《5G车联网赋能智慧出行》

首先我们看两率提升的问题，产业界里面一直探讨的，我们做车联网重点，一个是车端的渗透率，车上到底有多少支持网联能力的，第二个是道路侧的覆盖能力，其实核心是5G网络覆盖和V2X专网覆盖能力问题。从车端覆盖来看，我们认为它的周期会优先从商用车型去做车端相关的覆盖，比如说载人的公交车，接驳车辆，公交微循环车辆等等，我们会看到优先去做商用车型的覆盖。

从道路侧部署来看，会优先在特定场景去做道路侧的覆盖部署，这里面包括了港口、矿山、园区，进一步会向城市里面的交叉路口，高速公路去做覆盖。但是到底是先做车还是先做路？其实从我们来看车路应该是有机的协同，缺一不可。我们希望能够形成比较好的正向螺旋式的循环，推进两率的提升，推进产业化的进程。

第二个5G+V2X是非常重要的，未来多模的网络形态非常重要。我们产业化主要是基于R14和R15的LTE V2X标准，R16和R17目前正在制定的标准实际上是基于NR-V2X标准，未来网络形态一定是大的运营商4G和5G网络和5G专网多网融合的形态。从5G+V2X网络形态来看是非常确定性的，支持智能网联一定是多网融合的。

从支持业务上来看也能够做初步的研判，LTE V2X主要侧重的是安全类和效率的应用场景，NR-V2X主要侧重的是自动驾驶应用场景，5G和4G网络因为是运营商的公网，主要去承载信息娱乐类业务和对于安全类不是特别敏感的，比如全局交通优化的业务应用场景。

这里面非常关键的是5G+V2X量产的进程，所以我们高度关注车企5G+V2X量产车型推出的时间点，包括广汽、上汽、长城、通用、福特在推出自己的5G+V2X量产车型，量产车型的推出以及规模上量是未来整个产业里面非常核心的关键点。

从业务场景来说，从我们所做的赋能自动驾驶来看，最初有人驾驶里面是安全类和效率类业务应用场景。下一步非常重要的是自动驾驶类应用场景，最核心还是赋能协同类的自动驾驶。我们为什么谈和自动驾驶的关联性，其实车联网赋能自动驾驶最主要是解决协同类自动驾驶的问题。按照标准的定义有四大类，包括协同驾驶，编队行驶，远程驾驶，多传感器的融合共享，这个按照标准里面已经定义的非常重要。我们产业界一直在探讨怎么样帮助到自动驾驶，这里面是非常重要的。

从业务场景里面来看，从安全类，效率类向协同驾驶类演进之外，我们重点所关注的是三类典型场景，首先是城市，当下优先解决的是交叉路口，城市里面70%交通事故都是在交叉路口发生的。重点关注城市隧道，城市环岛立交桥等典型城市交通场景。第二个是高速公路，有主线道路，闸道的分合流，隧道，收费站，服务区，这些都是依托于车联网的方式重点解决高速公路的场景。高速公路业主最核心关注三个点：安全、效率、道路养护。我们站在车联网角度重点解决在高速公路不同场景下怎么帮助他解决安全问题，效率问题，帮助提升它的道路养护的能力。第三个是特定区域，比如说封闭半封闭的场景，包括港口、园区、矿山、封闭测试场等，也会优先去做这种场景的部署。

从技术角度来看，我们要去解决连接问题，解决计算的问题。产业界角度要推出相关的产品和解决方案，能够去赋能这三个角度：连接通讯能力，所以推出了5G+V2X相关产品。计算能力，这里有运营商部署的区域计算节点，我们会做相关边缘侧，道路侧计算能力的部署，他会和我们的自动驾驶车辆所具备的计算形成有机的协同。感知的能力，我们知道对于道路来说具备了不同层面的感知的能力，第一个层面是交通数字化改造，这里面能看到传统的交通设施和红绿灯信号机，标志标牌标线护栏等等，这些未来确定性的趋势一定会去做数字化的改造。第二个层面是道路精准环境的感知，比如说天气，尤其像高速公路上环境感知能力。第三个层面希望依托于激光雷达，像毫米波雷达，传统摄像头所带来的，让我们对于道路交通参与者以及交通事件，各种各样的态势做更加精准的感知，但是融合感知一定是未来非常重要的。

