騰訊生態安全研究中心：5G時代車路協同創新應用白皮書(36頁).pdf

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1、1 2 前言前言Introduction 道路如同城市的血管，血管的通暢程度與城市活力息息相關。但在城市規模越來越大、 人口數量不斷增長、交通擁堵程度加劇的當下，僅靠加快道路建設等方式來構建便捷高效的 交通體系，已經變得越來越困難。5G 時代，作為城市和車輛的連接點，道路也成為通信網絡、 云計算、智能傳感器融合創新的交匯點，如何利用新的技術來提升城市智能化水平，增強城 市路網與車輛的協同效率和安全性，從而降低城市擁堵、改善出行體驗，成為技術改變生活 的新機遇和挑戰。 車路協同是將道路、車輛以及技術進行有效融合，通過先進的無線通信和互聯網技術， 實現車與車、車與路、車與人、車與網絡的實時數據交互

2、，幫助乘客和車輛選擇更好的出行 路徑，改善道路規劃、建設和管理，提升交通效率。 我們希望連接人與人、人與物以及人和服務，讓萬物互聯成為產業互聯網的基礎。微信 已經成為中國首個擁有 10 億級用戶的互聯網產品，如果連接人和物、人與服務，那么節點規 模將會增長到幾百億，甚至幾千億的量級。而 5G 則順應了萬物互聯這樣的一個趨勢，它還具 有大帶寬、低時延、高可靠等特性。我們可以把 5G 網絡看作一把鑰匙，它能夠幫我們解鎖原 先難以數字化的現實場景，讓數字技術以更小的顆粒度重塑現實世界。 目前，騰訊正在與電信運營商、交通部門合作，推出車路協同的整體解決方案。這能夠 有效地解決 4G 時代難以實現的“毫

3、秒級低時延”，以及高精定位等問題，將大幅提升車輛的 運行效率和安全性。我們希望通過5G 車路協同創新應用白皮書的發布，從行業發展的角 度，全面闡述車路協同發展理念和整體解決方案，為我國智慧交通的建設貢獻一份力量。騰 訊希望未來能與更多合作伙伴一起，共建 5G 時代車路協同創新應用新生態。 2019 年 5 月 3 騰訊生態安全研究中心依托騰訊安全管理團隊成立， 專注于網絡信息內容、 產業互聯網、 5G、 網絡素養、 數據、 文化以及國際治理等泛安全生態研究。 研究中心致力于搭 建政、企、研、媒、用溝通交流平臺，推動多元主體參與 網絡生態鏈接，共同打造網絡安全新生態。 特別感謝： 騰訊未來網絡實

4、驗室于 2017 年底成立，是中國互聯 網公司第一支專注 5G 技術和應用研究團隊，目前已經建 立了全球互聯網公司首個 5G 商用實驗網，探索基于 5G 的智能網聯汽車和智慧交通、云游戲、高清視頻直播、工 業互聯網等典型業務場景，推動基于邊緣計算的車聯網 V2X 架構建立。并積極參與 5G 標準化工作，以“應用驅 動 5G 網絡演進”，參與到國際標準制定中。 騰訊自動駕駛業務中心于 2016 年成立，目前打造出 了集自動駕駛研發， 測試以及評測驗證于一身的三大平臺： 高精度地圖平臺，數據云平臺，模擬仿真平臺。同時整合 騰訊在 AI、大數據、云計算、5G、安全等多方面的技術 優勢， 打造完整的自

5、動駕駛技術方案鏈條及包容、 創新和 可持續的智慧城市解決方案。 4 騰訊車聯致力于成為 “智趣出行生活的創造者” 。 騰訊車聯 TAI 汽車智能系統依托一個超級 ID 賬號、 云和 AI 兩大基礎技術，助力車企融合硬件、軟件和 移動互聯網服務，共建完善的車載生態系統。在此基 礎上，提供在騰訊汽車云和騰訊 AI 開放平臺技術加 持下的汽車云閉環能力， 助力車企構建自身的 TSP 數 字化能力，實現研發、生產、營銷、出行服務等全價 值鏈的數字化、智能化。 騰行智庫匯聚了智慧出行領域國內外知名專家 學者，以及頂尖科技企業、汽車企業、出行公司掌舵 人等行業精英， 旨在搭建智慧出行領域的互助交流與 價值

