面向 6G 的车联网数字视网膜：架构、机遇与挑战

得益于 5G 网络驱动的车联网（IoV）及其向 6G 的演进，车辆不再是交通环境中的孤立实体。然而，对于处于高度动态和复杂交通环境中的车辆而言，仅此还不足以做出可靠且高效的决策。因此，本文提出了一种面向车联网的云-边-端多流计算系统，称为车载数字视网膜（VDR）。通过车联网（V2X）网络的辅助，本地计算和边缘计算在 VDR 系统中有效集成，形成了一个异构计算环境，通过协同策略提升了车辆的感知和决策能力。在给出系统框架后，我们详细解释了 VDR 系统中的各种重要功能，包括 V2X 辅助的协同感知、V2X 辅助的用于协同学习的流共享以及 V2X 辅助的安全协同。所有这些功能使得能够为协同智能驾驶开发具有高安全性的高效数据共享和信息交互机制。我们还提供了一个带有仿真结果的案例研究，以证明所提出的 VDR 系统的有效性。