5G 车联网, 简称智能网联、智能车路协同、C-V2X 等, 是采用新型通讯手段和先进计算机技术, 进行车与人、车与车辆、车与道路、车与云等各种交通运输元素之间的大数据互动的新技术。

一、整体概述

（1）数字经济环境

数字经济是通过大数据的识别、筛选、存储、应用，实现数据资源的优化组合与利用，实现经济高质量发展的经济态势。数字经济是工业 4.0 或后工业经济的本质特征，是信息经济、知识经济、智慧经济的核心要素。

数字经济在技术层面，包括大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G 通信等新兴技术。中国重点推进建设的 5G 网络、数据中心、工业互联网等新型基础设施， 本质上就是围绕科技新产业的数字经济基础设施。

2021 年 9 月 1 日起，我国《数据安全法》施行，这是我国第一部有关数据安全的专门法律。标志着中国在依法保障数据安全方面迈出了重要一步。《数据安全法》确立了具有鲜明中国特色的数据保护机制。其鲜明特色就是政府领导和推动下的兼顾安全与发展的数据安全保障与复合治理体系。

（2）5G 车联网概述

5G 车联网 , 简称智能网联、智能车

路协同、C-V2X 等 , 是采用新型通讯手段和先进计算机技术 , 进行车与人、车与车辆、车与道路、车与云等各种交通运输元素之间数据互动的新技术。

2021 年，从国家部委到地 方，车联网产业政策和法规持续加码。国家部委相关政策中， 包括众多智能网联发展规划内容。2021 年 11 月，工信部印发《“十四五”信息通信行业发展规划》， 提出重点高速公路、城市道路实现蜂窝车联网（C-V2X）规模覆盖，另外，各地纷纷出台的“ 十四五” 相关规划中也提到发展智能网联汽车产业。

车联网架构主要分成：物理感知层、网络通信层、数据融合与应用支撑处理层、智慧应用层。物联感知层包括具有路侧感知能力的系统、基于 5G 及 V2X 功能的路侧通信系统、智能边缘计算系统、车载通讯系统等。网络层主要提供通信网络服务，包括 5G 等移动通信网络、固网通信、C-V2X 通信。云基础设施层包括政务云、专有云、共有云等组成的混合云。数据融合与应用支撑层主要指云控平台以及智慧城市平台融合部分。

车联网云控平台通过设备的统一接入管控，提供互联及信息实时互通、数据深度融合、标准化、云端协同、仿真测试分析能力及应用接口能力。智慧应用层主要包含自动驾驶及智能汽车应用、智能交通及交通优化应用、车城融合应用等。系统还将构建安全保障体系、运维管理体系、标准规范体系，通过制度、管理、标准规范手段保障各系统正常运行。

二、5G 车联网数据交易模式探讨

（1）5G 车联网数据来源

车路协同整体架构包括路侧系统、车载单元及 V2X 云平台。路侧系统有路侧感知系统、路侧 MEC 及 RSU 等组成， 车载单元由 OBU 构成，云平台提供互联互通、数据融合、标准化、云端协同、仿真测试及应用接口能力。车联网的数据一是来自路端采集的全息感知的交通环境、交通事件及交通参与者的数据。二是来自车端采集的车内外的环境以及车辆自身状态数据。三是来自云平台进行综合分析处理及业务应用的数据。车联网系统采集和分析的数据具有低时延、高可靠、高移动性的海量数据交换等特点。

（2）5G 车联网数据价值及应用

当前车联网的应用主要集中在提升驾驶安全、提升交通效率以及赋能自动驾驶上 , 这些应用的实现都需要依靠大量的车联网数据，同时也将产生大量的数据。而这些数据的采集、存储、共享及交易，都能为社会、参与企业等带来巨大的商业价值。

一方面，车联网的数据及应用对于城市及交通管理者具有重要的价值。利用云计算、车联网和大数据分析等技术， 提升科学决策管理能力。通过城市公路各类感知数据和外部数据的有机融合， 实现各业务部门信息共享和协同管理， 提高各业务部门基于数据分析的科学管理和决策能力。

‖ 图 1 车联网系统架构图来源：高新兴

基于 5G 车联网的智慧道路， 具有多源信息感知融合能力， 通过对交通参与者、交通环境、交通态势等信息的精准感知，构建全息感知的数字底座，实现路口环境与交通要素数字化，数字孪生与真实世界的融合。同时提供基于描述、诊断、预测和决策的交通管理与服务，赋能交通实景指挥调度、非机动车智能信息化管理、重点车辆监管、市政道路状态监测等应用，为各业务平台提供最全面、最准确的道路交通信息。同时，通过由点到线及面的三维感知， 能够赋能城市及交通的精细化管理，如汇聚区域交通信息，实现局部交通一体化防控，或者区域联动指挥调度，快速响应交通事件以及更大范围的交通管理与决策等。另一方面，车联网的数据价值还体现在对普通车主的信息服务上。随着城市经济的飞速发展，汽车的保有量也急剧上升，与此不协调的是缓慢增加的交通及相关设施的建设。5G 车联网系统通过采集道路路网交通基础设施、运行环境、