6、分享平臺， 通過產業論壇、 企業訪問、 學術研討、 主題沙龍等深度交流活動， 為行業發展與企業決策提 供有益參考和理性咨詢，并促進資源對接，發揮騰訊 “數字化助手”的角色作用。 編委會成員： 翟尤黃斐俞一帆雷藝學邱鑫王晰王瑩代威 石竹君武楊黃漢川張文濤陳亮趙玉現鹿原曲慧菁 5 目錄目錄Contents 一、車路協同發展現狀 (一)全球各國加快制定車路協同政策措施.8 (二)車路協同面臨的機遇和挑戰.9 1.車路協同產業協調難度大.9 2.出行服務體驗亟待提升.9 3.自動駕駛商用需要更高效的測試.10 二、做好車路協同生態連接器 (一)車路協同是智慧交通的核心.12 (二)構建車路協同產業鏈新

7、格局.13 (三)打造統一信息內容分發平臺.14 三、構建車路協同創新生態 (一)打造車路協同基礎能力.16 1.人工智能.16 2.云計算.17 3.5G 與邊緣計算.18 (二)提供車路協同平臺服務.19 1.模擬仿真服務.19 2.高精地圖服務.20 3.自動駕駛服務.21 四、車路協同創新應用新場景 (一)“應用驅動網絡”標準先行.24 (二)構建 MEC 開源平臺合作共贏.25 1.實時路況更新.26 2.導航準確度提升.26 3.輔助安全駕駛.27 7 11 16 27 6 4.規范駕駛.27 (三)快速落地車路協同新應用.27 1.云端多源 V2X 感知部署，打造安全出行解決方案

8、. 27 2.5G 網絡系統，基于應用場景定制化網絡服務. 28 五、打造車路協同安全保障體系 (一)全面扎實的安全技術能力.30 (二)軟硬件一體化安全體系.30 1.確保車路協同網絡及設備安全穩定.31 2.有效加強個人及駕乘人員信息保護.31 3.打造全球領先車輛信息安全服務.32 (三)制定智慧出行安全標準.33 六、結語 35 43 7 8 近年來，車路協同已經成為全球關注的焦點。各個國家通過戰略、規劃、標準等多個層 面進行布局，積極搶占本輪產業發展的制高點。美國、歐盟、日本等國都制定了相應的規劃， 并提出了有針對性的發展路徑。我國在 “十二五” 期間啟動了 “智能車路協同關鍵技術研

9、究” ， 有效地推動了我國智能車路協同技術的迅速發展，標志著我國車路協同技術取得新的突破。 時至今日，車路協同技術已經有了長足進步，隨著 5G 的到來，5G+人工智能、5G+移動邊 緣計算等技術融合方案，將能夠更好的感知環境的變化，充分實現人、車、路的有效協同， 實現整個道路和城市的數字化、智能化水平。 (一)全球各國加快制定車路協同政策措施 美國以企業為主體、政府搭平臺，通過市場力量發展車路協同相關技術發展。2010 年提 出的“智能交通戰略研究計劃”，2018 年發布準備迎接未來交通：自動駕駛汽車 3.0， 推動自動駕駛技術與地面交通系統多種運輸模式的安全融合。美國加州放開道路測試，允許

10、開展試點項目逐步推進自動駕駛的商業化進程。 歐盟重視頂層設計和新技術研發，在關鍵領域通過大量資金引導產業發展。2006 年提出 的 CVIS（Cooperation Vehicle Infrastructure Systems）車路協同技術 1，2018 年公布自 動駕駛推進時間表，各國大力推動道路測試；歐盟運輸總司出臺 Delegated Act 法案征求意 見稿，意圖在歐洲推進合作式智能交通運輸系統的部署。 日本政府關注主要產業發展，大力推動新技術應用，重點聚焦在智能交通與自動駕駛領 域。日本在 2005 年提出 Smart Way，2017 年 6 月發布遠程自動駕駛系統道路測試許可處理

