加速颠覆性的中国智能网联汽车产业化——访中国工程院院士李骏

智能化竞争下半场中国汽车产业的风险挑战与应对之策目录一、内容概述 (2)二、智能化竞争背景下的汽车产业概述 (3)1. 汽车产业的智能化转型 (4)2. 智能汽车的发展现状及趋势 (6)三、中国汽车产业面临的风险挑战 (7)1. 技术风险 (8)（1）关键技术掌握不足 (9)（2）智能化技术的更新换代速度快 (11)2. 市场风险 (12)（1）市场竞争激烈，同质化竞争严重 (13)（2）消费者需求变化快速，市场预测难度加大 (14)3. 产业链风险 (15)（1）上游供应链不稳定 (16)（2）下游销售渠道多元化带来的挑战 (17)四、应对之策 (19)1. 技术应对之策 (20)（1）加大研发投入，提升技术创新能力 (22)（2）加强与高校、科研机构的合作，引进先进技术 (23)（3）重视人才培养和团队建设，提升整体技术水平 (25)2. 市场应对之策 (26)（1）提升产品和服务质量，增强品牌影响力 (27)（2）深入了解消费者需求，加强市场预测能力 (29)（3）多元化市场策略，拓展市场份额 (30)3. 产业链应对之策 (31)（1）加强与上下游企业的合作，稳定供应链关系 (33)（2）优化供应链管理，提升供应链效率 (34)（3）拓展销售渠道，适应市场变化 (35)五、政策建议与扶持措施 (36)一、内容概述随着科技的飞速发展，智能化已逐渐成为全球汽车产业竞争的主战场。

在智能化竞争的下半场，中国汽车产业既面临着前所未有的机遇，也遭遇着严峻的挑战。

本报告旨在深入剖析中国汽车产业在智能化竞争下半场所面临的风险与挑战，并提出相应的应对策略。

我们将回顾智能化对中国汽车产业的影响，分析智能化技术如何推动汽车产业的转型升级。

我们将详细探讨中国汽车产业在智能化竞争中面临的主要风险和挑战，包括技术瓶颈、市场竞争激烈、政策法规滞后以及产业链协同难题等。

针对这些风险和挑战，我们将提出一系列切实可行的应对之策。

我国新能源汽车驱动电机产业发展现状及趋势研究目录一、内容概览 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状综述 (3)1.3 研究内容与方法 (5)1.4 论文结构安排 (6)二、我国新能源汽车驱动电机产业发展概述 (8)2.1 新能源汽车驱动电机技术发展历程 (9)2.2 我国新能源汽车驱动电机产业市场规模 (10)2.3 我国新能源汽车驱动电机产业竞争格局 (11)三、我国新能源汽车驱动电机产业发展现状分析 (13)3.1 驱动电机类型及技术路线分析 (14)3.2 驱动电机主要生产企业及产品分析 (15)3.3 技术创新与研发投入情况分析 (16)3.4 存在的问题与挑战分析 (17)四、我国新能源汽车驱动电机产业发展趋势预测 (18)4.1 市场需求预测 (19)4.2 技术发展趋势 (20)4.3 政策环境展望 (21)4.4 产业链协同发展前景 (22)五、结论与建议 (23)5.1 研究结论总结 (25)5.2 对产业发展的建议 (26)5.3 研究局限与未来展望 (27)一、内容概览随着全球气候变化和环境污染问题日益严重，新能源汽车作为低碳、环保的交通工具，受到了各国政府和市场的高度重视。

我国新能源汽车产业在国家政策的支持下，取得了显著的发展成果，其中驱动电机作为新能源汽车的核心部件之一，其产业发展现状及趋势备受关注。

本文档将对我国新能源汽车驱动电机产业发展现状进行详细分析，包括产业规模、技术水平、市场需求等方面的现状；同时，通过对国内外驱动电机产业发展趋势的研究，探讨我国驱动电机产业未来的发展方向和战略选择。

