2019年5G时代车路协同创新应用白皮书
道路如同城市的血管，血管的通畅程度与城市活力息息相关。但在城市规模越来越大、人口数量不断增长、交通拥堵程度加剧的当下，仅靠加快道路建设等方式来构建便捷高效的交通体系，已经变得越来越困难。5G时代，作为城市和车辆的连接点，道路也成为通信网络、云计算、智能传感器融合创新的交汇点，如何利用新的技术来提升城市智能化水平，增强城市路网与车辆的协同效率和安全性，从而降低城市拥堵、改善出行体验，成为技术改变生活的新机遇和挑战。
车路协同是将道路、车辆以及技术进行有效融合，通过先进的无线通信和互联网技术，实现车与车、车与路、车与人、车与网络的实时数据交互，帮助乘客和车辆选择更好的出行路径，改善道路规划、建设和管理，提升交通效率。
我们希望连接人与人、人与物以及人和服务，让万物互联成为产业互联网的基础。微信已经成为中国首个拥有10亿级用户的互联网产品，如果连接人和物、人与服务，那么节点规模将会增长到几百亿，甚至几千亿的量级。而5G则顺应了万物互联这样的一个趋势，它还具有大带宽、低时延、高可靠等特性。我们可以把5G网络看作一把钥匙，它能够帮我们解锁原先难以数字化的现实场景，让数字技术以更小的颗粒度重塑现实世界。
目前，腾讯正在与电信运营商、交通部门合作，推出车路协同的整体解决方案。这能够有效地解决4G时代难以实现的“毫秒级低时延”，以及高精定位等问题，将大幅提升车辆的运行效率和安全性。我们希望通过《5G车路协同创新应用白皮书》的发布，从行业发展的角度，全面阐述车路协同发展理念和整体解决方案，为我国智慧交通的建设贡献一份力量。腾讯希望未来能与更多合作伙伴一起，共建5G时代车路协同创新应用新生态。
车路协同发展现状
近年来，车路协同已经成为全球关注的焦点。各个国家通过战略、规划、标准等多个层面进行布局，积极抢占本轮产业发展的制高点。美国、欧盟、日本等国都制定了相应的规划，并提出了有针对性的发展路径。我国在“十二五”期间启动了“智能车路协同关键技术研究”，有效地推动了我国智能车路协同技术的迅速发展，标志着我国车路协同技术取得新的突破。
时至今日，车路协同技术已经有了长足进步，随着5G的到来，5G+人工智能、5G+移动边缘计算等技术融合方案，将能够更好的感知环境的变化，充分实现人、车、路的有效协同，实现整个道路和城市的数字化、智能化水平。
(一) 全球各国加快制定车路协同政策措施
美国以企业为主体、政府搭平台，通过市场力量发展车路协同相关技术发展。2010年提出的“智能交通战略研究计划”，2018年发布《准备迎接未来交通：自动驾驶汽车 3.0》，推动自动驾驶技术与地面交通系统多种运输模式的安全融合。美国加州放开道路测试，允许开展试点项目逐步推进自动驾驶的商业化进程。
欧盟重视顶层设计和新技术研发，在关键领域通过大量资金引导产业发展。2006年提出的CVIS（Cooperation Vehicle Infrastructure Systems）车路协同技术，2018 年公布自动驾驶推进时间表，各国大力推动道路测试；欧盟运输总司出台 Delegated Act法案征求意见稿，意图在欧洲推进合作式智能交通运输系统的部署。
日本政府关注主要产业发展，大力推动新技术应用，重点聚焦在智能交通与自动驾驶领域。日本在2005 年提出SmartWay，2017年6月发布《远程自动驾驶系统道路测试许可处理基准》，将远程监控定位为远程存在、承担道路交通法规规定责任的驾驶人，允许自动驾驶车辆在驾驶位无人的状态下进行上路测试。
