车网中国现场报道
中国工程院院士、光纤传送网与宽带信息网专家 邬贺铨邬院士
邬贺铨：尊敬的柳百成院士、孙逢春院士、各位专家，大家早上好！我的发言题目叫做5G赋能智能网联汽车。
我讲两个方面的问题，第一是5G为智能网联汽车而生，第二是智能网联汽车生逢其时。
我们先讲第一个问题，5G为智能网联汽车而生，我们走移动通信已经走过了第一代、第二代、第三代、第四代，分别以移动通信峰值速率十年千倍。5G现在很快就来了，我们这个表上比较了4G和5G，主要的指标上，5G跟4G比有十倍、甚至百倍的提升，来跟汽车有关的是什么呢？叫做我们的大连接的迟延，无限接口的延时，4G是延时10个毫秒，5G是5个毫秒，连接力度也很大，100平方公里能使100万个传感器连到网上，当然流量密度、体验速率都很大。
5G是靠什么技术来支撑呢？还是靠通信的基本道路，只要把基站数增加，把天线数增大，现在叫天线基站，基本上128×128，甚至将来可以256，把屏幕展开，物理技术上也有很多新的技术。如果说1G到4G是面向消费者的，5G是面向工业互联网、车联网和智慧城市。5G里面三个内容场景，增强移动宽带、超可靠低时延、广覆盖大连接，尤其是超可靠低时延这个应有模式。
5G本身利用云的体系架构，结构有结构云，管理很多个微蜂窝，实现视频、转码各种业务的转换，还有控制云。
另外，在5G里头不是一般的云，除了集中的云计算平台，还根据需要把云的能力下沉，IBM提出物计算，在5G时代提出移动电源计算，把这个计算能力和缓存能力下沉到路边，下沉到基站，没有中文名字我给它起个名字，霾计算，越来越靠近地面了，越来越靠近用户了。这样一来很多宽带视频不需要远距离收到虚拟的云，像虚拟现实、增强现实会快速反应。车联网不需要上到一个最集中的一个城市的集中管理中心，路面就可以获得计算能力、就可以处理。
5G的出现，3G、4G并不是马上拆掉，它是兼容的，我们的车究竟接到哪一个网络，可以根据智能化的网络来选择的。还有接5G要同时支持多种业务，但是我们又不希望物理设施变化太大，我们用切片的办法组成不同的逻辑转换实现大连接，超宽带要实现20个G的，还有超可靠低时延互联网，还有高铁，这些要求都是不一样的，带宽要求不同，我们通过逻辑的分成组成一个逻辑的专栏，通过云平台可以实现，这个是切片。
通过切片，5G可以灵活地适应不同的需要，你车联网要求非常高速、成本期很多，要求带宽很宽，那没问题，我可以调动网络的资源，专门为你提供连接。物联网当然也是在车联网上必须的，2016年就提出过窄带物联网的表现，在中国今年已经发展很快，二三线城市已经覆盖了，但这个窄带物联网对应的传感器是固定的，车联网的汽车是移动的，工业互联网很多工具也是移动的，所以还需要开发一个面向可移动的传感器管理的窄带互联网。物联网提供的物联网标准是250比特，我们未来有低比特率，也有高比特率的，我们希望传感器有些是可以动的，甚至是可以讲话的，现在NB-IOT是不能动的，将来我们从不能移动到能移动，从不能讲话到讲话，都会出现。
5G产生大量的数据，有自媒体数据、富媒体数据，这些是用户产生的，有日志数据、基础网络数据，这是运营商产生的。运营商收集终端的数据，从基站收集数据，从运维收集数据，从网络收集数据，多种数据把路况全部都能掌握，包括周边的情况。
5G本身还不仅仅是一个传输系统，不仅仅是个管道，它还具有数据处理能力，一个数据处理是在它后台，跟云连在一起的大数据平台。还有一个数据处理是在基站。后台它能够对数据进行清洗、解析、格式化、统计分析、可视化等等，它产生的数据分析的决策回传到基站，基站本身要收集上下文的信息，统计用户的空间、时间，包括马路上所有的汽车，对数据进行集合压送，同时从后台获得决策，它具有一定的缓存能力，能改进用户的体验，减轻回传网的压力。
我们可以感觉到，在我们这儿有个实验，在16个具有13GB的基站里头，通过基站数据处理，主动缓存，得到100%的用户满意度和98%的回传网的卸载，所以5G本身跟4G不一样的地方，具有数据处理能力。
城市数据是智能网联汽车的重要资产，我们有工业数据、消费数据、政务数据。另外政府有各种各样的数据库，通过城市大脑来驱动城市的运行。这是高德地图，高德地图适用于用户的手机，哪怕你当天没有拿高德地图，等于你的手机不等于没有把你的实时路况状态传到地图，拥堵的时候比平时要多花一点的时间。北京是排第二位的，济南、哈尔滨在两头，
