2024年11月12日，中國汽車工程學會于重慶科學會堂召開首屆科學技術獎勵大會暨高等級獎項技術分享會，以及特等獎獲獎項目和創(chuàng)新團隊獎(零部件)獲獎團隊的技術分享。會上，“C-V2X網(wǎng)聯(lián)智能駕駛系統(tǒng)關鍵技術及應用”榮獲2024年度中國汽車工程學會科學技術獎特等獎。作為第一完成人，中國信科集團副總經(jīng)理、總工程師陳山枝博士代表項目團隊，出席獎勵大會，并進行技術分享。

陳山枝博士(右二)代表團隊領獎

該獎項獲得者主要參與單位包括：中國汽車技術研究中心有限公司、中國信息通信科技集團有限公司、中國第一汽車集團有限公司、上海蔚來汽車有限公司、東風悅享科技有限公司、北京車網(wǎng)科技發(fā)展有限公司、國汽(北京)智能網(wǎng)聯(lián)汽車研究院有限公司、中信科智聯(lián)科技有限公司、中汽研汽車檢驗中心(天津)有限公司、北京郵電大學等十家單位，項目組聯(lián)合推進技術研發(fā)、標準制定、產(chǎn)品研制、技術驗證，共同推動C-V2X車聯(lián)網(wǎng)與智能網(wǎng)聯(lián)汽車融合發(fā)展，推進網(wǎng)聯(lián)智能駕駛技術演進，賦能車路云一體化和智慧交通服務。

“中國汽車工程學會科學技術獎”是面向全國汽車產(chǎn)業(yè)的科學技術獎。該獎項設立三十余年，為激勵汽車科技人才成長，推動汽車產(chǎn)業(yè)科技進步發(fā)揮了重要作用，已成為我國汽車產(chǎn)業(yè)具影響力的權威科技獎項。

本年度評審中，中國汽車工程學會組織共評出技術發(fā)明獎特等獎3項、科技進步獎特等獎1項;技術發(fā)明獎一等獎5項、科技進步獎一等獎10項;技術發(fā)明獎二等獎5項、科技進步獎二等獎19項;科技進步獎三等獎61項。C-V2X網(wǎng)聯(lián)智能駕駛系統(tǒng)關鍵技術及應用，作為科技進步獎唯一特等獎獲獎項目，是通信、汽車、交通跨領域的交叉科技創(chuàng)新，對推動網(wǎng)聯(lián)技術上車，實現(xiàn)智能駕駛安全提升、事故率降低和交通效率提升，具有重要價值。該項目成果正在支撐我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車和車路云一體化方案落地。

此前，中國汽車工程學會組織召開的項目成果評價會認為：本項目技術難度大、系統(tǒng)復雜、創(chuàng)新性強，形成了核心知識產(chǎn)權，項目總體技術達到國際領先水平，經(jīng)濟社會效益顯著，市場前景廣闊，奠定了C-V2X網(wǎng)聯(lián)智能駕駛技術體系基礎。

01 C-V2X網(wǎng)聯(lián)智能駕駛系統(tǒng)關鍵技術及應用

近些年，隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術發(fā)展，我國單車智能取得巨大進展，但仍面臨一系列挑戰(zhàn)，包括無法超視距感知、易受天氣環(huán)境影響、不具備全局信息、無法相互協(xié)作等局限性。智能網(wǎng)聯(lián)汽車融合C-V2X網(wǎng)聯(lián)智能和單車智能，實現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)智能駕駛，有效克服上述局限，提升駕駛安全、交通效率和舒適性，優(yōu)化全局交通。

二者在融合演進過程中，面臨算法融合、系統(tǒng)設計、測試評價等難題。本項目針對上述難題提出三大技術創(chuàng)新點，具體如下：

1、C-V2X網(wǎng)聯(lián)智能駕駛?cè)诤细兄�與決策關鍵技術。提出網(wǎng)聯(lián)智能多目標信息跨域感知融合技術、網(wǎng)聯(lián)全量目標選擇智能協(xié)同交互決策技術，融合后感知距離達到500m，位置精度誤差在5%以內(nèi)，決策時機提前1.5-2.5s，不受環(huán)境和天氣影響。

2、C-V2X網(wǎng)聯(lián)智能駕駛域控制器關鍵技術。提出了網(wǎng)聯(lián)智能駕駛?cè)诤嫌蚩刂破髌脚_架構技術，研制出業(yè)界首款網(wǎng)聯(lián)域控制器，通信模組至感知融合模塊的傳輸時延小于800µs(消息長度16kB)。提出了C-V2X信號自適應功率補償技術，實現(xiàn)車內(nèi)復雜環(huán)境下信號高可靠傳輸，靈活適應不同車型，在樓宇遮擋的十字路口，通信距離可提升146%。

3、C-V2X網(wǎng)聯(lián)智能駕駛測試技術與評價體系。發(fā)明了網(wǎng)聯(lián)智能駕駛?cè)诤弦惑w化仿真測試技術及裝備、C-V2X信息交互一致性與協(xié)同駕駛道路測試裝備，建立了網(wǎng)聯(lián)智能駕駛場景安全性評價模型。全球首次將C-V2X納入NCAP測評體系。

該項目相關技術、產(chǎn)品及解決方案已應用于40余家車企和自動駕駛企業(yè)，參與并推動國家級車聯(lián)網(wǎng)先導區(qū)、示范區(qū)、雙智試點城市及車路云一體化試點城市建設，賦能智慧高速、城市交通、智慧園區(qū)等智能駕駛場景。近三年直接經(jīng)濟效益29.8億元，間接經(jīng)濟效益500多億元。