在分析现状的基础上，本文档还将提出一些建议，以期为我国新能源汽车驱动电机产业的发展提供有益的参考和借鉴。

1.1 研究背景与意义随着全球能源结构的转型和低碳经济的发展，新能源汽车作为未来汽车产业的重要发展方向，正受到各国政府和企业的高度关注。

新能源汽车产业已经进入了快速发展的阶段，特别是驱动电机作为新能源汽车的核心部件，其技术水平直接影响到整车的性能和经济性。

第１３卷㊀第６期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．６㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年６月㊀Ｊｕｎ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０６－０００１－０７中图分类号：ＴＰ３９３．０９文献标志码：Ａ基于强化学习的车辆服务迁移方法周㊀率，韩㊀韧（上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海２０００９３）摘㊀要：近年来，随着中国对于车联网发展战略的落实，基础设施与车联应用服务规模不断增加，车联应用服务对于资源的需求越来越高，现有车辆配备的有限计算资源已无法满足需求，需要将服务迁移到路侧单元，以提供充足的计算资源并降低服务时延㊂本文在车辆边缘计算场景下，提出了一种基于强化学习的车辆服务迁移方法，以降低服务的延迟与能耗㊂首先为迁移过程中可能产生的成本建模，并把服务迁移问题规约为马尔可夫决策问题，通过应用深度强化学习算法以降低迁移产生的成本㊂实验结果表明，提出的算法优于基线算法，在高速环境下具有相对较强的鲁棒性㊂关键词：车联网；车辆边缘计算；服务迁移；强化学习ＶｅｈｉｃｕｌａｒｓｅｒｖｉｃｅｍｉｇｒａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇＺＨＯＵＬｖ，ＨＡＮＲｅｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＯｐｔｉｃａｌ－ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＩｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｗｉｔｈｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａᶄｓｖｅｈｉｃｌｅｔｏｅｖｅｒｙｔｈｉｎｇ（Ｖ２Ｘ）ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓｔｒａｔｅｇｙ，ｔｈｅｓｃａｌｅｏｆｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄＶ２Ｘｓｅｒｖｉｃｅｓｈａｓｂｅｅｎｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｔｈｅｄｅｍａｎｄｆｏｒｒｅｓｏｕｒｃｅｓｆｏｒＶ２Ｘｓｅｒｖｉｃｅｓｉｓｇｅｔｔｉｎｇｈｉｇｈｅｒ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｌｉｍｉｔｅｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇｒｅｓｏｕｒｃｅｓｅｑｕｉｐｐｅｄｗｉｔｈｅｘｉｓｔｉｎｇｖｅｈｉｃｌｅｓｃａｎｎｏｌｏｎｇｅｒｍｅｅｔｔｈｅｄｅｍａｎｄ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｓｅｒｖｉｃｅｓｎｅｅｄｔｏｂｅｍｉｇｒａｔｅｄｔｏｒｏａｄｓｉｄｅｕｎｉｔｓｔｏｐｒｏｖｉｄｅｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔｃｏｍｐｕｔｉｎｇｒｅｓｏｕｒｃｅｓａｎｄｌｏｗｅｒｓｅｒｖｉｃｅｌａｔｅｎｃｙ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｎｏｖｅｌｖｅｈｉｃｕｌａｒｓｅｒｖｉｃｅｍｉｇｒａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｄｅｃｒｅａｓｅｔｈｅｓｅｒｖｉｃｅｌａｔｅｎｃｙａｎｄｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｉｎｓｅｒｖｉｃｅｍｉｇｒａｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｃｏｓｔｄｕｒｉｎｇｍｉｇｒａｔｉｏｎｉｓｍｏｄｅｌｅｄａｎｄｔｈｅｓｅｒｖｉｃｅｍｉｇｒａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｉｓｆｏｒｍｕｌａｔｅｄａｓａＭａｒｋｏｖｄｅｃｉｓｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ．Ｔｈｅｎａｎｏｖｅｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｄｅｅｐｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｉｓｓｕｅ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｕｔｐｅｒｆｏｒｍｓｔｈｅｂａｓｅｌｉｎｅｓａｎｄｈａｓｓｔｒｏｎｇｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｒｉｖｉｎｇｓｃｅｎａｒｉｏｓ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔｖｅｈｉｃｌｅｔｏｅｖｅｒｙｔｈｉｎｇ；ｖｅｈｉｃｕｌａｒｅｄｇｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ；ｓｅｒｖｉｃｅｍｉｇｒａｔｉｏｎ；ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇ基金项目：软硬件协同设计技术与应用教育部工程研究中心（ＯＰ２０２２０２）㊂作者简介：周㊀率（１９９８－），男，硕士研究生，主要研究方向：边缘计算；韩㊀韧（１９８０－），男，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向：智能计算㊁物联网㊂通讯作者：韩㊀韧㊀㊀Ｅｍａｉｌ：ｒｅｎ．ｈａｎ＠ｕｓｓｔ．ｅｄｕ．