城市里头最原的距离莫过于红绿灯与摄像头，他们彼此无关联。浙江杭州萧山就把它关联起来，平均行车速度提升了15%，特种车辆通过时间缩短50%。这是4G情况下的性能，在5G的时候呢，基站密度大概是4G的4倍到5倍，每个蜂窝环境更小、数据更丰富、定位更准确、响应更快。
我们平时的数据首先是底层感知，我们的数据从数据收集到语义分析，然后到决策，进一步地跟低轨卫星北斗的数据联系起来，我们可以更全面地对城市运行实时洞察，智能网联汽车离不开城市数据的支撑。我们实际上每个城市有大量的摄像头，马路上有很多埋地线圈，实际上非常实时地捕捉到我们的行人、汽车的所有数据，而且通过人工智能技术的拍照，还能捕捉到驾驶员的行为，还有通过驾驶员坐垫的传感器感知驾驶员屁股的状态，为什么？跟疲劳状态有关。这个时候通过播放音乐，还有靠边停下来，避免疲劳驾驶。
我们很多地方马路上有很多摄像头，过去我们把摄像头对应的视频连到城市的交管中心，像北京交管中心场地很大，但是也放不下这么多摄像头的视频，一般10秒钟一条马路。我觉得以色列特拉维夫把所有摄像头通过大数据技术实行信息的融合，形成一个覆盖城市的实时的视频，底下有时间，视频上不同颜色表示交通的状况，交通管制、交通事故，实时地发送到驾驶员和行人那里，你可以选择你的出行路线。城市的领导坐着直升飞机俯视这个城市一样，我们中国的城市数据是全世界最多的，但是我们还停留在放在交管中心那面墙上，而且这个数据从来不开放给社会。所以我开车开到路上，看到前面的显示屏红的，我的车前进也前进不了，后退也后退不了，每次不知道往哪儿走。
第二个问题，智能网联汽车生逢其时。
我们可以看到全世界大概每一分钟会撞死一个人，交通事故非常严重，当然交通拥堵浪费的时间、拥堵付出的成本，增加了排放，已经有经验表明，通过交通的智能化管理，是可以改进这些状况的。
智能网联汽车本身就是个计算机，我先说说我们现在的手机吧，华为最近发布的移动手机麒麟980，有8核的CPU，7纳米工艺，一平方厘米里面有69亿的晶体管，双核NPU，实现世界最高端AI算力，识别500张图像仅用6秒，目前智能手机的操作系统软件是百万行到数百万行代码量级，汽车的计算能力与智能手机相比有一至多个数量级的提升，我们有十多个CPU，GB级RAM、Flash&SSD，1000万—1亿行软件代码，一般消费类电子芯片工作温度在负20度到70度，车载芯片必须满足负40度到70。
汽车本身也是一个物联网数据和大数据源，未来智能网联汽车前后雷达、各种各样的雷达等等，一个智能网联汽车上有超过上百个传感器，每天能上云端传输的数据要上百兆。而且从GPS、北斗可以得到位置信息，从车上方向盘可以得到一些驾驶习惯以及驾驶员的习惯，从汽车的雨刮器能知道下不下雨，现在气象台告诉你的气象信息是大范围的，几十平方公里。当然高速公路汽车雨刷器刷得越快雨下得越大，刷得越慢雨下得越小，不动就是不下雨，这个比气象台还要精准，它本身是一个大数据的源。
汽车也是大数据感知的载体，比如说这些汽车，哪里好走呢？选择什么路径，它实际上是实时地收集到整个路况。智能网联汽车是带轮子的宽带智能移动终端，它的通信能力不比手机差，它本身的具有5G、DSRC和NB-IOT的通信能力，具有与低轨卫星和北斗及GPS的联网能力，还具有接收广播信号的能力。
华为这个月10好刚刚发布昇腾310，是一款高灵活可编程的人工智能处理器，可以做到训练和推理，这个芯片里头有很多人工智能的计算和每一个核能实现4000多个MAC操作，比CPU和GPU有10倍以上的能力提升。现在手机只能可以完成2D人脸识别，受光线、角度和表情及化妆等影响，利用网络云端的智能可实现更加安全的3D识别，手机终端与云端智能的配合支持VR/AR的应用。而且通过跟边缘计算结合，可以使得AI的处理能力更长，AI计算负责修改大数据的检索、推理，汽车本身负责推断，从这个意义上来说，智能网联汽车是比现在的移动智能终端更加智能化的一个运载工具。
