0 引言

    我國機(jī)動車保有量快速增加，2018年全國機(jī)動車達(dá)3.25億輛，每年交通事故死亡人數(shù)過萬，擁堵成本超過百億，環(huán)境污染、能源短缺、車輛監(jiān)管等問題日益凸顯。智能網(wǎng)聯(lián)汽車可以提供更加安全、舒適、節(jié)能和環(huán)保的駕駛方式以及交通出行綜合解決方案，是城市智能交通系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)，其意義不僅在于汽車產(chǎn)品與技術(shù)的升級，更可能帶來汽車及相關(guān)產(chǎn)業(yè)全業(yè)態(tài)和價值鏈體系的重塑。

    隨著單車智能感知技術(shù)提升瓶頸和交通環(huán)境復(fù)雜性增加，特別是自動駕駛業(yè)務(wù)，越來越依靠智能道路設(shè)施的進(jìn)步，車路協(xié)同成為通往未來城市智慧交通和自動駕駛的必由之路。智能網(wǎng)聯(lián)汽車業(yè)務(wù)在安全告警和交通信息通知類業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，也逐步向“車-路-邊-云”協(xié)同感知發(fā)展，通過車路協(xié)同的強(qiáng)大智能提升智能網(wǎng)聯(lián)汽車整體感知、決策和控制能力，最終實(shí)現(xiàn)降低自動駕駛成本和提升自動駕駛安全性等目標(biāo)。聰明的車、智能的路、強(qiáng)大的網(wǎng)和智慧的云是車路協(xié)同系統(tǒng)中的4個關(guān)鍵因素。其中，以LTE-V與5G構(gòu)建的強(qiáng)大的網(wǎng)成為現(xiàn)階段車路協(xié)同的主體，是車、路、云各個要素有效融合和優(yōu)勢互補(bǔ)的橋梁。

    基于車路協(xié)同的車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)場景非常豐富，其對網(wǎng)絡(luò)性能要求各異。通過5G網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)可提供為特定網(wǎng)絡(luò)能力和網(wǎng)絡(luò)特性組建邏輯網(wǎng)絡(luò)的能力，可以為不同業(yè)務(wù)場景的車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)提供端到端的大帶寬、低時延、高可靠的靈活定制化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的快速上線和更極致的用戶體驗(yàn)。本文將從面向車路協(xié)同的車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)場景對網(wǎng)絡(luò)的需求入手，圍繞5G網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)在車路協(xié)同系統(tǒng)中的應(yīng)用展開研究。

1 車路協(xié)同系統(tǒng)架構(gòu)

    車路協(xié)同系統(tǒng)是采用先進(jìn)的無線通信和新一代互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，全方位實(shí)施車車、車路和人車動態(tài)實(shí)時信息交互，在全時空動態(tài)交通信息采集與融合的基礎(chǔ)上，開展車輛協(xié)同安全和道路協(xié)同控制，從而形成的安全、高效和環(huán)保的道路交通系統(tǒng)。圖1展示了典型車路協(xié)同系統(tǒng)架構(gòu)^[1]。

