无人驾驶被认为是 5G 的大颗粒应用场景之一。当前谷歌、特斯拉、Mobileye 等公司积极研发推进自动驾驶系统，基于传感器、雷达和摄像头的各种信息输入，通过人工智能技术进行决策。这就需要引入车联网的 V2X（Vehicle-To-Everything）通信技术，提供远超出当前传感器感知范围的信息。本质上，我们可以把 V2X 视为一个拉长拉远的“传感器”，通过和周边车辆、道路、基础设施的通讯，获取比单车能得到的更多信息，增强对周围环境的感知。5G 网络本身具有的超大带宽超低时延特性，可以实时搜集传输更多更精确的环境信息，使用云化的计算能力用以车辆自身自动驾驶的决策。
V2X 技术是自动驾驶方案的重要技术基石，5G 的普及将为 V2X 技术落地提供网络基础。5G 的低时延和海量接入特点契合 V2X 落地的技术要求。例如自动驾驶中制动等反应时间，是整个系统的响应时间，包括了网络云端计算处理时间、车间协商处理的时间，也包括了车辆本身系统计算及制动处理时间。如果要做到时速 100km 制动距离不超过 30cm，那么系统整体响应时间不能超过 10 毫秒。相比 4G 网络 50-80 毫秒的延时，未来 5G 网络能够在提供 99.999%稳定性的同时做到小于 1 毫秒的通讯时延，是 V2X 技术普及的重要前提。另外，5G 的连接数密度可达每平方公里 100 万个，可满足未来车联网环境的车辆与人、交通基础设施之间的通信需求。届时汽车、交通红绿灯、广告牌将全部借助 5G 实现互联，真正实现 V2X 技术的落地。
目前，5G V2X 正处于业务场景和需求确定阶段。3GPP 的需求组（SA1）已经基本完成 5G V2X 的业务场景及需求的讨论，并在技术报告 TR 22.886 中将 25 个 5G V2X 业务场景分成了 4 组，具体包括：智能汽车、自动驾驶、智能交通运输系统的基础和关键技术。V2X 包括四部分：车辆编队（Vehicles Platooning）、扩展传感器（ Extended Sensors ）、先进驾驶（ Advanced Driving ）、远程驾驶（ Remote Driving）。在中国，基于蜂窝网的车联网通信在政府的大力支持下发展态势良好， LTE-V2X 技术有望于 2018-2019 年在中国率先实现商用部署。未来，LTE-V2X 技术将逐渐升级到 5G V2X 技术并长期保持后向兼容，为实现整体智能网联汽车的目标提供了有力支撑。
5G 的推进，将大大加速车载联网终端的渗透进程。根据 IHS 预测，2022 年全球联网汽车的市场保有量将达 3.5 亿台，市场占比达到 24%，具有联网功能的新车销量将达到 9800 万台，市场占比达 94%。在中国，据信息通信研究院统计，截止到 2017 年 8 月，中国联通车联网用户数突破 2000 万，中国电信车联网用户数 1106 万，中国移动车联网用户数 2700 万。此外，我国共 683 款车载联网终端获工信部入网证，其中以 2G、3G 车载联网终端为主，4G 车载联网终端自2016 年起开始迅速增长，一年多时间迅速从零增加到 101 款。
参考观研天下发布《2018年中国5G行业分析报告-市场深度分析与投资前景研究》
可以预见，基于 4G 以及 5G 的车载联网终端将在今后 3 到 4 年继续保持快速发展势头。同时，V2V 通信设备也有望借力 V2X 技术的普及，大幅提高装机量。根据 IHS 报告显示，2017 年全球 V2V 通讯系统销售量将达七十万套，2020 年时数量将增长至五百六十万套，到 2025 年更预估突破五千五百万套。
由于 V2X 强调的是车车、车路之间的通信，因而基于道路侧的智能交通改造将是 V2X 基础建设的一大重点。具体来看，包括电子车牌、流量监控、信号灯协调、实时天气信息推送、公共车辆安全信息监控、自动收费系统等模块。在推进过程中，智能交通系统的建设将会遵循由点及面，分模块逐步推进的模式。