近年来，我国在汽车制造、通信与信息以及道路基础设施建设等方面均取得了长足的进步。2017年国务院发布《“十三五”现代综合交通运输体系发展规划》，2018年发布《关于加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点的通知》、《车联网（智能网联汽车）直连通信使用5905-5925MHz频段管理规定（暂行）》，规划20MHz带宽的专用频率资源用于LTE-V2X直连通信技术。根据国家发改委发布《智能汽车创新发展战略》征求意见，到2020年智能汽车新车占比达到50%，大城市、高速公路的车用无线通信网络(LTE-V2X)覆盖率达到90%，到2025年，新一代车用无线通信网络(5G-V2X)基本满足智能汽车发展需要等相关要求。
(二) 车路协同面临的机遇和挑战
车路协同为智慧交通注入了新的活力，想象一下诸多科幻电影里的场景：人们随手召唤一辆无人驾驶交通工具，就可以在没有任何拥堵的情况下抵达目的地3。因此，车路协同作为一种新的智能技术解决方案，将有效解决城市的运行效率和拥堵问题，并为人车建立高效的安全保障。
一方面车路协同成为智慧城市建设新的切入点。当前我国智慧城市建设步伐加快，随着高清智能摄像头和城市物联网智能传感器的快速普及，城市道路的信息化、数字化加速到来，随着车路协同体系的逐步完善，道路交通数据收集与分析、实时交通路况监测与预警、交通信号配时调整与优化等方面的能力大幅提高。另一方面车路协同推动自动驾驶快速落地。自动驾驶技术主要集中于计算机视觉领域，涉及到多方面识别技术。就技术解决能力来看，车路协同可以有效处理道路、物体、行人等标识信息，是无人驾驶车辆上路的最重要安全保障和不可或缺的条件。
车路协同的大规模应用和推广已经成为现代道路交通发展的必然选择，虽然这样的场景很美好，但从行业发展的角度来看，目前车路协同还处于初级阶段，仍面临一系列基础研究的问题需要解决。
- 车路协同产业协调难度大
当前，车辆及道路信息化、智能化水平较低，给车路协同带来较大挑战。一是车载 V2X终端渗透率不足，当前车载 V2X 终端处于发展初期，整体渗透率较低，制约了相关业务快速普及。路侧基站覆盖范围不足 200米，为后期大规模铺设造成过高成本。二是当前我国道路发展较快，但属地化管理对信息整合提出较高要求，由于设备厂家不同，运营方不同，导致道路信息“碎片化”严重，缺少统一的标准。三是道路信息分发缺少统一 C 端入口，路侧感知能力难向C端广域推送，用户获得一致性的体验难度较大。 - 出行服务体验亟待提升
随着信息技术的普及，车辆出行服务不断改善，路况导航、车载娱乐内容更加丰富普及，但在车辆驾驶和乘客出行场景中，仍有需要提高的领域。一是当前车载导航路况信息主要依赖后台数据，只能支持分钟级更新，难以对路况做到实时导航，行车效率较低。二是缺少精细化出行服务，车辆驾乘应用场景丰富，包括泊车导航，交通灯提示，车道级路况提示等已经成为用户新的需求点。三是乘客在出行场景下期待优质内容体验，尤其是自动驾驶等技术的应用，让乘客逐步释放双手，对视频、游戏及音乐等高质量内容体验需求不断攀升。 - 自动驾驶商用需要更高效的测试
按照产业普遍观点，自动驾驶企业需要100亿英里的试驾数据来优化其自动驾驶系统，若要达到该测试里程数，单靠测试场所很难实现。Waymo作为全球领先的自动驾驶公司，已经耗时10年进行测试，但行程也仅为900万英里。同时，现有测试场容量有限，测试设备昂贵、测试效率不高、技术迭代速度提升难。如何找到更有效的测试方法和手段，加速自动驾驶测试速度和步伐，成为车路协同真正有效落地的关键因素。
面对车路协同遇到的困难和问题，腾讯将基于长久的技术积累和研发，以智慧高速公路作为切入点，结合腾讯高精地图导航、自动驾驶服务以及云计算提供的应用场景和能力，联合产业链相关企业，在相关部门的指导和支持下，共同推动我国车路协同标准建立和应用落地建设。
