车联网是汽车行业发展的重要方向之一，近年来我国车联网产业发展迅速，顶层设计规划和政策不断完善。先导区是推进车联网关键技术研发、产业发展综合服务构建、车联网创新应用实践的重要平台。
在第六届华南智能交通论坛上，中国信息通信研究院车联网创新中心解决方案部主管徐宗琦结合我国车联网产业现状，对先导区建设中遇到的问题进行了思考和解答，并提出了未来车联网发展的思路和策略。
以下为正文部分，有删减：
01
车联网的内涵与新基建背景下的解读
车联网的本质是实现人、车、路、云平台等交通参与要素的全连接。车联网借助新一代信息通信技术，助力交通行业从单车智能到智能交通的演进。
从政策角度看车联网。
十一部委联合发布的《智能汽车创新发展战略》提出到 2025 年，智能交通系统和智慧城市的相关设施，包括车用无线网络、云控基础平台、地理位置信息系统等新型基础设施的建设取得积极进展。
从中我们不难看出，构建智能汽车创新发展战略的重点任务之一，就是构建完备的智能汽车基础设施体系。
从新基建角度看车联网。
2020年4月，国家发改委指出新型基础设施的范围，包含5G、物联网等信息基础设施。而车联网不仅是5G的垂直行业应用，还是物联网的一个典型应用，所以车联网属于新型基础设施的范畴。
我们在许多车联网先导区建设过程中采用的建设思路是“优先广域覆盖，逐步热点增强。”这种建设方式，在先导区的建设中优先架设基站，然后逐步完善车联网基础设施的建设。
新基建、新产业、新服务带来了新的发展机遇。我们以国家战略和上层政策为引领，为车联网建设基础设施支撑体系。
从国家层面上，推动车联网产业的数字化转型，构筑高质量发展体系；从地方政府层面上，带动当地产业的转型和升级，引领产业发展。
02
车联网，产业创新发展的重大机遇
车联网包含“网联、平台与服务、数据”三个重要内涵。
网联的意义主要在于服务交通出行和交通智能化的管理。
例如，在十字路口、交通快速路的应用场景中，或者在长沙、厦门等城市的智慧公交（BRT）运营，或是在百度、滴滴 Robotaxi的运营应用场景里，网联的本质都是服务于大众的交通出行。
无锡的车联网先导区是最早建设的一个先导区，在由170平方公里的范围、280公里道路、400个交通路口构建的车联网应用场景中，不仅有合作社智能交通标准里面规定的应用场景，还包含一些本地服务的应用场景，例如，交警的执法监控、车辆的违规停车、潮汐车道的监控等，这些场景都是服务于交通智能化的管理。
平台与服务的意义在于打造车联网产业的新生态。
车联网平台是一个跨行业产业融合的生态体系。我们希望通过车联网平台拉通车联网产业的各个主流企业，在它的端侧与云侧之间，形成一条拉通了产业链的纽带，打破产业链的端侧与云侧间的壁垒，构建新的产业生态环境。
我们该如何做呢？首先在基础奠定期，我们要优先广域覆盖，将C-V2X路侧单元进行规模化商用，然后对车企进行渗透，让车企优先安装使用车联网终端。
其次在协同发展期中，在车联网终端普及之后，推行如新车补贴的优惠政策，推动智慧城市的建设、5G网络的部署，智慧公路试点的建设等。最后在产业培育期，应用平台结合它所采集的数据，为用户提高创新应用服务。
数据的意义是驱动车联网新应用和新服务的产生。
随着越来越多的车辆、基础设施实现互联，能否基于数据衍生出更多的应用场景，催生出新的应用，对于车联网先导区的建设至关重要。
以UBI（基于使用量而定保费）保险为例，公司通过收集用户的驾驶行为数据和车辆参数，协助保险公司量化保险费，对事故进行溯源调查。
数据的应用存在以下问题：
第一，数据的互联互通性比较低，呈现数据孤岛特性。我们在示范区或先导区的建设中，发现交通信号灯监控数据在公安或者交通局，路侧的立杆和一些感知数据在高速部门，数据不在同一个部门的情况下，我们如何实现互通互享呢？
第二，数据质量参差不齐，数据的可信度不高。由于不同厂商间的技术架构不同，导致它们提供的数据精度不同，因此可信度也大不相同。
第三，缺乏必要的数据安全保障和管理机制。目前，我们只能依赖各地的政策法规和整体架构的设计解决这一问题。
数据在汽车和交通行业主要有三个应用方向。
第一，围绕汽车生产制造环节，依托工业互联网，进行工厂内智能化升级以及供应链体系智能化管理。
第二，围绕汽车产品，依托5G、人工智能等新一代信息通信技术，对汽车产品进行智能化、网联化升级。
第三，围绕以汽车为载体的出行服务，依托大数据、云计算等技术，提升用户出行体验和交通管理能力。例如滴滴、曹操出行等打车平台依托大数据对车辆进行实时调度和价格调整。
03
车联网，跨行业融合的全新挑战
从车联网行业的总体架构上，我们可以将车联网行业分为终端部分（如路端、车端），网联部分，以及计算＋服务部分（如云端和边缘云）。车联网涉及到的行业不胜枚举，主要涵盖汽车行业、交通行业、信息通信行业三个。
