2020年车联网行业研究
车联网的研究现状与发展趋势
车联网的研究现状与发展趋势车联网是指将车辆与互联网相连接，实现车辆之间、车辆与道路基础设施之间、车辆与交通管理中心之间的信息交互和协作。
车联网技术不仅可以提升交通安全性和行车效率，还能为车主和乘客提供丰富的信息和便利的服务。
目前，车联网的研究已经取得了一定的进展，同时也面临着一些挑战，未来的发展趋势也值得关注。
目前车联网技术的研究主要集中在以下几个方面：1.信息交互与传输技术：车辆与车辆之间、车辆与道路基础设施之间、车辆与交通管理中心之间的信息交互需要依靠可靠的传输技术。
目前研究重点放在高效的通信协议和传输技术上，如5G通信技术、车载无线通信技术等。
2.数据处理与分析技术：车联网需要处理和分析大量的数据，如车辆的状态信息、交通状况、天气预报等。
因此，数据处理与分析技术成为车联网的重要研究方向，包括数据挖掘、大数据存储和处理、智能算法等。
3.高精度定位技术：车联网需要实时准确的定位信息。
目前研究主要集中在基于卫星导航系统的定位技术，如GPS、北斗等，并结合其他传感器数据进行融合定位，提高定位的精度和可靠性。
4.车辆安全与驾驶辅助技术：车联网可以实现车辆之间的协作和信息共享，提升交通安全性和行车效率。
因此，车辆安全与驾驶辅助技术也是车联网研究的重点之一，包括车辆碰撞预警、自动驾驶技术等。
车联网的发展趋势可以从以下几个方面来看：1.逐渐普及和商业化：随着技术的发展和成熟，车联网逐渐进入商业化阶段，车联网功能将逐渐普及到更多的车辆中。
车主和乘客可以通过车联网获得更多的信息和服务，如导航、远程控制、车辆健康监测等。
2.智能交通系统的建设：车联网可以与交通管理中心进行信息交互和协作，提供更精确的交通状况信息，帮助交通管理部门优化交通流量、改善交通拥堵问题。
因此，未来车联网将与智能交通系统的建设紧密结合。
3.自动驾驶技术的发展：车联网为自动驾驶技术的发展提供了有力支持。
通过车辆之间的协作和信息共享，可以实现智能的交通规划、路线规划和车辆控制，提升行车安全性和效率。
车联网在智慧交通系统中的应用研究
车联网在智慧交通系统中的应用研究随着科技的不断进步和人们对智能出行的需求不断增加，车联网作为智慧交通的重要组成部分，得到了广泛的应用和研究。
本文将探讨车联网在智慧交通系统中的应用研究，分别从智能交通管理、交通安全保障、舒适安全驾驶、智慧交通服务等四个方面进行论述。
一、智能交通管理车联网技术在智慧交通管理方面的应用，可以实现车辆和路况实时监控、智能导航和路线规划等，从而提高交通的效率和减少交通拥堵。
在城市道路中，安装车联网设备可以对交通流量进行实时监控和预测，及时发送路况信息到导航终端设备，为车辆驾驶者提供最优路线及路况信息，以帮助驾驶者避免拥堵、繁忙及事故区域，实现智能交通的实时监管。
二、交通安全保障车联网技术在智慧交通安全方面的应用，可以实现车辆状态监控、行驶记录保存、智能驾驶辅助等功能，从而提高车辆行驶的安全性能和降低交通事故率。
例如，智能驾驶辅助系统通过感知与识别车辆间的物体和道路信息，及时进行制动、避让等处理，大大降低事故发生率。
行车记录仪也具有保险赔付、车辆历史记录等多种功能，在事故发生时可以协助监管部门及保险公司调查、判断，更好地维护交通秩序。
三、舒适安全驾驶车联网技术在智慧交通舒适性方面的应用，可以实现疲劳驾驶预警、车内环境控制等功能，为驾驶者提供更加安全、舒适的驾驶体验。
例如，智能座舱控制系统可以自动调整车内温度、湿度、气压等环境参数，让驾驶者体验更加舒适的驾乘环境。
四、智慧交通服务车联网技术在智慧交通服务方面的应用，可以实现车辆远程控制、远程诊断、远程维护等多种功能，更好地服务于广大车主。
例如，车辆联网后，车主可以通过手机APP等终端设备实现车辆远程操控，如远程启动、远程万能钥匙等，方便车主进行车辆管理。
此外，车联网技术还可以通过对车辆数据的实时采集和分析，为车主提供预约保养、保险服务等一系列智慧交通服务。
总之，车联网技术在智慧交通系统中的应用，不仅可以提高道路交通的效率和安全性，还可以为驾驶者提供更加舒适、智能、个性化的出行体验。
车联网技术的原理与应用研究
车联网技术的原理与应用研究车联网技术是指通过无线通信和计算机技术将汽车与互联网连接起来，实现车辆之间、车辆与道路基础设施之间的信息交互和数据共享。
它是智能交通系统的重要组成部分，为汽车提供了更加智能化、高效化的服务，提升了交通运输系统的安全性、舒适性和可靠性。
本文将从车联网技术的原理、应用领域和未来发展趋势等方面展开深入探讨。
一、车联网技术的原理1. 通信方式车联网技术通过无线通信技术实现车辆之间的信息交互。
常用的通信方式包括车载自组网、车辆与基站之间的通信和车辆与云端服务器之间的通信。
车载自组网采用无线局域网（WLAN）或蜂窝网络（如LTE）实现车辆之间的直接通信。
它能够提供低延迟和高带宽的通信连接，可以支持车辆之间的实时数据交互和多媒体应用。
车辆与基站之间的通信采用蜂窝网络技术，如4G和5G。
基站将车辆的数据传输到云端服务器，实现对车辆的全面监控和管理。
车辆与云端服务器之间的通信则使用互联网。
车辆将数据上传到云端，云端服务器通过数据分析和处理为车辆提供个性化的服务。
2. 数据采集与处理车联网技术通过各类传感器将车辆相关的数据采集到车载计算机中，包括车辆状态、位置信息、环境感知和驾驶人行为等。
数据采集完毕后，车辆将数据传输到云端服务器进行处理和分析。
云端服务器能够利用大数据和人工智能等算法对数据进行深度学习和预测，为车辆提供更加智能化的服务。
车辆的数据处理结果将通过无线通信回传到车辆，实现车辆与云端服务器之间的实时交互。
3. 应用平台与服务车联网技术的核心在于为车辆提供丰富的应用平台和服务。
通过云端服务器，车辆可以享受到导航、娱乐、安全驾驶和车辆维护等多种服务。
导航服务可以为驾驶者提供实时路况信息、导航规划和电子地图等功能，帮助驾驶者选择最优的路线和避开拥堵。
娱乐服务包括音乐播放、视频观看以及社交媒体等功能，为驾驶者和乘客提供愉悦的旅行体验。
安全驾驶服务通过车辆与基础设施之间的信息交互，提供车辆的远程监控、紧急救援和盗窃报警等功能，提升交通运输系统的安全性。
软件定义汽车,拥抱智能空间 2020中国智能汽车产业研究报告
软件定义汽车，拥抱智能空间2020中国智能汽车产业研究报告“软件定义汽车”的时代已经悄然来临。
文│创业邦研究中心 唐宇随着能源、环境、安全及交通拥堵所带来的问题日益凸显，智能汽车既能实现安全、节能、环保及舒适行驶，又能提高交通效率，已成为当前汽车产业的创新热点和发展方向。
在信息化浪潮中，物联网、云计算、大数据、移动互联等新技术正在向传统行业渗透，汽车智能化、网联化、电动化的进程加速，“软件定义汽车”的时代已经悄然来临。