网联汽车的通信技术，包括4GLLTE-V2X支持安全、效率类服务，5G/V2X支持高度协同类服务，低时延，可以支持500公里时速，当然现在高速公路是不支持500公里的。为什么需要低时延，一小时30公里的速度，刹车了大概思考距离6米，停车距离6米，12米就够了。可是最底下，假如你开到110公里时速，你要刹车思考的距离21米，停车的距离75米，也就是说你必须要提前，而这个时延是最为关键的。我们知道4G是100毫秒，5G加上边缘计算1毫秒的量级，用超可靠低时延来支持网联汽车这是5G时代首先要考虑到的要求。
刚才说车联网就是要求时延是毫秒级的，而通信周期是微妙级的，同步精度是纳米级的，可见要求非常高。现在一般而言使用时延敏感网络，简称TSN。目前大多数汽车的控制系统复杂，刹车、引擎、悬挂各自有不同的系统，娱乐系统更是不一样，未来希望用TSN网络进行统一汽车内部的系统。
什么叫TSN网络？它是一个以太网，但是传统的以太网是不确定的，同步也很差，现在在以太网上增加了一个中间的HTTP，使得有以太网的效率，同时保留了快速响应的做法，它就是用一种调动。其实信息很多，有正常的室内温度等等，有些是不重要的，可以周期地传送，有些是紧急的要快速传送，我们要把汽车里头需要送的信息分等级，一般要先传的，比如说图上表示第一号的，它来就传。可是一旦高要求传的，要第二号、第三号，我用场站的办法保证高要求的数据的低时延高效传送。刚才说到网联汽车有多种多样的汽车标准，这是需要在网联车上要应用的。
车联网是5G的一个很重要的应用，在车联网里头要V2X，汽车到汽车，要V2E、V2I，要V2P，到红绿灯、到停车场，各种各样的东西。同时还有收集城市发布的道路情况地图更新等等。当然这个比较复杂，一个车究竟它V2V通信网前联着多少个车，往后联着多少车，各种的V2I、V2E、V2X之间能不能协同，这也是5G需要考虑到的重要问题。
我们可以看看这是V2V的通信，它的自动车距，它能自动地减车，测试会不会超速，自动限速，自动感知行人，假设行人都不管车怎么办呢？还有跟踪到这个人，这个人根本就不看车，它也能自动地控制刹车，智能网联汽车我们需要让交通更安全。
5G本身能护航自动驾驶，因为它低时延1毫秒，基于边缘计算、车-云的交互，应急制动、安全响应，能无缝网络覆盖，具有网络切片的能力，能优先服务QOS，能实时下载高清的地图，能传输高清的视频，还有大连接，实施海量的连接，支持自动驾驶。当然，网联汽车有安全的问题，我们这里边云管端三个层次都有，云车联网的云服务平台，有车辆管理平台，管有路边的各种认证，访问控制、流量控制，在车上有操作系统的安全，有各种各样的管理的安全，也有数据安全。所以网联汽车要赋予安全的技术。
现在安全已经成为智能网联汽车的挑战了，已经出现了无人驾驶车被木马控制在行进中打开车门或者其他操作，能够受控在制定位置停车。现在有关国家有人造炸弹，去制造一些危险。未来无人驾驶车，人都没有了炸弹照样有，这是相当危险的。现在需要用到物联网的区块链技术，区块链技术可以保证车联网的安全。当然有一些是汽车本身的软件和智能能力决定的。谷歌声称它的无人驾驶车已经在美国行驶了几万公里很安全，后来我说你不是也撞过一辆大客车吗？他们说假设上路的汽车都遵守交通规则，我说你这样假设不行。
另外，发展智能网联汽车还是一个产业，现在可以说是复杂的信息电子产品，汽车电子系统占到汽车成本的30%—60%，而且是汽车的主要利润所在。国外预测全球汽车电子系统的市场每年有1680亿美元。车联网是智能网联后来又加上去的，它带动新增市场1300亿，两者加起来差不多3000亿，差不多两万多亿人民币了，未来汽车的创新80%来自汽车电子和智能网联系统。多年来中国汽车市场的汽车电子系统缉捕全部进口，不掌握汽车电子系统，将来中国也无法进入智能网联汽车的核心，城市的智慧交通也不可能彻底。所以智能网联汽车是汽车产业换代的新机遇，我们不能再错过。
最后，汽车是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的典型应用，信息技术重新定义汽车，网联化、智能化是汽车的发展方向，智能网联汽车是智能交通的重要支柱。信息技术助力汽车技术转型升级，智能网联汽车驱动信息技术的进一步发展，这是互相促进的，智能网联汽车的发展需要信息技术企业和汽车企业的紧密合作。
智能网联汽车带来技术、政策、法规等多方面的挑战，智能网联汽车的标准化还在进行中，智能网联汽车的创新永远在路上。
谢谢！
