在更加新型的汽车中，有多个摄像头(车道偏离警告系统和自动巡航控制等)和多个用于卫星导航、倒车摄像头和仪表盘等的薄膜晶体管(TFT)屏幕。随着计算性能和嵌入式存储器容量的提升，这些新特性驱动了对车载网络中高带宽的需求，也因此驱动了以太网连接的应用。除了这些高带宽连接以外，在汽车的控制应用中也出现了越来越多的传感器、促动器和电机。传感器测量气体(COx和NOx等)、各种温度、振动、车轮速度、扭矩、偏航和其他参数，以帮助提高效率和安全。 促动器(包括继电器和电磁阀)和由MCU控制的电机、驱动泵、风扇、供暖通风和温度调节(HVAC)、电动车窗升降器和天窗等。由于以下两方面的原因，额外功能带来了功耗的增加：第一，由于硬件重量增加，燃油经济性降低，第二，实现额外功能需要更高的计算性能、嵌入式存储器容量和更高的带宽连接性，每一项都会增加功耗。 发布单位：NXP

本团队基于IntelAI-BoxX平台模拟实现了火星智能探测车的研制。系统以ROS为开发基础，通过RGB-D摄像头进行环境图像、深度数据采集，基于YOLOv3+ORB_SLAM2算法实现三维场景语义建图与定位，构建探测环境的目标知识图谱，并通过Move_base实现自动路径规划与语义导航任务。此外，系统实现了温度、压强、海拔等环境参数监测以及水资源探测能力，能够在建图过程中记录环境信息。该系统能应用于外星等恶劣环境下的自主探索、语义建图、语义导航、目标探寻、信息采集等工作。 来源：intel

V2X通过无线通信技术将车辆（Vehicle）与周围万物（X）连接起来。汽车之间（V2V），汽车与基础设施（V2I），汽车与网络（V2N）的互联互通使汽车具备智能特性，不仅仅对行车安全和交通效率有显著的提升，也为自动驾驶技术的发展和突破提供必需的信息服务。5G V2X是以基于5G 通信系统的V2X，是LTE-V2X的技术演进和增强。本报告主要涉及5G V2X的典型应用场景。本报告首先对V2X技术进行概述，介绍了3GPP标准中C-V2X的技术演进路线，以及5G V2X的新的技术特点与优势，分阶段介绍了V2X业务需求的发展，以及与V2X密切相关的自动驾驶车辆等级分类。报告对5G V2X的应用进行了分类。首先，根据应用场景所支持的自动驾驶车辆等级，将场景划分为半自动驾驶和全自动驾驶两个大类，报告侧重归纳短期内具有较高可实现性的半自动驾驶车辆相关的应用场景。根据应用场景的特点，将半自动驾驶应用相关场景进一步划分为感知扩展、异常事件处理、协同驾驶、自动驾驶辅助四个子类。每一类的应用场景都提出了一个或多个典型用例进行定义和需求分析，并对协同驾驶的消息流程进行了分类概括。进一步地，在应用场景的基础上，阐述了国内应用层消息集的标准化进程，并指明后续与应用场景相关联的重点研究方向。 发布单位：世界5G大会

激光雷达可以高精度、高准确度地获取目标的距离、速度等信息或者实现目标成像，在测绘、导航等领域具有重要作用。本文首先介绍了从机械式向全固态过渡的微机械系统激光雷达解决方案；其次针对激光雷达全固态的发展需求，介绍了面阵闪光、相控阵激光雷达的基本原理和典型实现方法，从液晶、光波导材料等研究方向阐述相控阵激光雷达研究现状；最后总结了目前激光雷达存在的问题及不同的解决方案，并对未来发展趋势进行了展望。 来源：浙江大学现代光学仪器国家重点实验室

机载激光雷达是一种主动式对地进行三维直接观察和测量的技术，因此我们可以使用它昼夜工作。随着计算机技术、GPS和其自身技术的发展和完善，机载激光雷达最近几年受到了越来越多的重视。LiDAR（莱达）是从英文短语Light Detection And Ranging中提取出来的。我们望字生意，很容易把莱达（LiDAR）与雷达（RADAR）联系起来。而Light Detection And Ranging与Radiowave Detection And Ranging确实是一对孪生兄弟。在雷达中，我们采用的是无线电波，而在莱达中，我们采用的是激光器发射的可见和近红外光波，在大气和环境研究中，也会采用其它波段的光波。因此，有时我们又将莱达称作激光雷达。 来源：刘燕京博士