一、智能汽车产业发展现状智能汽车是“传统工业经济+数字经济+智能经济”融合的产物智能汽车是新时代下汽车产业转型升级的突破口和未来战略的制高点，它不仅是汽车本身的技术，更是“传统工业经济+数字经济+智能经济”融合的产物。
智能汽车包含智能交互、智能驾驶和智能服务三大要素。
其中，智能交互是抓手和入口，智能驾驶和智能服务是输出的驾驶操控体验和服务体验，以智能化技术为核心的自动驾驶是必备功能，以网联化为核心的智能服务是体验和商业模式创新的切入点。
在智能汽车的系统中，车联网技术，将汽车置身于V2X的网络体系中，打造更高效的汽车交通体系；智能座舱系统，将汽车从普通的乘坐出行工具打造成集出行、生活、娱乐等为一体的综合应用场景；ADAS系统，将有效地减少驾乘人员在驾驶和乘坐汽车时受到的约束，提升汽车的安全性、舒适性和便利性等。
政策叠加产业趋势驱动，智能汽车的发展空间可期在政策层面，国家发布了《中国制造2025》《新一代人工智能发展规划》《汽车产业中长期发展规划》等文件，在推进标准法规、突破关键技术等层面做了具体规划。
在整体战略层面，国家发改委、中央网信办等十一部委于2020年2月联合发布《智能汽车创新发展战略》，提出了智能汽车下一个五年发展战略格局，明确我国发展智能汽车的战略愿景和主要任务。
到2025年，智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系将基本形成。
千亿市场规模，智能蓝海先占为王智能汽车在中国乃至全世界拥有广阔的市场，根据麦肯锡咨询预测，未来汽车产业90%以上的科技创新将集中于汽车智能化领域。
车联网数据分析及应用研究
车联网数据分析及应用研究随着汽车工业的发展，车联网已经成为汽车行业的重点发展方向之一。
车联网通过将车辆和互联网连接起来，实现了人与车、车与车、车与路灯等方面的互联，为我们的生活带来了巨大的变化。
而车联网所产生的数据量也是不可估量的，车联网数据的分析和应用已经成为汽车行业和互联网行业的重要课题。
本文将简要介绍车联网数据分析和应用的相关内容。
一、车联网数据分析概述车联网数据分析是对车联网数据的处理过程，其目的是发现其中的规律和价值。
车联网数据可以分为两类：一是车辆本身产生的数据，包括车速、油耗、发动机转速、行驶里程等；二是来自道路、其他车辆或者云端的数据，包括交通状况、道路状况、气象等。
车联网数据分析主要涉及以下方面：1.数据采集数据采集是车联网数据分析的第一步，它是通过传感器、行车记录仪、GPS等设备来收集车辆和周围环境的数据。
传感器可以收集车辆的运行状态信息，行车记录仪可以记录车辆动态和静态数据，GPS可以收集车辆的位置信息。
2.数据清洗数据清洗是指将采集到的车联网数据进行初步的处理，去除无用的信息、干扰信息等，以便后续的分析和应用。
3.数据分析数据分析是指将处理后的车联网数据进行深入分析，从中发现规律和价值，并提出相应的决策。
数据分析可以通过数据挖掘、机器学习等技术来实现。
4.数据可视化数据可视化是指将分析得到的结果以图形、表格等形式呈现出来，使得人们能够更加直观地了解数据的特征和规律。
二、车联网数据应用车联网数据的应用涵盖了车辆、交通管理、道路建设等多个领域。
车联网数据应用的主要目的是提高车辆的性能、提升交通效率、改进道路设计等。
1.车辆性能改进基于车联网数据分析，可以了解车辆运行中存在的瓶颈和问题，进而针对性地进行优化和改进。
例如，根据车联网数据，可以调整发动机控制程序，实现更为省油、更为高效的燃油经济性。
2.交通管理车联网数据的应用让交通管理变得更加智能化和高效化。
基于车联网数据分析，可以预测交通拥堵状况，提前调整路线规划，优化交通信号控制系统，提高交通运行效率。
车联网技术的研究现状和未来发展趋势
车联网技术的研究现状和未来发展趋势随着科技的发展，车联网技术正在成为汽车行业的重要发展方向。
车联网技术是指通过互联网连接车辆、人、设备和云服务，实现车辆信息交换和智能化驾驶。
这项技术不仅可以提高交通安全性，降低能耗和污染，还可以带来更多方便和舒适的驾驶体验。
本文将介绍车联网技术的研究现状和未来发展趋势。
一、车联网技术研究现状车联网技术的研究目前已经达到了相当成熟的程度，在以下几个方面有明显的发展：1. 智能驾驶技术随着人工智能技术的飞速发展，智能驾驶技术也变得越来越成熟。
目前市面上出现了一些自动驾驶汽车，它们能够自主实现车辆的控制、感知和导航等功能。
未来，人工智能技术将进一步优化智能驾驶系统，使其更加精准、智能化。
2. 物联网技术车联网技术和物联网技术是紧密相关的。
车联网技术是将车辆与互联网相连，而物联网技术则是将所有的物品与互联网相连。
两者的结合可以实现更加丰富的应用场景。
例如，智能交通系统利用物联网技术来收集路况、车流量等信息，并将这些信息传输给车辆，提高驾驶效率和安全性。
而智能房屋系统则可以将车辆与房屋设备相连，实现更加智能化的生活体验。
3. 5G技术5G技术的商用已经开始，它将带来更加快速和畅通的网络体验。
5G技术对于车联网技术的发展也有着重要的意义，可以提供更加快速、稳定和高质量的车载通信服务。
4. 车辆感知技术车辆的感知技术是车联网技术中的重要组成部分，它包括车辆跟踪、车辆目标检测、车辆轨迹预测等功能。
通过这些技术，车辆可以更加精准地感知周围环境，实现更加智能化的驾驶体验。
二、车联网技术未来发展趋势随着技术的发展，车联网技术未来也将出现新的趋势和应用场景：1. 智能化共享出行随着城市交通压力的不断增加，共享出行成为了一种新型的出行方式。
智能化车联网技术可以为共享出行提供更加精准、高效的服务，例如通过预测用户需求来推送最优路线、提高车辆使用效率等。
2. 无人驾驶技术的推广目前，无人驾驶汽车仍处于早期阶段，未来将迎来更加广泛的应用场景。
车联网应用场景及技术研究
车联网应用场景及技术研究随着互联网技术的不断发展，车联网逐渐成为了汽车行业的一个新的发展趋势。
车联网是利用互联网、物联网等高新技术与汽车领域相结合，实现车与车、车与人、车与环境的智能互连，提升行车安全性、舒适性和便捷性。
本文将从车联网的应用场景和技术研究两个方面进行探讨。
一、车联网应用场景1、智能导航智能导航是车联网应用最为普及的场景之一，它不仅为驾驶员提供了导航、路况、天气等实时信息，而且还可以预测交通拥堵情况，通过智能路线规划来避免拥堵，提高行车效率。
2、车辆远程控制车辆远程控制能够让车主在家或办公室远程控制车辆启动、关门、开空调等操作，方便车主在炎热的夏季或寒冷的冬季提前做好车内温度的调节。
3、车联网娱乐车联网娱乐也是一个非常实用的应用场景，车辆内娱乐系统可以通过互联网下载音乐、视频等资源，车主可以在行车的同时享受娱乐，让驾驶过程更加轻松愉悦。
4、远程诊断和维修车辆集成的诊断系统能够实时监测车辆各项指标，当车辆出现故障时，系统会自动发送报告到手机上提醒车主进行维修。
车辆维修人员也可以通过车联网实时获取车辆状况并远程进行维修。
