5G通讯技术用于车联网和自动驾驶中还存在着诸多挑战

在近日举行的2020中国电动汽车百人会论坛自动驾驶分论坛上，中国工程院院士邬贺铨发表演讲，他表示5G通讯技术虽然为车联网和自动驾驶带来了可能，但若想满足车联网和自动驾驶需求仍存在诸多挑战。

车联网和L5级别自动驾驶需要5G

邬贺铨介绍，不同级别的自动驾驶对时延有不同的要求，需要不同的技术来支撑。“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。”

车联网的通信模式可以分为四类，分别是V2V（汽车与汽车之间的通信）、V2P（汽车与行人之间的通信）、V2I（汽车与路边、云、红绿灯、停车场的通信，控制信号灯的转换）和V2N（汽车与网络的通信，解决优化交通流量的问题，做好交通的规划）。

远程驾驶、自动驾驶要求端到端的时延不超过5毫秒，可靠性为99.999%，每辆车每秒的数据将达到1GB。按照移动通信标准化组织3GPP对eV2X（增强的v2x通信）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。4G时代，LTE的时延大概100毫秒，利用边缘计算可以缩减到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。”邬贺铨说。

同时，5G与4G相比，在多项性能上都有1-2个数量级的提升。而5G的增强移动宽带、高可靠低延时和广覆盖大链接特性正是车联网所需。

5G满足车联网需求仍面临诸多挑战

5G虽然是自动驾驶和车联网的必要条件，但是若想全面满足车联网要求仍然面临诸多挑战。5G首先是为公众通信而设计的，公众通信80%的情况是在室内，处于非移动状态；而车联网80%以上的情况是处于行驶状态，对移动性管理要求更高。另外，公众通信只有在使用时才占用信道，主要是点到点通信；而车联网基本是永远在线，通信为点到多点和多点到点。5G时代的网络切片能否做到足够精准和细致是个难题。

邬贺铨进一步指出，传统运营商的5G主要使用TDD模式，上下行采用不对称设计，大部分消费者从网上下载的多，自己上传的少，所以同一频段一般安排上下行“三七开”，30%时隙用于上传，70%时隙用于下载。但车联网更多是传感器数据上报，下载则很少，所以应该是“倒三七开”，两者不同的上下行时隙配比如果安在同一个运营商的网上，是有互相干扰的。“建设一个支持车联网的5G专网需要专用频率，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。”

此外，5G时代车联网还存在标识之间互通难题、群组印证难题，以及安全风险增加等问题，运营支撑也很复杂，5G有虚拟NFV(网络单元虚拟化)，还有网络切片，这些都是动态的，要进行动态管理，所以说实时性对5G也好，对车联网也好，都是很大的挑战。

邬贺铨最后总结道：“虽然5G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！”