ｃｎ收稿日期：２０２３－０３－１１０㊀引㊀言随着‘车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划“通知的下发，中国车联网发展的战略目标已基本确定， 长三角三省一市统筹智能网联汽车产业发展规划 的签署进一步加快了中国车联网的发展㊂５Ｇ网络基础设施的不断完善以及国内外车联应用的涌现，使得车辆对计算资源和服务延迟的要求日益增加，现有车辆配备的计算资源已无法满足车联应用的需求，这种日益迫切的要求需要将车联应用服务迁移到具有更高计算能力的云端服务器上，但是传统的云计算不能满足车联网下的低延迟要求，因此需要考虑一种称为车载边缘计算（ＶｅｈｉｃｕｌａｒＥｄｇｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＶＥＣ）的计算范式㊂在ＶＥＣ中，车辆将服务迁移到靠近车辆的路侧单元（ＲｏａｄＳｉｄｅＵｎｉｔ，ＲＳＵ）上，可以享受ＲＳＵ带来的低延迟㊁高带宽和充足的计算资源［１］㊂然而，盲目的迁移有时会影响服务性能，如：对于一个固定的车辆，将服务迁移到最近的ＲＳＵ在短期内可以带来良好的服务性能，但是考虑到车辆的移动性，该种策略可能会导致频繁迁移，进一步导致服务频繁中断，因此一个最佳的服务迁移策略应该考虑车辆的移动性㊂服务迁移也伴随着各种成本，包括计算成本㊁迁移成本和能源消耗，以全面评估迁移的效果㊂考虑到车辆的移动性，专注于短期的性能提升可能会导致频繁迁移因而带来巨大的成本，需要考虑迁移带来的长期累积回报，以权衡整体性能的提高㊂即当车辆远离ＲＳＵ时，如果服务性能仍然处于可接受的水平，一个最佳的迁移策略应该权衡服务迁移带来的收益与开销㊂为了提高服务迁移的性能表现，减少服务的延迟与开销，文献［２］研究了最小化移动设备和边缘服务器的总能量消耗，通过启发式算法产生了一个接近最优的解决方案；文献［３］提出在卸载比例和子载波分配时，必须考虑各种系统限制，包括延迟和子载波资源限制，以减少移动设备的能耗，并从混合整数规划（ＭｉｘｅｄＩｎｔｅｇｅｒＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ，ＭＩＰ）问题中生成多对一匹配和线性编程的子问题，以解决子载波分配问题；文献［４］研究了下行链路资源分配㊁卸载决策和计算资源分配的联合优化，考虑了包括数据传输和任务计算的总成本，并建模为混合整数线性规划（ＭＩＬＰ）问题；文献［５］提出了李雅普诺夫优化的卸载决策，可以减少平均响应时间，同时降低移动设备的能耗；文献［６］评估了计算卸载的财务成本，并建模为决策和资源联合优化的ＭＩＬＰ问题；文献［７］以合作博弈理论为基础，通过终端设备和边缘云的协同合作来优化系统的性能，并提出了一种基于交易的计算卸载技术；文献［８］提出了Ｆｏｌｌｏｗ－ＭｅＣｈａｉｎ算法来解决服务功能链的问题；文献［９］研究了任务卸载，考虑了能耗和服务延迟的约束，并使用了二元卸载决策；文献［１０］提出了一个基于强化学习的离线无线接入网络分片解决方案和一个低复杂度的启发式算法，以满足不同分片的通信资源需求，使得资源利用率最大化；文献［１０］将迁移问题建模为一维马尔科夫决策过程（ＭａｒｋｏｖＤｅｃｉｓｉｏｎＰｒｏｃｅｓｓ，ＭＤＰ），并考虑了服务器和设备之间的欧氏距离；文献［１２］考虑了二维ＭＤＰ模型并提出了基于深度强化学习的迁移方案，使得时延与能耗最小㊂尽管现有的工作在服务迁移策略方面取得了很大的进展，但仍需要进一步探索，包括迁移过程中成本的建模以及车辆的移动性㊂本文将车辆的服务迁移过程建模为ＭＤＰ，同时考虑了包括计算成本㊁迁移成本和能耗的成本，此外，本文还使用行驶速度代表示车辆的运动状态，并提出了一种基于强化学习的迁移算法，该算法可以有效地解决传统ＭＤＰ中维度过高的问题，并利用Ａｃｔｏｒ－Ｃｒｉｔｉｃ网络和熵来确保收敛性和可探索性㊂最后，本文基于真实数据集进行实验并对算法进行评估㊂１㊀系统模型建立车辆行驶随机分布在城市区域的道路中，道路配备了若干通信范围相等的ＲＳＵ，并且每个ＲＳＵ都具有相同的计算能力㊂用Ｅ＝｛ｅ１，ｅ２， ，ｅｉ｝表示所有ＲＳＵ的集合，用Ｕ＝｛ｕ１，ｕ２， ，ｕｊ｝表示所有车辆的合集，每个车辆ｕɪＵ都有一个计算任务且可以选择在本地计算或者通过无线网络迁移到ＲＳＵ上㊂车辆移动时可以连接到任意一个路侧单元ｅɪＥ㊂为了保证车辆采取迁移决策时的满意程度，本文用迁移成本，计算成本，能源消耗等相关指标来衡量服务迁移过程中产生的开支㊂１．１㊀通信模型本文假定车辆通过Ｖ２Ｘ的蜂窝网络和毫米波与ＲＳＵ进行通讯㊂１．１．１㊀５Ｇ蜂窝网络根据香农公式，在假定被高斯白噪声干扰的信道中，理论的最大信息传输速率为公式（１）：Ｃ＝Ｂｌｏｇ２１＋ＳＮæèçöø÷（１）㊀㊀其中，Ｂ是信道带宽；Ｓ是信道内所传输信号的平均功率；Ｎ是信道内部的高斯噪声功率㊂因此，车辆ｕ和路侧单元ｅ之间的数据传输率可以表示为式（２）：Ｃｃｕ，ｅ＝Ｂｃｌｏｇ２１＋Ｈｕ，ｅｄｕ，ｅ｜ｈ｜２Ｎｃ２æèçöø÷（２）㊀㊀其中，Ｂｃ是信道带宽；Ｈｕ，ｅ是车辆ｕ的车载通信设备与其对应的路侧单元ｅ的传输功率；ｄｕ，ｅ表示车辆ｕ与路侧单元ｅ的距离；ｈ表示瑞利衰落因子；Ｎｃ是高斯噪声功率㊂１．１．２㊀毫米波模式ＮＲ－Ｖ２Ｘ采用毫米波模式，本文假定每辆车辆都配备有定向天线阵列，并且采用了定向波束形成来增强毫米波信号的传播㊂为了最大化提高毫米波天线的指向性增益，本文假定对发射器和接收器进行光束准直，因此可以将定向天线模式近似为理想的水平面上的扇形模型［１３］，天线增益可以建模为式（３）：ｇｕ，ｅη()＝ｇｍ，ηɤηᶄ２ｇｓ，η＞ηᶄ２ìîíïïïï（３）㊀㊀其中，η为当前天线的角度与当天线增益达到峰值时的角度之差，即天线转向方向的可容忍对准２智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀误差；ηᶄ是射束宽度；ｇｍ和ｇｓ分别是主瓣和旁瓣天线的定向增益㊂在上述条件下，本文将毫米波信道带宽表示为式（４）：Ｃｍｕ，ｅ＝Ｂｍｌｏｇ２１＋ＳＩＮＲｕ，ｅ()（４）㊀㊀其中，Ｂｍ是毫米波信号带宽㊂车辆天线与基站天线的信噪比为式（５）［１４］：ＳＩＮＲｕ，ｅ＝ｐｕ－Ｎｍ－１０ｌｏｇ１０Ｂｍ()＋２ｇｍ－１０αｌｏｇ１０ｄｕ，ｅ()－６９．６－ρ（５）其中，ｐｕ是车辆ｕ配备的毫米波收发器的传输功率；Ｎｍ是噪声功率谱密度；ｄｕ，ｅ表示车辆ｕ和路侧单元ｅ间的曼哈顿距离；ρ Ｎ０，σ２()是以分贝为单位的阴影衰落模型；而σ为标准偏差㊂１．１．３㊀通信模型车辆与ＲＳＵ的数据传输速率可以表示为式（６）：Ｃｕ，ｅ＝λｃＣｃｕ，ｅ＋λｍＣｍｕ，ｅｓ．ｔ．λｃ＝０，１{}，λｍ＝０，１{}，λｃ＋λｍ＝１（６）其中，λｃ，λｍ分别为代表是否使用５Ｇ蜂窝网络或ＮＲ模式进行通讯的二元变量㊂当λｃ＝１时，假设车辆ｕ使用５Ｇ蜂窝网络作为通讯方式，λｍ＝０；反之当λｃ＝０时，λｍ＝１认为车辆ｕ使用ＮＲ模式作为通讯方式㊂１．２㊀迁移成本模型本文使用了平台服务（ＰａａＳ）范式，并采用Ｄｏｃｋｅｒ技术，该技术具有增强应用程序可移植性的机制，可以让应用程序无环境差异地部署在各个地方，因此本文将服务迁移成本建模为Ｄｏｃｋｅｒ服务镜像迁移成本㊂假定每个车辆都包含计算任务，且任务定义为一个二元组：Ｔｕ＝ｐｕ，Ｓｕ{}，其中ｐｕ是完成任务Ｔｕ所需的计算资源，Ｓｕ代表车辆ｕ执行的服务镜像大小㊂本文采用了部分迁移而非二元迁移，并假定车辆ｕ卸载到远程路侧单元ｅ的服务比例为ωｖｅｃｕ，ｅ，表示为式（７）：ωｌｏｃｕ＝１－ωｖｅｃｕ，ｅ（７）㊀㊀其中，ωｖｅｃｕ，ｅ表示车辆ｕ卸在本地执行的服务比例㊂据服务镜像大小，可以得出在路侧单元ｅ执行的服务的镜像大小，式（８）：Ｓｖｅｃｕ，ｅ＝ωｌｏｃｕˑＳｕ（８）㊀㊀因此迁移成本如式（９）：Ｇｍｉｇｕ，ｅ＝Ｓｖｅｃｕ，ｅＣｕ，ｅ＝ωｌｏｃｕˑＳｕλｃＣｃｕ，ｅ＋λｍＣｍｕ，ｅ（９）㊀㊀其中，λｃ＝０，１{}，λｍ＝０，１{}，λｃ＋λｍ＝１１．３㊀计算成本模型１．３．１㊀本地车载计算当车辆ｕ在本地计算时，计算开销的时间取决于其可用资源㊂本文假设ｆｌｏｃｕ是车辆ｕ的车载计算资源，则本地计算时间ｔｌｏｃｕ的计算公式（１０）：ｔｌｏｃｕ＝ｐｕｆｌｏｃｕ（１０）１．３．２㊀远程ＶＥＣ计算当本地计算资源紧张或者计算负载过高时，可以将服务卸载到远程路侧单元上进行计算㊂在许多包括道路检测和智能制动在内的应用中，因为其镜像的大小远大于从路侧单元传输回来的数据大小，所以本文假定路侧单元返回的计算结果的接收时间忽略不计，则车辆ｕ的远程计算时间ｔｖｅｃｕ表示为公式（１１）：ｔｖｅｃｕ＝ｐｕｆｖｅｃｕ（１１）㊀㊀其中，ｆｖｅｃｕ表示路侧单元分配给车辆ｕ的计算资源，ｐｕ是完成任务Ｔｕ所需的计算资源㊂本文假定车辆ｕ卸载到远程路侧单元ｅ的服务比例为ωｖｅｃｕ，ｅ，车辆ｕ卸载本地执行的服务比例为ωｌｏｃｕ，因此计算成本可以表示为式（１２）：Ｇｃｏｍｐｕ，ｅ＝ωｌｏｃｕｐｕｆｌｏｃｕ＋ωｖｅｃｕ，ｅｐｕｆｖｅｃｕ（１２）１．