11、 基準，將遠程監控定位為遠程存在、承擔道路交通法規規定責任的駕駛人，允許自動駕駛 車輛在駕駛位無人的狀態下進行上路測試。 近年來，我國在汽車制造、通信與信息以及道路基礎設施建設等方面均取得了長足的進 步。2017 年國務院發布“十三五”現代綜合交通運輸體系發展規劃，2018 年發布關于 加快推進新一代國家交通控制網和智慧公路試點的通知、車聯網（智能網聯汽車）直連 通信使用 5905-5925MHz 頻段管理規定 （暫行） ， 規劃 20MHz 帶寬的專用頻率資源用于 LTE-V2X 直連通信技術。根據國家發改委發布智能汽車創新發展戰略征求意見，到 2020 年智能汽 車新車占比達到 50%，大

12、城市、高速公路的車用無線通信網絡(LTE-V2X)覆蓋率達到 90%，到 2025 年，新一代車用無線通信網絡(5G-V2X)基本滿足智能汽車發展需要等相關要求 2。 1 2 中國信息通信研究院 車聯網白皮書（2018） 9 (二)車路協同面臨的機遇和挑戰 車路協同為智慧交通注入了新的活力，想象一下諸多科幻電影里的場景：人們隨手召喚 一輛無人駕駛交通工具，就可以在沒有任何擁堵的情況下抵達目的地 3。因此，車路協同作為 一種新的智能技術解決方案，將有效解決城市的運行效率和擁堵問題，并為人車建立高效的 安全保障。 一方面車路協同成為智慧城市建設新的切入點。當前我國智慧城市建設步伐加快，隨著 高清智

13、能攝像頭和城市物聯網智能傳感器的快速普及，城市道路的信息化、數字化加速到來， 隨著車路協同體系的逐步完善，道路交通數據收集與分析、實時交通路況監測與預警、交通 信號配時調整與優化等方面的能力大幅提高。另一方面車路協同推動自動駕駛快速落地。自 動駕駛技術主要集中于計算機視覺領域，涉及到多方面識別技術。就技術解決能力來看，車 路協同可以有效處理道路、物體、行人等標識信息，是無人駕駛車輛上路的最重要安全保障 和不可或缺的條件 4。 車路協同的大規模應用和推廣已經成為現代道路交通發展的必然選擇，雖然這樣的場景 很美好，但從行業發展的角度來看，目前車路協同還處于初級階段，仍面臨一系列基礎研究 的問題需要

14、解決。 1.車路協同產業協調難度大 當前，車輛及道路信息化、智能化水平較低，給車路協同帶來較大挑戰。一是車載 V2X 終端滲透率不足，當前車載 V2X 終端處于發展初期，整體滲透率較低，制約了相關業務快速 普及。路側基站覆蓋范圍不足 200 米，為后期大規模鋪設造成過高成本。二是當前我國道路 發展較快，但屬地化管理對信息整合提出較高要求，由于設備廠家不同，運營方不同，導致 道路信息“碎片化”嚴重，缺少統一的標準。三是道路信息分發缺少統一 C 端入口，路側感 知能力難向 C 端廣域推送，用戶獲得一致性的體驗難度較大。 2.出行服務體驗亟待提升 隨著信息技術的普及，車輛出行服務不斷改善，路況導航、

15、車載娛樂內容更加豐富普及， 但在車輛駕駛和乘客出行場景中，仍有需要提高的領域。一是當前車載導航路況信息主要依 3 4 10 賴后臺數據，只能支持分鐘級更新，難以對路況做到實時導航，行車效率較低。二是缺少精 細化出行服務，車輛駕乘應用場景豐富，包括泊車導航，交通燈提示，車道級路況提示等已 經成為用戶新的需求點。三是乘客在出行場景下期待優質內容體驗，尤其是自動駕駛等技術 的應用，讓乘客逐步釋放雙手，對視頻、游戲及音樂等高質量內容體驗需求不斷攀升。 3.自動駕駛商用需要更高效的測試 按照產業普遍觀點，自動駕駛企業需要100億英里的試駕數據來優化其自動駕駛系統，若 要達到該測試里程數，單靠測試場所很難

