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广东 联通 5G+ 交通 行业解决 方案 （ v1.0 ） 中国联通广东省分公司 20 1 9 年 1 1 月 目 录 目 录 2 1. 缩略语 1 2. 概述 1 2.1. 行业背景 1 2.1.1. 现状 1 2.1.2. 各国政策 2 2.1.3. 标准发展 3 2.2. 行业需求和痛点 4 2.2.1. 需求分析 4 2.2.2. 痛点分析 6 3. 整体方案设计 7 3.1. 总体方案 7 3.2. 系统组成及关键技术 8 3.2.1. C-V2X 9 3.2.2. 边缘云 11 3.2.3. 网络切片 13 3.3. 系统功能及主要应用场景 14 3.3.1. 路况监测 14 3.3.2. 车辆编队 16 3.3.3. 远程驾驶 16 3.4. 平台系统模块 17 3.5. 终端方案 19 3.5.1. 5G 基带芯片及 5G 模组 19 3.5.2. 5G CPE 21 3.5.3. 先锋者 1 号 22 3.5.4. V2X 模组 23 3.5.5. RSU 设备 25 3.5.6. OBU 27 3.6. 安全体系 28 3.6.1. 通用安全 29 3.6.2. 通信安全 29 3.6.3. 设备安全 30 3.6.4. 平台安全 31 4. 成功案例 32 4.1. 广州文远知行 32 4.2. 编队行驶 33 4.3. 远程驾驶 34 5. 商业合作模式 35 5.1. 通信服务模式 35 5.2. 系统集成模式 35 5.3. 专网建设模式 35 6. 投资估算 35 7. 服务支撑联系方式 35 8. 参考文献 36 9. 详细更新历史 36 缩略语 缩 略语 英文全称 中文名称 MEC Multi-access Edge Computing 多接入边缘 计算 OBU O n Board Unit 车载 单元 RSU Road Site Unit 路测 单元 V2X Vehicle to Everything 车用 无线通信技术 C-V2X C ellular Vehicle to Everything 基于 蜂窝网的车 用 无线通信技术 LTE-V2X LTE -C ellular Vehicle to Everything 基于 LTE蜂窝网的车 用 无线通信技术 5 G-V2X 5 G-C ellular Vehicle to Everything 基于5 G蜂窝网的车 用 无线通信技术 V 2V Vehicle to Vehicle 车与车 之间 V 2I Vehicle to Infrastructure 车与 路之间 V 2P Vehicle to Person 车与 人之间 V 2N Vehicle to Network 车与 网络之间 3 GPP The 3rd Generation Partnership Project 第三代 合作伙伴项目 5 GAA 5G Automotive Association 5G汽车协会 ITS Intelligent Transport Systems 智能 交通系统 DSRC Dedicated Short Range Communications 专属短距离通信 概述 行业背景 现状 我国交通建设发展迅速，取得巨大成就 。 高速公路的建设 ， 由 1996 年的 5300 公里，增加到 2017 年的 13.6 万公里 ； 2018 年，中国汽车保有量达到 2.4 亿辆，驾驶人达到 4.09 亿人；道路的监控系统、收费系统以及通信系统基本形成，并逐渐向数字化、自动化以及智能化升级演进；交通的基础设施网络初步形成， ETC 全国联网，新能源汽车推广加速。 然而目前的交通系统仍然存在很多问题，主要包括出行安全、交通效率以及绿色环保三个方面。其中，交通安全与交通效率尤为受到关注。