不少企业已经在利用物联网是啥嘚数据来处理一些问题随着5G的推出，数十亿的物联网是啥设备所产生的数据量将出现爆炸式增长那些构建灵活、快速集成数据的体系結构将在物联网是啥市场中获得绝对的竞争优势。

根据Gartner估计到2020年，将有200亿个“物体”连接到互联网上这些物体会产生前所未有的数据量。与此同时从2020年到2022年，5G设备的部署量也会逐渐增多这将创建出更多的数据流。问题是：企业将如何处理这些数据?

为了构建一个成功嘚应用程序企业不仅需要收集自有的IoT设备的数据，还需要收集其他来源的数据而他们面临的挑战将是构建一个架构，能够以一种适合5G數据爆炸式增长的方式将所有这些数据源集成在一起当出现新用例时，这个体系结构能以足够的速度和灵活性来适应新的用例

物联网昰啥应用案例不断长的挑战

Gartner预测，5G移动数据网络可以支持每平方公里多达100万个传感器这种水平的连接将对希望改善运营，提高效率并更恏地为其客户提供服务的组织的数据架构产生两种类型的需求：

首先一些数据需要在边缘立即作出反应：机器人和自动化的部署就属于這一类。

其次当满足一定的条件时，实时分析将确定任何必要的短期响应如果客户的订单可能会延迟，那么一个优秀的供应链示例可能是自动主动地联系客户同时，将对这些数据集进行整理和存储以便进行更长期的分析。

为了应对海量数据计算模型已经发生了变囮。很少有组织按所需规模建立和管理自己的数据中心相反，他们选择依赖于公共云服务商并使用混合或多云部署。

所以你现在应該明白了为什么每个企业不应该孤立地考虑他们自己的物联网是啥数据策略。为了从物联网是啥数据中获得最大效益企业需要将其与其怹数据源集成起来：从传统的应用程序(如企业资源管理系统或供应链管理软件)到新的云服务或SaaS应用程序。

可以在多个不同的位置安装和运荇这些应用程序某些应用程序比较倾向于保留在本地，因为漫游以及取消所有集成和定制层的成本太高了

除了支持多种不同的应用程序之外，重要的不仅是数据应用程序对数据即时反应的速度也很重要，自动化工厂需要在几乎实时的情况下进行决策是不可以依赖缓慢的远程数据源来进行决策的。在5G的速度下各种服务之间的这种连接应该能够处理更复杂的情况和用例。

构建基于物联网是啥的混合应鼡程序面临的挑战

如果一个企业不能在其体系结构中快速、可靠地移动或复制数据那么它将很难创建混合应用模型，以充分利用物联网昰啥数据与其它数据源的数据虽然有必要使用多个程序数据的副本，但由于应用程序的分布式性质如果企业要从物联网是啥数据中获嘚最大效益，那么保持所有副本即时更新是企业面临的挑战

创建一个实时复制数据的混合云数据库的长期优势是，它为以前隐藏在老化應用程序中的数据提供了新的用例

目的是提供互操作性，而由于数据库及其功能分布在多个云服务商或位置这些互操作性是不可能实現的。采用分布式计算模型将所有数据独立复制到多个位置，就可以使应用程序更有效地运行因为数据集可以存储和处理的过程可以發生在更接近物联网是啥基础设备运行的位置。

同样根据业务需求和数据的使用方式，采用多模型的方法可以以不同的方式处理和使鼡相同的数据集。例如短期分析的操作数据集可以实现某些目的，但可能也需要其他数据模型搜索和分析是这些数据集的简单用例，泹也可以使用其他数据模型例如图形分析。通过查看集成和使用这些数据的不同方法可以满足更多的用例。

在短期内采用混合云数據库解决方案将为企业应对物联网是啥所需的海量数据容量做好准备。它还有助于通过云部署将数据集成到更接近用户和客户的应用程序Φ

从长期来看，它实时复制数据的能力将有助于管理迁移到新的基于云的应用程序同时，还不会影响客户体验或应用程序性能

尽管距离5G应用的大规模落地还有几年的时间，但2019年是一个开始规划设计和研究的时间点这些设计和研究将使组织的数据体系结构更适合于未來的一个更加互联的世界。

提前研究5G和数据增长的企业将会在未来的物联网是啥市场中保持绝对的竞争优势因为他们可以更容易地扩大規模，以满足企业的需求随着更多的数据可用，支持可伸缩性、可用性和分布式计算对于这些物联网是啥应用程序的成功至关重要!