16、實現。Waymo作為全球領先的自動駕駛公司，已經耗 時10年進行測試，但行程也僅為900萬英里。同時，現有測試場容量有限，測試設備昂貴、測 試效率不高、技術迭代速度提升難。如何找到更有效的測試方法和手段，加速自動駕駛測試 速度和步伐，成為車路協同真正有效落地的關鍵因素。 面對車路協同遇到的困難和問題，騰訊將基于長久的技術積累和研發，以智慧高速公路 作為切入點，結合騰訊高精地圖導航、自動駕駛服務以及云計算提供的應用場景和能力，聯 合產業鏈相關企業，在相關部門的指導和支持下，共同推動我國車路協同標準建立和應用落 地建設。 11 12 車路協同落地實施的關鍵，需要產業上下游企業協同。這背后涉及車載智

17、能終端、網絡 連接、移動邊緣計算、路側智能與傳感設備的普及應用，各模塊背后又有復雜的供應鏈和渠 道商。如何把高速公路公司、無線網絡設備商、數據中心設備商、電信運營商、內容提供商 組織在一起是一件紛繁復雜的產業協同工作。經過 20 多年的積累，騰訊服務著數以十億計的 個人用戶， 具有連接國內最豐富場景和互聯網產品的生態服務能力， 將致力于做好 “連接器” ， 為車路協同的相關企業進入“數字世界”提供最豐富的“數字接口”。 (一)車路協同是智慧交通的核心 隨著技術創新的快速普及應用，智慧交通與汽車智能化成為未來發展的必然趨勢，車路 協同則成為智慧交通的核心，也是解決交通出行安全暢通的有效切入點。

18、根據美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）的官方數據顯示，車輛與車輛通信技術能預 知即將發生的交通事故并對潛在危險發出實時預警，它的廣泛應用能幫助避免高達 81輕型 碰撞事故。根據中國汽車工程學會（SA-China）的研究表明，智能網聯汽車技術的廣泛應用 可使普通道路的交通效率提高 30%以上 5。目前，車路協同主要涉及車載系統、路側系統以及 數據交互系統等三個主要部分 6： 車載系統有效強化車輛行駛安全。車載系統主要負責對車輛自身狀態信息的控制和對周 圍行車環境的感知，協助駕駛員完成車輛的安全駕駛，比如車車避撞、人車避撞、交叉口安 全通行、換道輔助駕駛等。 5 6 13 路側系統將有效提高

19、道路通行能力。通過路側系統與各個傳感設備之間進行通信，可以 獲得當前的道路情況。 包括交叉口行人信息采 集、突發事件快速識別 與定位、密集人群信息 采集、多通道交通流量 監測、通道異物侵入信 息的獲取、處理、分析 和發送。 數據交互系統保證 人車路的有效通信。實 現路側設備與車載單元 之間的交互，以及各種 行車安全、交通控制和 信息服務應用的打通， 最終確保整個車路協同 系統快速穩定運行。 (二)構建車路協同產業鏈新格局 車路協同需要構建新的產業鏈格局，騰訊擁有更加開放的心態，在構建自身核心能力的 同時，連接產業鏈的上下游各個合作伙伴的力量，通過生態協作、利益分享實現多方的共贏。 一是連接高速

20、公路公司，加快路側能力基礎能力建設，基于高速公路設備感知道路信息，提 供實施精細化道路信息分發，實現分鐘級以下車道路況更新。二是連接無線網絡設備商和數 據中心設備商，為高速公里 側提供穩定的 5G 網絡和邊 緣計算設備，將碎片化道路 信息進行連接，形成規模優 勢。三是連接內容服務商， 基于移動互聯網發展積累的 技術、用戶洞察以及用戶體 驗打磨方面的經驗，為出行 乘客提供高品質內容服務， 例如為乘坐大巴的乘客提供 云游戲等。四是連接基礎電 14 信運營商，提升頻譜利用率，搭建電信運營商與高速公路公司合作橋梁，支持商用智能終端 （4G/5G）接入。 在車路協同推進過程中，企業間通過生態協作的方式，

