自動駕駛的技術(shù)可實現(xiàn)性使得越來越多的車企開始提升車聯(lián)網(wǎng)的戰(zhàn)略地位，通過自建車聯(lián)網(wǎng)部門來掌控車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)本身的能力體系,。顯而易見,，車聯(lián)網(wǎng)與自動駕駛高度相關(guān),，如果不能自己掌控車聯(lián)網(wǎng),，未來就無法掌控自動駕駛。事實上，不僅僅是掌控車聯(lián)網(wǎng)，出行服務的運營也是自動駕駛的關(guān)鍵一環(huán),。

　　目前，各地政府正在推動的共享出行正是未來自動駕駛的環(huán)境雛形,，從有司機的租車到無司機的分時租賃共享出行,，車企必須探索這種無人值守車輛的運營，否則未來是不可能一步就過渡到無人駕駛車輛運營的,。從這個角度看,，接下來各地的共享出行“滴滴”會大行其道。伴隨著5G車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟,，車企的技術(shù)和運營體系逐步成熟,，車企從制造商轉(zhuǎn)型出行服務商正變得水到渠成！

　　隨著自動駕駛功能的發(fā)展,，特別車輛運算能力能夠支持更高度自動駕駛水平,，那么各種交通參與者同步的需求就變得越來越有必要。所有自動行駛車輛都依賴基于對現(xiàn)實路況的觀察,，選擇一個或另一個作為行駛的軌跡，計算規(guī)劃它們自身的運動軌跡,。

　　目前,，大量的不確定性必須預先策劃，因為它不是100%確定,，這就是為什么需要其他車輛或其他交通參與者（道路上移動的人或事物）,，也因為沒有人可以預測在接下來的幾秒鐘會發(fā)生什么。這也是為什么需要相對較大的“緩沖區(qū)”來處理這些軌跡,，尤其是當規(guī)劃線路時它們周圍有其他移動車輛,。如果這些其他車輛可以互相共享，甚至不斷傳播自己的行駛路線計劃,，其他車輛可以使用這些信息來減少不確定性,，并盡量減少緩沖區(qū)內(nèi)與它們相關(guān)的行駛軌跡。這將會使自動駕駛車輛彼此互聯(lián),，可以行駛得更緊密,，更快速地機動反應和防止碰撞（并因此增加道路和城市的通行能力）。

　　為了推進車輛之間的直接通信,，汽車工業(yè)組織本身已成立各種聯(lián)盟和標準化機構(gòu),。聯(lián)盟負責研究、發(fā)展和標準化這種直接通信技術(shù),，在歐洲是C2C-CC (C2C通信聯(lián)盟,，2015年) 。

　　在過去幾年里，十五家汽車制造商,，三十多個供應商和四十多個研究機構(gòu)一直在一起工作,、討論并開發(fā)了滿足所有需求的構(gòu)造塊 (Block)，可以使車輛彼此之間交換信息,，最初是在59 ghz頻譜使用ITS G5技術(shù) (ETSI EN 302 663,，2013年7月) 。在這個共同的通信技術(shù)基礎(chǔ)之上,，各種擴展已經(jīng)被開發(fā),，目的是提高路邊基礎(chǔ)設(shè)施的信息交換效率，真正擴大V2X部署的規(guī)模,。

　　伴隨著這些事態(tài)的發(fā)展,，這個聯(lián)盟被稱為阿姆斯特丹組 (The Amsterdam Group, 2015) 和除了C2C-CC，包括ASECAP,、CEDR (Conference of European Directors of Roads) 和POLIS（歐洲城市和區(qū)域聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新運輸解決方案）聯(lián)盟,，代表在高速、城市,、交通管理及 ITS基礎(chǔ)設(shè)備各方面的相關(guān)利益,。

　　C2C-CC的成員，代表汽車行業(yè),，已經(jīng)創(chuàng)建了對在通訊和合作的汽車領(lǐng)域的研究,，以及標準化的過去、現(xiàn)在,、未來分階段部署的策略規(guī)劃圖,，如下圖所示：

　　C2C-CC應用路線圖，如上圖所示 ,，為V2V通信設(shè)想了四個部署階段,。每個后續(xù)階段延伸前一階段，允許車輛交換更多的信息,，從而能夠使新類型的信息作用得以實現(xiàn),。每個新階段被新類型的信息定制化，信息來源于交通參與者的交互需求：