根据国家统计局发布的 2014~2017 交通事故统计，中国交通事故发生率一直居高不下，其中 2017 年发生交通事故 203049 起，造成的死亡人数 63772 人，直接财产损失 121311 万元。据高德发布的《 2018Q2 中国主要城市交通分析报告》，北京作为中国十大堵城榜首，高峰拥堵延时指数为 2.095 ，平均车速 22.4km/h 。根据中华人民共和国生态环境部发布的《中国机动车环境管理年报（ 2018 ）》， 2017 年全国机动车四项 污染物排放总量初步核算为 4359.7 万吨。 交通运输，是国民经济的基础性、先导性、战略性产业和重要服务性行业。在产业数字化、智能化的背景下，新型智慧交通业务不断涌现，智能驾驶发展日新月异，智慧道路建设需求迫切。习近平总书记在十九大报告中提出建设 “ 网络强国、交通强国、数字中国、智慧社会 ” 。因此，牢牢把握交通运输的 “ 黄金时期 ” ，建设新一代国家交通控制网，提供安全可靠、便捷畅通、经济高效、绿色低碳、智慧网联的人民满意交通，是当前交通建设的重要任务之一。 2011 年中国智能交通行业应用总体市场规模达到 252.8 亿元，比 2010 年 201.9 亿元增长了 25.21 ％， 2012 年随着各地智慧城市建设的推进，在智能交通行业 IT 应用投资方面加大了力度， 2012 年比 2011 年增长了 25.59 ％，规模达到了 317.5 亿。 2013 年受政府投资推动智慧城市建设的影响，智能交通行业应用投资增长至 408 亿元，增长率则高达 28.5 ％。预计到 2020 年国内智能交通领域的投入将达到上千亿元，智能交通产业将进入新一轮的快速发展轨道。 各国 政策 美欧日中等国家普遍非常重视车联网发展，将车联网作为国家战略性新兴产业，在国家层面开展顶层设计，推进智能交通和网联智能汽车产业发展，并通过强制立法着重推动部分重点领域发展。 美国从国家战略、立法和产业研发层面全面推进车联网发展。一方面，美国交通部持续牵头推进车路协同的研究，并开展相关测试验证。另一方面，国家层面制定并发布 ITS （智能交通系统）战略计划，明确 2019 年前重点推进车辆自动化和车辆联网两大目标实现。此外， 2016 年美国交通部提案以立法形式推动 2023 年美国所有轻型车辆强制安装 DSRC （专属短距离通信）联网设备，但目前该立法暂时处于搁置状态。 日本 “ 自动驾驶系统研发计划 ” 由内阁牵头，警察厅、总务省、经济产业省和国土交通省等多部委联合推进，政府直接参与规划，融合推进网联化、智能化和安全化发展，并设定了短期（ 2014-16, 着重开展车联网协同系统和终端设备研发以及市场战略部署）、中期（ 2017-20, 完成驾驶安全支持系统研发和 Level 2 市场部署）和远期（ 2021-30, 完成 Level 3/4 系统研发和市场部署）发展阶段和目标。 欧盟面临多样化文化和国情现状，为推动科技创新促进经济增长，于 2014 年 正式启动了地平线 2020 计划，加强在智能交通、汽车自动化和网联化及产业应用方面的投入和合作。 2015 年发布了 GEAR 2030 战略，重点关注高度自动化和网联自动驾驶等领域。围绕自动化、网联化和产业应用，欧盟重点推进顶层设计和关键技术研发促进车联网发展。 中国政府高度重车联网相关技术和产业发展， 为了提高人们的出行体验，提高中国的交通出行水平，解决安全出行、绿色出行以及高效出行的问题，国家发布一系列相关政策，支持智慧交通的建设与发展。智慧交通建设已经成为我国 “ 十三五 ” 规划的重要内容。 2017 年国务院关于印发的《 “ 十三五 ” 现代综合交通运输体系发展规划》中，明确指出要 “ 开展新一代国家交通控制网、智慧公路建设试点，推动路网管理、车路协同和出行信息服务的智能化 ” 。在交通运输部印发的《交通运输信息化 “ 十三五 ” 发展规划》中表示 “ 信息化是实现智慧交通的重要载体和手段，智慧交通是交通运输信息化发展的方向和目标 ” 。 