邬贺铨院士：5G车联网有哪些挑战

【安防在线 www.anfang.cn】2020年1月10日，中国电动汽车百人会年会自动驾驶论坛在北京钓鱼台国宾馆举行，中国工程院院士邬贺铨在论坛做主题发言，以下为发言全文：

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。

我们可以看到为什么会车联网需要有通信呢？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，我们说100米以内可能是驾驶员的感知，200米是车辆的感知，V2V可以有300米的感知，可以提前一些，上到云可以有更远距离的感知（2公里）。

现在汽车作为自动驾驶，是L5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，最底下一行eMBB是增强的移动宽带，eV2X是增强的v2x通信，包括车到车、车到路、车到基础设施等等。实际上为什么会时延有要求？我们可以停车为例，应该说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%，需要联网，每辆车每秒的数据会到一个GB，按照移动通信标准化组织3GPP对eV2X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。

车联网的通信可以分成好几类，总的叫V2X，一类是短距离的通信，最大传输距离800米这么长，而最高车速是60公里，最大数据率大概是27MB。另外容量不够，如果交通拥堵的时候，车很多的时候就不能胜任了，在抗干扰方面以及覆盖方面是它的不足，现在较多用C-V2X，C是蜂窝的意思，基于蜂窝的V2X可以分为在4G场景下的LTE的V2X，还有增强的LTE环境下的V2X，以及NR的V2X，就是5G，我们可以看到，在4G时代，带宽可以扩展到上百兆，带宽可以到上行500兆，下行1G，但是用户面的时延10毫秒，控制面的时延50毫秒。增强的4G的V2X增加了一些功能，像车联网编队、高级驾驶、扩展远程驾驶。我们注意到最右边5G的时候，它的通信距离延伸到1公里，最高相对车速可以支持500公里，最大带宽到1G，最重要的是时延降到3毫秒，通信可靠性能做到99.99%。相对于其他的模式，5G是比较接近车联网需要的。

5G本身，我们走过了第一代移动通信，一个蜂窝小区，是以频率的不同区分用户，我们叫频分多址，它是模拟的，以GSN为代表的2G是数字的，以时隙的不同区分用户，TDMA，3G都是CDMA，是以码道的不同区分用户，码分多址。4G把频分、时分、码分都用上了，它的峰值速率可以上到100兆。现在5G来了，在多址方式上，5G和4G有所改进，但是并没有完全变化。

应该说整个移动通信都是十年一代，每一代移动通信的峰值速率是前一代的100倍，所以5G峰值速率可以上到20G，但是这是极端的情况，是工作在毫米波频段800兆的窄频，而且一个蜂窝全部给一个用户用，服务器就在边上，这种情况基本上是实验室做一个测试可以，对一般的应用是不可能的。即便做不到20G，做到1G是没有问题的。最重要的区别不在于带宽，而在于它扩展的应用模式叫产业互联网和智慧城市，三代应用场景增强移动宽带、超可靠、低延时、广覆盖、大连接，它基本上还依靠通信的基本原理，蜂窝做得更密，这样容量更大，尽管频率高了，传输距离短了，但是蜂窝密了，能够适应。其实是大规模的天线，也就是说把空分的能力也加上去了，还有窄宽频率以及物理层的改进。所以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，能效和密度密度各提高100倍。

但是整个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，公众通信跟车联网有什么不一样？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，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。通信应该说主要是点到点，而城市车联网的V2V环境下是点到多点，和多点到点。面向通信发送的方式是已知的，而车联网发给谁不受车主控制，所以这要求是很多种多样的，是不一样的，我今天主要想说即便5G要满足车联网的要求也还是有很大的挑战，比如说传统的互联网是叫无连接的，所谓无连接在右图可以看到，一个信件可以拆成很多个IP包，过去是无连接，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，把应用功能抽出来，然后全网收集全网的大数据，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。

原来的无连接，一个邮件可以变成很多个信件，本来都是同一个源到同一个目的地的，但是实际上在互联网上，我们是逐包转发的，每一个包各自选路，这叫无连接，相当于走不通的路。在当初互联网开始的时候认为不稳定，所以我们用这种方式能够保证它通信的可靠性，即便一个包传不了，可以重传这个包，而不是一个信道都丢掉。如果用原来互联网无连接的方式就显得效率太低了，在车联网上尤其如此，所以我们改用软件定义网，也就是说通过网络的集中管理，从头到尾给它指定一个路由，这种情况在现实交通中，比如说我们在北京早高峰、晚高峰给公交车指定一个路由，但是平时不能对任何车定路由。而5G希望对所有的业务流能够在源端把每一个路有指定好，优化方式。实际上在现实情况下，可能只有级别很高的高级车辆才能有这种待遇。

如果把它用在车联网上用，这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，另外怎么能够实时？怎么能够满足低延时的要求？而且传统的通信网在做这个计算，是在网络运营商的中心来做的，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，所以可能这种管理集中处理功能，只有放到城市里头，而按城市来分级可能就会多了，另外，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，所以是不是说未来一部分车指定，一部分车不指定，所以这也是一个挑战。

其次，5G上面要适应高铁的通信，很多时候坐在家里用的时候根本没有运动速度的要求，5G要支持高带宽，当然很多时候传感器数据是低带宽，所以要求是各种各样的，我们不能把网络做成不一样，我们是通过逻辑上的切片，你要高带宽的，我把网络资源组成高带宽，你要低延时就给你低延时，要高可靠就给你高可靠，就像马路上一样，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，5G的时候希望这样，但是实际上能做到这么精准、这么细致也是有难题的。

