随着“车路云一体化”方案的不断推进与落地应用，通信技术也成为了其中最至关重要的一环，从感知、交互到决策、执行，都离不开通信技术的发展与支撑。可以说，通信技术已经成为了智能网联汽车产业生态中的支撑环节。所以，智能网联汽车的产业发展，也势必要与通信产业形成高质量的协同配合。
近日，在首届“车路云融合创新发展50人论坛”上，中国工程院院士、北京邮电大学教授张平，就发表了题为《新一代通信技术与智慧交通》的主旨演讲，分享新一代通信技术发展，将对智能网联汽车、智慧交通等领域的深远影响。
张平教授表示，6G技术的发展，将会是面向人工智能机器通信的智能机器网络，实现去中心化、高速、大连接、高可靠、低时延、实时等功能，让机器能够拥有人一样的思考。未来，随着6G通信网络与智能交通的深度融合，将会为多机器大规模协同，以及异质跨机器协同带来更多赋能，将整个智慧交通体系提升一个层次。
作为首届“车路云融合创新发展50人论坛”的东道主城市，重庆在智能网联汽车产业上的布局，也取得了明显的成绩。通过积极引入相关企业，推动车-能-路-云的协同发展。联合李克强院士工作站，于高新区落地了全国首个服务各类型网联车辆的网联云控服务示范区、首个智能网联云控量产车培育基地、首个智能网联汽车中国方案云控应用生态示范区。
对于这样的成果，张平院士也给予了充分的认可和高度的评价。“重庆智能网联汽车领域做出的突破和尝试是大家有目共睹的，同时也在通信技术上做出了积极布局，这对于未来智慧交通体系的打造提供了坚实的保障，为行业树立了相当正确的方式，拥有光明的前景。”
从古至今，通信都是人类社会生活中最基本的需求和支撑。从古代的书信往来，八百里加急；到后来的有线通信技术出现，电话开始普及；再到无线通信技术的逐步应用，让人们的沟通变得更加高效；再到今天的5G时代，让万物互联走进了人们的日常生活。随着科技的不断发展，人们对于通信技术的需求也在不断提升，而随着“人工智能”时代的不断靠近，通信技术也同样需要支撑起这个时代。
“4G、5G一直到6G之间的发展，实际上就是从‘人-机器-人工智能机器’的通信演进过程，这也让每个演进过程的重点变得不一样，6G就是通过提供去中心化、高速、大连接、高可靠、低延时、实时的通信服务，让智能机器实现像人一样思考。”张平院士在介绍智能机器通信网络时说道。
当下，无人机、机器人、机械臂等新型智能对象的大量涌入，已经让通信方式的发展产生巨大的变化。而随着车路云一体化技术的不断推进，智能网联汽车需要的通信支持，也将推动通信技术发展至另一个台阶。
目前，我国在5G C-V2X方面已经取得了很多成绩，实现了通信技术与智慧车联网的完美结合。第一，5G Uu/PC5模式为车车和车路协同提供了多模式通信能力；第二，5G的大带宽、低时延、大连接能力能够适应不同智能交通场景；第三，5G边缘计算为智能下沉到网络边缘提供基础支撑环境；第四，5G网络切片为智能交通服务性能和安全提供基础保障；第五，5G C-V2X为智能交通专网提供了统一的管理服务体系。
但是，这其中依然存在一些问题，虽然通过5G C-V2X可以为交通主体间的通信质量提供保障，但在交通中复杂的群体系统与群体智能之间的协同上，仍然存在不少的问题。
主要包括4个方面：第一看不到，单车视野受限，感知不准确，决策受限；第二不相信，车载难以接收路控，职责困境影响协同；第三看不全，路控缺乏全域实时感知，认知比较困难；第四管不了，大规模的车路群体复合耦合式协同的无序。
因此，未来通信技术从5G向6G发展的最大变化就是智能化、泛在化，实现从面向人的数字化信息，转变为面向人工智能机器的大规模智能机器协同系统的转变。“6G的建设需要从智慧接通的角度进行全方面的考虑，多路口的联控系统、红绿灯系统、安全系统等等，都是需要解决的重要问题。”
在车路云一体化“中国方案”的背景之下，通信技术作为其中至关重要的支撑环节，需要与智能机器之间进行深度的融合，才能更好的链接未来智慧交通体系中的每一个参与环节，推动智慧交通体系的落地。
“过去，传统的机器协同是通过传感器与独立认知决策系统产出的数据之间进行交互，数据价值密度低、传输量大、协同效率低，交互实时性也难以满足需求。而未来，智能机器之间的协同，需要直接从数据层、信息层、意图层和知识层方面，直接进行交互。”张平院士表示。
谈及这背后的原因，张平院士认为，对于智能机器来说，用符号逻辑来解决问题，然后再让机器去理解自然语言的方式，只能解决表象的问题，只有机器间的意图层进行打通，然后再协同数据层、信息层、知识层之间进行认知决策，才能演进到真正的智能决策，去解决很多看不到的问题。
而且，随着智能驾驶等级的提高，机器之间的交互层级需求也将不断提升。举个例子，L1级别就是传统的机器，需要人或程序处理的单层数据层，到了L3级别，就是需要有信息层的交互，L4级别需要网络化智能信控，增加了意识层，而L5级别就有了自主学习能力，需要进行知识层的交互，以实现完全的人工智能。
此外，智能机器间基于机器语言的通信也与传统机器之间存在着相当大的区别。在传统的交换机制里，数据识别结果和协议指令都是冗余、低效且不完备的，无法进行自适应识变的协同需求。所以，机器语言之间协同交互内容首先要提取机器之间的特征，让通信能够匹配其中复杂信道的变化关系，以实现精炼、高效、完备的机器协同，进而实现交通场景随动优化的智能机器决策。随着通信技术与交通智能机器语言的深度融合，能够实现更高效的交互机制，推动不同层次信息之间的协同交互，实现熵变的过程。
未来，6G通信网络将会在智慧交通体系的落地推进中，承担极其重要的作用，并助力实现从云端的全局网络，到路端的区域网络，再到车端的交通现场网络进行打通，实现全域的协同共识，推动“车路云一体化”的智慧交通体系全面落地。
“6G网络就是要让机器像人一样思考，实现从交通的‘现场网’到‘区域协同网’到‘自主网’的多机器大规模协同，以及异质跨机器协同，为智慧交通体系实现更好的赋能。”张平院士总结道。