近日工信部苗部长提到5G最大并苴最早落地的应用可能是车联网。2019年内我国有望实现5G商用。5G网络带宽足够大、延时足够低再加上边缘计算、网络切片等技术手段，车聯网有望在5G时代实现跨越式发展

前瞻5G应用，V2X车联网生逢其时

5G是3G后通信网络又一革命性突破其与前几代移动通信网络相比，其最大的不哃是：同时满足三个场景过去的2G、3G、4G主要是满足增强型移动宽带（eMBB，这是国际电联ITU定义的而中国的5G标准推进组IMT-2020把这个场景定义为连续廣域覆盖和热点地区高容量两个场景），而5G在满足这个场景的基础上还增加了超高可靠低时延通信（uRLLC）和海量机器通信（mMTC）两个场景：

1）增强型移动宽带（eMBB）

这是传统的4G的主要技术场景。既满足连续广域覆盖又满足热点地区高容量。连续广域覆盖在满足用户移动性和業务连续性的前提下，无论在静止还是高速移动覆盖中心还是边缘，用户都能随时随地获得100Mbps以上的体验速度；热点高容量主要面向室內外局部人群集中等热点区域，为用户提供1Gbps的极高数据传输速率满足数十Tbps/平方公里的极高流量密度需求。

2）超高可靠低时延通信（uRLLC）

主偠面向车联网、工业控制等物联网是啥及垂直行业的特殊应用需求为用户提供毫秒级的端到端时延和接近100%的业务可靠性保证。

3）海量机器通信（mMTC）

主要面向智慧城市、环境监测、智能农业、森林防火等以传感和数据采集为目标的应用场景具有小数据包、低功耗、低成本、海量连接的特点，要求支持百万终端数/平方公里的连接数密度

总的来说，5G网络除了继续提高人与人联网的通信速度还将满足人与物、物与物通信需要的低时延、高可靠和高密度的性能。5G将开启一个万物互联的时代因此在众多5G应用承载中，除了继续跟踪基于手机为载體的VR/AR等应用外重点看好基于车为载体的V2X车联网以及基于家庭为载体的智慧家庭。

以摄像头等传感器为主的嵌入式AI存在缺陷无法保证100%精准判断。单车传感器对环境感知由于受限于传感器视觉范围、环境影响等，无法做到对路况、汽车周边环境100%精准判断

2016年5月，特斯拉公司Model S无人驾驶汽车在美国发生车祸并造成驾驶员死亡成为自动驾驶首例致命车祸，Model S在自动驾驶状态下由于Autopilot系统判断错误，摄像头误以为湔面卡车是路面的电子路牌而车载雷达由于卡车底盘太高而漏判，车子在毫无减速的情况下钻进了一辆拖货卡车下方

无人驾驶100%安全性保证，必须依赖V2X（车路协同技术）通过网络云端AI获取传统嵌入式AI视觉范围之外的信息。单车传感器受制于视觉范围只能获取其视线范圍内的信息，对于无人驾驶远远不够

为了保证无人驾驶100%安全性，需要接入车联网系统在单车智能系统达到极限之后，网络云端AI给汽车無人驾驶增加了一层保障可以提前预判其他车辆的行驶地点和时间，获取视觉范围之外的信息达到100%无人驾驶精准判断。随着无人驾驶商业化以及车联网的推进以单车传感器为主的嵌入式AI与网络云端AI相辅相成，共同保障完全无人驾驶落地

应用车路协同保障无人驾驶100%安铨性要求，需要低时延、高可靠、支持高移动性以及大数据容量的移动通信网络支撑

5G网络满足无人驾驶网络技术要求，尤其是低时延和高可靠性将是完全自动驾驶落地的最后推手。4G阶段的LTE-V仅可以支撑部分自动驾驶完全无人驾驶必须依赖超低时延、高可靠的5G网络。5G网络技术特性满足智能驾驶网络技术要求尤其是在低时延、高可靠性方面，无论是DSRC还是目前基于4G的LTE-V都无法与之比拟。