21、連接車路協同的相關企業，將移 動互聯網的服務無縫連接到整個汽車出行的場景下，實現人和車、設備、服務之間的連接， 多個終端場景的打通， 最終構建起高速公路、運營商、設備商、數據中心設備商、互聯網企 業共同參與的產業鏈新格局。 (三)打造統一信息內容分發平臺 車路協同需要加快打破信息孤島，打造統一的信息內容分發平臺，為用戶提供一致性的 體驗。一方面騰訊擁有國內最大的用戶平臺和用戶的應用場景，擁有海量用戶觸點和連接能 力，能夠更懂用戶，更了解用戶，做好用戶的連接?；隍v訊的用戶連接能力以及業界比較 領先的內容生態、豐富的版權，可以更好的為用戶提供一致性服務和體驗。另一方面車路協 同將進一步加快路側和

22、車輛數據信息的交互打通，騰訊基于 AI 技術、云平臺、終端系統方面 的技術架構和場景化的應用能力，可以助力車路協同構建智能網聯信息處理分發平臺，將數 據能夠轉化成價值，構建車路協同數字化能力。 15 16 作為交通智能化的核心，業界一直在探索車路協同的解決方案，未來的車和路會具備更 好、更高的智能，能夠更實時、更細的感知環境，并且把這些環境的數據以及車流、人流的 數據為未來的城市規劃、道路規劃、交通管理和疏導提供更好的幫助。為此,我們基于深入分 析當前車路協同亟需解決的問題,聯合產業鏈相關企業共同研究構建了車路協同創新生態。 車路協同創新生態，主要分為三個部分。在基礎能力層面，車路協同的落地實

23、施需要依 托人工智能技術和云計算資源為車路協同打造閉環能力。同時，隨著 5G 的快速普及，基于邊 緣計算的車聯網 V2X 架構將在出行場景有著廣闊的應用。在平臺服務層面，模擬仿真服務、 高精地圖服務、MEC 開源服務、自動駕駛服務等應用環境，為車路協同提供技術支持和應用 落地，有效提升車路協同的安全性和效率。在業務應用層面，基于場景驅動、智能交互、個 性化推薦服務等應用，可以進一步加強對用戶需求的理解，以及對真實時間和空間場景的理 解，一方面向用戶及時推送實時路況信息、高精定位、輔助安全駕駛等能力，另一方面結合 具體應用場景，把互聯網的相關服務直接面向客戶主動推送，從“人找服務”向“服務找人”

24、 進行轉變。 (一)打造車路協同基礎能力 1.人工智能 隨著人工智能技術的普及，圖像識別能力、語音交互能力大幅提升，將進一步提高出行 業務的智慧化程度，幫助產業鏈合作伙伴建立高效穩定的智能化運行體系。結合交通管理工 作中的勤務保障、違法車輛追逃等場景需求，我們在傳統單攝像頭分析的基礎上，創造性地 將前沿技術與業務場景相結合，通過跨高低攝像頭的識別分析，實現車輛搜索追蹤、二次分 析，打造從感知到控制的完整應用閉環。 17 智能語音交互在車路協同，尤其是車載交互方面有著廣泛應用，如何把駕乘人員的話語 快速、準確的進行識別并執行，需要結合出行場景進行有針對性的研究。目前，騰訊 AI Lab 智能語音

25、“交互”解決方案已經應用在多款產品當中，針對語音喚醒上，針對誤喚醒、噪聲 環境中喚醒、快語速喚醒和兒童喚醒等問題，提出了一種新的語音喚醒模型，能顯著提升關 鍵詞檢測質量，在有噪聲環境下表現突出，還能顯著降低前端和關鍵詞檢測模塊的功耗需求。 2.云計算 車路協同將產生大量數據和數據處理業務，云計算能力將在其中中發揮重要作用。以騰 訊為例，基于云的技術積累，我們搭建了汽車云平臺和自動駕駛云平臺。汽車云包含了公有 云、私有云、混合云的行業優勢，提供一體化運維平臺（織云）、微服務中臺（TSF）及物聯 網平臺，為數據清洗、管理、分析提供有效的技術支持，從而打造出車聯網、生產制造、用 戶管理、運營支撐、經