二、车联网技术研究1、车联网技术架构车联网技术架构是车联网技术研究的基础，它把车联网系统分为三个层次：感知层、网络层和应用层。
感知层包括多种感知设备，如GPS、摄像头等，用于采集车辆周围的信息。
网络层是将感知层采集的信息传输至应用层的媒介，包括蜂窝网络、WIFI、蓝牙等。
应用层是车联网系统的最高层次，它实现了车联网各种功能，包括导航、娱乐、车辆远程控制等。
2、车联网安全车联网安全是车联网技术研究的重要方向之一。
车联网面临着数据安全、网络安全、通讯安全等多重威胁，其中最为突出的问题是黑客攻击。
黑客攻击有可能导致车辆失控，甚至危及人身安全。
车联网安全需要对车联网系统进行细致入微的安全设计和安全策略分析，从而确保车联网系统的安全性。
3、车联网标准车联网标准是车联网技术研究的关键。
智能网联汽车技术研究与发展趋势分析
智能网联汽车技术研究与发展趋势分析随着信息技术和人工智能的不断进步，智能网联汽车成为了汽车行业最热门的话题之一。
智能网联汽车拥有更高的安全性、更高的效率和更好的用户体验，是未来汽车产业的发展方向。
本文将分析智能网联汽车技术的研究和发展趋势，从车联网、自动驾驶、智能交通等方面展开探讨。
一、车联网技术的发展车联网是智能网联汽车技术的基础，实现汽车与互联网之间的连接和互通。
随着5G技术的普及，车联网将迎来更广阔的发展空间，具体表现为以下两个方面：1. 信号延时更低的实时数据传输：5G技术的出现解决了传统车联网技术的信号延迟问题。
车载终端设备的瞬时通信能力、位置精度等指标有了大幅提升，使得车联网实时性大幅提升。
2. 多车辆的协同控制：基于大数据、云计算等技术，车辆之间的协同控制可以提高道路的使用效率。
比如，车辆之间可以相互协调，减少交叉口的停车时间和排队长度，提高道路通行效率。
二、自动驾驶技术的发展自动驾驶技术是智能网联汽车技术的核心，是实现汽车高度智能化的关键。
自动驾驶技术的发展取决于感知、决策和控制三个方面的技术突破。
随着自动驾驶技术的不断突破，实现全自动驾驶成为了汽车行业发展的另一个目标。
1. 感知技术的发展：感知技术是自动驾驶技术的先决条件，它通过传感器获取车辆周围环境信息，包括车辆行驶的轨迹、周围车辆的位置、行驶速度等信息。
目前，激光雷达技术已经广泛应用于自动驾驶汽车中，这种技术可以产生高质量的图像和三维信息。
2. 决策技术的发展：自动驾驶汽车中的决策技术是指车辆在不同情况下应该做何种决策，如规避障碍、遵守交通规则等。
这里的关键是人工智能和机器学习技术的应用，现有的技术已经能够使汽车可以在复杂的道路状况下进行自主导航。
3. 控制技术的发展：控制技术是指实现自动驾驶汽车一系列动作的技术，如改变方向、加速、减速等动作。
目前，控制技术主要采用GPS导航和机器人控制技术进行控制。
三、智能交通技术的发展智能交通技术是汽车智能网联化的重要组成部分，它的出现可以提高道路的通行效率、减少交通拥堵、提高交通安全等。
汽车车联网系统中的数据处理技术研究
汽车车联网系统中的数据处理技术研究随着科技的不断进步和汽车行业的快速发展，车联网系统的出现成为了汽车行业中最为重要的发展趋势之一。
汽车车联网系统通过将车辆与互联网连接以及手机等外部设备连接，在实现车辆基本功能的同时，提供各种各样的智能化、个性化服务，例如导航、音乐、语音控制、防盗等等。
为了实现这些功能，车联网系统需要依靠数据处理技术来完成各种数据的处理、存储和呈现。
那么，本文将围绕着汽车车联网系统中的数据处理技术展开研究，以期进一步了解和探究此领域的发展趋势和未来方向。
一，汽车车联网系统中的数据处理技术之数据的采集和存储第一步，汽车车联网系统中的数据处理技术是需要先进行数据的采集和存储。
数据的采集主要是通过传感器、摄像头等装置获取，传统车辆的故障事件、里程等数据也会被收集。
传感器采集的数据包括温度、压力、转速、位置、速度、加速度、空气湿度等等。
然后，这些数据会被存储在数据中心的云端，以便日后处理和使用。
二，汽车车联网系统中的数据处理技术之数据的处理和分析第二步，汽车车联网系统中的数据处理技术需要将采集到的数据进行处理和分析。
发动机的性能、车轮的转向位置、车辆的运行距离等信息会被提取出来。
通常，处理此类数据的方法有两种方式：一是使用专门的算法和模型，例如回归分析、深度学习、自然语言处理等技术；二是使用可视化工具，例如仪表盘和报表，以图表和统计方式显示数据。
三，汽车车联网系统中的数据处理技术之数据的应用和服务第三步，汽车车联网系统中的数据处理技术是需要将处理过的数据应用到实际服务中去，例如车辆的定位、设施的控制、智能驾驶辅助系统等。
此外，根据用户的需求，也可以提供个性化服务和推荐。
例如，致力于汽车节能的一家智能系统供应商，其提供的节能技术能够计算汽车的油耗和排放，以便优化驾驶行为并更好地掌握汽车的节能和环保细节。
另一家停车助手的车联网供应商，在大型城市中提供了一个实时停车导航系统，以帮助驾驶员更方便地查找空位，并展示最便宜和最好的停车场，同时为车主提供车辆定位，防盗和自动订车的服务。
车联网的关键技术及其应用研究
车联网的关键技术及其应用研究摘要：车联网融合了人、车、路、周边环境等相关信息，可以为人们提供综合服务。
是物联网在汽车行业的典型应用。
汽车的互联网驱动下，传统汽车从代步工具到数据终端演变，相关研究表明，在车辆联网应用的初始阶段，可以显著降低能耗和废气排放，缓解城市交通拥堵，显著降低车祸率80%以及30%至70%死亡人数。
关键词：车联网；关键技术；应用前言随着科技的发展，人类的生活方式变得越来越智能化，与此同时，科技也在改变着人们日常出行的交通环境。
通信设备的多样化，使得汽车和公路也日益智能化，在这种大环境下，车联网以及针对车联网的相关应用发展也必然成为趋势。
车联网概念来自于物联网，是由车辆位置、速度和行驶轨迹等各种信息组成的巨大数据交换网络，也是智能城市的标志之一。
近年来，以车载OBD模式的车联网悄然兴起，通过智能手机可以实现娱乐、路况、位置、导航、救援等，同时也可以实现汽车各类服务、防盗、实时车况等功能，极大解决了车主的用车安全问题。
1车联网的定义目前，车联网还没有明确的定义，根据中国物联网校企联盟的定义，车联网是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。
运用各种先进技术，收集、处理和共享大量信息，使车辆、行人、道路和城市网络等相互关联，实现了车与车、车与路、车与人、车与环境的智能协同。
2车联网发展概况2.1车联网市场总体情况据统计，全球2018年车联网的市场规模有望达到390亿欧元，2020年全球市场达到500亿欧元。
而2020年车联网用户将超过4000万，渗透率将超过20%，市场规模将达到2000亿元人民币。
当前车联网的主要业务还是以TSP （TelematicsServiceProvider）业务和智能安全驾驶为主。