激光雷达将在L3及以上自动驾驶中发挥关键作用，市场空间广阔目前大多数自动驾驶车企已能够基本实现L2级自动驾驶，并开始推出初步具备L3功能的车型。由L2到L3级是重要的转折点，标志着自动驾驶汽车可以进行无人驾驶操作，相应对环境感知提出了更高要求，激光雷达将发挥关键作用。根据沙利文的预测和统计，激光雷达在2025年的全球市场规模可以达到135.4亿美元，较2019年可实现64.5%的年均复合增长，行业市场空间广阔。 发布单位：银河证券研究院

激光雷达是高等级自动驾驶的关键技术之一，当前行业处于规模商用的前夜，行业有望在2021年迎来加速发展。需求侧，部分新能源车企和传统车企相继宣布将在2021年推出装载激光雷达的量产型汽车。供给端，经过多年的发展，激光雷达产业链逐渐建立并得到完善；全球范围内以Velodyne、Luminar为代表的企业相继登陆资本市场，有望借助资本力量加速自身业务发展。我们认为当前激光雷达产业正处于行业渗透率快速提升的前夜，建议重点关注车规级产品验证领先、技术研发迭代领先的企业。 发布单位：华泰证券

无人驾驶进程中车辆电子电气架构从分散到集中，催生域控制器 汽车智能网联化带来信息流大量增加，汽车电子电气（EE）架构将迎来升级，如同中国古代历史社会组织结构变化，从诸侯分封-春秋五霸-一统天下，汽车架构从分布式-域集中式-中央计算式逐渐进化，当前正处于分 布式向域集中式过渡阶段，从全车 100 余 ECU 到 5 个 DCU，控制功能 迅速集中，作为“地方割据势力的决策中心”的域控制器走上历史舞台。 域控制器的过去、现在和未来：ECU-经典五域-中央计算平台 ECU 是域控制器的前身，在车辆发动机、变速箱、安全气囊等各底层执 行零部件中广泛应用，承担决策功能，目前大部分传统车企上都是分布 ECU 搭载；往后发展，控制范围更广、算力更强的域控制器取代了原有 较为独立的各 ECU 的决策功能，以博世经典的五域分类拆分整车为动力 域、底盘域、座舱域/智能信息域、自动驾驶域和车身域，五域较为完备 的集成了 L3+车型的所有控制功能，在极少数 L3 级别车型上（如长安 UNI-T/小鹏 P7 等）进行应用；域控制器再往后发展，以特斯拉 Model 3 为代表的中央计算平台 Central & Zone Concept 是行业未来趋势。

《5G赋能未来电力》由德勤携手国家电网全球能源互联网研究院联合编纂。该报告显示，5G将充分赋能智慧电力，并打通电力行业三条价值创造途径，包括传统电力业务优化、数据驱动服务及能源消费升级。报告同時从电力行业发展、应用场景、主要挑战及商业落地四个层面探讨电力企业如何从技术创新走向商业应用，凸显5G建设发展机遇期。