26、銷商管理系統等，全面支持車路協同系統完善。 18 騰訊云為數百萬的企業和開發者提供安全、穩定的云服務器、云主機、CDN、對象存儲、 域名注冊、云存儲、云數據庫等云服務，支持 192 個業務場景的全棧解決方案。 3. 5G與邊緣計算 2019 年是 5G 商用元年，5G 的快速普及將進一步拓寬人與人、人與物、物與物的應用場 景。從 2017 年底開始，我們成立了未來網絡實驗室，是中國互聯網公司第一支專注 5G 技術 和應用研究團隊，目前已經建立了全球互聯網公司首個 5G 商用實驗網，探索基于 5G 的智能 網聯汽車和智慧交通等典型業務場景，推動基于邊緣計算的車聯網 V2X 架構建立。并積極參 與

27、 5G 標準化工作，并希望以“應用驅動 5G 網絡演進”，參與到國際標準制定中。建立起網 絡世界（數據）與物理世界（人與物）的有效互動。 目前，騰訊與國內三大電信運營商以及國內外廣大廠商建立了良好緊密的合作關系，近 期已與電信運營商、交通部門展開合作，推出了車路協同的整體解決方案。在 2019 年 2 月底 的世界移動大會 MWC2019 上，演示了基于 5G 切片和邊緣計算部署 V2X 的應用案例。 19 同時，研究團隊還聯合電信運營商探索邊緣計算的技術架構和平臺能力?；诂F有的服 務化架構 Tars，整合本地轉發等功能并做了適配和增強的邊緣計算平臺，可以更好地支持 5G 車聯網對低時延和靈

28、活部署的需求。 ( (二二) )提供車路協同平臺服務 1.模擬仿真服務 道路測試需要大量駕駛數據來推動自動駕駛系統的優化完善，耗費大量時間和精力，為 了破解這一難題，仿真測試成為大多數公司的共同選擇。目前仿真測試已經成為了真實路測 的一個有益補充，而未來隨著深度學習技術地進一步深入運用，仿真測試將在自動駕駛研發 方面發揮越來越重要的作用，并推動自動駕駛技術早日實現商業化。 為了更好的構建和驗證云網協同的車路一體系統， 騰訊自動駕駛團隊運用虛擬現實技術、 游戲引擎和云游戲技術、工業級的車輛動力學模型和專業的渲染引擎，三維重建技術和虛實 一體交通流，構建了仿真系統 TAD Sim。作為自動駕駛研發

29、必不可少的驗證工具，TAD Sim 從 “人-車-路-環境”出發，構建了感知到控制的閉環仿真系統，它提供多樣化場景建模方式， 種類齊全的傳感器模型和高精車輛動力學模型，支持從軟件在環、硬件在環到整車在環的完 整測試能力。 TAD Sim 提供單機版和云平臺版兩種版 本，涵蓋道路場景、交通流、車載傳感和車 輛動力學等仿真模型，可滿足研發時的精細 調試和測試時批量運行的不同需求，借助騰 訊強大的云計算能力，幫助用戶輕松駕駛百 萬公里。為進一步提高自動駕駛技術的研發 和測試效率，我們在此基礎上，推出了虛擬 城市仿真平臺，實現了大規模加速測試。 目前 TAD Sim 主要包括以下功能：一是構建交通流模

30、型。通過采集不同城市、道路、氣 象和時段等多維度的實際交通數據進行模型訓練，同時提供激進交通為自動駕駛提供嚴苛的 駕駛環境。（可以有 1000 臺自動駕駛的汽車同時上路，一天下來就可以完成 70 萬公里的測 試）。二是三維重建。利用三維重建先進技術，真實還原道路場景，建立極具真實性的數字 城市。三是高精地圖生產場景。以高精地圖為基礎自動生成道路場景，生成過程方便快捷， 與實際道路一致性高，支持標準的 Open DRIVE 格式。四是云加速平臺。借力云計算資源與能 力，運用分布式仿真技術，極大地加速海量場景計算過程。 20 2.高精地圖服務 車路協同為了確保車輛和司乘 人員的安全和效率，需要掌握