2018 年工信部确定车联网直连通信使用 5905-5925MHz ，进一步促进新一代信息通信技术与传统汽车产业深度融合，支持 LTE-V2X 技术在智能网联汽车的应用和发展。 2019 年 9 月 20 日 国务院 国务院印发《交通强国建设纲要》， 纲要提到 大力发展智慧交通。推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业深度融合。推进数据资源赋能交通发展，加速交通基础设施网、运输服务网、能源网与信息网络融合发展，构建泛在先进的交通信息基础设施。 标准 发展 3GPP 作为国际的通信标准组织，从 2015 年便开始了 LTE-V2X 的标准研究。 2015 年 2 月， 3GPP SA1 小组开启了关于 LTE-V2X 业务需求的研究， 3GPP 对 LTE-V2X 的标准化工作正式启动。 3GPP V2X 研究主要分为三个阶段，如图 2-1 所示。第一阶级在 R14 完成，主要实现 LTE-V2X 的标准化以支持 TR 22.885 中的业务场景；第二阶段是在 R15 中完成对 LTE-V2X 技术增强，进一步提升 V2X 的时延、速率以及可靠性等性能，以进一步满足更高级的 V2X 业务需求，即 TR 22.886 。其中的增强技术主要包括载波聚合、高阶调制、发送分集、低时延研究和资源池共享等。第三阶段是 NR-V2X 标准技术研究， 主要是在 R15 中完成了对 NR-V2X 技术研究（ SI 阶级），并在 R16 中完成对 NR-V2X 的标准化（ WI 阶段），预计在 2020 年 3 月份完成。 图 2 - 1 3GPP C-V2X 标准演进 5GAA 成立于 2016 年 9 月，是全球电信行业与汽车行业的跨行业产业联盟，旨在研究未来移动交通服务端到端解决方案。 5GAA 的 8 个创始成员分别是奥迪、宝马、戴姆勒、爱立信、华为、英特尔、诺基亚和高通公司，目前已经拥有 100 多家成员单位，涉及通信运营商、设备商、车企和汽车零部件厂商等。目前 5GAA 已成立 7 个工作组，包括 WG1 业务场景和需求， WG2 系统架构和解决方案， WG3 评估方法和试验试点， WG4 行业标准化和频谱， WG5 商业模式和市场策略， WG6 监管和公共事务以及 WG7 安全和隐私。 行业需求和 痛点 需求 分析 目前 3GPP 已经发布了对 LTE-V2X 以及 5G-V2X 定义的 27 种（ 3GPP TR 22.885 ）和 25 种（ 3GPP TR 22.886 ）应用场景。其中 TR 22.885 定义的应用场景主要实现辅助驾驶功能，包括主动安全（例如碰撞预警、紧急刹车等）、交通效率（例如车速引导）、信息服务三个方面。 TR 22.886 主要实现自动驾驶功能，包括高级驾驶、车辆编队、 离线驾驶、扩展传感器传输等 。 从智能 交通业务发展态势看，未来车联网业务的发展趋势主要包括车载信息服务 、智能安全驾驶和 高效 出行三 大 类 。其对网络的需求也各不相同，典型智慧交通应用场景下的网络需求指标如表 2- 1 所示。 表 2- 1 典型智慧 交通应用场景 的网络 需求 业务 类型 业务 描述 通信方式 通信 需求 车载 信息 服务 车载 AR/VR 车辆通过公网基础设施接入网络，获得多媒体内容，实现观看 高清视频、视频会议、车载游戏等业务体验 V2 N 等 时延： 500 ms ； 通信速率： 10 - 10 0 Mbps ； 可靠性： >99 % 高清地图 下载 车辆通过公网基础设施接入网络，获得高清地图，基于 高清地图 的 智能导航服务 V 2N 等 时延： 500 ms ； 通信速率： 10 - 1 0 0 Mbps ； 可靠性： >99 % 车辆 防盗 车辆盗抢检测系统一旦触发，服务中心经进行确认后，通过电话或短信等通知车主盗抢时间发生 V 2N 等等 时延： 500 ms ； 可靠性 : >99% ； 连接数： >100000 定位 精度：米级 智能 安全驾驶 碰撞预警 在交叉路口 等 场景 ，车辆探测到与侧向行驶的车辆有碰撞风险时，通过预警声音或影像提醒驾驶员以避免碰撞。 