除了在无人驾驶的应用普及外，5G 还将催生汽车服务新模式。自动驾驶和互联网的共同之处都在于：它们都通过去人力化，降低了传输成本。互联网降低的是信息的传输成本，而自动驾驶则降低有形的物和人的运输成本。以自动驾驶运输为例，在运输过程中可以不需要任何人工的干预，全程自动化运输，中间会经过轮船、海关、高速和城市，任务调度在云端完成，提供了端到端的运输解决方案。新的服务模式主要包括运输、支付等几个方面：
TaaS2.0（运输即服务 Transportation as a Service）：目前成为业界探讨的热点， TaaS1.0 定义为有人驾驶，自动驾驶则是 TaaS 2.0 时代。一旦汽车从私人拥有变为共享运输工具，传统车厂的目标客户就将由个人消费者转变为 TaaS 运营商，正如华为和中国移动的关系一样。随之而来的，汽车的设计、销售都将发生根本性的改变，汽车厂商就很难维持原来的强势地位。
基于驾驶习惯的支付 (Pay as you drive)：按照车辆的实际使用情况来支付相关驾驶服务费用，在相关的保险服务领域早已被熟知。根据驾驶者使用车辆的实际里程、驾驶环境来准确地评估真实的风险以及更适合的保险费用。对于正确评估风险和估算驾驶成本，准确地收集各种类型的数据是前提，保险公司、车辆出租或汽车租赁服务公司对此都有浓厚的兴趣。
移动即服务 (MaaS)：可以预见未来的解决方案，将按照实时的需求和移动条件，在最合适的条件下找到最恰当的运输方式。例如，在某些特定环境下，通勤者或旅行者可能组合使用人、车辆和公共交通工具，这将超越现有的互联网服务。而 MaaS 还可以用作车载服务，使用在车辆平台，为汽车用户提供在当时环境下更合适、更好的服务。
预测性维护：通过采集来自传感器的数据并进行预测分析，可以帮助供应商和原始设备制造商 (OEM) 为客户提供长期的机动服务解决方案。制造商可以连续采集从联网车上的传感器捕获的大量数据并进行分析，帮助客户提前预测到缺陷和错误。此类信息可用于及时告知客户采取适当的维护保养以及安排预约相关的维护经销商。商业模式将发生改变，汽车制造商从之前仅仅关注销售产品到为客户提供全生命周期的解决方案，例如售后维护、修理和对客户的长期支持，都将成为不可缺少的组成部分。根据预测，未来 5G 带来的数字化乐观情况下将创造汽车行业整体收入的 30%。
V2X 技术是自动驾驶方案的重要技术基石，5G 的普及将为 V2X 技术落地提供网络基础。5G 的低时延和海量接入特点契合 V2X 落地的技术要求。例如自动驾驶中制动等反应时间，是整个系统的响应时间，包括了网络云端计算处理时间、车间协商处理的时间，也包括了车辆本身系统计算及制动处理时间。如果要做到时速 100km 制动距离不超过 30cm，那么系统整体响应时间不能超过 10 毫秒。相比 4G 网络 50-80 毫秒的延时，未来 5G 网络能够在提供 99.999%稳定性的同时做到小于 1 毫秒的通讯时延，是 V2X 技术普及的重要前提。另外，5G 的连接数密度可达每平方公里 100 万个，可满足未来车联网环境的车辆与人、交通基础设施之间的通信需求。届时汽车、交通红绿灯、广告牌将全部借助 5G 实现互联，真正实现 V2X 技术的落地。
目前，5G V2X 正处于业务场景和需求确定阶段。3GPP 的需求组（SA1）已经基本完成 5G V2X 的业务场景及需求的讨论，并在技术报告 TR 22.886 中将 25 个 5G V2X 业务场景分成了 4 组，具体包括：智能汽车、自动驾驶、智能交通运输系统的基础和关键技术。V2X 包括四部分：车辆编队（Vehicles Platooning）、扩展传感器（ Extended Sensors ）、先进驾驶（ Advanced Driving ）、远程驾驶（ Remote Driving）。在中国，基于蜂窝网的车联网通信在政府的大力支持下发展态势良好， LTE-V2X 技术有望于 2018-2019 年在中国率先实现商用部署。未来，LTE-V2X 技术将逐渐升级到 5G V2X 技术并长期保持后向兼容，为实现整体智能网联汽车的目标提供了有力支撑。
图表：5G V2X 业务场景对通信的要求
图表来源：公开资料整理