交通事件等动态信息， 实现对上述运行状况的实时掌控，并及时通过车路协同技术发送给周边车辆、行人，车辆和行人根据实际情况和需要，采取有效措施， 可有效缓解路网、时间拥堵和阻断现象， 提高公路基础设施运行效率，减少出行者在途时间，使运行状况可控。通过车联网大数据应用及车联网即时通讯的特点， 能让普通车主用户实时精准感知交通状况，做好出行及路径规划，提升交通运输效能，从而解决交通拥堵问题， 改善市民生活，助力社会持续发展。

随着车联网建设规模的不断扩大，车联网数据的增多，势必形成海量的车联网数据库，如果能很好地分析和挖掘车联网数据，不仅能扩大车联网应用范围， 同时也能形成商业闭环。

（3）5G 车联网商业模式

说到商业模式都离不开“价值”，以及“价值传递”。车联网商业盈利的基础是基于大量数据的应用与变现。

车联网商业模型涉及使用方、投资方、规划方、设备方、建设方和运营方等。车联网投资方进行投资，车联网的建设方委托专门的规划方及设备方提供系统及产品解决方案，独立的车联网专业运营公司向车联网建设方购买服务并面向使用方提供服务。车联网的使用方主要包括政府客户、行业客户以及乘用车主客户。车联网数据价值就体现在数据链的传递过程上。即：由建设方到运营方再到使用方， 并最终实现数据的变现和商业闭环。

车联网数据的使用方可以分为三类， 一是政府，二是企业，三是乘用车车主。政府主要是城市及高速公路的管理者， 他们的需求主要体现在城市及交通环境的治理， 车联网可以为他们提供城市数据、交通数据、环境信息等，赋能城市精准治理。企业客户，主要包括车企 / Tier 1、互联网企业、行业大客户等。车联网可以为他们提供道路测试、路网规划等数据服务。面对 C 端用户，车联网的数据价值则更多体现在安全和高效的应用上。比如车联网低时延、高可靠的数据特征，可以为广大车端用户，提供防碰撞预警、危险路段预警、行人或分机动车闯道预警等。同时，利用车联网的全息感知能力， 能更加精准高效地获得道路交通环境、交通事件、交通拥堵等信息，赋能大众出行。

现阶段由于建设规模、用户量及数据量等原因，使用方的需求还不能去影响整个行业。目前，车联网建设以政府拉动为主，带动市场规模的扩大。远期来看， 用户需求的满足会极大影响行业规模的扩大，比如对 C 端用户，能否提供高效安全即时的服务，让 C 端用户能够愿意付费。对 B 端用户， 能否满足 B 端用户对数据及测试的需求， 以及政府客户对数据的需求， 这些将影响行业规模扩大和商业模式形成闭环。

未来，随着车联网路端及车端规模的扩大， 将在长期的运营过程中产生大量的数据，如路侧感知数据、车辆行为数据等， 通过将这些数据打包为统一的数据服务，通过共享给其他终端消费者， 从而使数据增值，产生长远经济效益。

（4）5G 车联网数据交易平台

目前，车联网数据还没有明确具体的交易方式和交易平台， 随着车联网数据及应用规模的扩大， 未来可以探讨更多的交易方式。工信部发布的《“十四五” 大数据产业发展规划》提出，“加快培育数据要素市场，具体措施包括建立数据要素价值体系、健全数据要素市场规则、提升数据要素配置作用等，为数据要素市场发展规划了路径。”这也为车联网数据交易提供了方向。

在数字经济发展规划下，国内多地探索成立大数据交易平台， 加快数据转换及价值增值。2021 年 3 月 , 北京国际大数据交易所正式成立；2021 年 11 月 , 上海数据交易所中心正式签约揭牌设立； 2021 年 12 月北方大数据交易中心在中新天津生态城获批成立。截至 2022 年 8 月，全国已成立 44 家数据交易机构。各地积极建设立数据交易中心，构建了数据交易的实体载体，通过围绕数据交易、流通和开发利用，连接了市场供需两端， 促成数据交易的可操作性和规范化。

未来，车联网数据的交易可以依托数据交易平台开展。首先，从发展趋势上看， 数据产权制度越发受到关注，而各大数据交易平台将通过数据注册、科技助力、明确数据权益等多种手段， 探索解决数据确权的难题。其次，数据应用场景不断拓展，数据平台所起到的中间作用， 也将日益发挥作用。再次，区块链、隐私计算等技术在数据交易与安全上加速推广应用，也将进一步赋能数据要素安全流通。公共数据越发成为交易平台数据的重要来源， 而数据交易平台也显现出其公共价值。这样也将形成完整的数据交易产业链， 这对车联网数据交易提供了很大的保障。

