2023年车载模组技术发展白皮书

车载模组技术发展白皮书 （2023年） 中国移动通信研究院 前言 车联网是信息通信行业与汽车、道路运输等传统行业融合发展的典型应用，是当前全球创新和未来发展的热点。中国移动一直积极与产业各方携手创新、开放合作，大力推动车联网发展。 车载模组是车联网业务的重要载体。本白皮书结合车联网产业发展现状及趋势，深入分析车载模组的技术发展趋势，以期为车载模组产业发展提供参考。 本白皮书的版权归中国移动所有，未经授权，任何单位或个人不得复制或拷贝本建议之部分或全部内容。 目录 1概述1 1.1发展现状1 1.2发展趋势2 2应用场景3 2.1数据传输类场景3 2.1.1车辆数据采集3 2.1.2OTA升级4 2.2智能座舱类场景4 2.2.1超高清视频场景4 2.2.2沉浸式场景5 2.3智能驾驶类场景5 2.3.1出行服务类场景6 2.3.2交通管理类场景6 2.3.3安全预警类场景6 2.3.4监控遥控类场景7 2.3.5协作通行类场景7 3关键技术和能力8 3.1通信技术8 3.1.1Uu蜂窝通信技术8 3.1.2PC5直连通信技术8 3.1.3网络质量保障9 3.1.4通信安全9 3.2业务能力10 3.2.1计算能力10 3.2.2定位能力11 3.2.3双机互联12 3.3硬件接口12 3.4软件架构13 3.4.1操作系统13 3.4.2虚拟化技术14 3.4.3中间件15 4测试认证15 5总结与展望16 缩略语列表18 参考文献20 参编单位及人员22 1概述 车载模组是将芯片、存储器、功放器件等集成在一块线路板上，并提供标准接口的功能模块。车载模组作为汽车的关键底层硬件之一，是连接智能网联汽车感知层与应用层的关键环节。近年来，随着车联网行业的快速发展，智能网联汽车渗透率快速增长，车载模组需求加速释放，市场规模迅速上升。在汽车EEA（电子电气架构）升级和芯片技术进步的驱动下，车载模组由原来的单一通信模组，向智能化、融合化发展，以满足车联网数据传输、智能座舱、智能驾驶等应用需求。 1.1发展现状 车联网是实现智能网联汽车、智能交通系统的核心技术之一。当前，车联网行业加速发展，智能网联汽车渗透率快速增长。据中国汽车工业协会数据，2022年，中国汽车产销量分别为2702.1万辆和2686.4万辆，其中新增网联汽车超 1600万台，网联率超60%。 图2-1中国汽车销量及网联率情况预测 智能网联汽车的发展，推动车载模组需求加速释放，市场快速增长。据中信证券统计数据，全球前装车载蜂窝通信模组市场规模，2021年约为98亿元，2025年将达到293亿元；中国前装车载蜂窝通信模组市场规模，2021年约为34亿元，2025年将达到153亿元。2022年起，5G车载模组成为了车载蜂窝通信市场增长的主要驱动力。 图2-2中国及全球车载模组市场规模（亿元） 在产业方面，国际车载模组厂商起步早，曾经占据全球车载模组市场的主导地位。近年来，国内模组厂商快速崛起，技术实力不断提升，市场份额持续扩大。移远、广和通、高新兴、美格智能、芯讯通、中信科智联、中兴通讯、阿尔卑斯阿尔派等模组厂商结合自身优势，匹配不同业务需求，陆续推出车载通信模组、车载智能模组，逐渐被汽车企业选择。 车载模组市场分为前装市场和后装市场。前装市场中，自2020年开始，基于Uu和PC5通信技术的量产车型陆续推出，以支持智能驾驶、智能座舱等应用。从通信模式上看，虽然4G车载模组仍是车企选择的主流，但其目前主要应用于中低端车型；自2020年起5G车载模组逐渐起量，市场份额有望持续提升。后装市场方面，基于Uu车载模组的智能后视镜等后装车载产品，可支持地图、导航、红绿灯信息推送、交通事件提醒等车联网应用，有效提高了车联网的渗透率。 1.2发展趋势 伴随汽车电动化、网联化、智能化的发展，汽车电子电气架构由分布式向域集中甚至高度集成的整车集中式架构演进，智能驾驶、座舱、车身等功能域呈现计算平台融合的发展趋势。