的改变。
相关的收益分析见下表：
3.3.车联网后续发展预测
回顾过去，每个新兴产业均经历一段漫长的发展过程。我们认为车联网产业预计会经历三个阶段：基础奠定期，协同发展期，产业培育期。
(一）基础奠定期
基础奠定期建议由政府牵引车联网先导规划、建设与投入，扶持产业发展，尤其是在初期政府具有先天优势，主要体现在：
1)协调优势，在建设过程中，需要交管、工信、交通、城管等多个部门配合，一的企业难以协调众多部门，且容易造成重复建设，因此需要政府统一牵头；
2)规范优势，在建设运营过程中，可以逐步形成各种技术规范，来指引产业链康有序发展，形成开放的产业生态链；
3)资本优势，政府可以通过基础设施投资确保前期稳定的资金投入，实现车联网规模建设和持续完善；
4)运营优势，在推动前期的商业应用时，有政府信用担保，行业客户和个人用户更有意愿使用。
(二）协同发展期
在协同发展期，应用逐渐丰富，数据逐步积累，将会孕育出新的商业模式。协同展期的到来意味着车联网技术方案与产业生态渐趋成熟，商业模式也渐趋明晰，其与基础奠定期的分界点是投入产出的交叉拐点，对车联网产业至关重要。
(三）产业培育期
进入产业培育期，数据和应用得到极大丰富，个人消费者为主体的参与权重极大增加，面向toC的企业及应用将会大量涌现，商业模式逐渐成熟，车联网产业将进入良性发展阶段。
3.4 车联网商业模式
在人-车-路-网-云的整体解决方案中，路侧和车端大量的实时信息经过边缘云的融合感知形成结构化数据，边缘云通过北向接口存储到路网运营中心。
这些结构化的数据便于存放和提取分析，对交通态势进行画像。同时数据经过转存、分析、清洗等处理后，可开放给公众、政府和商业公司，来挖掘出更大的商业价值。因此未来车联网运营方的核心竞争力是运营的核心数据，通过数据的二次或者多次利用，实现价值升级。
4.车联网行业展望
城市道路与高速公路连接城市内部与城市之间，其智慧化的车联网建设可促进智城市的发展，不仅为交通运输提供更为高效的物理通道，也同时形成道路交通的数带通道。在建设初期，以提供信息服务、安全保障、效率提升以及自动驾驶等应用服务的车联网技术，将极大地提升交通行业的智慧程度，促进城市智慧化建设，进而推动全会经济发展。随着5G+MEC+V2X方案在城市道路的覆盖逐步扩大，边缘云计算平台利用其平台的开放、数据汇聚、覆盖等优势，可以随着道路部署到城市的各个角落，为智慧城市的相关应用提供连接和算力，为城市数字经济发展提供出更大的帮助。
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