车联网中通感算一体化的应用探讨＊

张娜

（河北省公安厅交通科研所，河北 石家庄 050050）

随着移动通信技术的不断发展，现如今已进入到5G 时代，对6G 的研究也在如火如荼开展，智慧交通是5G 时代的重要应用场景之一，而车联网是智慧交通的核心组成部分，它已经与5G 技术深度融合。本文将在6G 技术得到不断研究和发展的前提下，对6G 关键技术通感算一体化与车联网的融合进行探讨。

1 6G 简介

随着时代的发展，移动通信技术也在不停地升级和更新换代。20 世纪80 年代，1G 诞生于美国芝加哥，当时只能实现模拟语音通信；1995 年，中国正式进入2G 时代，此时数字传输取代了模拟传输，应用扩展至数字语音和文本；2009-01-07，中国颁发了3 张3G 牌照， 分别是中国移动的TD- SCDMA （ Time Division-Synchronous Code Division Multiple Access）、中国联通的WCDMA （ Wideband Code Division Multiple Access）和中国电信的WCDMA2000，代表着中国进入了3G 时代，此时应用扩展到了多媒体；2013年12 月，工信部宣布向3 大运营商颁发“LTE/第四代数字蜂窝移动通信业务（TD-LTE）”经营许可，即4G牌照，开启了中国的4G 时代，此时移动互联网得到广泛发展；到现如今，5G 时代已经来临。5G 的发展，不仅提高了人与人之间的通信质量，还为用户提供了虚拟现实、超高清视频等对通信水平有更高要求的业务服务，更推动了人与物、物与物的通信，满足了新时代下智能医疗、智能家居、智慧交通等多种新型应用场景的需求。

随着经济社会的不段发展，5G 终将普及进入各个行业与领域，成为社会不断发展至数字化和智能化的重要基石。而在5G 应用之初，6G 也开始了相关研发。6G 将在5G 的基础上进一步发展，实现由万物互联到万物智联的跃迁发展，成为人类世界与虚拟数字世界的桥梁和基石，促进生活质量和人类社会的进一步发展。

6G 即第六代移动通信技术，它相较于5G 性能大幅度提升，能够实现全球全区域全覆盖，目标是最终实现万物智联。如果说5G 是实现全球全域的万物互联的话，那么6G 就是实现人类世界与虚拟世界的相互关联。6G 作为5G 的下一代，其峰值速度、时延、流量密度、定位能力等远优于5G，其预期性能指标与5G的对比如表1 所示。

表1 6G 与5G 的关键性能指标对比

中国的IMT-2030（6G）推进组参加“面向2030年及未来IMT 系统”专题研讨会上指出，5G 时代的3大应用场景将在6G 时代得到更多增强和深化，进一步提高通信速率、降低时延、增大带宽，拓展万物互联，支持具有更高要求的物联网应用场景，不仅可以实现以人为中心的交互体验，还有智能化设备间的信息资源交互，达到全领域全覆盖的服务。6G 将以可持续发展的方式延伸移动通信能力边界，创新构建“超级无线宽带、极其可靠通信、超大规模连接、普惠智能服务、通信感知融合”5 大典型应用场景，全面引领经济社会数字化智能化绿色化转型，最终将会实现“万物智联、数字孪生”的6G 美好世界。

2 车联网介绍

作为5G、6G 的重要应用场景之一，智慧交通随着通信技术的进步也在不断发展。智慧交通起初是被称作智能交通，在20 世纪90 年代初，美国提出了该说法并进行了许多研究。而在2009 年，随着各类高新技术的发展，智能交通得到发展升级，成为了智慧交通。智慧交通是在智能交通的基础上，融入云边协同、人工智能、物联网、大数据等最新技术，汇聚覆盖区域内的所有交通数据信息，能够提供更为全面和实时的交通服务。

智慧交通对交通管理、事故预警、公众出行等各类交通事件进行全过程的监管控制，使得交通系统在所监管区域内具备感知、收集、预测、提示等能力，充分保障监管区域内的交通安全，预防交通事故，更好地发挥交通系统的能力，提升交通系统的效率，为公众提供便捷和安全的出行服务。5G、6G 的不断发展部署，智慧交通的系统性、实时性、信息交互性及服务广泛性将得到进一步提升。