４㊀能耗模型当本地计算资源紧张或者计算负载过高时，可以将服务卸载到路侧单元上㊂在这种情况下，传输能耗可以由公式（１３）计算：Ｐｖｅｃｕ，ｅ＝ϑｅˑＳｖｅｃｕ，ｅＣｕ，ｅ（１３）㊀㊀其中，ϑｅ表示车辆ｕ在卸载时的平均传输功率；Ｓｖｅｃｕ，ｅ是服务镜像的大小；Ｃｕ，ｅ是车辆ｕ可访问的数据传输速率㊂２㊀基于强化学习的车辆服务迁移２．１㊀马尔可夫决策问题服务迁移策略应该考虑若干成本，在服务迁移过程中对于成本的优化可以采用ＭＤＰ进行解决［１１］㊂ＭＤＰ由四元组构成＜Ａ，Ｓ，Ｒ，Ｐ＞，其中Ａ代表智能体的所有行动，Ｓ是智能体可以感知的环境状态，Ｐ是在时隙ｔ状态下的行动将导致下一个时隙ｔ＋１的状态的概率，Ｒ是一个实数，代表奖励３第６期周率，等：基于强化学习的车辆服务迁移方法或惩罚［１５］㊂２．１．１㊀动作空间本文将时隙ｔ的行动αｔɪＡ定义为αｔ＝｛ωｖｅｃｕ，ｅｔ()，Ｗｔ()｝，ωｖｅｃｕ，ｅｔ()表示时隙ｔ中车辆ｕ的服务迁移给路侧单元的比例，Ｗｔ()＝｛－１，０，１，２， ，Ｉ｝表示时隙ｔ中车辆ｕ迁移的目标路侧单元，若Ｗｔ()＝－１则表示时隙ｔ中车辆ｕ不进行迁移，若Ｗｔ()ȡ０表示时隙ｔ中车辆ｕ将服务迁移到序号为Ｗｔ()的路侧单元㊂２．１．２㊀奖励函数由于强化学习的根本目标在于提升智能体的长期累积回报，因此合理的奖励函数能够提升训练速度与性能表现㊂长期累积回报的定义如式（１４）：Ｇｔ()＝ð¥ｔ＝０γｔｒｔ()，０ɤγ＜１（１４）㊀㊀其中，ｒｓｔ()是时隙ｔ中获得的奖励值，γ表示折扣率，用于计算未来奖励值的现值㊂本文的奖励函数设计如式（１５）：ｒｔ()＝ΔＧｍｉｇｔ()＋ΔＧｃｏｍｐｔ()＋ΔＰｔ()（１５）㊀㊀其中，ΔＧｍｉｇｔ()㊁ΔＧｃｏｍｐｔ()和ΔＰｔ()分别表示时隙ｔ迁移成本㊁计算成本和能耗的下降百分比㊂以ΔＰｔ()为例，如式（１６）定义：ΔＰｔ()＝Ｐｔ－１()－Ｐｔ()Ｐｔ－１()（１６）２．２㊀算法描述本文采用基于ＳｏｆｔＡｃｔｏｒ－Ｃｒｉｔｉｃ的强化学习算法，该算法考虑了预期收益和熵之间的最大化效益，因此最优迁移策略定义为式（１７）：π∗＝ａｒｇｍａｘπðｔE ｓｔ，ａｔ()ρπγｔｒｓｔ，ａｔ()＋[αＨπ㊃∣ｓｔ()()]（１７）其中，ａｔ代表智能体在时隙ｔ采取的行动；ｓｔ代表智能体在时隙ｔ的状态；γ表示奖励值折扣率；温度参数α决定了熵值的相对重要性；Ｈ（π（㊃∣ｓｔ））代表熵㊂Ｖ值表示当前环境状态下开始，未来能获得奖励的期望值，用于表现当前环境状态的好坏程度；Ｑ值表示在选取某个行动后，未来能获得奖励的期望值，该值衡量的是当前选取的行动的好坏程度㊂Ｖ值和Ｑ值之间的关系如图１所示㊂㊀㊀根据贝尔曼方程，Ｖ值和Ｑ值可以表示为式（１８）和式（１９）：Ｖｓｔ()＝Eτ πð¥ｔ＝０γｔｒｓｔ，ａｔ()＋αＨπ㊃∣ｓｔ()()()[]（１８）Ｑｓｔ，ａｔ()＝Eτ πð¥ｔ＝０γｔｒｓｔ，ａｔ()＋αð¥ｔ＝０γｔＨπ㊃∣ｓｔ()()[]（１９）V 值QQ QS SSQ 值V SAA A图１㊀Ｑ值与Ｖ值关系图Ｆｉｇ．１㊀ＴｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎＱｖａｌｕｅａｎｄＶｖａｌｕｅ２．２．１㊀Ｃｒｉｔｉｃ网络更新传统强化学习中，由于维度过高会引发训练困难的问题［１６］，因此引入神经网络进行近似，本文提出的算法网络由一个Ａｃｔｏｒ网络和两个Ｃｒｉｔｉｃ㊁目标Ｃｒｉｔｉｃ网络构成㊂Ｃｒｉｔｉｃ网络的损失函数可以表示为式（２０）：ＪＱθｋ()＝E （ｓｔ，ａｔ） ＤＱθｋｓｔ，ａｔ()－ｙ()２[]（２０）其中，θｋ为Ｃｒｉｔｉｃ网络参数；Ｄ表示重放缓冲区，可以通过ＤѳＤɣｓｔ，ａｔ，ｒｔ，ｓｔ＋１()更新；Ｑθｋｓｔ，ａｔ()是时隙ｔ的状态行动价值；ｙ表示目标网络的Ｑ值，可以表示为式（２１）：㊀ｙ＝ｒｓｔ，ａｔ()＋γＶｓｔ＋１()＝ｒｓｔ，ａｔ()＋γｍｉｎｋ＝１，２Ｑθ－ｋｓｔ＋１，ａｔ＋１()－(αｌｏｇπａｔ＋１∣ｓｔ＋１())（２１）其中，ｍｉｎｋ＝１，２Ｑθ－ｋｓｔ＋１，ａｔ＋１()表示取两个目标网络输出的最小值，能够有效防止过高估计㊂根据式（２０）和式（２１），Ｃｒｉｔｉｃ网络的更新公式为式（２２）：Ñθｋ１Ｄð（ｓｔ，ａｔ，ｒ（ｓｔ，ａｔ），ｓｔ＋１） Ｄ（Ｑθｋ（ｓｔ，ａｔ）－ｙ）２（２２）㊀㊀并根据式（２３）更新目标Ｃｒｉｔｉｃ网络：θｋ－＝λθｋ－－１－λ()θｋ（２３）㊀㊀其中，θｋ为目标Ｃｒｉｔｉｃ网络的参数，λ为网络的更新比例㊂２．２．２㊀Ａｃｔｏｒ网络更新Ａｃｔｏｒ网络的损失函数通过式（２４）计算：Ｊπϕ()＝E ｓｔ Ｄ，ɪｔ Ｎαｌｏｇπϕｆϕεｔ；ｓｔ()｜ｓｔ()－[Ｑθｓｔ，ｆϕεｔ；ｓｔ()()]（２４）其中，ｆϕεｔ；ｓｔ()采用了重参数化技巧，式（２５）：ａｔ＝ｆϕεｔ；ｓｔ()＝ｆμϕｓｔ()＋εｔ☉ｆσϕｓｔ()（２５）４智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀其中，ｆμϕ和ｆσϕ分别为均值和方差，ε Ｎ（ε）是正态分布下的噪声参数㊂策略参数可以通过式（２６）更新：ｍａｘϕEｓｔ Ｄ，εｔ Ｎｍｉｎｋ＝１，２Ｑθｋｓｔ，ａｔ()－αｌｏｇπａｔ∣ｓｔ()()[]（２６）其中，ａｔ是从策略π㊃∣ｓｔ()中采样得到的，因此可以将其微分㊂车辆服务迁移算法见表１㊂表１㊀车辆服务迁移算法Ｔａｂ．１㊀Ｖｅｈｉｃｕｌａｒｓｅｒｖｉｃｅｍｉｇｒａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ算法１㊀车辆服务迁移算法输入㊀初始策略参数ϕ，Ｑ函数网络参数θｋ，目标网络参数θｋ－，ｋ＝１，２输出㊀模型权重１㊀初始化重放缓冲区Ｄ２㊀ｆｏｒ每次迭代ｄｏ３㊀㊀ｆｏｒｔ＝１，最大时间步ｄｏ４㊀㊀㊀观察环境状态ｓｔ，根据策略选定动作ａｔ，观察执行后的环境状态ｓｔ＋１５㊀㊀㊀根据公式（１５）计算奖励值ｒｓｔ，ａｔ()６㊀㊀㊀更新重放缓冲区Ｄ＝ｓｔ，ａｔ，ｒｓｔ，ａｔ()，ｓｔ＋１()７㊀㊀结束ｆｏｒ循环８㊀㊀ｆｏｒ每次更新ｄｏ９㊀㊀㊀从重放缓冲区Ｄ中采样ｓｔ，ａｔ，ｒｓｔ，ａｔ()，ｓｔ＋１() Ｄ１０㊀㊀㊀根据公式（２０）计算ｙ，并根据公式（２２）更新θｋ１１㊀㊀㊀根据公式（２３）更新θｋ－１２㊀㊀㊀根据公式（２６）和梯度Ñθ１ＤðｓɪＤｍｉｎｋ＝１，２Ｑθｋｓｔ，ａｔ()－αｌｏｇπａｔ∣ｓｔ()()()更新ϕ１３㊀㊀结束ｆｏｒ循环１４㊀结束ｆｏｒ循环３㊀实验３．１㊀数据集介绍为了评估所提出的算法在真实场景中的性能，本文采用微软亚洲研究院在２００７年４月至２０１２年８月期间在Ｇｅｏｌｉｆｅ项目中收集的ＧＰＳ轨迹数据集，该数据集由一连串带有经度㊁纬度和高度的时间戳的点，包含的轨迹总距离为１２９２９５１ｋｍ，总时间为５０１７６ｈ㊂同时本文使用阿里巴巴集群数据来模拟真实场景中ＲＳＵ的负载，该数据集中包含每台机器的资源使用情况㊁容器的元信息和事件信息以及每个容器的资源使用情况㊂３．２㊀实验环境本文的仿真实验硬件平台配置：Ｉｎｔｅｌｉ５－１２５００，３２ＧＢＤＤＲ４内存和ＮＶＩＤＩＡＧＴＸ３０６０；软件平台基于Ｐｙｔｈｏｎ３．７．９，ＯｐｅｎＡＩ－ｇｙｍ和Ｍａｎｊａｒｏ㊂本文将通信范围设定为２００ｍ，实验参数设定见表２㊂表２㊀实验参数设置Ｔａｂ．２㊀Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓｓｅｔｔｉｎｇ参数值重放缓冲区大小１００００优化器Ａｄａｍ学习率｛０．１，０．０１，０．００５，０．００１｝Ｍｉｎｉｂａｔｃｈｓｉｚｅ１２８折扣率０．９８５最大迭代次数６００００车辆数量２０车辆平均速度［１０－６０］ｋｍ／ｈＲＳＵ计算能力１６ＧＨｚ３．２．１㊀算法收敛性本文首先研究学习率对提出算法的影响，将学习率设置为：０．１㊁０．０１㊁０．０３㊁０．