31、更精確、 更新的車輛周邊環境信息，從而通過 其他駕駛輔助系統做出實時反應。因 此，高精地圖成為行業推動車路協同 的重要基礎。高精地圖一方面要對整 個道路的描述更加準確、清晰和全面。 需要把所有物體、所有能看到的影響 交通駕駛行為的特性全部表述出來。 另一方面高精地圖產生的數據將更 為豐富，同時需要動態實時更新。包 括車道中心線、 車道邊界線、 參考點、 虛擬連接線等靜態數據，以及天氣、地理環境、道路交通、自車狀態等動態數據。 騰訊高精度地圖早在 2015 年開始孕育，目前已經積累了超過百萬公里的道路測試數據， 超 500 萬的各類標注樣本數據。2019 年上半年，騰訊已經完成了全國高速路、重點

32、城市快速 路的高精度地圖采集，擁有了業界優勢的數據積累。 21 高精地圖包含詳細的道路和車道模型，以及用于高精定位的各類地物和設施等要素，通 過在騰訊 L3 和 L4 自動駕駛技術應用并驗證，協助自動駕駛車輛能夠自主完成輔助駕駛情況 下的跟車，變道，超車，以及特定環境下的純自動駕駛功能。 騰訊高精度地圖超 視距的特點意味著其可 以對整體道路流量、交 通事件、路況進行預判， 可以作為感知層的安全 冗余；同時，高精度地 圖可以提供車輛環境模 型的先驗知識，一定程 度上減少自動駕駛車輛 感知層的壓力。 未來，騰訊高精度地圖與定位解決方案可單獨對外提供，并收取使用費；也可同模擬仿 真、數據云服務平臺以

33、產品打包的模式，對外開放提供給合作伙伴。 3.自動駕駛服務 騰訊自動駕駛致力于做“軟件與服務提供商”，為行業提供包容、創新和可持續的自動 駕駛解決方案。2016年09月，設立騰訊自動駕駛業務中心，充分發揮騰訊在高精度地圖方向 的能力積累，整合公司在車聯網、大數據、云平臺、深度學習、多源信息融合感知與定位、 高精度地圖生產 與運用等多方面 的技術優勢，構 建領先的集自動 駕駛產品研發， 測試以及評測驗 證于一身的開發 平臺，提供完整 的自動駕駛技術 解決方案和開放 的平臺支持能力。 22 從核心算法研發角度看，自動駕 駛業務主要涉及到以下幾個方面的工 作。在融合定位方面，我們開發了完 整的高精定

34、位及建圖方案，方案高效 的融合了多類傳感器的輸入以及自主 的高精地圖信息。發揮各傳感器的優 勢，使其能覆蓋各種復雜行駛和交通 場景，并對自動駕駛中的環境感知、 路線規劃、障礙規避、車輛運動控制 等提供必要的保障。在決策規劃方面， 我們自主研發的自動駕駛決策規劃系統，實現了對L3和L4級別自動駕駛的全支持，以及對高 速、城區、封閉園區等不同路況的場景的靈活處理。在環境感知方面，為保證感知結果精準 以及各種場景的適配，我們在相關方案中使用了多種傳感器進行冗余感知。同時，針對不同 的場景設計了配置高低不同的傳感器。 可圍繞著不同的感知任務和場景進行靈活自由的配置， 滿足客戶不同的需求。系統架構方面，

35、自動駕駛系統架構方向主要專注于自動駕駛系統的基 礎軟件架構研究，它是自動駕駛的安全運行的策劃者。每個自動駕駛算法應用程序都在其同 步運行封裝，具備強實時性能、確定性計算任務調度、大數據傳輸和高數據吞吐效率以及較 強的系統冗余容錯的能力，從而形成一個自動駕駛的安全環境。 23 24 5G承載著萬物互聯的使命，也是消費互聯網和產業互聯網的使能動力。隨著5G時代的日 益臨近，創新型應用和技術不斷突破原有規劃和設想，傳統的先規劃設計網絡，之后讓應用 適應網絡架構的模式將難以為繼，并且難以適應新型產品和創新業務模式。在行業壁壘逐步 被打破的趨勢下，如何改變過去的這種商業模式，鼓勵互聯網應用研發、內容生產