主要 包括： • 前向碰撞告警 • 紧急制动预警 • 超车预警 • 紧急车辆预警 • 异常车辆告警 V 2N 、 V2V 、 V2I 等 时延： ≤100ms; 通信距离： ≥ 300m; 可靠性： >99% 定位 精度： 亚米 级 路况提示 对交通基础设施（例如红绿灯、路灯、路牌）等进行监控检测，如发现异常及时上报及 通报 ， 主要包括： • 闯红灯告警 • 湿滑 / 前方施工 / 前方事故等异常路段告警 • 限高 / 限宽 / 限重等信息提示 V 2N 、 V2I 等 时延： ≤ 500ms ； 通信距离： ≥ 300m ； 连接数： >100000 定位 精度：米级 自动驾驶 车辆利用车载感知系统结合 C-V2X 网络通信获取车辆位置、周围车辆信息、道路信息等环境信息 V 2N 、 V2V 、 V2I 等 时延： ≤10ms ； 通信距离：基站 / RSU 覆盖； 通信 速率： 1 Gbps 可靠性： >99.999% 定位 精度： 厘米 级 远程驾驶 驾驶员通过驾驶操控台远程操作车辆行驶。搭载在车辆上的摄像头、雷达等，通过 5G 网络大带宽将多路感知信息实时传达到远程驾驶操控台；驾驶员对于车辆方向盘、油门和刹车的操控信号，通过 5G 网络的低时延高可靠实时传达到车辆上，轻松准确的对车辆进行前进、加速、刹车、转弯、后退等驾驶操作。 V 2N 、 V2V 、 V2I 等 时延： ≤10ms ； 通信距离：基站 / RSU 覆盖； 通信 速率 ： 1G bps 可靠性： >99.999% 定位 精度： 厘米 级 高效 出行 交通路口 红绿灯控制 路侧和云端通过收集周边车辆速 度、位置信息，优化交通信号灯各相位配时参数 V2I 、 V2N 等 时延： ≤500ms ； 通信距离： ≥300m ； 可靠性： >99% 定位 精度：米级 车位共享 对车位即车辆信息收集，按需对车位进行分时共享，充分利用空间资源 V 2N 、 V2I 等 时延： ≤ 500ms ； 通信距离： ≥ 300m ； 连接数： >100000 定位 精度： 米 级 编队行驶 车辆之间通过信息交互，按照一定的秩序和规则进行编队，同步进行加速、减速、刹车，延时转弯等 V2V 、 V2I 、 V2N 等 时延： ≤10ms ； 通信距离： ≥300m ； 可靠性： >99.999% 定位 精度：米级 痛点 分析 （ 1 ） 智慧交通缺乏顶层设计 目前 我国城市智慧交通普遍缺少顶层设计，迫切需要建立一个系统全面的智慧交通框架体系，基于科学的方法论，从城市交通全局角度，对智慧交通进行战略规划及总体设计，自上而下、由近及远指导城市智慧交通系统的设计、建设和运行管理。 （ 2 ） 部门间信息共享程度低 交通相关部门及下属单位数量较多，其信息化系统多数由不同的软件公司在不同时期开发，系统独立运行且不能互联互通，存在信息孤岛现象，导致交通数据呈现碎片化分布、信息利用率低且融合程度差，各部门间缺乏有效的信息沟通和共享。 （ 3 ） 海量交通数据难以得到充分利用 由于各个部门信息系统相互独立，数据标准和格式各不相同，对存在于各个业务系统中的海量数据无法共享运用，导致对交通信息的感知和收集能力有限，数据潜在价值没有得到有效挖掘，数据没有发挥其应有的价值，在交通监控、出行服务、交通指挥、应急处置等功能中不能充分发挥事前预测、事中管理和事后评估的智慧化决策支持的作用。 （ 4 ） 公众出行服务能力有待加强 公众出行服务较薄弱，提供给公众的出行服务信息不够实时和准确。需为出行者提供更全面、更及时的信息服务，提高出行效率 ； 需要及时掌握目的地周边空余停车位信息，能通过智能手机、电话等提供更多个性化驾车出行服务。 （ 5 ） 现有 蜂窝网无法满足车联网 业务 要求 4G 远程驾驶 时 受限于其网络的时延和速率的限制，不能满足远程驾驶业务的需求 ， 5G 网络具备比 4G 更高的性能，毫秒级的端到端时延以及用户体验速率最高可达 1Gbpbs ，能够满足远程驾驶业务的业务指标。 