    車路協(xié)同系統(tǒng)架構(gòu)縱向劃分為5層，自下向上依次為“車-路-網(wǎng)-云-用”。

    (1)車：智能網(wǎng)聯(lián)汽車是交通參與者的代表，是整個系統(tǒng)的主要服務(wù)對象。車端物理架構(gòu)包含了為了保障車輛基本安全功能及通信功能的各種設(shè)備，主要由基礎(chǔ)感知和定位傳感器、基礎(chǔ)計算平臺、人機(jī)交互設(shè)備及通信設(shè)備(網(wǎng)關(guān))組成。其中，基礎(chǔ)傳感器采集、接收的數(shù)據(jù)，通過總線進(jìn)行集成，再通過數(shù)據(jù)的融合和智能化處理，輸出自動駕駛所需的環(huán)境感知信息，主要用于支持車輛的基本安全功能。車載計算平臺由高性能車載集成計算平臺(硬件)、智能車載操作系統(tǒng)以及運(yùn)行在其上的應(yīng)用軟件和中間件組成。車載計算平臺融合了傳感器、高精度地圖、V2X的感知信息進(jìn)行認(rèn)知和決策計算，硬件處理器可以有GPU、FPGA、ASIC等多種選擇，主要用于基本的安全功能感知、決策與控制，更高級別的感知、決策在邊緣側(cè)完成并通過網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過車載網(wǎng)關(guān)傳輸給車輛底層執(zhí)行。而智能車載操作系統(tǒng)融合了車內(nèi)人機(jī)交互、運(yùn)營服務(wù)商、內(nèi)容服務(wù)商的數(shù)據(jù)，為乘客提供個性化服務(wù)。最后，決策的信息進(jìn)入車輛總線控制系統(tǒng)，完成執(zhí)行動作。

    (2)路：路側(cè)部分由部署于路側(cè)、分布于不同地理空間位置的智能協(xié)同感知、通信、交通調(diào)控設(shè)備組網(wǎng)而成，依托邊緣計算平臺打造異構(gòu)多源交通數(shù)據(jù)感知融合能力，構(gòu)建高精度全局交通感知，并通過靈活的通信方式和準(zhǔn)確實(shí)時的調(diào)控，實(shí)現(xiàn)人車路等交通參與者的全面連接。

    (3)網(wǎng)：智能化的先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)是整個系統(tǒng)的中樞，利用C-V2X和5G網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建“車-路-云”三者之間的高速率、低時延、廣覆蓋的數(shù)據(jù)連接和傳輸，并通過網(wǎng)絡(luò)切片提供靈活的垂直端到端專網(wǎng)能力保障，從而具備能夠基于實(shí)際智能網(wǎng)聯(lián)駕駛具體應(yīng)用進(jìn)行實(shí)時調(diào)度、管理網(wǎng)絡(luò)以及保證網(wǎng)絡(luò)安全的能力。

    為了增強(qiáng)基于基站通信的低時延高可靠業(yè)務(wù)，加強(qiáng)對自動駕駛業(yè)務(wù)的掌控，根據(jù)業(yè)務(wù)需求在網(wǎng)絡(luò)不同位置引入邊緣計算（MEC）設(shè)備，實(shí)現(xiàn)用戶面的業(yè)務(wù)下沉，降低網(wǎng)絡(luò)傳輸時延。通過MEC設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)：

    ①依據(jù)自動駕駛數(shù)據(jù)的類型完成數(shù)據(jù)分流，數(shù)據(jù)或分流至本地處理，或轉(zhuǎn)發(fā)至云端；

    ②邊緣設(shè)備獲取路側(cè)輔助信息、道路狀態(tài)信息、環(huán)境信息、區(qū)域車輛狀態(tài)信息，通過多源感知信息融合構(gòu)建動態(tài)高精度地圖；

    ③根據(jù)動態(tài)高精度地圖完成區(qū)域交通規(guī)劃，例如：交通信號燈控制規(guī)劃、動態(tài)限速規(guī)劃等；

    ④根據(jù)動態(tài)高精度地圖完成決策輔助、駕駛建議等。

    (4)云：通常完成4個功能：①數(shù)據(jù)存儲，車端實(shí)時采集數(shù)據(jù)量傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行分布式存儲；②仿真測試，新算法在部署到車上之前會在云端的模擬器上進(jìn)行測試；③高精度地圖生成、完善和更新；④深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，持續(xù)不斷地通過新數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，以提升算法的處理能力。