5G 的推进，将大大加速车载联网终端的渗透进程。根据 IHS 预测，2022 年全球联网汽车的市场保有量将达 3.5 亿台，市场占比达到 24%，具有联网功能的新车销量将达到 9800 万台，市场占比达 94%。在中国，据信息通信研究院统计，截止到 2017 年 8 月，中国联通车联网用户数突破 2000 万，中国电信车联网用户数 1106 万，中国移动车联网用户数 2700 万。此外，我国共 683 款车载联网终端获工信部入网证，其中以 2G、3G 车载联网终端为主，4G 车载联网终端自2016 年起开始迅速增长，一年多时间迅速从零增加到 101 款。
参考观研天下发布《2018年中国5G行业分析报告-市场深度分析与投资前景研究》
可以预见，基于 4G 以及 5G 的车载联网终端将在今后 3 到 4 年继续保持快速发展势头。同时，V2V 通信设备也有望借力 V2X 技术的普及，大幅提高装机量。根据 IHS 报告显示，2017 年全球 V2V 通讯系统销售量将达七十万套，2020 年时数量将增长至五百六十万套，到 2025 年更预估突破五千五百万套。
图表：全球联网汽车保有量预测（百万台）
图表来源：公开资料整理
图表：全球联网汽车销售量预测（百万台）
图表来源：公开资料整理
由于 V2X 强调的是车车、车路之间的通信，因而基于道路侧的智能交通改造将是 V2X 基础建设的一大重点。具体来看，包括电子车牌、流量监控、信号灯协调、实时天气信息推送、公共车辆安全信息监控、自动收费系统等模块。在推进过程中，智能交通系统的建设将会遵循由点及面，分模块逐步推进的模式。
除了在无人驾驶的应用普及外，5G 还将催生汽车服务新模式。自动驾驶和互联网的共同之处都在于：它们都通过去人力化，降低了传输成本。互联网降低的是信息的传输成本，而自动驾驶则降低有形的物和人的运输成本。以自动驾驶运输为例，在运输过程中可以不需要任何人工的干预，全程自动化运输，中间会经过轮船、海关、高速和城市，任务调度在云端完成，提供了端到端的运输解决方案。新的服务模式主要包括运输、支付等几个方面：
TaaS2.0（运输即服务 Transportation as a Service）：目前成为业界探讨的热点， TaaS1.0 定义为有人驾驶，自动驾驶则是 TaaS 2.0 时代。一旦汽车从私人拥有变为共享运输工具，传统车厂的目标客户就将由个人消费者转变为 TaaS 运营商，正如华为和中国移动的关系一样。随之而来的，汽车的设计、销售都将发生根本性的改变，汽车厂商就很难维持原来的强势地位。
基于驾驶习惯的支付 (Pay as you drive)：按照车辆的实际使用情况来支付相关驾驶服务费用，在相关的保险服务领域早已被熟知。根据驾驶者使用车辆的实际里程、驾驶环境来准确地评估真实的风险以及更适合的保险费用。对于正确评估风险和估算驾驶成本，准确地收集各种类型的数据是前提，保险公司、车辆出租或汽车租赁服务公司对此都有浓厚的兴趣。
移动即服务 (MaaS)：可以预见未来的解决方案，将按照实时的需求和移动条件，在最合适的条件下找到最恰当的运输方式。例如，在某些特定环境下，通勤者或旅行者可能组合使用人、车辆和公共交通工具，这将超越现有的互联网服务。而 MaaS 还可以用作车载服务，使用在车辆平台，为汽车用户提供在当时环境下更合适、更好的服务。
预测性维护：通过采集来自传感器的数据并进行预测分析，可以帮助供应商和原始设备制造商 (OEM) 为客户提供长期的机动服务解决方案。制造商可以连续采集从联网车上的传感器捕获的大量数据并进行分析，帮助客户提前预测到缺陷和错误。此类信息可用于及时告知客户采取适当的维护保养以及安排预约相关的维护经销商。商业模式将发生改变，汽车制造商从之前仅仅关注销售产品到为客户提供全生命周期的解决方案，例如售后维护、修理和对客户的长期支持，都将成为不可缺少的组成部分。根据预测，未来 5G 带来的数字化乐观情况下将创造汽车行业整体收入的 30%。
图表：数字化创造汽车行业收入
图表来源：公开资料整理
资料来源：公开资料，观研天下整理，转载请注明出处（ZQ）
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