9月11日，以“数字赋能交通，车联网引领新经济”为主题的2020数字网联交通大会暨第三届中国道路交通安全智库大会在南京召开。下面是北京航空航天大学交通学院副院长、教授、博导、青年长江学者、国家自然科学基金优秀青年基金获得者田大新的分享：

非常荣幸有机会参加这个论坛。我来自北航，重点介绍一下我们实验室的研究进展情况，有什么讲得不对的地方，也请各位批评指正。

我先简单介绍一下背景。今天来参会的有很多都是各个行业里面对车联网领域非常关注的企业或者是高校，我们国家现在在车联网这个大的方向来说，在国际上目前应该是引领，特别是华为在标准制定方面，使得我们国家通过标准已经实现了国际的引领。但是欧美日本有他各自的特点，或者是欧盟地平线计划，包括日本汽车产业比较发达，有他自己独到的地方，最早的技术是美国先提出来的，他也有很多的优势。

我国科技部很早就谋划启动了车路协同项目，通过项目使得由被动安全向主动安全转变的技术可行性做了相关的验证和试验，通过典型场景的应用使技术逐步成熟。但是经过十多年的发展，现在也有新的技术不断出现，促使车联网体系不断变化，特别是AI、大数据以及各种技术的应用，下一代智能交通系统里面的车怎么样通过协同感知自主决策，最终实现泛在的服务、去中心化的服务，其实是下一代车路协同发展的方向。这个时候虽然有了一系列的技术为发展奠定了契机，但还有一些关键技术需要突破和攻关，这里面第一个就是海量的车辆传感设备以及设备的万物互联这种机制相对成熟的时候，现有的算法或者是现有的系统能不能支撑这样一个客观环境变化带来的挑战，这是我们需要破解的难题。未来车联网海量的汽车智能化、网联化之后，数据是持续不断的，甚至将来为了服务于或者满足自动驾驶，要持续不断24小时在线不停的传输数据，这时候对计算能力也带来的挑战，虽然我们的通讯链路大带宽、低时延有保障，但服务的时候计算的压力能否支撑各种场景，其实还有很多关键问题需要解决。这个时候边缘计算成为解决数据并发处理痛点非常关键的一环，这也是在业内达成了共识。

我们说下一代车联网也和这个契机密不可分，我们认为随着5G通信，再加上移动边缘计算，结合各种车辆移动互联的应用场景，会形成下一代车联网系统，也是未来车联网这个产业或者是这个技术真能够服务于社会的一个关键。这个时候新的这种车联网边缘计算使得我们能够实现更高的网络连接密度的话，能够支撑更快的网络传输以及更强的并发计算能力，这样的话使得服务于我们未来大的交通系统成为一个可能。

下面我简单说一下我们的研究进展。首先我们对大规模车联网频率资源接入优化进行了研究，与当前先进的分布式强化学习方法相比，我们的研究方法能够收敛于具有Nash均衡特性和系统最优的策略。在通信和计算耦合可靠性的优化以及车-边-云协同计算这块儿，我们提出了一种协同计算的方法，它的耦合可靠性远优于独立计算范式。当然还要提信息安全和网络安全的问题，这个东西永远逃避不掉，技术再先进、功能再强大，也必须要有一套信息安全保障体系，防止黑客的攻击破坏。

时间关系，我就汇报这么多。欢迎各位有机会去我们实验室指导交流，谢谢！