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邬贺铨:5G车联网,想说爱你不容易

2020年01月10日 14:29:09
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2020年1月10-12日,中国电动汽车百人会第六届年度论坛在北京钓鱼台国宾馆正式召开。本次论坛以“把握形势聚焦转型 引领创新”为主题,继续秉持“传递权威信息、广泛展开讨论、促进沟通合作”的目标,试图帮助业界人士梳理分析产业形势,探讨及回应产业关切的问题,寻找今后3-5年产业调整的方向及路径。

在10日上午的自动驾驶论坛上,中国工程院院士邬贺铨在先进技术与基础体系板块,就5G车联网的挑战发表了看法。

邬贺铨认为,5G虽然考虑了车联网,但准确来说,它首先还是为了公众通信而设计的,而公众通信和车联网是不一样的。公众通信是面向广大客户的,地域很宽,且80%的情况下是处于非移动状态。而车联网面向的客户则距离较短,且绝大多数情况是行驶的准备。

因此即便5G能够支持车联网大量的传感器联网,但仍然是具有很大的挑战。

以下为嘉宾精彩实录,未经本人审阅,有删改。

我想就5G车联网的挑战这个题目跟大家谈一下我的一些看法。

车联网的通信模式可以分成四类:1.V2V(怎么解决汽车与汽车之间的通信);2.V2P(汽车跟行人之间怎么通信);3.V2I(汽车跟路边、云、红绿灯、停车场的通信),怎么控制信号灯的转换;4.V2N(汽车到网络的通信),解决优化交通流量的问题,做好交通的规划。

自动驾驶L5级别需要5G

我们的汽车车速和刹车的距离,它们是有关系的。假如每小时开到112公里的话,到刹车的时候,差不多要真正刹住需要5秒钟。

100米以内可能是驾驶员的感知,200米是车辆的感知,而V2V可以有300米的感知。

现在汽车作为自动驾驶,分5个级别,不同级别对传统时延有不同的要求的,这需要有不同的技术来支撑。就通信技术而言,在4G时代,L1、L2级别的支撑应该是没问题的,但是如果说真的要到L5级别,就需要5G。我们可以停车为例,应该说这对时延要求不是最严格的,但是我们可以算出来,如果停车精度要1米的话,扣除处理的时延10毫秒,制动感应30毫秒,这个时候可以看到V2X的时延只允许5毫秒。

远程驾驶、自动驾驶要求端到端的时延不超过5毫秒,可靠性要求99.999%。按照移动通信标准化组织3GPP对eV2X(eV2X是增强的v2x通信,包括车到车、车到路、车到基础设施等等)的要求,在自动驾驶和传感器共享的要求,时延不能高于3毫秒,传感器共享要求带宽1GB。

我们可以看到在4G的时代,LTE的时延可能要到100毫秒,如果我们加上边缘计算,可以减到10毫秒,但是仍然超出了目前自动驾驶的要求,所以我们需要有5G+边缘计算,可以说车联网需要5G,只有5G才能支持这个要求。相对于其他的模式,5G也是比较接近车联网需要的。

同时,5G跟4G比,在多项性能上都有1-2个数量级的提升。比如说移动性现在能支持500公里时速的高铁,无线接口延时减少到1毫秒,连接密度提升10倍,一平方公里有100万个连接,能效和密度各提高100倍。

5G要满足车联网需求仍有很大挑战

5G虽然考虑了车联网,但是准确地来说,它首先还是为了公众通信而设计的。

公众通信是面向广大的客户,地域很宽,而城市里头车联网距离很短,包括前后的车辆也就几十米的距离,所以距离是比较短的;公众通信80%的情况下面是在房间里头的,处于非移动状态,车联网80%的情况是行驶的准备,所以对移动性管理是要求高的;公众通信只有在使用的时候才占用信道,但是车联网基本上是永远在线的。

因此,5G要满足车联网的要求,还是有很大的挑战。

比如说传统的互联网是无连接的,一个信件可以拆成很多个IP包,我们的路由器既有节点控制功能,也有传送转发功能。过去收的一个IP包打开看一下地址,找到最近的路由器做转发,这实际上是不考虑全网优化的。

现在我们希望把节点控制功能抽出来,进行网络操作。同时把应用功能抽出来,然后收集全网的大数据,包括业务流量的数据以及车流的数据,还有网络资源的数据。在源端就定义了端到端的这条路由,这就是叫面向连接。

如果把它用在车联网上,实际上所有的车都要有单独给它计算一个路由,这个计算量还是很大的。另外怎么能够满足低延时的要求?而且传统的通信网计算,是在网络运营商中心来做的,而车联网不能够把它放到整个网络运营商的运营中心,因为一个城市是一个城市。同时,所有的车都要端到端的指定路由,这实际上是要求比较高的,所以这些都是挑战。

其次,不同情况对于5G的要求也是不同的,例如大客车给它指定通道,小车给它指定通道,甚至摩托车给它指定通道,你要高可靠就给你高可靠,你要低延时就给你低延时,但是实际上能做到这么精准、这么细致也是有难题的。

此外,马路上有一些车具有支持网络切片的能力,而有些原来的车则不具有这个能力。所有车混在一起,没有切片能力的怎么办?就像自动驾驶的车上路了,你可以做到不撞别人,但是不等于别人的车不撞你,所以有一个管理上的挑战。

实际应用中仍困难重重

面对种种挑战,车联网能完全上到运营商的5G网络吗?

为了能更好的连接,我们城市里头可能要建设一个支持车联网的5G的专网,它可以有单独的时隙配置,而不跟公众网上的时隙配置冲突,这就需要专用频率。

欧洲对工业互联网已经测算了,预留了76兆,德国分配100兆。目前分给车联网的频率是5.8G,带宽不高于75兆,真正给V2V用的只有25兆。所以如果每一辆车都要有专用的广播频率的话,频率就不够了,这对车联网来讲也是一个挑战。

同时建设一个专用的城市车联网的5G专网也有成本的挑战。

而且,尽管5G的空口时延很短,但是如果存在地面,再经过一些处理,那时延还是比较大的。所以我们需要把云的能力,部分计算能力下沉,成为边缘云,边缘云负责处理一些时延敏感的数据,过滤掉一些数据送到中心云,中心云搜集多个边缘云的数据优化模型再下发。所以我们说为了适应车联网的需要,需要大量使用边缘计算,将存储内容分发下沉到边缘云来处理。

而在车联网场景下,如果边缘计算下沉到路边单元,颗粒度很小,时延很低,但是太多了就碎片化。如果放到移动通信的RSU,边缘计算就要管理很多个路边RSU,所以这里面也有一个成本问题。

还有,车联网不会固定接入到一个边缘计算,边缘计算如果在基站,这个车一会儿开到另一个基站,也就意味着这种计算存储要转换到另一个基站上,这种基站到底是边缘计算与边缘计算之间沟通,还是上到中心云再来沟通?

最后,车联网要有大量的终端,本身也有安全问题,所以需要有安全协议。但是安全协议不能太复杂,否则不但增加能耗,还加大时延。这么多车联网会产生DDOS攻击,都被木马攻陷了,100万个传感器共同访问路边的车联网设施,也会把路边的车联网设施搞瘫痪了。

所以,整个5G来讲,虽然说它相对于其他移动通信系统更靠拢车联网的需要,但是实际上车联网的一些特点,不是5G所面对公众通信的特点,它是不一样的,而且有很多新的需求,现有的5G技术未必能适应。

我的看法是:5G的车联网,想说爱你也不容易,汽车永远在路上,5G的车联网创新也永远在路上!

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