引言 2020 年是颇具挑战的一年，一场突如其来的疫情延缓了世界经济发展的脚 步，却也催生出新的经济发展、行业转型模式。同时，大家都深刻地意识到，以 5G 为代表的无线技术在我们的社会生活、全球经济发展中变得越来越重要。 5G 网络需要支持各种各样的 5G 联网设备和应用，这其中充满了复杂的应用 场景，也需要在各种各样的频谱频段上进行不同类型的部署，包括毫米波高频段 和 6GHz 以下的中频段。本白皮书的重点在于研究毫米波技术，全书包括五部分： 毫米波的应用场景；毫米波的频谱规划；5G 毫米波专用芯片、器件与工艺；5G 毫 米波天线设计和 5G 毫米波测试原理、方法与专用设备。 在第一部分，作者针对室内、室外等不同场景，结合毫米波存在大带宽、高 速率的优势，以及由于高频点带来传播损耗比较大的劣势，给出了不同的部署方 法，并以冬奥会为例，介绍如何应用毫米波等多种技术手段，打造超大带宽无线 场馆，更好地向观众、媒体转播者、赛事组织和参与者等提供优质的观赛体验、 完备的服务保障。 在第二部分，作者介绍了当前国际毫米波频率进展，概述了国内毫米波频率 使用概况和发展，总结了毫米波频段产业发展概况，对毫米波的频段规划给出了 颇为实用的意见和建议。 芯片是 5G 产业链中的一个核心环节。也是本白皮书第三部分的重点。这一 章节介绍了 5G 毫米波专用芯片，从硅基 5G 毫米波芯片到化合物 5G 毫米波芯片 再到封装集成天线技术。作者指出，移动通信的未来发展趋势，必将向更高频率 的毫米波、太赫兹发展，硅基半导体由于其超高的集成度、低成本与低功耗的较 高性价比，硅基（CMOS、SiGe、SOI 等）毫米波多通道 SOC 芯片将成为实现毫米 波大规模阵列集成的基础器件。为了满足毫米波通信技术的大规模应用，天线与 芯片的一体化封装集成成为必然。 天线与芯片的一体化封装集成对毫米波天线的设计提出了更高的要求。如何 设计 5G 手机毫米波天线，基站毫米波天线又需要怎样的技术，这是本白皮书第 四部分的核心。在太赫兹无线通讯时代，片上天线（Antenna-on-Chip, AoC）可 能成为手持移动终端内太赫兹天线的主流方案，而毫米波基站天线目前主要采用模拟或混合波束赋形技术。 本白皮书的第五部分重点研究 5G 毫米波的测试技术。近几年，经过国内外 相关标准推进组、运营商、设备商与高校的努力，毫米波设备的相关测试方法已 逐渐明晰，相关测试指标也已逐步达成共识。2020 年 7 月定稿的 3GPP R16 在 R15 的基础上，补充了毫米波基站、终端的测试方法和相关指标，对于终端多天 线性能的测试也形成了技术报告，为 5G 毫米波设备的测试认证提供了参考依据。 虽然毫米波设备的测试框架已逐渐明朗，但是仍有不少技术指标与测试方法还在 研究讨论中，尚未形成最终的技术规范。相较于 FR1 频段设备的测试，毫米波频 段设备的测试由于其测试的复杂性，整体上仍然推进较为缓慢。 感谢中国移动通信研究院、中国联通、中国电信、电子科技大学、中国信科、 清华大学、北京三星技术研究有限公司、高通无线通信技术(中国)有限公司、上海诺基亚贝尔股份有限公司、东南大学、中兴通讯股份有限公司、爱立信（中国） 通信有限公司、北京交通大学、北京邮电大学、重庆邮电大学、中国电子科技集 团公司第五十五研究所、三安集成电路有限公司、紫光展锐科技有限公司、深圳 市睿德通讯科技有限公司、是德科技、罗德与施瓦茨、上海创远仪器技术股份有 限公司、中电科仪器仪表有限公司、上海众执芯信息科技有限公司，它们为本白 皮书的顺利刊印做出了重要贡献。欢迎学者、专家、从业者对本白皮书提出意见和建议。 发布单位：未来移动通信论坛

技巧1 确保准确、可重复的结果 技巧2 校准测试系统，提高准确度 技巧3 A加速复杂的测试计划 技巧4 简化测量配置 技巧5 降低总体测试成本 发布单位：KEYSIGHT