整体方案设计 总体方案 未来智慧交通将是智能的立体化架构，如图 3 - 1 所示，包括终端层、 网络层 平台 层 及 应用层。终端层，即基础设施层，是智慧交通的神经末梢，实现道路的全面感知与检测，同时实现感知数据的结构化处理；网络层，是基础设施层与平台应用层连接的管道，一方面将基础设施的结构化数据上传到平台层；另一方面，根据不同的业务需求提供隔离的网络资源。平台层，是智慧交通的大脑，实现 车辆、 路侧感知 信息 的采集与融合分析，面向不同应用场景提供联合决策和协同控制，实现业务 管理及应用服务。 应用层， 实现路况监测、编队行驶、无人驾驶等智慧交通服务。 通过 “ 端 - 管 - 云 ” 的架构，实现地面交通在云端的数字孪生映射，利用人工智能实现快速、高效的智慧交通业务应用。 图 3-1 智慧 交通整体架构 系统 组成 及关键 技术 从通信的角度，构建智慧交通的 系统 组 成 和 关键技术 主要 包括： 基站 、 RSU 设备 、 MEC 、 5G 网络切片、网络安全、交通设施信息化、人工智能以及 车联网 云 平台 等 。 LTE -V2X 网络 架构 如图 3-2 。 图 3 -2 LTE-V2X 网络架构 LTE -V 基站： 无线侧实体单元，实现 Uu 口通信的数据转发，在 PC5 口通信的 M ode3 下实现资源分配，在 M ode 4 下修改预配置信息 ； 路侧单元（ RSU ） ：终端实体单元，实现 V2X 数据的发送和 接收； 车载终端： 终端实体单元，实现 V2X 数据的发送与接收，在 PC5 通信 M ode4 模式下实现资源选择的功能 ； V2X 应用 服务器： 逻辑单元 ， 负责 UE 数据的接收和处理 ； 广播信息配置和发送 以及 运营商互通 ； V 2X 控制器： 逻辑控制单元 ， 负责 为 PC5 口通信提供鉴权 ， 在 V2X 通信提供参数 ； MEC 服务器 ：提供基于 Uu 口的低时延业务，对 V2X 的数据进行本地化处理。 C- V 2X C-V2X 通信技术包含了两种通信接口 ： 一种是车、人、路之间的短距离直接通信接口（ PC5 ）；另一种是终端和基站之间的通信接口（ Uu ）。 C-V2X Uu Uu 口通信是通过基站实现的，终端与其它终端、终端与业务平台进行信息交互的方式，可以实现长距离和大范围的可靠通信，支持 V2P 、 V2V 、 V2N 、 V2I 的业务 ， 如图 3 -3 。 图 3 -3 C-V2X Uu 接口 LTE-V2X Uu LTE Uu 口的覆盖、速率等能力，已经具备支持部分车联网业务的通信需求，能够支持车辆导航、紧急救援、车辆监控等多种车 联网 业务应用。 由于车载终端的移动速度，与普通用户 存在差异。引入 V2X 业务后，在外场 开展了在不同车速下，将 V2X 业务承载在不同的 QCI 上的基本性能验证。根据外场测试结果显示车速越高，端到端时延越大。相同条件下，承载在 QCI3 的业务端到端时延，相比于 QCI9 ，可以获得 10 ～ 30ms 的增益，时延增益与网络负荷相关。并且， 30 公里 / 时和 60 公里 / 时的车速，对终端的速率没有影响。 b ） 5G-V2X Uu 在 5G 网络中， C-V2X 的 Uu 口通信技术为 5G NR 。 5G 网络允许使用全频谱（低频 + 高频）和创新的新空口 及 架构来提供最佳通信服务。目前我国主要规划是 6GHz 以下频谱，包括 2.6GHz 、 3.5GHz 、 4.9GHz 等频段。 5G 新空口技术包括大规模多天线 ， 新频谱 ， 新编码 ， 新的帧结构，新的物理信号设计等。凭借 5G 无限的发展潜力，蜂窝技术将为车联网带来全新级别的高可靠性、更低时延、更大带宽和无缝的移动性，以期实现自动驾驶等高等级车联网业务。 PC5 接口 PC5 口通信是一种直连通信方式，实现终端与终端之间的互通；可以满足 V2V 、 V2I 、 V2P 3 种业务形式短距离直连通信和信息交换的需要。