００１，采用在不同迭代次数的平均服务时延作为评价指标，平均服务时延越小，算法的表现也就越好㊂学习率对算法收敛性５第６期周率，等：基于强化学习的车辆服务迁移方法影响的实验结果如图２所示，当学习率为０．００５时，在经过９５００次迭代后收敛到最优值并能保持稳定状态；当学习率为０．００１时，在经过１５０００次迭代后收敛；当学习率为０．１㊁０．０１时，曲线变得极不稳定，而且很难收敛到稳定状态㊂因此，研究得出学习率对于算法的稳定程度具有较高影响，这是由于学习率决定了模型权重更新的速度和幅度，对模型的收敛性具有重要影响㊂过高的学习率会导致模型在训练过程中无法收敛并出现不稳定的训练行为，使得模型的性能反而变得更差；相反，如果学习率过低，模型的权重更新会变得缓慢㊂959085807570656055504506000120001800024000300003600042000480005400060000迭代次数平均服务时延学习率=0.001学习率=0.005学习率=0.1学习率=0.01图２㊀不同学习率对算法收敛性的影响Ｆｉｇ．２㊀Ｅｆｆｅｃｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇｒａｔｅｓｏｎｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ３．２．２㊀不同算法的服务时延对比为了进一步验证算法的可靠性，将本文采用的算法与就近迁移（ＡｌｗａｙｓＭｉｇｒａｔｅＣｌｏｓｅｌｙ，ＡＭＣ）㊁随机迁移（Ｒａｎｄｏｍ）和深度Ｑ学习（ＤｅｅｐＱ－Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＤＱＮ）算法进行对比，以验证不同移动性下算法的稳定性及其表现㊂算法的学习率设定为０．００５，实验结果如图３所示㊂随着平均车辆移动速度的增加，各算法的平均服务延迟都在上升，这是由于车辆行驶速度越快，离开ＲＳＵ通信范围的间隔也就越小，服务迁移的触发频率随之上升㊂本文和ＤＱＮ算法的平均服务延迟都处于较低的水准，同时其增长速率也较为缓慢㊂ＡＭＣ算法虽然每次都选择就近的ＲＳＵ，但是迁移服务时带来的额外开支并不能弥补其服务延迟㊂与ＤＱＮ算法相比，本文提出的算法在移动速度为２０ｋｍ／ｈ时有８．６％的优势，当移动速度达到６０ｋｍ／ｈ时有１５．３％的优势，这是由于本文提出的算法具有较高的探索率，相比ＤＱＮ算法可以探索更多的迁移决策，从而使得平均服务时延上升速度较为缓慢㊂３．２．３㊀不同算法的能耗对比对比各算法在不同车辆移动速度下的平均能耗，实验结果如图４所示，随着平均车辆移动速度的增加，各算法的能耗同步上升，其中ＡＭＣ算法的上升速率最快，这是由于车辆移动速度的上升导致车辆更快的离开ＲＳＵ通信范围，进而频繁触发迁移行动，ＡＭＣ算法的能耗因此远远高于其他算法㊂而Ｒａｎｄｏｍ算法在远离ＲＳＵ后并没有完全决定迁移，因此相比ＡＭＣ算法其能耗仍有一定优势㊂基于强化学习的ＤＱＮ和本文算法具有较大的优势，这是因为奖励函数中能耗带来的奖励值使得算法对于迁移决策较为慎重，频繁地触发服务迁移并不总是最优策略㊂与ＤＱＮ相比，本文提出的算法在６０ｋｍ／ｈ移动状态下有１４．４％的优势，这是由于该算法在训练过程中充分探索了可能的策略，因而与ＤＱＮ相比能使用更优的策略以降低能耗水平㊂本文D Q N R a n d o m A M C807570656055504540202530354045505560平均车辆移动速度/(k m ?h -1)平均服务延迟/m s图３㊀不同车辆移动速度下的平均服务延迟Ｆｉｇ．３㊀Ａｖｅｒａｇｅｓｅｒｖｉｃｅｄｅｌａｙｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｈｉｃｌｅｍｏｖｅｍｅｎｔｓｐｅｅｄｓ本文D Q N R a n d o m A M C55504540353025202530354045505560平均车辆移动速度/(k m ?h -1)平均能耗/J图４㊀不同车辆移动速度下的平均能耗Ｆｉｇ．４㊀Ａｖｅｒａｇｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｅｈｉｃｌｅｍｏｖｅｍｅｎｔｓｐｅｅｄｓ４㊀结束语针对中国目前重点发展方向之一的车联网，本（下转第１２页）４　结束语本文设计了一种基于ＦＰＧＡ的ＵＤＰ＿ＩＰ协议栈，ＩＣＭＰ报文和ＵＤＰ报文数据部分在该协议栈内完成了正确的缓存和转发，当发送ＡＲＰ报文时，在该协议栈内能够及时进行ＡＲＰ列表的更新㊂本设计具有良好的稳定性和可靠性，为高速以太网通信提供了一个很好的解决方案，有着广泛的应用前景㊂参考文献［１］武朋，黄虎，王兴．基于ＦＰＧＡ的ＴＣＰ／ＩＰ协议设计与实现［Ｊ］．软件导刊，２０１３，１２（５）：２２－２３．［２］朱明辉，司斌，张从霞，等．ＦＰＧＡ与８８Ｅ１１１１的千兆以太网接口设计［Ｊ］．单片机与嵌入式系统应用，２０１７，１７（３）：６０－６３，６６．［３］李勋，刘文怡．基于ＦＰＧＡ的以太网接口设计与实现［Ｊ］．自动化与仪表，２０１４，２９（５）：５７－６０．［４］董永吉，王钰，袁征．基于ＦＰＧＡ的万兆以太网ＵＤＰ＿ＩＰ硬件协议栈设计与实现［Ｊ／ＯＬ］．计算机应用研究：１－４［２０２２－０４－２５］．［５］韩剑南，胡辽林．基于ＦＰＧＡ和ＵＤＰ／ＩＰ协议的千兆网络图传系统［Ｊ］．计算机系统应用，２０１８，２７（３）：９９－１０４．［６］刘源，张刚．可靠ＵＤＰ协议栈的ＦＰＧＡ实现［Ｊ］．火力与指挥控制，２０１７，４２（７）：１３９－１４３．（上接第６页）文研究了基于该环境下的服务迁移问题，并对服务迁移过程中产生的计算成本㊁迁移成本和能耗建模，将迁移决策规划为部分迁移而非二元迁移，同时考虑了车辆移动性带来的问题㊂本文将服务迁移建模为ＭＤＰ问题，并提出了基于深度强化学习的服务迁移算法来降低服务的平均时延和能耗㊂实验结果表明，本文提出的算法在学习率为０．００５时能够较快达到收敛，并且与其他算法相比在２０ｋｍ／ｈ和６０ｋｍ／ｈ时分别有８．６％和１５．３％的性能提升，同时当移动速度处于６０ｋｍ／ｈ时，在能耗方面有１４．４％的优势㊂在未来工作中，将车辆加速度引入以预测用户驾驶车辆的移动意图，从而进行更精确的迁移决策㊂参考文献［１］ＡＢＢＡＳＮ，ＺＨＡＮＧＹ，ＴＡＨＥＲＫＯＲＤＩＡ，ｅｔａｌ．Ｍｏｂｉｌｅｅｄｇｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ：Ａｓｕｒｖｅｙ［Ｊ］．ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓＪｏｕｒｎａｌ，２０１８，５（１）：４５０－４６５．［２］ＢＩＪ，ＹＵＡＮＨ，ＤＵＡＮＭＵＳ，ｅｔａｌ．Ｅｎｅｒｇｙ－ｏｐｔｉｍｉｚｅｄｐａｒｔｉａｌｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｏｆｆｌｏａｄｉｎｇｉｎｍｏｂｉｌｅ－ｅｄｇｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｗｉｔｈｇｅｎｅｔｉｃｓｉｍｕｌａｔｅｄ－ａｎｎｅａｌｉｎｇ－ｂａｓｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｓｗａｒｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎｅｔｏｆＴｈｉｎｇｓＪｏｕｒｎａｌ，２０２０，８（５）：３７７４－３７８５．［３］ＺＨＡＮＧＱ，ＺＨＥＮＧＨ，ＺＨＯＮＧＺ，ｅｔａｌ．Ｅｎｅｒｇｙｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｆｏｇｃｏｍｐｕｔｉｎｇ－ｅｎａｂｌｅｄｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｗｉｔｈｄｙｎａｍｉｃＴＤＤ［Ｃ］／／２０１９ＩＥＥＥ／ＣＩＣＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓｉｎＣｈｉｎａ（ＩＣＣＣ）．