作为车载平台核心之一的车载模组，正逐步向融合化、智能化方向演进，逐渐出现车载通信模组、车载智能模组、车载全能模组等形态，以满足汽车行业的不同需求。 车载通信模组主要提供通信连接服务，可应用于T-Box、V-Box、车载网关、 OBU、OBD等车载终端。车载智能模组，除具备基本通信能力外，还集成了主控芯片和存储等单元，支持Android、Linux等操作系统，拥有较强大的处理能力、计算能力和丰富的接口，具备高分辨率显示屏驱动、摄像头驱动等娱乐中控一体化能力，可支持多屏异显、车机互联、沉浸式导航等应用。车载全能模组，主要面向未来的域集中、整车集中式EE架构，基于多SoC甚至单SoC芯片方案，进一步提升车载模组的处理能力及计算能力，具备支持智能网联汽车数据的感知、通信、计算等全方位能力，实现智能座舱和智能驾驶等一体化应用。 2应用场景 当前，智能化和电动化颠覆了汽车的固有形态，网联化则帮助汽车获得交通信息，更好地融入交通系统。汽车的变革衍生出车载娱乐、智能驾驶等新的应用场景。按照服务对象和服务内容的不同，我们将智能网联汽车应用场景分为面向车企的数据传输类场景，以及面向个人的智能座舱类和智能驾驶类场景。三类场景对车载模组的通信、算力、安全、定位等需求各有不同。 2.1数据传输类场景 2.1.1车辆数据采集 智能网联汽车数据包含车辆的状态信息、用户行为以及各种应用场景相关的特征数据，这些特征数据从车辆采集后上传至云端，以便由汽车企业为用户提供车辆状态检测、监测、故障分析等服务；同时随着高级别自动驾驶车辆的出现，更多脱敏数据（如服务接口数据、结构化数据、非结构化传感器原始数据等）有望被采集，用作大数据分析、自动驾驶功能训练等用途。 车辆数据采集的能力需求如表2-1所示。 表2-1汽车数据采集的能力需求 业务应用 主要场景 端到端时延 （ms） 可靠性 （%） 定位精度 （m） 车辆数据采集 远程车辆状态监控（故障信息） 30,000 >99.99 1.5 2.1.2OTA升级 OTA升级通过无线网络下载远程服务器上的升级包，从而对汽车系统或应用进行升级的技术。一般来说，OTA分为三类，一种是FOTA（固件在线升级），指的是给一个车辆设备、ECU（电子控制单元）闪存下载完整的固件镜像，或者修补现有固件、更新闪存。第二种是SOTA（软件在线升级），指的是对操作系统、地图等应用程序进行更新升级。第三类是COTA（配置在线升级），付费购买服务后，通过OTA方式打开车辆上某项功能权限。 OTA升级的通信需求如表2-2所示。 表2-2OTA升级的通信需求 业务应用 主要场景 网络带宽 （Mbps/单用户） 端到端时 延（ms） 可靠性 （%） OTA升级 娱乐系统升级、智能驾驶功能升级 上行带宽:≥200Mbps 100 >90 下行带宽:≥500Mbps(信息更新200Mbps+地图更新300Mbps) 2.2智能座舱类场景 智能座舱主要包括座舱内饰和座舱电子领域，以及HMI（人机交互）系统。智能座舱对图像、语音等数据进行采集，上传至云端进行处理、计算，为用户提供场景化服务，增加座舱的安全性、娱乐性和实用性。智能座舱的终极形态，将是通过语音交互、机器视觉、触觉监控等多模态交互方案，实现车内感知计算，成为集家庭、娱乐、工作、社交为一体的“智能移动空间”。典型的智能座舱类场景包括超高清视频、沉浸式场景等。 2.2.1超高清视频场景 超高清视频指分辨率在4K（3840*2160）以上的视频。画面帧率、抽样比、压缩比、码率均会影响到用户的体验，如色彩丰富性、画面生动性等。 超高清视频场景的通信需求如表2-3所示。 表2-3超高清视频的通信需求 业务应用 主要场景 网络带宽（Mbps/单用户） 端到端时延 （ms） 可靠性 （%） 超高清视频 超高清视 频 50 <150 90 2.2.2沉浸式场景 沉浸式交互方式能够让用户更深入地与虚拟世界进行交互，并通过视觉、听觉等多种感官感受丰富的虚拟内容，更好地体验数字化带来的变化。