我国工信部规划 5.905-5.925MHz 共 20M 带宽，为 LTE V2X 车联网直连通信的专用工作频段，用于 V2V 、 V2I 、 V2P 直连通信 ，如图 3 -4 。 图 3 -4 C-V2X PC5 接口 根据运营商移动蜂窝网在通信过程中参与程度的不同， PC5 直连通信可分为 M ode 3 和 M ode 4 两种模式。 Mode 3 方式是基站通过 Uu 口跨载波调度 PC5 资源，为终端分配 PC5 资源； Mode 4 是 UE 自主资源选择， 终端 通过侦听的方式感知占用 PC5 资源，在这种工作方式 下 ，又可以细分为两种情况： 终端在蜂窝网覆盖范围外，由于不具备 Uu 接口通信条件，可通过基于预配置的策略进行直连通信的资源分配； 终端在蜂窝网覆盖范围内，同时具备 Uu 和 PC5 接口通信条件，通过 Uu 接口的广播消息 SIB 或者 RRC 信令更新配置信息，引导终端进行直连通信，与预配置终端共享 5.9G 频谱资源。 Uu 口通过系统信息参与资源选择 ， Mode4 终端通过侦听 sensing 的方式与预配置终端共享 5.9G 频谱。 为避免频谱资源碰撞，基于基站调度的 Mode3 终端需与 M ode4 终端频谱隔离，当存在多运营商 Mode3 终端时，需协商使用 5.9G 频谱。高渗透率阶段，与 M ode4 相比，基于网络调度的 Mode3 终端资源碰撞率更低，可容纳更多的 PC5 终端。 边缘云 边缘云 MEC 是一种具有高带宽、低延时、本地化等特点的技术，可在各类移动网络边缘提供服务环境和计算能力，通过平台功能下沉靠近移动用户来减少网络操作和服务交付的时延。 MEC 与 C-V2X 融合的理念是将 C-V2X 业务部署在 MEC 平台上，借助 Uu 接口或 PC5 接口实现 “ 人 - 车 - 路 - 云 ” 协同交互，可以降低端到端数据传输时延，缓解终端或路侧智能设施的计算与存储压力，减少海量数据回传造成的网络负荷，提供具备本地特色的高质量服务。 MEC 与 C-V2X 融合的场景视图如图 3 - 5 所示。 图 3 -5 MEC 与 C-V2X 融合场景视图 MEC 与 C-V2X 融合可以对 C-V2X 端到端通信能力提供增强，也可以对 C-V2X 应用场景提供辅助计算、数据存储等支持。 MEC 与 C-V2X 融合具有网络信息开放、低时延高性能、本地服务等特性。不同的 C-V2X 场景可能需要其中某一个或数个方面的能力；同一个 C-V2X 场景也可能通过 MEC 与不同通信技术的组合来实现。 网络信息开放： 在网络管理允许的情况下， MEC 能够承载网络信息开放功，通过标准化接口开放边缘网络的实时状态信息，包括无线网络信息、位置信息、用户信息等。例如，在 C-V2X 的应用中，对高精度定位的需求较大，利用 MEC 的位置信息开放可以辅助车载终端实现快速定位，有效提高定位效率和精度。另外，利用 MEC 开放的无线网络信息也可以对 TCP 传输的控制方法进行优化，有效规避高清视频等多媒体数据传输过程中发生的网络拥塞。 低时延高性能： MEC 运行在靠近用户终端的网络边缘位置，能够显著降低 C-V2X 业务的传输时延、提供强大的计算与存储能力、改善用户体验。例如，驾驶安全类 C-V2X 业务对通信时延提出了苛刻的要求，将此类业务部署在 MEC 上，相比部署在中心云上可以显著降低业务响应时间。另外， MEC 也可以为车载 / 路侧 / 行人终端提供在线辅助计算功能，实现快速的任务处理与反馈。 本地服务： MEC 具备本地属性，可以提供区域化、个性化的本地服务，同时降低回传网络负载压力；也可以将接入 MEC 的本地资源与网络其它部分隔离，将敏感信息或隐私数据控制在区域内部。例如，在智慧交叉路口场景中， MEC 可以融合和分析多个路侧及车载传感器采集的数据，并对大量数据提供实时、精确和可靠的本地计算与分析。 