    此外，智能網(wǎng)聯(lián)云控平臺和基礎(chǔ)能力平臺也是部署在云端的核心能力。云控平臺具有實(shí)時信息共享、實(shí)時云計算、實(shí)時應(yīng)用編排、大數(shù)據(jù)分析、信息安全等基礎(chǔ)服務(wù)機(jī)制，提供包含車輛運(yùn)行、交通環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施在內(nèi)的實(shí)時動態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，以及大規(guī)模網(wǎng)聯(lián)應(yīng)用實(shí)時協(xié)同計算環(huán)境，基礎(chǔ)能力平臺提供人工智能、安全、計費(fèi)、運(yùn)維和仿真開發(fā)測試等能力，形成全域協(xié)同決策與控制的云控基礎(chǔ)能力平臺。

    (5)用：應(yīng)用層主要包括面向智能網(wǎng)聯(lián)汽車的應(yīng)用和面向交通調(diào)控的交通大腦應(yīng)用，提供安全類、效率類、信息類等多類型服務(wù)。

    應(yīng)用服務(wù)器既可以部署在平臺層，也可以部署在邊緣計算網(wǎng)元上，前者重點(diǎn)完成宏觀的數(shù)據(jù)服務(wù)、道路規(guī)劃和管理，以及初始規(guī)劃、宏觀交通調(diào)度、車輛大數(shù)據(jù)監(jiān)管、全局路徑規(guī)劃和全局高精度地圖管理。

2 車路協(xié)同發(fā)展過程及性能需求

    隨著我國5G快速部署，車路協(xié)同業(yè)務(wù)從定位、自動駕駛、高精地圖到車載的信息娛樂，逐步開始提供全方位的連接能力，同時也能夠?qū)崿F(xiàn)不同行業(yè)之間的數(shù)據(jù)的交互和互聯(lián)互通。

2.1 車路協(xié)同系統(tǒng)發(fā)展

    車路協(xié)同系統(tǒng)經(jīng)歷了輔助信息交互、協(xié)調(diào)感知、協(xié)調(diào)決策與控制3個階段的發(fā)展，體現(xiàn)了5G應(yīng)用逐步深化的過程，如圖2所示。

    (1)輔助信息交互過程階段：可以基于信息廣播的車車協(xié)同服務(wù)，及時為車車碰撞、道路施工等預(yù)警；

    (2)在協(xié)同感知發(fā)展階段：基于簡單感知的車路協(xié)同，可以為用戶提供闖紅燈提醒、特種車優(yōu)先等服務(wù)；基于路邊智能的協(xié)同感知服務(wù)，提供路側(cè)智能提醒危險狀況、弱勢群體危險提醒等；基于5G高帶寬的信息服務(wù)，動態(tài)高精地圖、遠(yuǎn)程監(jiān)控等；

    (3)協(xié)同決策與控制階段：可以基于協(xié)同感知與控制的智能駕駛，為緊急信息通信、高速數(shù)據(jù)下載、廣域信息覆蓋、自動泊車、協(xié)作式交叉路口通行等場景提供服務(wù)。在緊急信息通知方面，利用5G低時延特性，路面一旦出現(xiàn)異常情況后，可以幾乎實(shí)時進(jìn)行V2X消息廣播，從而迅速通知提醒周邊車輛。在高速數(shù)據(jù)下載方面，利用5G超高速帶寬的特點(diǎn)，車路協(xié)同場景下的自動駕駛車輛可以快速下載高精度地圖。同時，用戶在駕乘過程中也可以無卡頓地享受云游戲等高速數(shù)據(jù)服務(wù)。廣域信息覆蓋方面，利用5G網(wǎng)絡(luò)可以連接海量終端，從而實(shí)現(xiàn)路面感知信息大范圍分發(fā)，協(xié)助車輛進(jìn)行預(yù)見性駕駛，減少基站之間的切換。

2.2 典型場景與網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)

    車路協(xié)同應(yīng)用場景分為以用戶體驗(yàn)為核心的信息服務(wù)類應(yīng)用、以車輛駕駛為核心的汽車智能化類應(yīng)用和以協(xié)同為核心的智慧交通類應(yīng)用三大類型。

