将车变成终端?5G盛世下,汽车的玩法远不止于此

|科技前沿 2019-05-02 2317 来源:互联网
摘要:那么 5G 的速度到底有多快呢?如果以现有的产品看,那么华为、高通等企业所出产的基带芯片就是最好的例子。2019 年 1 月 24 日,华为在 MWC2019 上发布了一款芯片,名

众所周知,5G 和 1、2、3、4G 比起来是一个极大的命题。过去人们在谈论移动通信时只会谈及手机,而现在则大不相同,5G 可以应用在许多以往不敢想象的层面,比如汽车。汽车本是一个载具,它并不像手机那样拥有移动处理器,但是在 5G 的加持下,汽车完全能够胜任终端的职责。要想理解这个推论,就要先明白 5G 的速率是多少。

 

那么 5G 的速度到底有多快呢?如果以现有的产品看,那么华为、高通等企业所出产的基带芯片就是最好的例子。2019 年 1 月 24 日,华为在 MWC2019 上发布了一款芯片,名为 Balong 5000,是有史以来第一个兼容 SA 和 NSA 双架构的 5G 基带芯片。它在 Sub-6GHz 频段实现 4.6Gbps,在毫米波频段达到 6.5 Gbps。

 

然而实际上,可以再往高了猜猜。毕竟 5G 还未真正意义上踏入人们的生活中,美韩两地目前所试运营的 5G,并不是 5G 通信的完全形态。单从基带芯片的理论速率来看,在 1 到 2 年内提升到 10Gbps,是一件板上钉钉的事情。


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图片来源:Pixabay

 

其实还可以更快。2017 年,在 IMT-2020 的报告草案中,5G 的速率下行 20Gbps ,上行是 10Gbps 。于是就有了这样一种猜测,“5G 的速度将会是 4G 的 100 倍。”这种猜测是完全可信的,因为 4G 速率为 100Mbps,IMT-2020 标准是 4G 网速的 200 倍,在考虑商用和真实场景网络波动的情况下,100 倍是完全合理的猜测。

 

回归汽车中的应用,目前车载移动处理器已成常态,这也就意味着一辆奔跑的汽车可以每秒下载 2.5G 的数据。一部 4K 电影的分辨率为 4096*2160,它的体积约为 200 多 G,在 5G 网络的支持下,下载一整部 4K 电影只需要 80 秒。

 

同时也完全不需要担心汽车在行进时产生的网络波动,这是由于在 IM-2020 标准下,5G 可支持的时速为 500 公里/时。相较于 4G 的 300 公里/时,更加稳定。通常情况下汽车的速度不会超过 500 公里/时,除非是从大气层直接跌落至地面(不建议亲自尝试)。

 

既然 5G 的通道这么宽广,云端与汽车之间信息交换的速度就会加快,变相降低了车载处理器的性能需求,大幅度允许汽车搭载更多的传感器。那么对于车主来说,传感器产生更多的数据,经过云端计算后返回汽车,这样一来汽车的安全性就会提高,也允许自动驾驶,乃至无人驾驶技术的应用。

 

目前的窄带 IoT 也好,边缘计算也罢,主要作用是挽救 4G 无法满足传感器、处理器和真实场景需求这一情况的解决办法。不可否认的是 5G 真正落地后依然会有窄带网络和边缘计算,但是至少不会像现在一样迫切。

 

现在的汽车上也有一些传感器,只不过它们的任务是警报,比如空气流量、进气压力等等,稍微高级点的有 AEB、ADAS。这里可以用 SAE 所划分的自动驾驶标准来更好得理解,L3 的定义为有条件自动化,驾驶员需要保持注意力且手和脚不能离开驾驶位置;L4 的定义为高度自动化,驾驶员可将手脚离开驾驶位置,且眼睛不需要同通常驾驶时看向前方。

 

显而易见,在 4G 和车载处理器的协同作战下,汽车能够实现 L3 级别的自动驾驶,但是路上跑的却没有一台 L4 的汽车。L4 解决方案普遍有两种:激光雷达和计算机视觉。无论是哪种解决方案,汽车的后备箱都要放置一台巨大的算力支援装置。

 

这是为什么?答案很简单,传感器多了,车载电脑算不过来。行驶在路上的是汽车,不是一台双路 Titan X 的超级主机。唯有 5G 加车载处理器,再加上云端,才是新时代汽车的正确组合方式。