从技术角度上来看是连接计算感知的核心能力，当然从技术角度还有非常重要的就是安全，这是毋庸置疑的。

赋能自动驾驶，我们和战略合作伙伴做了非常多赋能自动驾驶验证的工作。从标准下一阶段NR-V2X来看，会有更多面向协同类的自动驾驶业务应用场景，基于LT V2X依然有大量和自动驾驶相关的典型场景可以做相关赋能的工作，这里面包括红绿灯信息的推送，以及提供更多安全的冗余，我们希望达到比较好的态势是能够有单车和车路协同，降低整个建造的成本。

从场景来说一类是载人，一类是载货。我们优先会去解决商用车，因为商用车具备了典型的商业逻辑，包括了安全的问题，效率的问题，成本的问题，舒适的问题。

从商业模式角度来看，非常重要的是探索车联网赋能自动驾驶的典型商业模式。我们认为非常重要的典型商业模式是能够成立的，它能够带来实现商业闭环的。

第一个是面向环卫车，我们知道城市环卫车有环卫工人老龄化的问题以及环卫工人成本问题。环卫车在实现自动驾驶，尤其是网联自动驾驶情况下，我们做过测算，在短周期内就可以收回整个投入，也是非常典型的。

第二个是高速公路的重卡的场景，重卡的司机尤其在美国人力成本非常高，在中国也不便宜。它可以通过编队行驶功能节约人力成本，以及通过编队行驶的方式降低油耗，比如说降低风阻等等。

第三个是公交车场景，中国的公交基本上都处于亏损的状态，公交具备非常强的动力去提升公交出行效率来提升营运的效率。我们希望通过网联自动驾驶方式提高公交运行效率，提升运营效率之后带来收益实现收益分成，能够带来商业上的闭环。

除此之外，城市里面公交微循环也是典型的场景，城市里面最后一公里出行是非常核心，它也是具有非常确定的商业逻辑。从商业闭环上还有一块是面向特定场景的，像矿山、港口，这是确定性通过网联自动驾驶方式想去解决的核心问题。

最后分享一下我们和众多合作伙伴，我们一起做的典型应用案例。第一个是赋能Robotaxi和赋能公交微循环的场景。赋能Robotaxi做过相关的验证，红绿灯信息推送，以及面向单车智能解决不了的像鬼探头这样的典型场景。

还有一个非常核心关键的，在中国做自动驾驶，未来一定要把安全员拿掉，当下我们都知道有安全员，现在典型的城市也在做相关的立法和政策方面乐观突破，能够把安全员拿掉，拿掉安全员之后才有可能实现真正商业上的盈利。拿掉安全员的前提条件是我们需要做远程控制，所以说网联，车联网是未来拿掉安全员的先决条件。

还有公交和公交微循环，最核心关键是实现公交优先通行提升交通出行的效率，这些场景是我们需要通过车联网和网联方式做赋能。从产业界来看，我们一定要去实现车端和路侧相关设备的互联互通工作。

还有大规模并发测试，我们知道在路上行驶的时候一定会有大量车辆同时行驶，一起去做广播交互以及未来的主播交互方式，这种情况下大规模并发是非常重要的，我们在实际环境下去做相关的测试和验证。

除此之外，现在国家有非常多的先导区，我们也在积极参加天津长沙先导区相关的落地工作，以及广州试点示范相关工作，还有其他区域试点示范工作。未来核心是希望在国家大的产业政策推动下，我们是坚定的看好5G车联网这样一个产业方向，我们希望在国家大的产业推进下和众多战略合作伙伴共同推进中国5G车联网产业发展。