前者主要包括远程信息服务（例如车辆管理、交通信息、高精地图）以及生活娱乐服务（例如游戏、视频、车载智能家居等）。
后者则以安全和辅助驾驶、编队行驶、自动驾驶为主。
车联网产业最大的特点就是跨越服务业与制造业两大领域，服务业和制造业相互渗透融合。
互联网车联网技术的发展与应用研究
互联网车联网技术的发展与应用研究
一、概述
互联网车联网技术是当前发展的一种技术，它是运用了新一代信息和通信技术，将汽车设备、系统、传感器等组成的车辆网络，与互联网技术相结合，实现了车联网技术在汽车领域的深度应用。
通过互联网车联网技术，汽车拥有智能网络的能力，支持车辆连接互联网，实现对车辆的智能管理、故障诊断、安全提醒、出行规划、行车轨迹等功能。
目前，随着互联网车联网技术的广泛应用，使车辆联网技术成为汽车和移动信息网络技术的必然发展趋势。
二、发展
1、车联网技术在汽车应用方面的发展
车联网技术开发汽车终端联网应用，为汽车用户带来极大便利。
由于车联网技术的普及，司机可直接通过智能手机控制汽车，从而实现远程控制、车内外检测、定位跟踪等功能；此外，车载信息系统也可以实现互联网车载座椅控制、车载导航、车内娱乐系统等功能，为用户带来令人难以置信的出行体验。
2、车联网技术在汽车维修方面的发展
由于车联网技术的普及，未来汽车维修会更加智能化，可以做到无人操作、智能诊断、自动更新等。
计算机行业车联网系列报告（三）：商用车有望落地重磅新政策，智能网联迎来量价齐升
商用车有望落地重磅新政策，智能网联迎来量价齐升 行业评级：增持报告日期： 2020-11-09行业指数与沪深300走势比较[Table_Author] 分析师：尹沿技执业证书号：S0010520020001 邮箱：**************联系人：赵阳执业证书号：S0010120050035邮箱：***************** 联系人：夏瀛韬执业证书号：S0010120050024邮箱：************** [Table_Report] 相关报告1.《华安证券_公司深度_安全环保增效，商用车车联网开拓者》2020-07-092.《华安证券_公司深度_从信息化迈向智能化，商用车车联网龙头》2020-09-09 3.《华安证券_事件点评_Q3净利润增速超预期，商用车智能网联确定性强》2020-10-22[Table_Summary] 事件回顾 2020年11月3日，为深入贯彻落实党中央和国务院关于进一步深化“放管服”改革的部署要求，有效提升道路运输管理服务质量和水平，优化营商环境，交通部起草了《道路运输条例（修订草案征求意见稿）》，现向社会公开征求意见，意见反馈截止时间为2020年12月2日。
意见稿要求加装智能网联设备，重卡存量约700万，每年新增120多万。
政策要求12吨以上的载货车辆应当按照有关规定配备具有行驶记录功能的卫星定位装置和智能视频监控装置，并接入符合标准的监控平台。
道路运输经营者应当采取技术措施防止疲劳驾驶。
我们认为，乐观估计政策明年上半年正式落地，后装上半年开始启动，前装下半年进入规模化安装。
12吨以上重卡目前国内存量在700万辆左右，2019年新增117万辆，2020年有望突破160万辆，未来几年基本会保持在每年新增120万辆以上，市场空间大。
利用技术手段强化主动安全，新增智能网联设备单车价值量约1800元。
主动安全是商用车智能网联驱动力，商用车智能终端以智能监控和ADAS 为代表。
2019-2024年中国车联网服务行业发展及产业投资空间专项研究报告
2019-2024年中国车联网服务行业发展及产业投资空间专项研究报告随着互联网技术的不断发展，车联网服务行业已经成为中国新兴的战略性产业，并且拥有着广阔的市场前景和巨大的投资空间。
根据有关数据统计分析，2019-2024年中国车联网服务行业的总规模将预计达到5000亿元，未来几年内将保持高速稳定增长态势。
首先，随着中国汽车市场的不断增长，智能汽车、智能驾驶、车联网等新型车辆技术和服务正逐渐成为整个行业的发展热点。
同时，消费者对于汽车驾驶体验和产品安全性方面的要求越来越高，因此车联网服务的需求也在不断增长，例如GPS导航、智能驾驶辅助、车身安全控制等。
因此，预计未来几年内，中国车联网服务行业的主要增长点将集中在这些领域，市场规模不断扩大，投资机会逐渐增多。
而在技术方面，车联网服务行业的发展前景也很广阔。
未来几年内，车联网技术将不断创新，涌现出更多能够满足市场需求的新型应用，例如基于人工智能、大数据和云计算等方面的新型车联网产品和服务等。
与此同时，随着5G技术的逐步普及和不断发展，车联网服务行业将迎来更多的发展机遇，未来的市场前景将非常广阔。
最后，在产业投资方面，车联网服务行业的投资热度也在不断增加。
虽然车联网服务行业非常新兴，但是越来越多的互联网巨头和传统汽车企业正开始加大对车联网技术和服务的投资力度，同时政府也出台了很多政策和措施，以鼓励和扶持车联网服务行业的快速发展。
因此，预计未来几年内，车联网服务行业将吸引更多的投资和资本，市场竞争将更加激烈，但同时也将会带来更多机遇。
总之，2019-2024年中国车联网服务行业将是一个高速发展的新兴产业，拥有着广阔的市场前景和巨大的投资空间。
具体而言，未来几年内行业将集中在车联网技术和服务上，新型产品和应用涌现不断，而产业投资方面，也将会吸引越来越多的投资和资本，市场竞争非常激烈。
因此，对于有兴趣在该行业投资的投资者而言，需要充分了解市场趋势和行业特点，同时也需要谨慎分析和评估风险，才能获得更好的投资效果。
智能网联汽车信息安全研究现状与展望
智能网联汽车信息安全研究现状与展望工业和信息化部电子第五研究所摘要：对目前国内外有关ICT技术、政策、标准法规的现状进行了简单的回顾。
为了使智能网联车辆的信息安全得到充分保障，必须从上到下齐心协力。
加强国家一级的顶层设计，明确有关部门在信息安全中的职责划分，制定相应的政策法规，制定相应的政策法规。
关键词：智能网联汽车；信息安全；研究现状1.智能型联网车辆的信息安全性智能网联汽车系统通常包括车端、云端、用户端和路端，系统中存在着许多潜在的可被利用的信息安全漏洞，任何一处的漏洞都有可能导致整个智能网联汽车工作系统的崩溃。
从系统构建逻辑维度，智能网联汽车信息安全包括来自车辆自身的信息安全，车内外通信安全，路侧单元、手机等终端安全以及云平台的安全等。
车辆自身的信息安全主要包括车内应用系统的安全和密钥的安全等，对于应用系统的安全又分为电子电气硬件的安全和软件系统的安全两部分。
在硬件方面，汽车电子电气（E/E）架构、传感器及芯片等都面临着前所未有的挑战。
汽车E/E架构从分布式架构逐渐发展为（跨）域集中式架构，未来将趋于中央架构。
E/E架构中硬件逐渐趋于共享化集成化，车载ECU将进一步整合，系统运行产生的代码量激增，也将随之产生更多的漏洞数量。
在软件方面，主要包括软件的非法访问、篡改及升级等。
例如，通过越权方式访问软件系统，从而获得不应被访问的数据资源。