　　●初始階段,，使車輛來傳播它們的狀態(tài)信息,，從而使其他車輛意識到它們的存在，檢測到它們的最終危險,。

　　●第二階段,，感知駕駛階段，允許各種各樣的交通參與者提供額外的信息,，即通過各種車載傳感器,，例如攝像頭和雷達獲得的信息。這可以使車輛“用別人的眼睛去看”，并因此探測其他不同情況下隱藏的對象（例如,，拐角）或得到更準確的視圖,，并感知即將什么情況會發(fā)生在它們的環(huán)境中（例如，與各種車輛和行人交叉的路口）,。

　　●第三階段,，合作駕駛階段，將允許車輛和其他交通參與者分享他們的意圖,，并為它們提供從其自身車輛看到的一切信息,。這些信息將用于優(yōu)化自動駕駛的算法，使車輛可以準確地預測其他交通參與者將來要做什么和他們自己的決定以及未來的行駛軌跡,。

　　●最終階段,，協(xié)同駕駛階段，是車輛幾乎自動通過所有的情況（上圖中階段4和5）,，能夠自動交換和同步彼此之間的行駛軌跡,，以達到最佳的行駛模式。

　　而問題是,，更高水平的自動化駕駛是否在車輛通信方面有特殊的要求,，例如，如果碰撞因為意外事件被阻止,，在碰撞發(fā)生之前車輛是否可以自我調(diào)整,。這輛車將不僅共享自己的行駛軌跡，而且還不斷重新調(diào)整它們（跟其他車輛合作決策）,。較高的自動化駕駛水平將需要更低的延遲和更高的可靠性，因此司機的反應時間將會從計算模式中排除,。

　　集體感知傳感器數(shù)據(jù)交互將會產(chǎn)生大量的信息數(shù)據(jù),。哪些是承載自身意向并產(chǎn)生新消息的協(xié)同數(shù)據(jù)將需要被定義。最后,，基于V2X交互的高度自動化駕駛要求采取適當?shù)陌踩雷o措施,，這些都將被解決，5G將會發(fā)揮核心作用,。

　　下面列出了一些典型的自動駕駛情形：

　　1,、自動超車

　　完全自主的自動駕駛汽車將需要執(zhí)行熟練的超車動作，不僅在高速公路,，也可在雙向道路（單向車道）實施,，雙向道路迎面而來的車輛可能遠遠超出其傳感器的探測范圍，而且接近速度非?？?。安全地執(zhí)行這種動作將需要多個車道的車輛互相合作，創(chuàng)建必要的間隙，允許超車的車輛快速合并到其對應的車道上,，這也就需要結(jié)合迎面而來的車輛的行駛時間和軌跡,，來避免超車過程中發(fā)生碰撞。

　　2,、避免碰撞的協(xié)同合作

　　這個情形突出通信面臨的挑戰(zhàn),，當其他交通控制機制都沒有的情況下，自動駕駛車輛必須要防止碰撞（例如,，在城市環(huán)境中路口沒有紅綠燈）,。兩個或更多的車輛之間避免碰撞將通過控制每輛車沿著它路徑的縱向速度以及車和車之間的位移，不直接涉及其他方向的車輛,。在復雜的動態(tài)環(huán)境中,，車輛不能單獨決定和實施未經(jīng)事先協(xié)調(diào)的行動，必須要評估碰撞的風險,。不同個體的行動可能會導致額外的碰撞或不受控制的情況,。因此，所有涉及的車輛應承諾協(xié)同合作以計算出最優(yōu)的方式,，從而避免碰撞發(fā)生,，并付之實際行動。

　　3,、高密度車隊

　　高密度智能車隊在高速公路上建立緊密間隔多車鏈,，有多種好處，例如節(jié)省燃料,、預防事故等,。然而，面對動態(tài)路況,，需要參與車輛互相合作并形成和維持緊密的隊列,。高密度車隊將會進一步將車距減少到 1 米左右。由于車載傳感器不能應對這種短距離剎車（它們互相測量,，然后互相對變化做出反應）,，車隊內(nèi)的車輛會實時地共享其運動狀態(tài)信息。在保持緊密距離的情況下,，將使得車隊內(nèi)的車輛實施相同的油門和剎車控制,。