    (1)信息服務(wù)類應(yīng)用

    此類應(yīng)用既包括提高駕乘體驗(yàn)、實(shí)現(xiàn)歡樂出行的基礎(chǔ)性車載信息類應(yīng)用，也包括與車輛上路駕駛、車輛出行前或出行后的涉車服務(wù)、后市場服務(wù)、車家服務(wù)等應(yīng)用。該類應(yīng)用需要車輛具備基本的聯(lián)網(wǎng)通信能力和必要的車輛基礎(chǔ)狀態(tài)感知能力。

    (2)汽車智能化類應(yīng)用

    此類應(yīng)用主要與車輛行駛過程中的智能化相關(guān)，利用車上傳感器，隨時感知行駛中的周圍環(huán)境，收集數(shù)據(jù)、動靜態(tài)辨識、偵測與追蹤，并結(jié)合導(dǎo)航地圖數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)運(yùn)算與分析，主要有安全類和效率類等各種應(yīng)用。

    (3)智慧交通類應(yīng)用

    該類應(yīng)用是在自動駕駛的基礎(chǔ)上，與多車管理調(diào)度及交通環(huán)境等智慧交通相關(guān)，最終支持實(shí)現(xiàn)城市大腦智能處置城市運(yùn)行和治理協(xié)同。

    自動駕駛是未來汽車的終極發(fā)展目標(biāo)。但由于技術(shù)的發(fā)展規(guī)律，會經(jīng)歷從最初的輔助駕駛、部分自動駕駛、有條件自動駕駛、高度自動駕駛到未來的完全自動駕駛的發(fā)展階段。根據(jù)不同自動化駕駛等級，端到端網(wǎng)絡(luò)性能不盡相同，具體性能指標(biāo)如表1所示^[2]。

    其中，車路協(xié)同業(yè)務(wù)特點(diǎn)為毫秒級超低時延、大帶寬、高可靠性，通過5G uRLLC切片提供小于10 ms的時延，提高協(xié)同效率，實(shí)現(xiàn)較高程度的自動化。根據(jù)相關(guān)研究，車路協(xié)同應(yīng)用場景對自動化程度要求較高，具體性能要求如表2所示。

3 車路協(xié)同的網(wǎng)絡(luò)切片

    網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)根據(jù)應(yīng)用、場景需求等對網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行管理編排，根據(jù)行業(yè)客戶需求，按需定制虛擬網(wǎng)絡(luò)，可以滿足差異化的服務(wù)等級協(xié)議(Service Level Agreement，SLA)的QoS需求，通過切片平臺，為實(shí)時路況更新、導(dǎo)航準(zhǔn)確度提升、安全駕駛等不同車路協(xié)同場景提供5G端到端的大帶寬、低時延、高可靠的靈活定制化服務(wù)。

    對于車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，通過與運(yùn)營商的業(yè)務(wù)合作，無需建設(shè)移動專網(wǎng)即可更方便、快捷地使用5G網(wǎng)絡(luò)，節(jié)省初期建網(wǎng)投資，快速實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。例如，對于車路協(xié)同切片，可以提供高可靠低延時的服務(wù)，基于切片間隔離可以保障車聯(lián)網(wǎng)平臺的安全，通過開放接口可以滿足車輛定位需求，同時還可以利用網(wǎng)絡(luò)中的邊緣計算節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)更好的業(yè)務(wù)體驗(yàn)^[3]。

3.1 車路協(xié)同5G切片創(chuàng)建

    5G網(wǎng)絡(luò)切片包括切片設(shè)計、部署使能、切片運(yùn)行、閉環(huán)優(yōu)化、運(yùn)維、能力開放等。為了保證切片的敏捷的特征和業(yè)務(wù)獨(dú)特性，切片可以定制化設(shè)計，包括切片模版設(shè)計(GST)和實(shí)例化設(shè)計。模版設(shè)計階段通過通信服務(wù)管理功能(CSMF)、切片管理功能(NSMF)和子切片管理功能(NSSMF)的協(xié)同，實(shí)現(xiàn)能力通報、能力分解和能力匹配。在切片實(shí)例化設(shè)計階段，需要根據(jù)具體訂單需求觸發(fā)：當(dāng)租戶需要使用網(wǎng)絡(luò)切片時，可以選用預(yù)置的切片模板或定制模版，并通過CSMF、NSMF和NSSMF逐層確認(rèn)部署信息，進(jìn)行實(shí)例化部署，產(chǎn)生一個可用的切片網(wǎng)絡(luò)。