ＩＥＥＥ，２０１９：５９０－５９５．［４］ＷＡＮＧＫ，ＨＵＺ，ＡＩＱ，ｅｔａｌ．Ｊｏｉｎｔｏｆｆｌｏａｄｉｎｇａｎｄｃｈａｒｇｅｃｏｓｔｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎｉｎｍｏｂｉｌｅｅｄｇｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＯｐｅｎＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＳｏｃｉｅｔｙ，２０２０，１：２０５－２１６．［５］ＷＵＦ，ＬＩＸ，ＬＩＨ，ｅｔａｌ．Ｅｎｅｒｇｙ－ｔｉｍｅｅｆｆｉｃｉｅｎｔｔａｓｋｏｆｆｌｏａｄｉｎｇｆｏｒｍｏｂｉｌｅｅｄｇｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｉｎｈｏｔ－ｓｐｏｔｓｃｅｎａｒｉｏｓ［Ｃ］／／ＩＣＣ２０２１－ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ．ＩＥＥＥ，２０２１：１－６．［６］ＳＩＮＧＨＳ，ＫＩＭＤＨ．Ｐｒｏｆｉｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｍｏｂｉｌｅｅｄｇｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇｕｓｉｎｇｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｃ］／／２０２１ＩＥＥＥＲｅｇｉｏｎ１０Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ（ＴＥＮＳＹＭＰ）．ＩＥＥＥ，２０２１：１－６．［７］ＫＩＭＳ．Ｂａｒｇａｉｎｉｎｇｇａｍｅｂａｓｅｄｏｆｆｌｏａｄｉｎｇｓｅｒｖｉｃｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｅｄｇｅ－ａｓｓｉｓｔｅｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＩＥＥＥＡｃｃｅｓｓ，２０２２，１０：６３６４８－６３６５７．［８］ＯＵＹＡＮＧＴ，ＺＨＯＵＺ，ＣＨＥＮＸ．Ｆｏｌｌｏｗｍｅａｔｔｈｅｅｄｇｅ：Ｍｏｂｉｌｉｔｙ－ａｗａｒｅｄｙｎａｍｉｃｓｅｒｖｉｃｅｐｌａｃｅｍｅｎｔｆｏｒｍｏｂｉｌｅｅｄｇｅｃｏｍｐｕｔｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＪｏｕｒｎａｌｏｎＳｅｌｅｃｔｅｄＡｒｅａｓｉｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１８，３６（１０）：２３３３－２３４５．［９］ＶＵＴＴ，ＮＧＵＹＥＮＤＮ，ＨＯＡＮＧＤＴ，ｅｔａｌ．Ｏｐｔｉｍａｌｅｎｅｒｇｙｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｗｉｔｈｄｅｌａｙｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｆｏｒｍｕｌｔｉ－ｌａｙｅｒｃｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｆｏｇｃｏｍｐｕｔｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０２１，６９（６）：３９１１－３９２９．［１０］ＡＬＢＯＮＤＡＨＤＲ，ＰéＲＥＺ－ＲＯＭＥＲＯＪ．ＡｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔＲＡＮｓｌｉｃｉｎｇｓｔｒａｔｅｇｙｆｏｒａｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｎｅｔｗｏｒｋｗｉｔｈｅＭＢＢａｎｄＶ２Ｘｓｅｒｖｉｃｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＡｃｃｅｓｓ，２０１９，７：４４７７１－４４７８２．［１１］ＫＳＥＮＴＩＮＩＡ，ＴＡＬＥＢＴ，ＣＨＥＮＭ．ＡＭａｒｋｏｖｄｅｃｉｓｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ－ｂａｓｅｄｓｅｒｖｉｃｅｍｉｇｒａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｄｕｒｅｆｏｒｆｏｌｌｏｗｍｅｃｌｏｕｄ［Ｃ］／／２０１４ＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＩＣＣ）．ＩＥＥＥ，２０１４：１３５０－１３５４．［１２］ＴＡＮＧＺ，ＺＨＯＵＸ，ＺＨＡＮＧＦ，ｅｔａｌ．Ｍｉｇｒａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｃｏｎｔａｉｎｅｒｓｉｎｆｏｇｃｏｍｐｕｔｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＳｅｒｖｉｃｅｓＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１９，１２（５）：７１２－７２５．［１３］ＷＩＬＤＭＡＮＪ，ＮＡＲＤＥＬＬＩＰＨＪ，ＬＡＴＶＡ－ＡＨＯＭ，ｅｔａｌ．Ｏｎｔｈｅｊｏｉｎｔｉｍｐａｃｔｏｆｂｅａｍｗｉｄｔｈａｎｄｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｅｒｒｏｒｏｎｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔｉｎｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌｗｉｒｅｌｅｓｓｐｏｉｓｓｏｎｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１４，１３（１２）：７０７２－７０８５．［１４］ＬＩＺ，ＸＩＡＮＧＬ，ＧＥＸ，ｅｔａｌ．ＬａｔｅｎｃｙａｎｄＲｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｏｆｍｍＷａｖｅＭｕｌｔｉ－ＨｏｐＶ２ＶＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＵｎｄｅｒＲｅｌａｙＳｅｌｅｃｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＶｅｈｉｃｕｌａｒＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２０，６９（９）：９８０７－９８２１．［１５］ＢＥＬＬＭＡＮＲ．Ａｍａｒｋｏｖｉａｎｄｅｃｉｓｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓａｎｄＭｅｃｈａｎｉｃｓ，１９５７，６（５）：６７９－６８４．［１６］ＳＵＴＴＯＮＲＳ，ＢＡＲＴＯＡＧ．Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔｌｅａｒｎｉｎｇ：Ａｎｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ［Ｍ］．ＭＩＴｐｒｅｓｓ，２０１８：４７２－４７５．。

