政策东风频吹 5G车联网开启规模化部署

（原标题：政策东风频吹 5G车联网开启规模化部署）

5G车联网是5G商用和智能汽车两个万亿级产业的重要交集点。伴随着5G的东风，车联网将迎来规模化部署。

日前，工业和信息化部发布《关于推动5G加快发展的通知》，提出促进“5G+车联网”协同发展。推动将车联网纳入国家新型信息基础设施建设工程，促进LTE-V2X规模部署。建设国家级车联网先导区，丰富应用场景，探索完善商业模式。结合5G商用部署，引导重点地区提前规划，加强跨部门协同，推动5G、LTE-V2X纳入智慧城市、智能交通建设的重要通信标准和协议。开展5G-V2X标准研制及研发验证。

这是继今年2月11个部门联合印发《智能汽车创新发展战略》后，政策层面再次加码。“5G车联网，是5G商用和智能汽车两个万亿级产业的重要交集点。”高新兴科技集团高级副总裁吴冬升表示，伴随着5G的东风，车联网将迎来规模化部署。

2022年有望启动规模化商用

车联网是以行驶中的车辆为信息感知对象，借助新一代信息通信技术，实现车与X(即车与车、人、路、服务平台)之间的网络连接，以提升车辆整体的智能驾驶水平。

“5G具有高可靠性和低延时特性，V2X是5G的核心落地场景。”北汽产投分析师唐嘉良认为，由LTE―V2X向5G―V2X的演化路径清晰，可复用现有4G和未来5G移动基站和通信网络，预计基于LET―V2X的示范项目与应用将在近两年迎来提速发展，且有望在2022年启动规模化商用。

在唐嘉良看来，目前车联网的产业链基础已经具备。“芯片和模组方面，大唐、华为、高通、移动等厂商已经推出各自的LET―V2X商用通信芯片或模组；软硬件设备方面，华为、大唐、移动、东软等厂商已经可以提供基于LET―V2X的OBU、RSU硬件设备以及相应的软件协议栈，具备商用基础。”他进一步指出，在应用端，车企对车联网的接受程度也在逐步提升，“整车企业的接受度较高，2019年3月福特宣布C―V2X车型2021年量产；2019年4月，上汽集团、一汽集团、北汽集团、比亚迪汽车、江淮新能源、宇通客车等13家车企共同发布C―V2X汽车商用路标，2020年下半年至2021上半年陆续实现C―V2X汽车量产。”

据了解，目前全国已有40多个城市级车联网试点示范，20多个智慧公路车路协同试点示范区，而无锡和天津已经创建了车联网先导区。在吴冬升看来，从试点示范区到先导区，最本质的区别是规模应用，车联网将逐步进入LTE―V2X的规模部署阶段。

当前仍处早期建设阶段

业内普遍认为，车联网产业发展的重要目标就是加速自动驾驶时代的到来。“自动驾驶落地日期在不断后延，通用汽车自动驾驶子公司Cruise原计划2019年量产第四代无人驾驶汽车，并在美国部分城市运营，2019年7月宣布推迟部署后仍无时间表。行业的研发速发在一定程度上依靠烧钱的速度，谷歌旗下自动驾驶公司Waymo年花费约为10亿美金级别。”IDG资本合伙人俞信华表示，随着车辆规模的扩大，车队管理、客户支持和远程协助的团队人员会线性增长，这部分成本会不断增长。

自动驾驶的实现是一场持续投入的马拉松。北汽产投分析师徐超认为，短期内单车智能成本较高，而路端传感和车联网是解决单车成本问题的可能方案。

尽管有5G技术加持，但5G车联网还面临诸多挑战。“5G在移动终端的渗透率还处于起始阶段，还不成熟。”北汽产投投资经理吴超解释称，“2019年下半年各大手机商陆续推出了5G手机产品，但从市场反应来看，叫好不叫座。5G应用在手机尚且如此，对应用成熟度和安全可靠性要求超高的汽车来说，二者的化学反应还未真正开始。”他进一步指出，虽然目前单车智能发展较快，但智能网联还处于早期建设阶段。“单车智能也许有60分，但网联智能可能只有20分。”

“体制层面的问题也是5G车联网发展的掣肘。”徐超表示，在路侧装备和运营领域，国家监控部门多且体系复杂，交通道路侧规则多变，智能交通体制的建立会是一个缓慢过程。

商业模式成关键掣肘

更为紧迫的是，每百公里高速5G车联网全面设施基建费用高达数十亿元，基建投资主导方尚不明确。“中小型公司缺乏投资能力，大型公司仍需探索适合的信贷传导机制，商业模式的不确定也难以打动金融机构。”在徐超看来，量产单车智能化水平不一，也为运营商提供标准化的增值服务增加了难度。

“由于市场信息和认知趋同，落地时间较长，创业公司难以独立运营，车企在生产、安全和操控等层面具备强大话语权，但短期内难以盈利。”俞信华表示，投入和投入产出使得结盟研发成为必然，技术公司要绑定车企资源，以集中资源攻坚。

吴冬升建议，商业模式需要政府和产业界共同探索，其中可能存在的路径包括：挖掘和深化信息服务类业务，随着5G时代的到来，车联网能提供的信息服务类型将更加丰富，如车载VR视频通话、VR游戏、AR实景导航和高精地图实时下载等业务；特定商用场景先行先试，如自动驾驶出租车、公交车自动驾驶、干线物流车编队行驶、末端物流车自动配送、矿卡自动驾驶等；积极探索数据开放和运营，尤其是“数据+管理”“数据+出行”“数据+金融”等。