这个我们在通信上叫网络切片，网络切片就是给它组成了专用通道（VPN），我们知道VPN是大客户，是少量的，而5G现在希望对所有的都做VPN，这显然是一个难题。另外，车联网如果在公共公用网上只有一种业务类型，是不是所有车联网的车都成为一个大切片呢？这种想法跟原来切片提出的“小”思想是不完全一致的。虽然都是车，但是每一辆车对通信的要求是不一样的，里面有特种车辆、一般车辆，需要区别对待。

还有一些问题，马路上有一些车具有支持网络切片的能力，原来的车并不具有支持这个能力。所有车混在一起，你有切片的能力好办一点，没有切片能力怎么办？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。

另外，车联网面对行驶中的车辆，要用无线联网，不可能用光纤，刚才说过了，5G和其他的车联网技术比是更有优点的。当然了，我们最方便的办法是用运营商的网络，车联网上到运营商的网络，这样不需要重新投资基础设施，可以节省成本。

但是有一个问题，传统的运营商的基础网络在5G的时候主要使用TDD的模式，TDD是什么意思？就是在一个频段上既有上行也有下行，上下行不见得是对称的，因为在消费侧的应用，大部分消费侧希望从网上下载视频的多，自己往上传视频的少，所以在同一个频段安排上下行的时候一般是三七开，30%的时隙用于往上传，70%的时隙用于接收网络的数据，可是在物联网，我们更多的是传感器的数据往上报，而真正网络指令的数据还是少的，所以应该是倒的三七开。这两者不同的上下行时隙的配比如果安在同一个运营商的网上，这两者是有互相干扰的，所以要不就设计在不同的窄频，否则就很难配置，所以现在就提出一个问题，车联网能完全上到运营商的5G网络吗？所以我们有可能说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，所以频率问题对车联网来讲也是一个挑战。建设一个专用的城市车联网的5G专网也有成本的挑战。

另外，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。

IDC预测将来50%的数据都要在边缘处理，当然了，两机云会比单机云的成本节省一些，但是在车联网场景下，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，路边的RSU效果是好的，但是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，而且有一个车联网的问题，不是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，这里面各有优缺点，边缘计算和边缘计算之间直接沟通时延很短，能适应车联网的要求，但是带来了很大的开销。

5G很重要的应用是把物联网的终端直接连到人工智能、大数据的分析，过去我们没有5G的时候，除了光纤以外，其他手段不能解决传感器跟后台的大数据、人工智能之间的这种传输的时延问题，因此往往大数据、人工智能的决策分析都是滞后的，也就是说它会带来很大的时延，没法实时化，现在5G的介入使它们两者无缝融合，AI+IoT我们叫AIoT智联网，5G对物联网的要求是一平方公里100万个传感器能联网，传输时延不高于10秒，丢包率不高于1%，按照这个数字，应该是基本能够满足车联网要求，尽管这里写时延10秒，这是讲端到端很长距离的，城市车联网短距离不会有这么高。5G的AIoT需要一些技术来支撑，但是难题是什么？现在车里面几百个传感器都是用选来方式管理吗？这是一个挑战。

另外，虽然5G一平方公里能接入100万个传感器，每个传感器接进来又印证，一个一个印证到什么时间？所以要群组印证，群组印证怎么保证群组跟个性的区别？另外车联网V2V印证还要快，还要车联网要有大量的终端，本身也有安全问题，所以需要有安全的协议，但是安全的协议不能太复杂，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。

所以总的来说虽然5G能支持车联网大量的传感器联网，但是也面临很大的挑战，车联网用什么标识，车联网的物联网里面有很多种标识方案，在5G上当然希望用IPV6，但是实际上前面4G的车联网以及DSRC的车联网可能会用其他的标识，怎么实现标识之间的互通就是一个问题，而且车联网的标识一般是在一个运营商范围里头的，而城市里的车，可能某些车接入到移动，某些接入电信，某些接入联通，是不同的运营商，不同的运营商之间要互通，这就带来难题，一个是标识能不能一致，另外，过去我们三个运营商不是在任何城市都是直联的，在中国三个运营商直联的点只有13个，有些省，比如云南、西藏这些是没有的，云南电信跟云南联通要连通就要到成都的直联点才能实现。车联网上如果是这样的话，时延就没法保证，所以车联网就要求运营商的网间直联点要下沉到每一个城市，这也是现有运营商的网络做不到的。

车联网是5G的一种业务，5G的业务采用一种开放的方式，可以说接入到你需要什么能力我可以附加什么能力，就像App一样，这也方便我们的业务灵活性，5G本身又改变了协议的标准，传统的移动通信是专用的协议，所以5G是互联网的协议。之所以开放和采用互联网的协议是为了让现有的业务更灵活，当然也带来挑战，原来网络是封闭的，协议是专用的，很少听说有网络安全事件发生在运营商的网络，把运营商搞瘫了，现在网络是开放的，协议是通用的，一定意义上5G会增加更多的安全风险。车联网对安全的要求又比一般的通信高，所以在这个情况下，我们需要付出更多的安全代价，而且车联网一般是短包，而互联网的TCP/IP对短包是没有什么效率的，所以是不是考虑新的协议应对物联网。

运营支撑也很复杂，5G有虚拟NFV，就是网络单元虚拟化，还有网络切片，这些都是动态的，要进行动态的管理，很复杂的管理系统，车联网一个问题要快速计算和处理，运营支撑系统不能只是运营商一个，可能到每一个城市也有一个，否则就不能实时性了，所以应该说实时性对5G也好，对车联网也好，都是很大的挑战。所以我说整个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！