不远的未来，路上的汽车可以借助V2V、V2X技术和谐相处。车与车心照不宣相互避让，红绿灯直接用数字信号指挥车辆。根据四面八方传来的信息，汽车可以做出最优最安全的驾驶决策。

　　和移动互联网不同，V2V、V2X主要使用了短距离通信（DSRC，Dedicated Short Range CommunicaTIon），无需经过云后台。目前美国已经为车联网设置了专用的短程通信频宽，75兆赫宽，频率大约是5.9千兆赫。同时应用于汽车的无线标准IEEE802.11p，在安全和隐私性上进行了补充规范。

　　不过，选择无线电频率仍然是一件复杂的工作。一方面，路上的车需要与多个“点”建立联系，当一辆车行驶到路口，它不仅要和四面八方的来车通讯，还要和红路灯保持沟通，是一项多线程工作。另一方面，无线电频谱资源是有限的。在交通高峰期，均摊到每辆车有时只有10兆赫兹。信息传输速度就像早上7点后四环上的车速，因为堵塞而迟滞起来。

　　

　　每辆车如何选择无线电频率，与周围其他汽车和基础设施畅快沟通？这是一个要向大黄蜂虚心请教的技巧问题。

　　马萨诸塞州一位名叫Alexander Wyglinski的电子计算机工程专家提出的解决方案是——“认知无线电”。这种无线电设备可以扫描无线频谱，选择可用频率对外传递信息，同时确保不会打断或干扰到附近其他车辆的短波通讯。

　　在美国，联邦通讯协会允许无执照企业使用一些空闲的无线电频谱，比如那些原本保存下来留作电视广播通讯的频谱。除了给定的75兆赫，认知无线电还会充分利用不同城市的空闲频谱。

　　关于无线电设备如何“认知”，就要提到一种动物——大黄蜂。Alexander Wyglinski有两个同事来自WPI的生物和生物技术部门，他们发现大黄蜂找花蜜和汽车找可用频段的逻辑是类似的，于是整个团队就根据逻辑编写了算法，用来寻找低噪音无线电频率。

　　就像大黄蜂会优先选择花蜜最多的花朵，认知无线电也是从最高信号频率开始寻找合适的通道。当大黄蜂发现了一朵花，花蜜已经被别的蜜蜂采走了，它就会迅速地寻找另一朵颜色形状相似的花，或者干脆找一朵不同的花，花蜜虽然不多，但是离自己更近。大黄蜂采蜜时要掌握学习、记忆以及平衡飞行成本和花蜜收获的能力，在不同情况下能瞬间改变决策选择最优方案。研究人员从大黄蜂经历了数千代进化才获得的技能中，Get到一系列学习模型，交由认知无线电掌握。

　　当然，Alexander和他的两个小伙伴也关注过其他昆虫的通讯策略，比如蚂蚁。但是蚂蚁利用触角挨个和遇到的同伴分享大量信息，信息交换对象是随机的。只有大黄蜂能独立收集信息做出完整的逻辑判断，信息传输行为更接近路上行驶的汽车。

　　目前Alexander Wyglinski的团队收到了一份来自美国国家科学基金三年期价值30万美金的拨款，继续研究他们提出的大黄蜂认知无线电研究，以便未来投入实际使用。