智能交通系统是缓解交通拥堵和保证交通安全的重要技术手段。随着人工智能、移动互联、大数据等新一代信息技术的迅速发展，以自动驾驶为主要特征的新一代智能交通系统将逐渐成为解决交通问题的突破口。以谷歌、特斯拉和百度为首的自动驾驶解决方案，基于各种感知信息，通过人工智能技术进行决策和车辆控制，在一定程度上本身单车即可实现自动驾驶。但随着单个车辆自动驾驶技术进步空间的饱和、技术提升的瓶颈以及交通环境复杂性的增加，自动驾驶越来越依靠智能道路设施的进步。智能道路基础设施和车路之间的交互与耦合将逐渐对智能网联汽车自动驾驶起辅助甚至主导作用。在此发展背景下，车路协同和车路一体化自动驾驶等相关创新技术的进步，能够加速自动驾驶商业化实现，并促进通信、互联网、汽车电子、路侧设施等领域的加快发展，推动 IT、智能制造与交通、汽车产业走向深度融合。车路协同自动驾驶产业创新体系一旦形成，其产业链潜力巨大，将成为新一轮科技创新和产业竞争的制高点。 车路协同自动驾驶作为智能交通系统的高级发展形式，是物联网技术在交通运输领域的重要应用。车路协同自动驾驶是一个由低至高的发展历程，主要包括以下几个发展阶段：（1）阶段 I，即信息交互协同，实现车辆与道路的信息交互和共享（ Vehicle to Infrastructure & Infrastructure to Vehicle，V2I & I2V）；（2）阶段 II，即感知预测决策协 同，在阶段 I 基础上，又可实现车路协同感知、预测、决策功能；（3）阶段 III，即控制协同，在阶段 I 和 II 基础上，可实现高级的车路协同控制功能；（4）阶段 IV，即车路 一体化，在阶段 I、II 和 III 基础上，车辆和道路实现全面协同，即实现车路协同感知、车路协同预测、决策和车路协同控制一体化等完整系统功能。 以车路协同自动驾驶为核心的新一代智能交通系统，即车路协同自动驾驶系统。该系统利用先进的传感技术、网络技术、计算技术及控制技术等，对道路和交通环境进行全面感知，实现多个系统间大范围、大容量数据的交互和共享，并考虑不同的车辆自动 化程度和不同的交通系统集成阶段，从车辆自动化、网络互联化和系统集成化三个维度 构建车路协同自动驾驶系统。该系统能够高效地实现感知、预测、决策和控制功能，并最终形成一个能够整合、协调、控制、管理和优化所有车辆、信息服务、设施设备、智 能化交通管理控制的智能交通系统。车路协同自动驾驶系统由交通管理子系统、智能路 侧子系统、智能车辆子系统、智能通讯子系统等 4 大关键子系统，以及感知模块、融合预测模块、决策模块和控制模块等 4 大关键模块组成。广义上，车路协同自动驾驶系统 涵盖和整合了智能网联汽车系统与智能网联道路系统，即智能网联车、车联网、主动交 通管理系统、自动公路系统等均包含于车路协同自动驾驶系统。车路一体化自动驾驶是 车路协同自动驾驶更高级的发展形式，是进一步增强道路基础设施的智能作用，改善车 辆自动驾驶的商用化途径，从而形成车辆和道路共同促进自动驾驶实现的一体化发展途径。 传统技术和产业正面临着重构和再造，车路协同自动驾驶作为新兴的系统，也必将 衍生新技术、新产业和新业务。车路协同自动驾驶系统是一个涵盖了自动驾驶车辆、交通环境、通信设施设备、交通管理和控制系统等多种实体，涉及计算机视觉技术、通信 技术、网络安全技术、车路协同技术、主动管理控制技术、人车路中心协同服务管理技 术、自动公路系统等多项技术的综合系统，也是车路协同自动驾驶产业化道路过程中的 技术热点和难点。车路协同自动驾驶涉及的产业众多，角色丰富、优势互补、跨界整合 特征突出。发展车路协同自动驾驶，推动新技术应用，有利于促进以汽车和道路为载体 的芯片、软件、信息通信、数据服务等产业发展和转型，打造智能汽车乘行经济新模式， 有利于智能交通系统和智慧城市的建设，构建数据驱动、跨界融合、共创共享的数字经济，培育新的经济增长点。 本报告在深入解读车路协同自动驾驶概念内涵基础上，阐述了车路协同自动驾驶关键技术发展方向，分析了车路协同自动驾驶产业的发展趋势与角色定位，提出了适合中 国发展的车路协同自动驾驶的政策与建议。 来源：中国公路学会自动驾驶工作委员会