广东 联通 MEC 运营中心 目前全省已完成广州、深圳、佛山、湛江、珠海等 10 个边缘云节点布局，并已完成自动驾驶、智慧园区、智慧工业等10多个应用部署测试验证 ， 如 图3 -6 。未来可根据各行业的需求，规划设计和承载各种行业信息化应用。 图 3 - 6 广东 联通 MEC应用部署进展 网络 切片 相较于 2/3/4G 网络， 5G 网络的 CP/UP 分离，使得网络部署更加集约、灵活，控制面的重构让会话管理和移动管理功能可以按需独立部署。一个网络切片将构成一个端到端的逻辑网络，按客户的需求灵活地提供一种或多种切片网络服务。网络切片并不是单一的技术，其集成了云计算、虚拟化、软件定义网络、分布式云架构等几大核心技术体系，通过上层统 一的编排让网络具备管理和协同的能力。 网络切片的每个 切 片是 互相 隔离的，包括设备、访问、传输和核心网络，可以为智慧交通提供安全、可靠的服务，通信可靠性达 99.999% 。另外，网络切片可为智慧交通提供 QoS 高优先级保障，在紧急情况可自动调整通信资源配比，占用公众资源实现应急通信，从而保证智慧交通的服务质量。 如图 3 - 7 所示， 图 3 - 7 基于 交通 业务应用的网络切片 系统功能及主要应用场景 智慧交通的业务场景丰富，而这些业务场景，均是以人们的出行需求为出发点，提供更加安全、便捷的出行环境。更多的交通参与者，多模式的出行方式以及复杂的交通环境，使得业务应用更偏向于数字化、智能化。因此，不同的智慧交通业务服务，需要多方参与，共同打造行业平台。针对不同的出行主体和出行需求，业务应用也偏向于多元化，既有车端的无人驾驶、编队形式、 远程 驾驶 ，也有路侧的 实时 路况 监测、一体化治超，以及服务区的智慧服务区、 ETC 无感支付等。结合联通的实际经验， 给出三种典型业务案例的解决方案。 路况监测 基于 5G+C-V2X 网络构建的智能路况监测平台可实现道路环境监控、流量分析、基础设施故障监控、智慧执法等业务。智能路侧设备对路面积水、路面结冰、雾霾天气、施工维护、隧道实景、车道异物、事故提醒、车速管控 等 交通路况 实时 采集，通过 5G 网络将信息上传至云平台实时分析决策后，再通过 5G 和 C-V2X 将信息下发给车辆和行人，用于恶劣天气预警、道路施工预警、限速预警、闯红灯预警、车内标牌、拥堵提醒、绿波通行等场景。对于交通部门可用于道路精准监控、智能交通流量分析、路段环境同步监测、可变限速信息发布、交通事件预警、违章抓拍、迅速响应指令的下发和执行，有效规避、 减少交通拥堵和事故，保障出行安全、提高通行效率。 智能路况监测平台包括信息采集层、信息传输层、 分析 决策层。 信息采集层： 主要通过路侧设备进行实时信息采集，实现道路特殊事件发现和交通管 控。路侧设备主要 包括： （ 1 ） 摄像头，实时识别车辆、行人、障碍物；（ 2 ）微波检测器，感知交通运行状态；（ 3 ）气象站，获取天气情况和路面条件；（ 4 ）智能红绿灯和电子路牌，获取信号灯显示情况、道路限速提示等； 信息传输层 ： 5G 网络实现采集信息的传输， LTE-V 实现车 - 路 - 云之间的信息交互； 分析 决策层： 一般包括 MEC 边缘云和中心云平台： MEC 下沉到网络层对低时延的业务进行实时分析并快速决策 ；远端的中心云平台则汇聚各类信息，实现路径的整体动态规划、管控 及驾驶行为分析。 图 3 - 8 智慧道路监测流示意图 智慧路况监测系统的上行业务流如图 3 - 9 （ a ）所示，路侧感知设备（如高清摄像头、激光雷达等）与 5G 终端对接，通过 5G 网络将信息实时发送给智慧交通业务管理平台；下行业务流如图 3 - 9 （ b ）所示，智能交通业务平台通过光纤直连 RSU 设备，将路况相关事件信息通过 RSU 实时推送给车辆，通过车载终端和手机 APP 给车主提示或者预警。 图 3 - 9 智慧道路监测业务流示意图 车辆 编队 车辆编队是指一组车辆按照一定的排列方式安全行驶。编队内的车辆需要具备高级感知能力，能够进行车辆与车辆、车辆与云端、车辆与环境之间海量数据实时交互及状态信息