    根據(jù)表1和表2信息可知，車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)用戶對網(wǎng)絡(luò)時延、速率、可靠性等其他性能指標(biāo)要求較高，可以在eMBB和uRLLC切片的基礎(chǔ)上定制不同業(yè)務(wù)和等級的子切片。結(jié)合車聯(lián)網(wǎng)場景中不同用戶的個性化需求，圖3流程可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)切片按需定制，相關(guān)流程如下：

    (1)車聯(lián)網(wǎng)行業(yè)用戶登錄門戶網(wǎng)站訂購服務(wù)，結(jié)合自己的需求選擇訂單及SLA，例如：若用戶對于自動化程度要求較高，則應(yīng)該選擇“高級自動化&全自動化”切片，時延可以達(dá)到1～10 ms，同時選擇好其他SLA參數(shù)(如最大用戶數(shù)、切片服務(wù)區(qū)域、切片中終端的移動等級、切片資源共享等級)；

    (2)切片管理系統(tǒng)根據(jù)租戶對車聯(lián)網(wǎng)切片的SLA要求進(jìn)行接入網(wǎng)、傳輸網(wǎng)、核心網(wǎng)等的SLA分解，進(jìn)而進(jìn)行各域資源配置，包括帶寬、時延等。切片設(shè)計完成后，進(jìn)行測試驗(yàn)證，避免設(shè)計過程存在問題，早發(fā)現(xiàn)早解決；

    (3)車聯(lián)網(wǎng)用戶在“切片商城”選擇滿足自己需求的切片(如：“高級自動化&全自動化”切片)，并提交訂單進(jìn)行付費(fèi)；

    (4)切片設(shè)計完成測試驗(yàn)證，且用戶完成付費(fèi)后，進(jìn)行在線部署激活自動開通，該過程包含切片的運(yùn)維過程(如：智能監(jiān)控、故障排除等)。

3.2 車路協(xié)同5G切片資源調(diào)配

    車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)需求的多樣性和高動態(tài)使得網(wǎng)絡(luò)切片資源動態(tài)調(diào)整和調(diào)度面臨很大挑戰(zhàn)。其中，切片資源智能調(diào)配可以解決車路協(xié)同業(yè)務(wù)需求的快速變化導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)切片資源動態(tài)調(diào)配和管理問題，基于切片業(yè)務(wù)量預(yù)測和根據(jù)預(yù)測結(jié)果制定切片資源調(diào)整策略，相應(yīng)流程如下：

    在資源調(diào)配系統(tǒng)中，不同應(yīng)用的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)(例如：對車輛及車載傳感器，路測攝像頭、雷達(dá)等協(xié)同設(shè)施監(jiān)控采集到的數(shù)據(jù)、紅綠燈告警等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù))將通過切片管理系統(tǒng)傳送給業(yè)務(wù)量預(yù)測模板；業(yè)務(wù)量預(yù)測模塊進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)量預(yù)測，并將預(yù)測結(jié)果發(fā)送給智能策略模塊。針對分析結(jié)果，智能策略模塊可以制定相應(yīng)的資源配置策略，并下發(fā)給切片管理系統(tǒng)，實(shí)時調(diào)整不同切片之間的資源，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)自愈。該閉環(huán)管理模式可以保證自動駕駛、路況監(jiān)測、高清地圖、車輛感知等車路協(xié)同系統(tǒng)中其他業(yè)務(wù)的通信需求^[4]。