在智能网联汽车与车外进行通信的全过程都有可能存在安全风险，主要包括认证风险、传输风险和协议风险等。
攻击者可能通过伪造基站或路基通信设施身份、伪造虚假车辆或后端服务器身份等，向车辆发送交互指令控制或影响车辆。
若车辆与后端服务器之间的通信存在安全漏洞，将会被攻击者利用而实施窃取数据、篡改指令等攻击。
云平台是联网数据汇聚和远程监控的核心。
通过云平台可远程控制车辆，开展远程故障诊断等。
针对云平台的攻击主要依赖于网络连接，包括针对多辆车辆的大规模攻击。
在此过程中，若数据被恶意窃取、病毒侵入、不良访问等，用户的隐私信息将会泄露，车辆信息安全保护机制被破坏。
车联网数据处理与分析研究
车联网数据处理与分析研究近年来，随着互联网和物联网技术的飞速发展，汽车行业也出现了一种新兴的概念，即车联网。
所谓车联网，指的是车辆之间或车辆与外部环境之间通过无线网络进行信息交换和共享的技术，它在智能交通、车辆安全等领域具有广泛的应用前景。
但是，车联网技术的发展也面临着一个重要的问题，那就是如何对海量的车联网数据进行有效的处理和分析。
一、车联网数据的处理车联网技术的本质是对车辆的行驶信息进行采集、传输和处理。
在车联网系统中，每辆车都会配备有传感器、GPS等设备，可以实时地获取到车辆的位置、速度、加速度等各种参数信息。
这些数据会通过无线网络传输到云端服务器，在服务器上进行处理和分析，最终为车辆提供智能化的服务。
首先，车联网数据需要进行清洗和预处理。
由于数据采集的环境复杂，数据质量可能会受到各种干扰和噪声的影响，比如信号丢失、数据错误等，这些干扰会导致数据的准确性和可靠性降低。
因此，在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和预处理，以提高数据的准确性和质量。
其次，车联网数据需要进行存储和管理。
车联网数据量巨大，以秒为单位采集的数据量可达到几百KB，数以万计的车辆数据需要实时地进行收集和存储，因此需要建立高效、稳定的数据存储和管理系统。
常见的数据存储和管理方案包括传统的关系型数据库、非关系型数据库、分布式文件系统等。
最后，车联网数据需要进行数据分析和挖掘。
车联网数据具有多样性、时变性和大规模性等特点，因此需要采用有效的算法和工具进行数据分析和挖掘，以提取出有用的信息和知识。
常见的数据分析和挖掘算法包括聚类分析、关联规则挖掘、时间序列分析等。
二、车联网数据的分析针对车联网数据的多样性和大规模性，传统的数据分析方法已经难以满足对车联网数据的分析需求。
因此，需要采用新的技术和方法进行车联网数据的分析和处理。
首先，需要采用机器学习等技术进行数据挖掘。
机器学习是一种基于数据的建模方法，可以为车联网数据的分类、预测、聚类等问题提供有效的解决方案。
车联网行业研究报告
车联网行业研究报告一、引言车联网，作为汽车行业与信息技术深度融合的产物，正在重塑我们的出行方式和交通生态。
近年来，随着智能汽车的普及和 5G 通信技术的发展，车联网市场呈现出蓬勃的发展态势。
本报告将对车联网行业进行全面深入的研究，分析其发展现状、市场趋势、关键技术、面临的挑战以及未来的发展前景。
二、车联网的定义与范畴车联网，简单来说，就是将车辆与互联网连接起来，实现车辆与车辆、车辆与基础设施、车辆与行人以及车辆与云端服务之间的信息交换和共享。
它涵盖了多个领域，包括汽车电子、通信技术、软件服务、数据分析等。
车联网的主要功能包括车辆远程控制、实时导航、智能驾驶辅助、车辆状态监测、交通信息服务等。
通过这些功能，车联网旨在提高驾驶安全性、提升交通效率、改善驾乘体验，并为汽车产业带来新的商业模式和价值增长点。
三、车联网的发展现状（一）市场规模持续增长近年来，全球车联网市场规模呈现出快速增长的趋势。
据市场研究机构的数据显示，截至_____年，全球车联网市场规模已经达到_____亿元，预计到_____年将超过_____亿元。
在中国，车联网市场也在迅速崛起，成为全球车联网产业的重要增长极。
（二）技术不断创新随着 5G 通信技术的商用化、人工智能技术的发展以及大数据分析能力的提升，车联网技术不断创新。
5G 技术为车联网提供了更低的延迟和更高的带宽，使得车辆之间的实时通信更加可靠；人工智能技术在智能驾驶辅助、自动驾驶等领域发挥着重要作用；大数据分析则有助于优化交通流量、提高能源利用效率等。
（三）产业链逐渐完善车联网产业链包括上游的零部件供应商、中游的整车厂商和通信运营商、下游的服务提供商和终端用户等。
目前，产业链各个环节的企业都在积极布局车联网领域，合作不断加强，产业生态逐渐完善。
四、车联网的市场趋势（一）智能网联汽车成为主流随着消费者对汽车智能化和互联化需求的不断增加，智能网联汽车将成为未来汽车市场的主流产品。
预计在未来几年内，智能网联汽车的销量将持续增长，占据汽车市场的更大份额。
车联网的技术与应用研究
车联网的技术与应用研究近年来，车联网技术的应用越来越广泛，它能够使车辆实现实时监控、智能导航、远程控制，使人们的出行更加智能、高效、安全。
下面，本文将从技术基础、应用研究两方面进行阐述车联网技术。
一、技术基础1、通信技术车联网的核心技术之一是通信技术，它主要包括移动通信、卫星通信、无线传感器网络（WSN）等多种方式。
其中，移动通信技术是车联网的最主要的通信方式之一，如2G、3G、4G、5G等。
2、定位技术车联网中的定位技术有多种方式，其中最常用的方式是卫星定位（GPS、GLONASS等）。
此外，还有基于路边基站的定位技术、车载摄像头识别技术、无线传感器网络技术等。
3、网络技术车联网需要建立一个可靠、高效、安全的网络架构，以便实现车辆之间、车辆和基础设施之间的信息交换和通信。
车联网的网络技术依托于互联网，同时还需要建立专门的车载通信网络和基础设施网络等。
4、云计算技术车联网需要处理海量数据，云计算技术可以为车联网提供强大的计算和数据存储能力，为应用提供更好的数据支撑。
二、应用研究1、智能交通车联网可以为智能交通提供强大的技术支撑，包括车辆管理、智能路况推荐、动态路径规划、交通信号协调、智能停车管理等。
2、车辆监测与维护车联网可以实现车辆的远程监测和维护，如远程故障诊断、远程升级、预防性维护等。
3、驾驶辅助车联网可以为驾驶提供多种辅助功能，如车道偏离预警、碰撞预警、盲区监测、自适应巡航等。
4、车险车联网可以为车险提供强大的技术支撑，包括车辆黑匣子数据收集、风险评估、保险理赔等。
5、智慧物流车联网可以为物流提供智慧服务，包括车辆调度优化、智能物流监测、路径规划优化等。
三、未来趋势未来，车联网将继续快速发展，越来越多的应用涌现出来。
同时，车联网技术将和其他新技术相结合，如人工智能、5G、物联网等，共同推动智能出行的发展。
总之，车联网技术正在快速发展，成为推动智能出行的重要力量，未来有望在智慧交通、车辆监测与维护、驾驶辅助、车险、智慧物流等各个领域发挥更大的作用。