车联网（Internet of vehicles，IoV）是智慧交通中颇有研究和得到广泛关注的应用之一，是极具发展前景和价值的一项应用，它是指通过车内网、车载移动互联网和车际网，以车辆端为信息感知对象，利用最新的感知技术和移动通信技术等，实现车与车、车与人、车与路、车与网络服务平台之间的实时信息收集获取和处理，使得车辆出行服务更加智能化，为公众提供全面、智能、高效、安全的出行体验与交通服务，同时还可以提高交通系统的效率和服务水平[1]。典型的车联网系统架构主要包括3 层，分别是感知层、网络层、应用层，如图1 所示。

图1 典型的车联网系统架构

感知层类似于整个架构的眼睛，负责收集大量的数据资源信息；网络层负责实现海量信息数据的精确和实时传递；应用层相当于整个架构的大脑，它以车联网系统服务平台为核心，通过拥有最强算力的服务器，对收集上来的海量数据资源进行分析、处理和判决，实现车联网系统的各项功能，如道路交通状况监测、交通事故应急处理、事故预警等。而到了6G 时代，凭借于各类高新技术的进一步发展，车联网也将会得到更全面的发展。

3 通感算一体化在车联网中的应用探索

现有的5G 网络已无法支撑各类新兴应用场景在感知与通信等方面的极致性能需求，因此，在6G 网络中，已经从一开始的通信感知融合，发展到了现如今的通感算一体化融合网络。通感算一体化网络是指同时具备高标准的感知能力、通信能力与计算能力的网络。在该网络内，各个网元设备之间通过信息数据资源的协同共享，实现多维感知、智能通信、极强计算能力的深度融合，使网络内实现信息数据资源的智能感应、传输、交互和处理的能力，为6G 网络下的智能应用场景提供服务。

作为6G 中的核心技术，通感算一体化包括通信、感知和计算3 部分，3 部分的结合使得它们相辅相成。通信是6G 网络的核心，并实现终端与服务器之间数据实时传输，使计算资源得到合理的利用和分配，是实现多维感知信息共享、智能资源信息交互、各部分之间智能协作的重要基础；感知是6G 网络的基础，它如同人体的感官，可为系统提供大量的数据信息，助力系统做出实时与合理的决策，优化系统性能；计算是指对获得的数据信息进行处理、分配和调用的分布式泛在智能计算，计算水平直接体现系统的能力和决定系统的发展。

3.1 通信感知融合应用

在车联网应用场景内，通信和感知的融合很早就有人研究，其发展十分迅速，基本架构如图2 所示。随着通信技术的不断发展，实现了全方位、全方面的数据资源交互和网络连接， 包括车与车（ Vehicle-to-Vehicle ， V2V ） 、 车 与 人（Vehicle-to-Pedestrian，V2P）、车与基础设施（ Vehicle-to-Infrastructure ， V2I） 、 车与网络（Vehicle-to-Network，V2N）等各类型的通信。而且随着感知技术的不断发展，传感器变得种类多样且性能愈加强大，车辆可以持续不断地对附近环境及事物进行感知，获得附近车辆、路边单元（Road Side Unit，RSU）、行人等感知到的信息，对于智能化车辆的危险预警、障碍物躲避、导航路线挑选等功能的实现发挥极为关键的作用。车联网场景内除了对高精度高准确性的感知能力的需求，还有对场景内完成不同对象间的实时通信的需求，包括低时延需求、可靠性需求和吞吐量需求等。利用通感融合，首先扩展了感知的范围，为系统收集更多数据信息，提高系统的准确性；系统网络通过下发通信模块到感知节点，有效节约数据传输到中心服务器的时间，提升系统的效率；通过感知通信融合来减少传感器的数量，可以降低感知和通信的成本[2]。

图2 车联网内通感融合基本架构

随着车联网及移动通信技术的不断发展，高质量的通信与高精确的感知功能在车联网中变得越来越重要。现如今，智能化车辆端具有更精确的传感器、更多的计算资源及更优异的通信技术，使得车辆端的传感器收集环境信息数据的能力不断增强，实现不同车辆间的感知信息的交互融合。在6G 网络下，利用AI训练、深度学习、多传感器融合等方法和极高能力的通信技术，可在车联网内形成全场景全方位的通感融合体系，能够完成协同化车路终端的数据处理，提高车联网场景内用户的出行服务，提高交通系统的效率。