三、存在的挑战及建议

（1）发展挑战

5G 车联网数据交易，也仍然面临数据产权不清、数据交易活跃度不高、新技术支撑不充分、数据安全等问题。

车联网各个产业链环节的责权利是否能够高效、有序、协同，是车联网产业落地的关键。路侧设备、车载设备对应的管理机制和管理部门需要进一步明确。交通事故分析和判定机制尚未制定， 责任无法界定，易造成法律纠纷。

目前，车联网数据运营模式还不清晰；车辆数据权责不明确；运营企业及相关服务供应商自主搜集、处理数据， 缺乏有效监管手段； 对违规行为缺少实操性处理措施。需要推进车联网数据确权和分类分级管理， 数据交易的畅通须以数据确权为基础， 才能有效地发挥车联网数据的利用价值， 激发数字经济活力。

车联网数据安全风险主要体现在： 一是，侵犯用户隐私安全。智能网联汽车车内传感器所采集到的用户视频、图像及驾驶行为等数据， 以及与其他交通参与者所进行的数据交互， 在用户不知情及不情愿的情况下使用、传输及存储， 会涉及对用户隐私数据的侵犯。二是， 影响车辆行驶安全。智能网联汽车需要基于大量的车内外数据进行分析、决策和控制。这些数据包括车外交通环境信息、交通参与者信息。车本身的转向角、速度、油门开度等信息。如果这些信息被攻击及伪造， 将对行车安全造成很大的影响。

车联网 V2X 安全认证是车联网商业化部署应用的重要保障。车联网“人 - 车- 路- 网- 云”通信过程中需要对车载设备、路侧设备基础设施等参与主体的身份合法性进行安全认证，避免黑客攻破，袭击 OBU、RSU 中一个或全部，误导车辆做出错误判断，导致车辆碰撞等危害人身、公共安全的重大事故发生。

（2）发展建议

为实现车联网的规模布署和数据交易的可能性，需要多管齐下，在法律法规、交易机制、技术演进等多方面开展。

首先，需要建立覆盖车联网数据全生命周期的法律法规体系。加快制定智能网联汽车数据涵盖范围、分级分类标准，建立车辆数据安全管理办法等法律法规， 明确车辆数据采集、存储、传输、使用等各环节安全要求和责任义务。强化对国家重要数据的控制和管辖，确保用户信息、车辆信息、测绘地理信息等数据安全可控。

其次 , 需健全关于信息传输安全保障管理责任制度 , 构建信息安全协同防护体系。建立一个完善的、基于国家级安全规范认证的 V2X 通信协议认证规则及鉴权的审核控制体系。V2X 用户之间的信息交互及安全验证工作 , 应当事先分别要求进行完备和严格程度的交互消息合法性验证。同时，针对互联网与智能汽车应用相关的重要网络与敏感通信业务数据界定和划分，建议相关部门尽快组织讨论、制订工作计划，加快实施对智能汽车应用企业、个人信息识别保护工作标准研究 , 规范数据有序开放共享。

最后，通过多技术的融合与演进，确保车联网数据安全。如区块链技术等应用。区块链因其去中心化分布、不可篡改、透明化等特性，未来能有效构筑数据、确权技术底座。

四、总结与展望

数字经济通过不断升级的网络基础设施等信息工具，利用互联网、云计算、区块链、物联网等信息技术，推动人类经济形态由工业经济向智慧经济形态转化，极大提高资源使用效率，提高产品、企业、产业附加值，推动社会生产力快速发展。

正是得益于数字经济提供的历史机遇， 使中国得以在许多领域实现超越性发展。数字经济已成为驱动中国经济实现又好又快增长的新引擎， 数字经济所催生出的各种新业态， 也将成为中国经济新的重要增长点。

5G 车 联 网 发 展 依 托 于 LTE-V2X、5G、IoT、AI、边缘计算、云计算、大数据等关键技术的深入研究， 融合高精度定位、新型通信、先进传感、安全等多类前沿先进技术，是汽车产业、通信产业、信息产业、交通产业的交汇融合点。

在数据经济大环境的催生下，5G 车联网是汽车产业转型升级的主推力量， 也将成为新的经济增长点、加快新旧动能持续转换、落实高质量发展要求的重要载体。随着数字经济环境的不断构建， 将为车联网数据交易提供平台与基础支撑，为 5G 车联网数据实现变化提供有利条件，为车联网规模化步署及商业闭环提供更多可能性。（文︱李凤娜 高新兴科技集团股份有限公司）