车联网技术对智慧交通系统的改善与未来发展研究
车联网技术对智慧交通系统的改善与未来发展研究车联网技术（Connected Vehicle Technology，CVT）是指通过互联网将车辆与其他车辆、道路设施和交通管理机构连接起来，实现数据共享和信息交流的技术。
随着信息技术的快速发展和智能化时代的到来，车联网技术为智慧交通系统的改善和未来发展提供了新的机遇和挑战。
本文将从多个方面探讨车联网技术对智慧交通系统的影响及未来发展。
一、车联网技术的概述车联网技术通过无线通信技术、传感器技术、数据处理技术等手段，实现了车辆与外部环境的实时连接。
它可以将车辆内部的信息（如车速、位置、燃油消耗等）和外部环境的信息（如交通拥堵程度、气象状况等）进行收集、处理和传输，从而实现车辆之间、车辆与路边设施之间的信息共享和协同工作。
二、车联网技术对智慧交通系统的改善1. 提升交通安全车联网技术可以实现车辆之间和车辆与交通管理机构之间的实时通信，从而提供了更加精准的交通信息。
通过车辆实时监测和信息共享，可以实现智能化交通控制，减少交通事故的发生率。
2. 优化路况车联网技术可以实时获取道路的拥堵情况，为驾驶员提供最佳的路线选择，减少行车时间和交通拥堵。
同时，交通管理机构可以根据车联网技术提供的数据，进行交通流量的分析和调度，合理配置交通资源，优化路况。
3. 降低能源消耗车联网技术可以根据车辆的实时位置、路况和交通信息等因素，提供最佳的行车方案。
通过智能路线规划和引导，节约能源消耗，减少对环境的污染。
4. 提升驾驶体验车联网技术可以提供主动安全功能，如自动刹车、车道保持等，减少驾驶员的驾驶负担，提升驾驶体验。
同时，车联网技术还可以为驾驶员提供个性化服务，如导航、娱乐等功能，提高乘车舒适度。
5. 改善交通管理车联网技术可以实现交通数据的实时采集和处理，为交通管理机构提供数据支持，从而实现更加精确的交通管理和指挥，提升交通运输效率。
三、车联网技术的应用领域车联网技术可以应用于交通管理、交通安全、车辆管理等多个领域。
技术- 组织- 环境(TOE)框架下车联网产业生态创新演化研究
技术-组织-环境（TOE）框架下车联网产业生态创新演化研究张晟剑１，欧春尧２ （１．广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院，广东广州 ５１１４３４；２．广东工业大学， 广东广州 ５１０５２０）摘要：基于对车联网行业发展现状的深入调查，从技术－组织－环境（ＴＯＥ）框架出发对车联网产业生态演化的主要特征进行分析。
为了更好地把握ＴＯＥ框架下车联网产业生态演化的影响因素与主要路径，文章构建技术、组织及环境等条件交互影响下车联网产业生态创新演化的理论模型，对车联网产业生态的概念与动因、架构创新及其外部风险进行探讨，发现车联网发展的外部风险主要在于其生态脆弱性、盲目扩张和匹配依赖三方面。
在此基础上，提出促进国内车联网产业生态发展的对策建议，包括加快建立开放式创新体系，重点突破核心技术模块；持续推进价值网络创新，逐步实现多功能需求覆盖；以及有效利用国家创新政策，拓展细化车联网发展空间。
关键词：车联网；ＴＯＥ框架；产业生态；演化 中图分类号：Ｆ２０４ 文献标志码：Ａ 文章编号：２０９６－５０９５（２０２０）０１－００２６－０５Research on Innovation Ecological Evolution of Telematics Industry UnderTOE FrameworkZHANG Sheng-jian1, OU Chun-yao2(1. Guangzhou Automobile Group Co.,Ltd. R&D Center, Guangzhou 511434, China; 2. Guangdong University of Technology,Guangzhou 510520, China)Abstract: Based on the in-depth investigation of the current development of the vehicle networking industry, the main features of the ecological evolution of the vehicle networking industry are analyzed from the framework of technology-organization-environment (TOE). In order to better grasp the influence factors and main paths of the ecological evolution of the car networking industry under the framework of TOE, this paper constructs a theoretical model of the internet of vehicles industrial ecology under the effect of the interaction of technology, organization and environment, and discusses the concept and motivation, the innovation of the structure and the external risks of the internet of vehicles industry. The external risks of the development of internet of vehicles industry are mainly found in its ecological vulnerability, blind expansion and matching dependence. On this basis, the paper puts forward some suggestions to promote the domestic development of the internet of vehicles industry ecology, including speeding up the establishment of an open innovation system, focusing on breaking through core technology modules; continuously promoting value network innovation, gradually realizing multi-functional demand coverage; and making effective use of national innovation policies to expand the development space for detailed vehicle networking.Key words: internet of vehicles ; TOE framework; industrial ecology; evolution收稿日期：２０１９－１２－２１作者简介: 张晟剑（１９９１－），男，广东广州人，硕士，研究方向：科技创新管理；欧春尧（１９９２－），通信作者，男，贵州黔西人，博士研究生，研究方向：颠覆性创新。