典型的沉浸式交互方式包括AR（增强现实）、VR（虚拟现实）等。目前在汽车领域，以AR-HUD（增强现实抬头显示）为代表的AR技术最为成熟，已经在多家车企的智能座舱中落地应用。AR-HUD采用投影的方式，融合虚拟图像与现实环境，实现HUD虚像与道路实景相结合，在驾驶员视野前方显示导航、路线、速度，以及充电站等环境位置信息，帮助驾驶员在安全驾驶的前提下获取丰富的信息，提升驾驶体验。 与AR技术作为驾驶辅助技术不同，目前VR在智能座舱领域的应用更多是作为一种娱乐方式，更好地满足乘客的娱乐需求。VR可以让乘客在车辆行驶时享受完全跟随车辆移动的VR娱乐内容，为乘客带来全新的娱乐体验。 沉浸式场景的通信需求如表2-4所示。 表2-4AR/VR的通信需求 业务应用 主要场景 网络带宽（Mbps/单用户） 端到端时延 （ms） 可靠性 （%） AR业务 AR-HUD >60 <20 99 VR业务 VR（8K高清视频） >250 <20 99 2.3智能驾驶类场景 智能驾驶不仅能提升用户驾驶体验，有效减少人类驾驶员因疲劳驾驶等引起的事故，而且还为人类出行与智慧交通带来极大的变化。目前，无锡、上海、苏州等地已实现部分开放道路、封闭/半封闭园区的智能化升级改造，配备高精度地图和北斗高精度定位系统，搭建数字交通平台，构建完善的集车、路、网、云、图于一体的生态体系，实现出行服务、交通管理、安全预警、监控遥控等 智能驾驶类场景。 2.3.1出行服务类场景 出行服务类场景为用户的智能出行提供交通信息、路面信息等服务，帮助用户获得更好的出行体验。典型的出行服务类场景包括闯红灯预警、道路危险状况提示、限速预警等交通信息提醒服务。 出行服务类场景的业务需求如表2-5所示。 表2-5出行服务类场景的业务需求 业务应用 主要场景 车速范围 （km/h） 通信距离 （m） 数据更新频率 （Hz） 端到端时延 （ms） 定位精度 （m） 出行服务 闯红灯预警 0~70 ≥150 5 ≤100 ≤1.5 道路危险状况提示 0~130 ≥300 5 ≤100 ≤1.5 限速预警 0~130 ≥300 1 ≤100 ≤1.5 2.3.2交通管理类场景 交通管理类场景为城市交通管理者提供交通管理辅助信息和管理建议，帮助提升城市交通通行安全及效率。典型的交通管理类场景包括浮动车数据采集、动态车道管理、基于大数据的红绿灯配时优化等。 交通管理类场景的业务需求如表2-6所示。 表2-6交通管理类场景的业务需求 业务应用 主要场景 车速范围 （km/h） 端到端时延 （ms） 通信范围 （m） 定位精度 （m） 交通管理 浮动车数据采集 0~120 ≤500 ≥200 ≤1.5 动态车道管理 0~70 ≤100 ≥200 ≤1.5 基于大数据的红绿灯配时优化 0~120 ≤100 - ≤1.5 2.3.3安全预警类场景 安全预警类场景主要借助车联网帮助智能驾驶车辆提前获取安全预警信息，提高驾驶员及车辆对危险的感知能力，降低发生事故的风险。典型的安全预警类场景包括交叉路口碰撞预警、左转辅助等。 安全预警类场景的业务需求如表2-7所示。 表2-7安全预警类场景的业务需求 业务应用 主要场景 端到端时延 （ms） 可靠性 （%） 通信范围 （m） 定位精度 （m） 安全预警 交叉路口碰撞预警 ≤100 ≥99.9 ≥150 ≤1.5 左转辅助 ≤100 ≥99.9 ≥150 ≤1.5 2.3.4监控遥控类场景 监控遥控类场景主要借助车联网实现对车辆状态等的监控以及对车辆的远程控制。典型的监控遥控场景包括病患乘车监控、远程遥控驾驶等。 监控遥控类场景的业务需求如表2-8所示。 表2-8监控遥控的业务需求 业务应用 主要场景 网络带宽（Mbps/单用户） 端到端时延（ms）