无人驾驶技术日渐成熟5G商用将推动无人驾驶真正落地。无人驾驶技术日渐成熟：车载视觉辅助系统硬件已经达到消费级水平进入软件成熟期，激光雷达成夲逐渐下降加速无人驾驶普及；此外，高精度地图逐渐成熟5G商用之后，将提供超低时延、超高速率通讯网络为无人驾驶真正落地保駕护航。

车联网V2X产业链分析

V2X产业链主要包括通信芯片、通信模组、终端及设备、整车制造及解决方案、运营服务、高精度地图及服务

1）通信芯片主要参与方：大唐、华为、高通，预计未来还会有高通、联发科、三星等大唐电信已发布PC5 Mode 4模式的LTE-V2X测试芯片模组；华为也已发布叻支持包括LTE-V2X在内的多模4.5G LTE调制解调芯片Balong 765。国际芯片企业包括高通、英特尔、三星也发布了各自的芯片提供计划

2）通信模组主要参与方：大唐、华为、高新兴、移远通信、移为通信、日海智能、广和通。

3）终端及设备：当前国内企业包括大唐、华为、高新兴、移为通信、移远通信、千方科技、车网互联、万集科技等均可提供支持LTE-V2X的OBU和RSU通信终端产品

4）整车制造及解决方案：国内各整车厂均积极进行典型LTE-V2X应用的開发。中国一汽、上汽、江淮汽车、众泰汽车、长城汽车等实现了LTE-V2V、V2I、V2P应用

5）运营与服务方面：国内三大电信运营商均大力推进C-V2X业务验證示范。中国移动实现了基于LTE-V2X的车车网联和车路协同应用包括紧急刹车、超车告警、路口防碰撞、红绿灯车速引导、路口信息推送到车等；中国联通展示了多场景融合的蜂窝车联网（C-V2X）应用解决方案，包括面向驾驶安全的See through车-人防碰撞、车-车防碰撞预警，面向交通效率的綠波带通行、自适应车队等业务；中国电信则重点开发了公交优先应用及停车导引应用

6）高精度定位和地图服务：中国自主研制的北斗萣位导航系统取得了长足的发展，包括和芯星通、华大北斗等国内厂商纷纷推出了自主设计的北斗定位芯片千寻位置网络有限公司推出叻基于北斗卫星和国家北斗地基增强系统；在高精度地图服务方面，国内主要地图商如高德、、四维图新等能够为行业提供高精度地图服務

产业链各环节均在积极部署V2X商用，通过技术试验推动产业成熟，完成最终商用落地按照整个进展，V2X技术包含LTE-V2X和5G-V2X根 据 产 业 发 展 进 喥 ， 分 阶 段 进 行 技 术 试 验 ：2019年之前集中产业力量推动LTE-V2X技术试验推动产品成熟；2019年开展5G-V2X Uu技术试验。

长沙智能驾驶研究院（以下简称“CIDI”）昰一家智能驾驶技术研发商利用多传感器融合、深度学习、自主决策、高精度定位等技术，研发能落地的智能物流重卡、专用车、智能車路协同系统、以及相关技术产品

该公司成立于2017年10月，由香港科技大学的李泽湘教授领衔创办曾于2018年2月完成首轮，领投方是（中国）囷光大控股跟投方包括联想之星、百度风投、清水湾香港创投、蓝思科技、航盛电子。

目前CIDI已获得国家级智能网联汽车（长沙）测试區颁发的智能驾驶卡车和公交车开放道路测试牌照。国家智能网联汽车（长沙）测试区全场覆盖5G网络建有228个智能网联汽车测试场景，测試道路里程达12公里其3.6公里双向高速测试环境和无人机测试跑道是国内独有。

CIDI在这个测试区里开发了国内首个支持5G的智能车路协同智能路側单元RSU同时，CIDI 基于多模LTE-V/DSRC/LTE/WiFi、打通华为5G通信设备完成了国内首个封闭区和长达7.8公里市区开放道路的 V2X 功能实景测试。

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