《2024年车联网系统架构及其关键技术研究》范文
《车联网系统架构及其关键技术研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，车联网技术已成为当今社会关注的热点。
车联网，即车辆与外部环境的网络连接，是智能交通系统的重要组成部分。
它通过先进的通信技术，将车辆、道路、使用者以及其他交通元素有效地连接起来，形成一个巨大的网络系统。
本文将详细探讨车联网系统架构及其关键技术的研究。
二、车联网系统架构车联网系统架构主要由感知层、网络层和应用层三部分组成。
1. 感知层感知层是车联网系统的最底层，主要由各种传感器和执行器构成。
传感器负责收集车辆状态信息、道路交通信息、环境信息等，执行器则根据收集到的信息对车辆进行控制。
这些信息通过车载设备进行预处理后，再传输到网络层。
2. 网络层网络层是车联网系统的核心部分，主要负责信息的传输和交换。
它利用先进的通信技术，如5G、V2X（车联网通信技术）等，将感知层收集到的信息传输到应用层。
同时，网络层还需要保证信息的实时性、可靠性和安全性。
3. 应用层应用层是车联网系统的最上层，主要负责对传输过来的信息进行处理和应用。
根据不同的需求，应用层可以提供各种服务，如智能导航、自动驾驶、紧急救援等。
同时，应用层还需要对用户的隐私信息进行保护，防止信息泄露。
三、关键技术研究车联网系统的关键技术主要包括通信技术、数据处理技术和安全技术。
1. 通信技术通信技术是车联网系统的基石。
目前，5G和V2X是车联网领域最常用的两种通信技术。
5G技术具有高速率、低时延、大连接等特点，可以满足车联网系统对信息传输的需求。
V2X技术则可以实现车辆与周围环境的无线通信，包括车与车（V2V）、车与基础设施（V2I）等。
这些通信技术的应用，为车联网系统的实时信息传输提供了保障。
2. 数据处理技术数据处理技术是车联网系统的重要组成部分。
由于车联网系统需要处理的信息量巨大，因此需要采用高效的数据处理技术。
主要包括数据融合、数据挖掘、机器学习等技术。
这些技术可以对收集到的信息进行预处理、分析和挖掘，提取出有用的信息，为应用层提供支持。
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2020年车联网行业研究研究导语中国汽车市场在经历一段低迷期后已触底且正在反弹。
从近5年情况来看，每年增速均超过20%。
预计2020 年总规模有望达到4330 亿元。
来源：东莞证券一、车联网承前启后有机结合，引领未来智慧交通（略）2019 年3 月，工信部部长苗圩曾表示，5G 应用80%将用于物和物之间的通讯，以无人驾驶汽车为代表的5G 技术应用可能是最早的应用。
然而，无人驾驶汽车从2016 年起就开始饱受争议，因为每年都会出现以特斯拉为代表的无人驾驶汽车发生一起又一起的交通事故，严重的或造成人员伤亡。
因此，车联网这一新概念逐渐进入管理者的视野。
车联网是借助具备高速率、大容量、低延时、高可靠特点的5G 和新兴通信技术LTE-V2X，以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的通信协议和数据交互标准，在车内、车与车、车与路、车与人、车与服务平台之间进行无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络，进而实现“人-车-路-云”结合为一体的新生态，是物联网技术在交通系统领域的典型应用。
二、5G 与V2X 技术相辅相成，合力打造智能汽车互联2.1 5G 通信技术奠定车联网发展基石2.1.1 车联网，5G 相对4G 大有作为因为5G 具有上行大带宽,下行低时延高可靠的特点，所以相对于4G,5G 适用于远程驾驶。
开始是由远程控制的车辆将实时音视频、声音、震动、味道等经视频编码后通过5G 传到云端，再经视频解码后传给人。
在人收到前方传来的信号后，通过直接控制或者远程指示下达车辆控制指令，经5G 传输给远程驾驶车辆，进而实时进行机械控制。
相对4G，因5G 上行宽带最高可达10G，可在每平方公里内支持至少800 辆车的数据传输。
也正是因5G 的下行时延小于5ms，可支持车辆以60km/h 的速度行进，真正地满足了人们的日常所需。
安全保障作为出行的刚需，5G 较为可靠。
不仅如此，5G 还可以让我们身临其境，获取丰富的驾驶感知信息。
2.1.2 5G 助推汽车广域移动传感网形成5G 初期发展以eMBB 为主，后续逐步支持mMTC 和URLLC。
eMBB 是增强移动宽带，主要针对的是大流量移动宽带业务。
mMTC 是超高可靠超低时延通信，可在无人驾驶等业务应用(3G 响应为500ms，4G 为50ms，5G 要求0.5ms);mMTC 是大规模物联网，针对大规模物联网业务。
5G 可实现高密度接入，最高可达每平方公里一百万个连接数密度，峰值速率在特定场景下可高达20Gbps,毫秒级的端到端时延,每平方公里数十Tbps 的流量密度,支持最高1Gbps 的用户体验速率，每小时500Km 以上的移动性能和数十Gbps 的峰值速率。
2.1.3 5G 助力车联网走向智能时代车联网早在2G、3G、4G 时代已经有所应用，但只能实现部分较为简单的信息娱乐功能。
从1980 年的1G 到1990 年的2G,再到21 世纪的3G，到如今的4G、5G，随着通信技术推陈出新，车联网也从最初的传统汽车时代升级到拥有车内网、车载通信、车际网以及未来的车载互联网。
近几年，从2009-2014 年的网联阶段发展到2015 年至今的智能阶段，再到未来2025 年后汽车实现自动驾驶。
其中，车联网是实现智能驾驶以及自动驾驶的关键前提。
车联网最终目标是要实现汽车完全智能，使汽车具备认知和自动驾驶能力，实现真正的无人驾驶，完全解放驾驶者双手。
5G 的性能目标是提高数据速率、减少延迟、节省能源、降低成本、提高系统容量和大规模设备连接。
基于5G 诸多特点，应用云计算、人工智能、大数据等新兴技术，万物互联触手可及。
应用新兴的5G 和V2X 技术搭建一个完备的无线通讯和信息交换的大系统网络，是能够实现“人-车-路-云”结合为一体的新生态的重要一环。