36、企業共同 參與網絡架構的設計，推動應用與網絡動態適配、網絡標準的制定工作，成為5G時代必須要 面對的課題。 在5G的實踐過程中，騰訊認為目前制定的無線標準與未來應用之間仍然存在較大的“認 知差”，網絡對業務支持的靈活性和適應性仍然存在較大挑戰，標準制定的速度與應用之間 的需求仍然存在較大的不匹配，對于無線標準的“供給側改革”勢在必行。 為此，我們提出了“應用驅動網絡演進”的理念，這及時反映了5G標準制定和競爭格局 在新的通信系統時代的轉變，互聯網公司和垂直行業作為5G需求方開始參與標準制訂，并成 為5G產業標準的新驅動力，推動5G新網絡能夠與業務更加靈活、個性化、實時地配合，創造 全新的業務和

37、極致的業務體驗。 (一)“應用驅動網絡”標準先行 推動應用標準的制定工作，可以進一步挖掘5G網絡應用潛力并推動產品規劃進度。騰 訊2018年注冊成為3GPP會員，參與5G標準化制定。2018年8月首次參加3GPP會議，關于車聯網 邊緣計算的提案順利通過，并得到了中國移動、中國電信、中國聯通、OPPO、ZTE和Ericsson 的聯署支持。在2019年成功推動多篇5G V2X需求和架構提案進入5G技術規范。從去年8月份開 始參加5G標準化工作，我們在半年多的時間內，實現了5G網絡架構標準的深入參與，提案數 位列近百家全球參 會公司前十，居全球 互聯網公司第一，踐 行著應用驅動網絡 演進的標準化之

38、路。 同時，我們直接參與 了IMT-2020 5G推進 組V2X應用層消息集 制定工作，并積極推 動其在 CCSA和CSAE 的進展。 25 在5G V2X標準化工作中，我們一方面結合5GAA的汽車行業與車路協同落地方案需求，推 動車聯網、網絡切片、邊緣計算等指南和標準制定。另一方面圍繞車聯網通信效率與可靠性 開展研究并積極提交技術提案。目前團隊與國內三大電信運營商以及國內外廣大廠商建立了 良好緊密的合作關系，為進一步開展標準化工作，推進實現應用驅動的5G網絡演進打下了良 好基礎。 (二)構建 MEC 開源平臺合作共贏 通過開源實現標準制定的技術架構，加速標準在產業界的落地節奏，降低標準的落地

39、門 檻，可以有效推動整個5G產業朝著更IT化的方向高速發展。前期，騰訊已在Linux基金會將與 5G服務化架構密切相關的Tars項目開源，促進5G服務化架構的加快落地。 2019年3月，騰訊聯合ARM、英特爾、諾基亞展示了Akraino社區第一個開源車聯網平臺 （Connected Vehicle Blueprint），聚焦于實現車聯網應用MEC平臺，助力車聯網應用的快 速落地。開源MEC車聯網平臺用于打造產業生態，吸引更多的用戶使用開源車聯網平臺，鼓勵 未來更多車聯網上層應用在邊緣云落地，整合平臺上公司內外的車聯網應用，提供更全更好 的整體車聯網解決方案。 26 開源車聯網平臺將快速推進以下

40、應用落地普及： 1.實時路況更新 目前主流的導航的路況刷新是相對滯后的，一般滯后實際路況 5 分鐘左右，通過搭建邊 緣計算可以實現高效的路況刷新，將路況刷新降低到分鐘級以下的路況刷新，讓用戶更好的 掌握實時路況，更高效規劃行駛線路。 2.導航準確度提升 通過開源平臺，有效推動定位精度從目前的 5-10 米精確到小于 1 米， 真正的實現車道 粒度的精準定位，確保導航更加準確的助力出行。此外，基于高精準度的定位，可以延伸出 更多的服務模式，例如：可以基于車道來識別駕駛行為是否合理，提示用戶在快車道上不可 以行駛過慢， 提示用戶不要誤入公交車道，單人駕駛的時候不要進入多人合乘車道等等。 27 3.輔助安全駕駛 在實際駕駛過程中， 因為周邊的建筑物和大 車的影響，駕駛員經常 會出現駕駛盲區。輔助 安全駕駛可以減少甚至 消除盲區，提前提示駕 駛風險，極大提高駕駛 安全性。 4.規范駕駛 在日常出行，經常出現駕駛員不知道當地的交通