实用类文本阅读（本题共3小题，12分）材料一：智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与×（车、路、人、云等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶，并最终可替代人来操作的新一代汽车。

智能网联汽车包括智能化与网联化两个层面。

智能化方面，国际上通常采用L1—L5五个等级的分级方法。

L1级是指系统执行转向和加减速中的某一项操作，其他驾驶操作都由人完成；L2级是指系统同时执行转向和加减速操作，其他驾驶操作都由人完成；L3级是指在部分工况下，系统完成所有驾驶操作，但根据系统请求，驾驶员需要提供适当的干预；L4级是指系统完成所有驾驶操作，特定环境下系统会向驾驶员提出响应请求，驾驶员可以对系统请求不进行响应：L5级就是完全的无人驾驶状态。

智能网联汽车将大幅度降低道路交通事故发生，提高交通效率，节约能源和减少排放，解放驾驶员，改善社会环境，提高经济效率。

智能网联汽车对驱动国家创新发展也有无可替代的作用。

（摘编自《光明日报》2019年3月28日）材料二：2018年10月18到21日，“世界智能网联汽车大会”在京举行，诸多互联网巨头高管马化腾首先谈到腾讯近日宣布的拥抱产业互联网的战略转型，其中汽车产业是一大重点。

在上月获得北京自动驾驶车辆路测牌照后，腾讯希望未来为实现人与各种车载服务的智能连接提供更多开放合作平台。

李彦宏表示，百度对智能网联汽车的战略布局已久，2013年已成立自动驾驶研发团队改革汽车产业。

2018年7月，阿波龙迷你巴士，即无人驾驶巴士车落地后，“安全第一”仍是重点强调的铁律。

阿里巴巴技术委员会主席王坚结合汽车发展历史谈到了汽车的出现改变了城市形态。

相比之下，王坚认为当前人们更需要注重道路基础设施的变革，并利用汽车智能解决汽车带来的城市资源消耗问题。

他希望智能网联汽车出现后，结合杭州城市大脑案例和经验，能够高效挖掘城市道路等资源，降低资源消耗，提高出行效率。

5G通信技术在车联网中的应用研究目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、5G通信技术概述 (6)2.1 5G技术的特点 (8)2.2 5G网络架构 (8)2.3 5G关键技术 (9)三、车联网发展现状与趋势 (11)3.1 车联网的定义与发展历程 (12)3.2 车联网的应用场景 (13)3.3 车联网的发展趋势 (15)四、5G通信技术在车联网中的应用模式 (16)4.1 基于5G的V2X通信 (17)4.2 边缘计算在车联网中的应用 (18)4.3 AI技术在车联网中的应用 (19)五、5G通信技术在车联网中的挑战与解决方案 (21)5.1 安全性问题 (22)5.2 通信延迟问题 (23)5.3 资源管理问题 (24)5.4 解决方案 (26)六、案例分析 (27)6.1 5G通信技术在智能交通中的应用 (28)6.2 5G通信技术在自动驾驶中的应用 (30)6.3 5G通信技术在车联网中的其他应用 (31)七、未来展望 (32)7.1 5G+车联网的发展前景 (34)7.2 5G通信技术在车联网中的创新方向 (35)7.3 对未来车联网产业的建议 (36)八、结论 (37)8.1 研究成果总结 (38)8.2 研究不足与展望 (39)一、内容描述随着科技的不断发展，5G通信技术已经逐渐成为现代通信领域的核心技术之一。

5G技术以其高速率、低时延、大连接等特性，为各行各业带来了前所未有的变革。

车联网作为物联网的重要分支，通过车载信息系统的互联互通，实现车与车、车与基础设施、车与行人的全面互联，从而提升道路交通效率、安全性和舒适性。

在这样的背景下，5G通信技术在车联网中的应用研究显得尤为重要。

本文旨在探讨5G技术在车联网中的具体应用场景、技术挑战以及未来发展趋势。

通过对现有案例的分析和技术原理的阐述，本文将揭示5G技术在车联网中的重要作用和广阔前景。

车联网应用,解决方案篇一：浅谈车联网技术发展与应用前景浅谈车联网技术发展与应用前景自20XX年国际电信联盟发表了《The Internet of Things》的年度报告,向世界宣告物联网时代即将到来。

随着物联网的快速发展,另一个新型概念——车联网应运而生。

在上海世博会通用汽车的“车联网——网联城市智能交通”专题论坛上,各界专家深入分析并论证了车联网相关技术的发展及其对未来城市交通模式的全新改变,广泛看好车联网的发展前景,认为车联网是汽车未来的发展方向。

1 车联网概述车联网的概念车联网是装载在车辆上的电子标签通过无线射频等识别技术,实现在信息网络平台上对所有车辆的属性信息和动、静态信息,进行提取和有效利用,并根据不同的功能需求对所有车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务。

车联网将继互联网、物联网之后,成为未来智能城市的另一个标志。

车联网的特点“车联网”时代的智能汽车有以下几个特点:第一,车与车之间能够保持相对固定的距离,可以实现零碰撞;第二,车与车之间的组队是随机进行的,根据车主的目的地,通过GPS 定位和车辆之间的自动沟通,车与车之间可以临时组队或离队,提高交通效率。

2 车联网实现的条件具备一定的技术基础车联网是基于汽车标准信息源技术,而此项技术又是基于无线射频识别技术开发的涉车信息资源的应用技术。

RFID 是一种非接触式的自动识别技术,通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可识别高速运动物体并可同时识别多个标签,可工作于各种恶劣环境。

在实际应用中,就是通过车辆收集处理,并共享大量信息,让车与车、车与道路的行人和自行车,以及车与城市网络互相联结,从而实现更智能更安全的驾驶。

目前,我国已经实施了车辆射频电子标签自动识别系统。

上海世博会上汽集团——通用汽车馆展示了城市概念车EN-V车型,这款车的自动驾驶电气化,车联网概念将把人类带入零排放、零交通事故的未来汽车时代。

中国汽车产业智能化升级发展研究作者：王小明来源：《改革》2019年第12期内容提要：智能汽车代表着汽车未来发展趋势，汽车智能化升级发展将重塑汽车产业竞争格局。

我国汽车产业智能化升级发展仍面临诸多问题与挑战。

应用迈克尔·波特的“钻石模型”，深入分析我国汽车产业智能化升级发展的基础与环境，得到如下结论：推动我国汽车产业智能化升级，应推动汽车产品智能化、汽车制造智能化，加快汽车产业模式变革和汽车产业基础设施建设，从加强战略谋划、完善相关法规和政策、完善运行标准和评价体系、强化信息安全保障、建立创新联盟等方面着力。

关键词：汽车产业发展;产业转型升级;智能化中图分类号：F426 文献标识码：A 文章编号：1003-7543（2019）12-0146-092016年被产业界视为智能汽车产业元年，智能化浪潮从此开始席卷全球汽车产业。

汽车产业是我国国民经济的重要支柱产业，其智能化升级发展，有助于更好地满足人们的生活出行需求，促进汽车乃至制造业产业模式重大变革，加速推动我国经济社会跨越式发展。

随着移动通信、人工智能、物联网、大数据等诸多新兴技术的发展与应用，汽车产业智能化升级发展将迎来重大战略机遇。

一、相关研究综述智能汽车（Connected Autonomous Vehicle，CAV）（又名自动驾驶汽车、无人驾驶汽车、智能网联汽车），是指通过搭载传感器与控制器等装置，实现车与X（人、车、路、云等）智能信息交换与共享，能对复杂的车外环境进行感知与评测，具有部分或完全自动驾驶功能的新一代汽车。

