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。
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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。