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图片来源:东方IC

 

有了上文的基础,接下来就可以详细的了解 V2X,也就是车联网了。3GPP SA1 于 2015 年 2 月正式启动了 LTE V2X 业务需求项目研究,旨在利用高速率低时延服务,让汽车与其他车辆、行人等事物之间强化交互,最终实现自动驾驶、车载娱乐中心等目标。

 

在研究早期,“基于 LTE 的 V2X 可行性研究”报告中指出,一共有 3 种抽象通信场景:基于 PC5 接口、基于 Uu 接口,以及同时基于双接口。但是早期的研究是基于 4G 网络的,因此课题为抑制多普勒效应、资源分配、同步过程、同载波和相邻载波间 PC5 和 Uu 接口共存、无线资源控制信息和相关射频的射频指标性能等要求。

 

该研究虽然放到 5G 下显得有些落后,不过其中四大场景还是可以延续的。第一大场景:资源分配。用户日益增长的社交、游戏、数据共享等商业应用场景需求和公共安全应用需求促使了 D2D 技术(一定范围内不经过基站直接通信)的产生。不过 V2X 不同于 D2D,汽车发送的数据包较小、数据量相对固定、包与包之间的时间间隔符合一定的规律,因此 3GPP RAN1 考虑在 V2V 中支持半静态资源调度,也就是 SPS。

 

在 SPS 模式下,V2V 车辆使用的通信资源只需要基站或自主分配一次,而后就可以周期性重复使用相同的时频资源,减少了空口信令开销。为了防止车辆高速移动导致网络拓扑快速变化,以及在交通拥堵场景下信道阻塞,V2X 传输机制具备高效、可靠、低时延的资源分配方案,即在基站集中式调度中采用车辆物理位置信息的半静态资源调度和分布式资源调度中采用信号感知加半静态调度。

 

第二大场景是解调参考信号,上文提到,汽车的速度通常不会超过 500 公里/时,但是相对速度可以达到 300 公里/时,甚至更高(一辆车从大气层跌落,另一辆车被放入三级火箭发射)。因此在高速移动过程中会产生多普勒效应,为了克服这一现象,3GPP 在 Release 12 D2D 技术的基础上,在物理帧中预留更多的导频序列资源,设计新的 DMRS 等等。

 

第三大场景是同步技术。汽车中普遍装有全球卫星导航系统(GNSS),在网络覆盖范围内,根据基站配置,车辆可以选择以 GNSS 或者基站为同步源。在网络覆盖范围外时,车辆无法收到基站发送的同步方式配置信息,那就以 GNSS 或者其他优先级的同步信号为同步源。

 

第四大场景是最难理解的,因为在这个场景中 3GPP 只考虑了 V2V,而没有对 V2I 和 V2P 进行场景开发,而这个场景就是组播/广播。3GPP RAN2 工作对基于 Uu 接口的 V2X 通信场景下的组播/广播技术进行了评估。对已有的 MBSFN 和 SC-PTM 技术在不同参数配置下 V2V 业务的容量和时延进行了仿真。他们发现,无线资源调度连接状态下,两种技术都可以满足 100ms 时延要求;而在空闲状态下,使用 SC-PTM,只有一种参数配置可以满足时延要求。

 

100ms 时延放在 2015 年是个很严格的标准,不过在2019 年,这还远远不够。打一盘英雄联盟,100ms 的延迟都足以让盲僧的 R 闪连招失败,更别提危关人们性命的自动驾驶了。

 

根据以上四大场景可以得出 V2X 三大关键技术,即便对上文提到的关键词不理解,也完全不影响下文的阅读。第一大关键技术就是资源分配,随着无线通信技术的发展,有限频谱资源的需求增多,造成频谱资源紧张,因此提高频谱空间内系统的吞吐量则成为了 V2X 需要考虑的重要问题。

 

第二大是高速移动带来的车辆位置信息和信道状态信息的快速更新,导致信令开销增加,通信服务质量下降。


第三大是优先级问题。汽车关乎人命,有限通道内必须要高于 D2D 和蜂窝网络,从而降低时延、提高网络的可接入性和可靠性。


而 5G 则是这些关键技术的最优解,不仅如此,这里还有一个实打实的产品可以用来验证。

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