2.1.4 5G 分布式网络助力全时空自动驾驶自动驾驶对网络的实时性、移动性和QoS 保障要求极高，基于高网络能力的保障下当前主流车企/巨头互联网公司锁定自动驾驶应用的三大前景场景：1、高速公路行驶：高速公路道路环境相对封闭/稳定、行驶占据一半以上驾驶总时间，引入自动驾驶可缓解疲劳2、自动代客泊车：停车位资源紧张、停车取车难耗时多，引入自动驾驶可节约时间3、物流低速运输：封闭园区/港口/矿场及工厂等按照固定路线低速物流运输，引入自动驾驶能节约人力成本在车联时代，全面的无线连接可以将诸如导航系统等附加服务集成到车辆中，以支持车辆控制系统与云端系统之间频繁的信息交换，减少人为干预。
以自动驾驶为例，端到端价值链如上图所示。
运营商在车联网领域的商业模式可以分为B2C 和B2B 两种在保障要求极高，基于高网络能力的保障下当前主流车企/巨头互联网公司锁定自动驾驶应用的三大前景场景。
2.2 V2X 是实现自动驾驶必要条件，C-V2X 或后来居上2.2.1 DRSC 与C-V2X 并驾齐驱，两种技术各有所长实现汽车智能互联是实现“人-车-路-云”结合为一体的新生态，其应用的技术就是V2X，V2X(包括V2N,V2I,V2P,V2V 等等)的实现主要有DSRC 和C-V2X 两类技术，C-V2X 或后来居上正成为主流方向。
1)DRSCDSRC(Dedicated Short Range Communication)为专用短程通信，是以IEEE802.11p 协定为基础的主要用于单向或双向短程到中程的无线通信技术。
在1999 年10 月，美国联邦通信委员会(FCC)在5.9GHz 频段分配了75 兆赫的频谱，将其供智能交通系统(ITS)使用，现在也是实现V2X 两种技术之一。
DSRC 在实现V2V 时，可使车辆之间相互直接通信，而不涉及蜂窝技术或其他基础设施。
每辆车以安全匿名的方式每秒发送10 次其位置、航向和速度等等。
一定范围内的所有车辆都将接收到该信息，并且每台接车会根据该信息自动评估发送车所带来的风险。
DSRC 在实现V2I 时，使车载设备(OBU)与路侧基础设施(RSU)进行通信，路侧设施可以获取附近区域车辆的信息并发布各种实时信息。
DSRC 是以网络安全最大化为准则设计的，接收信号的车辆会验证接收到消息的真实性，但不会暴露车辆的身份，因此不会侵犯司机的隐私。
DSRC 生态系统实现各种功能及全面测试V2X 应用程序已超过十年。
DSRC 提供了一套完备的相互操作的解决方案。
DSRC 的关键优势是不需要其他传感器就可以“看到周围的角落”。
拥有高机动性的DSRC 技术即使突然检测到障碍物，也会以高达500 公里/ 小时的速度来处理快速变化的环境，且其射程超过1 公里。
DSRC 使马路的使用者互相连接成为可能，为V2V 和V2I 的可靠性提供了保障。
欧盟委员会认为，使用此技术有望在2050 年使当地机动车事故发生几率降至0。
2)C-V2XC-V2X,即蜂窝车用无线通信技术。
目前市场正在向4GC-V2X 升级，5GC-V2X 正在标准化过程中，未来会随着汽车智能互联的落地同步到来。
C-V2X 得到了许多移动运营商、主要移动设备制造商和汽车制造商的支持，包括奥迪(Audi)、宝马(BMW)、戴姆勒(Daimler)、福特(Ford)、PSA、上汽(SAIC)、特斯拉(Tesla)和丰田(Toyota)。
移动运营商、设备供应商和汽车制造商正联手对C-V2X 进行测试。
中国将成为首批部署C-V2X 的国家之一，而一些欧洲国家也可能成为采用C-V2X 的先锋。
2019 年，13 家中国品牌车企联合推出中国车企C-V2X 商用路标，将在2020 年下半年到2021 上半年量产支持C-V2X 的汽车。
V2X 是随802.11p 引入的，并支持一组有限的基本安全服务。
随着3GPP 第14 版的发布，C-V2X 可以扩展到支持更广泛、更丰富的服务:从低带宽安全应用到高带宽应用，如多媒体信息等。
3GPP 第15 和16 版通过提供更大的范围、更高的密度、更高的吞吐量、更高的可靠性、高度精确的定位和超低的延迟，将支持更多的V2X 服务，如：编队行驶、高级驾驶、传感信息交互和远程驾驶等。
2.2.2 C-V2X 或优于DRSC,中国车联网技术有望弯道超车C-V2X 技术可检测更长的范围，使驾驶更可靠。
基于链路级仿真分析，C-V2X 视距（两车之间没有遮挡时）V2V 距离长达443 米，非视距（两车之间存在障碍物遮挡时）V2V 距离为107 米；相对于此，DSRC 的视距V2V 距离仅有240 米，非视距V2V 距离仅为60 米。
C-V2X 技术拥有更长的检测范围，可以对突发的或潜在危险情况提供更早的警报以及更高的可见度，这使得机动车在高速行驶时仍能及时停止，避免危险情况。
以在结冰和正常道路情况下，一辆在盲弯后的伤残车辆向驶近的车辆发送警报的场景作为例子。
若使用DSRC，后面接近的车辆只能以每小时28 英里和每小时46 英里的最高速度分别在结冰和正常道路上行驶，以便遇到突发状况能及时停止。
若使用C-V2X，来袭车辆可在更远的距离更早地收到警报。
因此，即使应用C-V2X 技术的汽车在冰上和正常道路条件下以每小时38 英里和每小时63 英里的速度行驶，仍然能及时停下。
行径盲区提供更高可见度。
在双向单车道的公路上驾驶时，若前车车辆限制了反向道路的可见性，驾驶者或难以抉择是否要超越前车，此时车联网技术或能较好地解决该问题。
通过V2V 通信，第二辆车可以发送报警信息，第一辆车通过报警信息决定是否要通过卡车。
拥有更长监测范围的C-V2X 使第一辆车更早地收到警报，即使行车速度较使用DSRC 时更高，车辆仍能安全实施超车。
资源与能量分配C-V2X 表现更佳。
在拥堵条件下，C-V2X 可使车辆在规定时间内定期对周边车辆发送车辆安全信息。
C-V2X 的设计目的是利用周期性地发送信息的方式为后续将要到达的机动车预先分配资源。
这种半持久调度机制确保后续机动车到达时有资源可用。
后续机动车不需要争夺资源，因此C-V2X 在车辆密度增加时可依旧保持低延迟。
此外，当流量负载较高时为了提高信息通过量，C-V2X 技术选择机动车最合适的资源而不是第一个可用资源进行信息传输。
未通过待处理的车辆首先测量短时间内平均可用信号资源的相对能量水平。
然后，C-V2X 技术对信号资源块进行排序，并在那些具有最低相对能量水平的资源块中选择一个进行传输。
在其他发射车辆也在发送并接收信号时，这种最小能量资源选择方案能够提供更好的信号质量。
C-V2X 数据包接受率更高，可靠性更高。
无论是以每小时250 公里的速度或以每小时140 公里的速度，在DSRC 与LTE-V2V 在发射器-接收器距离相同的情况下，LTE-V2V 的数据包接收率大幅高于DSRC 的数据包接收率，这使得LTE-V2X 数据包接受范围更大，LTE-V2X 技术也更加稳定可靠，发生意外的可能性也更小。