近年来，关于汽车产业智能化发展的研究文献较为丰硕，涉及前景趋势、道路及试验环境、相关法律法规、实施路径及对策措施等方面。

在前景趋势研究方面，万钢认为，智能化发展引领着汽车产业大变革[1];赵福全等認为，智能汽车代表着未来汽车技术发展趋势[2];杨殿阁认为，智能汽车须从辅助驾驶开始，渐进经过部分自动驾驶、有条件自动驾驶、高级自动驾驶、完全自动驾驶等阶段[3];吴东盛等从汽车智能的技术发展阶段、支撑体系等方面，探讨了智能汽车的未来发展趋势[4]。

装备制造与教育第三十四卷二O 二O 年第四期︵总第一百二十期︶《节能与新能源汽车技术路线图2.0》正式发布10月27日,由工业和信息化部指导、中国汽车工程学会组织全行业1000余名专家历时一年半修订编制的《节能与新能源汽车技术路线图2.0》(以下简称技术路线图2.0)在上海发布。

中国汽车工程学会理事长、中国工程院院士李骏在2020中国汽车工程学会年会暨展览会开幕式上就技术路线图2.0的编制背景和主要内容进行了发布。

技术路线图2.0进一步研究确认了全球汽车技术“低碳化、信息化、智能化”发展方向,客观评估了技术路线图1.0发布以来的技术进展和短板弱项,深入分析了新时代赋予汽车产业的新使命、新需求,进一步深化描绘了汽车产品品质不断提高、核心环节安全可控、汽车产业可持续发展、新型产业生态构建完成、汽车强国战略目标全面实现的产业发展愿景,提出了面向2035年我国汽车产业发展的六大目标,即:我国汽车产业碳排放将于2028年左右先于国家碳减排承诺提前达峰,至2035年,碳排放总量较峰值下降20%以上;新能源汽车将逐渐成为主流产品,汽车产业基本实现电动化转型;中国方案智能网联汽车核心技术国际领先,产品大规模应用;关键核心技术自主化水平显著提升,形成协同高效、安全可控的产业链;建立汽车智慧出行体系,形成汽车、交通、能源、城市深度融合生态;技术创新体系基本成熟,具备引领全球的原始创新能力。

技术路线图2.0进一步强调了纯电驱动发展战略,提出至2035年,新能源汽车市场占比超过50%,燃料电池汽车保有量达到100万辆左右,节能汽车全面实现混合动力化,汽车产业实现电动化转型。

技术路线图2.0进一步明确了构建中国方案智能网联汽车技术体系和新型产业生态,提出到2035年,各类网联式自动驾驶车辆广泛运行于中国广大地区,中国方案智能网联汽车与智慧能源、智能交通、智慧城市深度融合。

技术路线图2.0延续了“总体技术路线图+重点领域技术路线图”的研究框架,并将“1+7”的研究布局深化拓展至“1+9”,形成了“总体技术路线图+节能汽车、纯电动和插电式混合动力汽车、氢燃料电池汽车、智能网联汽车、汽车动力电池、新能源汽车电驱动总成系统、充电基础设施、汽车轻量化、汽车智能制造与关键装备”的“1+9”研究布局。

《5G车联网与终端直通》读书随笔目录一、内容概括 (2)1.1 车联网的发展背景 (2)1.2 5G技术的特点与应用 (4)1.3 终端直通的概念与重要性 (5)二、5G技术在车联网中的应用 (7)2.1 5G网络的高速率与低延迟特性 (8)2.2 V2X（车与一切的通信）技术 (9)2.3 车联网的安全性与隐私保护 (11)2.4 5G在智能交通系统中的作用 (12)三、终端直通的技术实现 (13)3.1 终端设备的演变与智能化 (14)3.2 车载通信模块的技术发展 (15)3.3 终端直通的协议与标准 (16)3.4 实时性与稳定性的保障措施 (18)四、5G车联网的实际应用场景 (19)4.1 智慧交通与自动驾驶 (21)4.2 车联网在智能物流中的应用 (22)4.3 公共安全与应急响应 (24)4.4 车联网在智慧城市建设中的角色 (25)五、面临的挑战与未来展望 (27)5.1 技术与标准化的挑战 (28)5.2 数据安全与隐私保护的挑战 (29)5.3 商业模式与市场接受度的挑战 (30)5.4 未来发展趋势与机遇 (32)六、结论 (33)6.1 5G车联网与终端直通的重要意义 (34)6.2 对未来车联网产业的期待 (36)一、内容概括《5G车联网与终端直通》是一本关于5G车联网技术的专著，作者通过对5G车联网的原理、关键技术、应用场景等方面进行了深入剖析，旨在为读者提供一个全面了解5G车联网发展的视角。

本书共分为五个部分：第一部分主要介绍了5G车联网的基本概念和发展历程；第二部分重点阐述了5G车联网的关键技术，如边缘计算、低延迟、高可靠性等；第三部分详细分析了5G车联网在智能交通、自动驾驶。

展示了5G车联网在国内外的成功案例和挑战。

通过阅读本书，读者可以全面了解5G车联网的技术特点、应用前景以及面临的挑战，为进一步研究和应用5G车联网技术奠定坚实的基础。

1.1 车联网的发展背景随着科技的飞速发展和人们生活水平的不断提高，汽车行业正在经历一场前所未有的变革。

智能网联汽车发展面临五大挑战作者：王贺来源：《新能源汽车报》2019年第22期“在汽车工业4.0时代已经有共识，智能网联汽车是汽车产业发展的战略方向。

”国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司首席科学家、中国智能网联汽车产业创新联盟专家委员会主任、清华大学教授李克强在第六届国际智能网联汽车技术年会上表示。

李克强认为，国际上的发达国家通过国家战略协同和各方面的推进，已经形成了智能网联汽车发展的先发优势。

在李克强看来，面对国际上智能网联汽车产业的竞争，在我国智能网联汽车发展过程中，特别是产业化发展过程当中，还存在着一系列挑战。

五大挑战“我国智能网联汽车发展面临的挑战与国际上有相同之处，也有我们特殊的地方。

”李克强表示，我国智能网联汽车发展面临五大挑战。

一是智能网联汽车的相关标准与法规需要健全。

我国自动驾驶相关标准的制定权分属政府的不同部门，《公路法》、《保险法》等并未包含自动驾驶的相关内容，《网络安全法》、《测绘法》等也存在与自动驾驶发展所不适用的规定，这些方面都亟待完善和改革。

二是技术亟待突破。

智能网联汽车是高新技术的载体，对我国智能网联汽车产业发展来说，技术亟待突破。

在技术领域，自动驾驶相关产业链还不完善，自动驾驶相关的传感器、底盘，包括汽车的人工智能等方面的核心技术还需积累。

另外，在系统集成方面的自主能力还有待加强。

三是交通基础设施如何商业化。

自动驾驶不仅仅是汽车产品的问题，还涉及到人、车、网、路、云、图一体化。

虽然交通基础设施得到了长足发展，但智能化的交通基础设施发展还涉及到周期长、投资大的问题，以及增加投入后如何进行商业化运行的挑战性问题。

四是商业模式不清晰，产业生态不健全。

未来自动驾驶运营包括产业链等方面还有一系列问题需要解决，比如怎么获取自动驾驶用的高精度动态地图，如何在自动驾驶的测试场地运用，以及自动驾驶技术方面涉及到商业模式的问题。

五是社会对智能网联汽车的接受度仍需检验。

包括道路伦理、社会安全问题等一系列问题需要面对。