    切片資源智能調(diào)配系統(tǒng)通過與切片管理系統(tǒng)對接，智能地調(diào)配切片資源，可以高效解決業(yè)務(wù)需求高動態(tài)帶來的網(wǎng)絡(luò)切片管理問題，滿足不同車路協(xié)同場景的差異化需求，提供端到端QoS保障能力^[5]，圖4給出了切片資源智能調(diào)配系統(tǒng)示意圖。

3.3 網(wǎng)絡(luò)切片保障車路協(xié)同安全

    車路協(xié)同系統(tǒng)作為車輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間的連通系統(tǒng)，需要具備對黑客入侵、系統(tǒng)干擾、詐騙等風(fēng)險的防范能力。信息安全作為車路協(xié)同場景的重要研究內(nèi)容，主要包括抗黑客攻擊的能力、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)潛在風(fēng)險、網(wǎng)絡(luò)安全對系統(tǒng)性能的影響、網(wǎng)絡(luò)信息和安全系統(tǒng)的認(rèn)證等。

    其中，網(wǎng)絡(luò)切片可為車聯(lián)網(wǎng)提供差異化安全保護(hù)策略以及安全解決方案，形成切片安全基線等級驗(yàn)證機(jī)制，面向不同安全需求提供差異化的安全防護(hù)舉措，具體包括：

    (1)統(tǒng)一切片接入認(rèn)證：切片網(wǎng)絡(luò)需要對服務(wù)方和網(wǎng)絡(luò)使用方的實(shí)體身份進(jìn)行鑒別，再依據(jù)切片屬性分配差異化的網(wǎng)絡(luò)能力。車聯(lián)網(wǎng)所涉及的多方，既包括運(yùn)營商、車主，又包括千差萬別的車輛傳感器，其所采用的身份憑證和所能提供的鑒別能力大相徑庭。針對不同的認(rèn)證實(shí)體，通過OpenID、OAuth2等協(xié)議，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一身份鑒別機(jī)制，提供統(tǒng)一認(rèn)證服務(wù)，使各服務(wù)對象互通互認(rèn)，形成可信鏈條；

    (2)切片間安全資源共享與隔離：基于虛擬化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)安全資源多切片網(wǎng)絡(luò)共享機(jī)制，通過安全策略差異化實(shí)現(xiàn)以及不同安全策略分權(quán)分域隔離控制的技術(shù)，防止不同切片間安全資源的非法濫用和非法入侵；

    (3)基于切片的安全基線檢測：面向網(wǎng)絡(luò)切片控制的安全基線模型和檢測系統(tǒng)，對不同安全等級切片所涉及的主機(jī)、網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)軟硬件進(jìn)行脆弱性分析和安全配置核查，通過差異化的安全防護(hù)措施。

4 結(jié)論

    5G垂直行業(yè)典型應(yīng)用場景車聯(lián)網(wǎng)已成為業(yè)界研究人員重點(diǎn)關(guān)注的熱點(diǎn)之一。本文從5G網(wǎng)絡(luò)的個性化和定制化等能力入手，分析了車路協(xié)同發(fā)展的過程以及各場景對網(wǎng)絡(luò)性能的需求，并基于車路協(xié)同系統(tǒng)架構(gòu)，論述典型業(yè)務(wù)的5G網(wǎng)絡(luò)切片實(shí)現(xiàn)流程，涵蓋切片創(chuàng)建、切片資源調(diào)度和切片安全保障等主要內(nèi)容。5G切片技術(shù)在面向車路協(xié)同的車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用仍處于探索之中，亟需產(chǎn)業(yè)界共同探討合作，構(gòu)建未來生態(tài)環(huán)境，讓更多行業(yè)能夠從5G中受益。

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作者信息:

張  蕾，朱雪田，李金艷

(中國電信股份有限公司技術(shù)創(chuàng)新中心，北京102209)