3.2 通感算一体化应用

随着社会向着数字化和智能化不断发展，产生了大量的6G 业务和应用场景，数据资源处理变得越来越重要，对于计算能力的要求急剧增加，中心化的云计算已经无法满足一部分应用场景的要求，包括高实时性、超低时延等。随着分布式计算、边缘计算等新型计算技术的出现，数据中心的资源部署方式不断从传统的中心化的云计算方式，向云计算、边缘计算和终端侧计算三者间的协同调度方式发展改进，计算向着泛在连接和泛在计算的趋势演进，网络也从孤立的中心化云资源向分布式计算网络演进。云侧负责大量复杂的计算和算法训练，边缘侧负责便捷接入和简单的本地计算，终端侧负责感知交互的泛在计算模式[3]。

目前，在研究的不断开展和相关政策的鼓励下，车联网系统内各类车路智能化设备正不断部署，不仅仅是道路监测设备，还有各类传感设备、车内智能设施，甚至有自动驾驶车辆等。因此，在未来，车联网的车路终端将不断产生大量的实时数据，由于车路终端的数据处理能力不足，而云端会产生通信延迟较高、信息数据实时性低等问题。针对上述问题，提出一种6G 网络下车联网的通感算一体化架构。该架构主要由车路终端、边缘网络、中心云网3 部分构成，如图3所示。

图3 通感算一体化架构

车路终端主要由各类智能设备组成。车路终端可采用分布式智能计算技术，融合多维感知技术进行智能感知，实现信息数据协同共享，辅助通信系统自主决策。在分布式智能计算的助力下，通信网络的资源分配和路由优化更为智能，从而提高通感算一体化网络的整体性能。

边缘网络主要由基站和移动边缘计算服务器组成。基站通过通感一体化技术实现与车路终端间的通信，移动边缘计算服务器以基站为中介，实现与车路终端的交互，也可接收基站覆盖范围内的所有车路终端的感知数据信息资源，进行局部感知信息的处理和融合，进而通过边缘计算技术执行局部决策和判断。

中心云网主要由具备最强大的计算与存储能力的中心云服务器组成。中心云服务器可以综合各类由车路终端和边缘网络收集上传的所有区域的感知信息。在高新技术的支持下，中心云服务器可以智能分析处理区域内的所有感知信息数据，构建覆盖全区域的云智能计算库，进而实现全局感知、决策和任务调配。

从整体架构中可以看出，云计算与边缘计算是互帮互助、相辅相成的，整体将形成一种“边缘-终端-中心”体系。其中，边缘计算保证了收集到信息数据资源时可以及时地进行预处理，对数据进行简易的分析和决策，在终端的协同下实现信息的传输和处理，最终在云计算的支持下实现数据分析处理、交通状况判断和交通信息传递，满足新时代车联网的各类要求。此外，6G 的AI技术也可以进一步与边缘计算技术相结合，形成多层级的边缘智能计算技术，边缘端可对数据进行预处理训练、模型训练等，提高边缘端的计算能力，更进一步支撑车路终端的信息感知服务，助力全天候的交通信息数据协同和处理[4]。

4 结束语

随着移动通信技术的不断发展，产生了许多不断提高要求的应用场景，作为5G、6G 的重要应用场景之一，车联网的应用和建设推动了中国智慧交通的创新发展，助力发展和推动出行智能化、交通管控全局化、交通服务实时化等。本文在以往研究的通感融合的基础上，将感知、通信、计算进行交叉融合，提出一种车联网内通感算一体化架构，以期实现6G 时代物联网场景的极低时延、超大容量、极高精度、极强算力的愿景和目标。6G 的发展将为云网技术、边缘计算带来更多与时俱进的技术发展，也将为车联网内的云端、边缘端、终端相互之间的数据信息处理、传递和调配带来更低时延和更快响应，还将进一步提升城市交通的智能化水平，推动交通系统与新一代技术的深层次融合，使城市交通系统的服务功能更加优异和全面，使智慧交通的愿景越来越早实现。