从汽车视角来分析车联网。
主机厂通常将C-V2X当作与摄像头和激光雷达并行的感知设备，是车内感知系统的一部分。
借助C-V2X，汽车可以感知到盲区信息、远距离信息、交通信号信息等传统感知设备所感知不到的信息。
在我们与主机厂的交流中发现，主机厂并不关注C-V2X数据背后的系统架构与实现方式，更多地将目光聚集在C-V2X部件上，从汽车角度对C-V2X消息提出了时延、可用性、可靠性、融合性等一系列要求，旨在推动主机厂内部“智能网联”与“自动驾驶”的融合。
从信息通信的视角看车联网。
车联网遵循“端-管-云-服务”的系统架构，我们以网联汽车作为系统的接入终端，以ICT行业提供的平台服务为抓手，在智能网联汽车或自动驾驶行业提出的应用场景、网络、服务等需求的基础上，开展车联网系统研发与建设部署，搭建“路-边-云” 分层的网络与平台架构。
从交通的视角看车联网。
交通或交管系统是按照“感知-传输-计算”的层级进行设计的。在交通上，我们通常将C-V2X系统作为一种新型感知的发布终端使用，例如，当路侧的感知设备探测到了车祸发生或者货物坠落时，C-V2X可以通过提示牌通知路过车辆前方路况。
当车辆具有“网联”功能后，我们可以通过智能网联技术，将路侧的提示牌转化为路侧数据，输出到过路汽车中，避免由于提示不足而造成交通事故发生的可能性。
04
先导区建设中的问题
先导区的建设并非一帆风顺，我们在各地的先导区建设过程中遇到了许多困难，以下是我们总结的先导区建设过程中遇到的主要问题。
问题1：参与主体多元化，基建与运营模式尚不清晰
道路基础设施建设和运营主体具有多元化的特点，多元化的主体直接导致运营模式不清晰。简单来说就是先导区投资建设后，如何从使用方收费？哪个部门收费？收取的费用缴纳给谁？不同部门间的数据如何实现互通？这些问题得不到解决，运营模式就会一直呈现碎片化的特点。
其次，车路协同依赖路侧基础设施覆盖率和车载终端的渗透率，这导致先导区的建设需要大规模的投资，没有良好的营收模式，落实这笔资金是十分艰难的。
最后，车联网最初为车主提供的服务主要为信息服务类，当前V2X业务更偏向交通安全和交通效率类业务，但消费者对这三类服务的需求并不强烈，导致用户买单意愿较弱。
车路协同基建与地铁轻轨的建设在投资规模、运营模式等方面高度一致。在港铁的成功案例中，特区政府按照政策给予港铁公司优惠补贴，使得港铁公司可以无偿获得地铁站上方的土地所有权。
因此，我们认为给予网联设备的建设方补贴，是解决基建问题的思路之一。
问题2：车路协同深度支撑自动驾驶仍面临诸多技术挑战
车路协同在自动驾驶中的应用面临着诸多挑战，首当其冲的是置信度问题，在单车智能阶段，自动驾驶汽车依靠多系统协同合作，让电脑在无人主动操作的情况下，自动安全地操作车辆，而智能驾驶车路协同的应用，电脑依靠路侧单元提供的信息，指挥车辆安全行驶。
因此我们需要更高的路侧信息置信度。其次，建立基础设施安全等级界定体系，也是车路协同亟待解决的问题。
问题3：需要打破跨行业设备互联、数据互通壁垒
如上文所提的，我国先导区运营主体众多，基于不同的服务功能，这些部门建立了众多服务平台。如何实现不同平台的数据互通和共享？解决这个问题的首要任务是明确顶层设计。
如此在实地建设时，我们以应用为导向，统筹建设基础设施，数据的互联互通问题迎刃而解。
问题4：跨行业、跨地域数字身份认证尚未协同统一
不同行业的数字身份认证不同，标准格式也不相同。如何解决跨行业、跨地域数字身份认证，建立车联网安全体系，也是先导区建设的一大难题。
05
推动车联网发展的下一步重点工作
针对上述问题，我们下一步将车联网发展的重点放在以下几个方面。
第一，推动先导区建设方案的标准化进程，实现数据跨区域的互联互通。
我国车联网行业标准较为完善，LTE-V2X相关空口、网络层、消息层、和安全等核心技术标准已制定完成，这有利于实现先导区跨区域数据的互联互通。
第二，明确顶层设计，以应用为导向，实现跨平台互通和数据共享。
第三，建设车联网的安全体系。为实现数字身份认证的统一，信通院建立了一个可信根管理平台。其他行业将各自的根证书存放在该平台，统一管理与认证。通过这种方式实现各行业身份认证的互通。
第四，探索新的业务模式和商业模式。目前车联网的运营模式众多，例如Robotaxi自动清扫、自动售卖、自动环卫等等。各地的运营主体需要结合自身情况，探索适合本地的特色商业模式。
最后，希望大家共同努力，探索出适合车联网发展的业务运营和商业模式。
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