02 C-V2X網(wǎng)聯(lián)智能駕駛?cè)绾沃�力智能網(wǎng)聯(lián)汽車和智慧交通，讓出行更安全、高效、舒適、低碳

作為科技進步獎特等獎第一完成人，陳山枝博士對獲獎項目進行演講分享。其對C-V2X網(wǎng)聯(lián)智能駕駛技術價值進行了充分闡釋，并指出 “單車智能是基礎，C-V2X是賦能，二者不矛盾、不對立”。

第一，通過車車、車路通信，提升感知能力和行駛安全。

基于單車智能，增加C-V2X功能實現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)智能，可有效突破無法超視距感知、受天氣和環(huán)境影響、不具備全局信息、無法相互協(xié)作難題，提升感知能力、環(huán)境適應性，增強全局信息和協(xié)作能力。

第二，賦能端到端大模型，提升智能駕駛水平。

車路云一體化可拓展端到端大模型訓練數(shù)據(jù)集。不僅獲取自車數(shù)據(jù)，還可獲取其他車輛數(shù)據(jù)和“上帝視角”路側(cè)數(shù)據(jù)，豐富數(shù)據(jù)類型，擴大數(shù)據(jù)規(guī)模，增強數(shù)據(jù)質(zhì)量。從而大幅提升訓練質(zhì)量及速度，最終提高智能駕駛整體水平。

第三，實現(xiàn)車路云協(xié)同，降低單車算力挑戰(zhàn)。

通過C-V2X車路云協(xié)同可降低對車端高性能AI芯片依賴性，更好應對單車算力挑戰(zhàn)，降低整體系統(tǒng)成本。

第四，車路云協(xié)同，優(yōu)化全局交通。

在復雜路口及群體目標識別困難場景下，通過車路、車人協(xié)同感知，實現(xiàn)交通優(yōu)化。一些城市正在探索公交專用車道閑時共享，即開放動態(tài)路權給其他車輛，提升公交車道利用率和通行效率。

同時，他著重強調(diào)：“在推進C-V2X車路云一體化應用，最重要的是分階段、分場景落地”。

典型場景一：解決城市路口事故，保護弱勢交通參與者。如鬼探頭場景下，極易發(fā)生交通事故，通過網(wǎng)聯(lián)智能駕駛能夠避免交通事故，保護行人、兩輪車等弱勢交通參與者。

典型場景二：解決高速公路二次事故。高速公路二次事故時有發(fā)生，如梅大高速塌方和連環(huán)撞車等，容易導致群死群傷，影響惡劣。通過網(wǎng)聯(lián)智能駕駛的車車感知，實現(xiàn)預警，避免事故發(fā)生。

典型場景三：實現(xiàn)安全預警，提升駕駛安全。通過C-V2X前裝或后裝，實現(xiàn)闖紅燈預警、交叉路口碰撞預警、左轉(zhuǎn)輔助預警、盲區(qū)/變道預警、逆向超車預警、緊急制動預警等，用于給司機提醒，提升駕駛安全。

典型場景四：賦能城市NOA，提升駕駛舒適性。通過網(wǎng)聯(lián)式智能駕駛的車路協(xié)同，為車輛推送紅綠燈實時信息、路側(cè)標牌、圓錐桶告警等，加速高速NOA和城市NOA落地。例如，網(wǎng)聯(lián)式C-ACC可獲得紅綠燈相位信息，提升路口通過能力，實現(xiàn)全域無人干預、流暢、舒適的ACC效果，提升駕駛舒適性。

典型場景五：提升限定區(qū)域L4自動駕駛安全和效率。C-V2X正在助力在特定場景，如園區(qū)、機場、礦區(qū)、港口、停車場、城市道路等的中低速無人駕駛應用，提升安全性及生產(chǎn)效率。

在C-V2X全球規(guī)模化部署中，自2018年，我國工信部率先為C-V2X分配頻譜，引領全球頻譜政策。2020年，美國FCC撤銷原分配給DSRC的頻段，其中30MHz帶寬分配給C-V2X。C-V2X 得到中美兩個汽車與交通大國認可。截至目前，C-V2X已得到全球廣泛認可，美國發(fā)布了加速C-V2X全國部署計劃;韓國明確采用LTE-V2X作為唯一車聯(lián)網(wǎng)通信技術;加拿大明確支持C-V2X技術路線，分配頻譜;歐洲主要車企宣布選擇C-V2X技術;日本開始啟動C-V2X技術研究以支持下一代ITS。

2024年1月，我國工信部、公安部、自然資源部、住建部、交通部聯(lián)合發(fā)布《關于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車“車路云一體化”應用試點工作的通知》;7月，20個試點城市脫穎而出，加速推進路側(cè)和車端部署，加速智能網(wǎng)聯(lián)駕駛和智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新發(fā)展。

談及未來網(wǎng)聯(lián)智能駕駛技術發(fā)展趨勢，陳山枝認為將從具身智能到群體智能。“目前，端到端大模型是具身智能，只具單車自身感知能力，利用車云通信，即車聯(lián)網(wǎng)1.0上傳訓練數(shù)據(jù)，目標是達到人類老司機的行駛安全水平。網(wǎng)聯(lián)智能是群體智能，具有車車、車路實時交互能力，利用V2V和V2I等實時通信，即車聯(lián)網(wǎng)2.0，目標是比人類老司機的行駛安全高一個量級以上。”

(新媒體責編：wa12)