5G時代 自動駕駛依舊道阻且艱

想象一下，你開車行駛在馬路上，還未到達十字路口，車輛就可以與前方的紅綠燈進行溝通，提前預知前方信號燈的變化，并通過前方路口信號燈、車輛速度、與前方路口距離，計算出最佳行駛速度，讓你在路口信號燈恰好變綠燈的時候到達路口，或者根據(jù)前方多個紅綠燈的情況，幫你重新規(guī)劃一條到達目的地的最優(yōu)路線。

到達路口時，你因大車遮擋沒有及時發(fā)現(xiàn)前方信號燈為紅燈，有闖紅燈趨勢，或者因遮擋沒有看見車輛前方突然闖出的行人，車輛會自動發(fā)出提示音，并在中控屏上給予相關的畫面顯示，提醒你注意前方的路況，甚至主動采取相應的應急措施……

隨著我國正式進入5G商用時代，你是否覺得上面愜意的自動駕駛場景指日可待？

別做夢了！

沒有5G的自動駕駛：難且貴

提到5G與自動駕駛的關系，就不得不提自動駕駛的兩條技術路線：單車智能和車路協(xié)同。其中前者是通過把環(huán)境感知、決策和控制執(zhí)行統(tǒng)統(tǒng)放在車端，使車輛達到甚至超越人類駕駛員的駕駛水平，來實現(xiàn)自動駕駛，例如Waymo的自動駕駛出租車。

但Waymo花了整整十年的時間，才勉強讓自動駕駛汽車在其精挑細選的場景中跑起來。即便如此，這些車輛在行駛過程中還時常會因為傳感器沒有檢測到障礙物，或者其他一些感知缺陷，磕磕碰碰不斷，需要安全駕駛員介入駕駛。

不僅如此，單車智能其他一些問題也在不斷暴露，例如把傳感器都裝在車上，會大幅提高自動駕駛的研發(fā)及量產(chǎn)成本，尤其是激光雷達，目前一個就得數(shù)萬甚至十幾萬元，根本不具備量產(chǎn)可行性。單車智能對高精度地圖的要求非常高，但目前為止中國還未形成自己的高精度地圖規(guī)范標準，技術方面高精度地圖的動態(tài)實時更新能力也遠不能滿足自動駕駛實際駕駛場景的變換速度；實現(xiàn)L4+自動駕駛一定需要人工智能的介入，用以對其他道路交通參與者的行為和意圖進行預判，但現(xiàn)階段人工智能技術還不是很成熟……

“所以盡管單車智能在過去十年里，已經(jīng)解決了自動駕駛90%的問題，這項技術距離真正的規(guī)?；逃眠€有很大的挑戰(zhàn)?！?u>華為車聯(lián)網(wǎng)解決方案副部長王新然表示。因為對于一輛自動駕駛汽車來說，業(yè)內普遍認為只有準確率和可靠性達到了99.9999%，即“ 6個9”，才算是真正合格的產(chǎn)品，達不到這個級別，基本等于零。

正是基于這些痛點，近兩年業(yè)內又提出了V2X車路協(xié)同的技術路線。與單車智能相比，車路協(xié)同不僅著眼于車的智能，還側重路的智慧，并通過將他們與云端進行聯(lián)網(wǎng)，實現(xiàn)路網(wǎng)與車輛之間有效信息的協(xié)同感知和協(xié)同決策，從而達到自動駕駛的目的?，F(xiàn)下越來越多的專家認為，自動駕駛汽車要在全場景、全工況下落地，車路協(xié)同是必經(jīng)之路。

5G加持 開啟自動駕駛上帝視角

在5G沒有出來之前，車路協(xié)同項目的開展主要是基于4G技術。但由于4G傳輸速度相對較慢——最高僅為100兆/S，導致網(wǎng)絡速率時延高達50毫秒，這對于高速移動的車輛來說，基本實現(xiàn)不了實時控制，因此被認為是制約自動駕駛發(fā)展得重要因素。

比較之下，5G網(wǎng)絡由于可以為車輛提供毫秒級超低時延，最高可達10GB/S的傳輸速率，以及每平方公里高達百萬的連接數(shù)和超高可靠性，幫助車輛在遠程環(huán)境感知、信息交互和協(xié)同控制等關鍵技術上取得突破，讓車輛在面對復雜路況時響應更快、行駛更安全，可謂實現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)和自動駕駛的重要基石。

特別是在一些corner case中，僅僅依靠單車上的傳感器，總會存在缺陷，Uber去年發(fā)生的自動駕駛致死事故就是一個很好的例子，另外還有特斯拉Model S的致命車禍，都充分表明了單車智能在感知方面的局限性。有了5G技術的加持，為汽車和道路基礎設施提供大帶寬和低時延的網(wǎng)絡，可以為自動駕駛汽車提供高階道路感知和精確導航服務，使車輛探測距離更遠 ，范圍更廣，能夠很好地消除駕駛過程中的盲區(qū)和死角，而且信息的傳輸速度更快，對緊急情況響應更迅速，大大提升自動駕駛汽車的安全性和可靠性。

剛剛在第六屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會上亮相的5G自動微公交，據(jù)悉就可以識別200米內的行人、機動車輛等障礙物，并通過車路云協(xié)同智能系統(tǒng)，掌控公里級范圍的道路信息，賦予車輛超視距、無死角的“上帝視角”，從而做出避障、變道、減速、剎車等合理而安全的快速反應。該5G微公交面對復雜開放道路，能在100毫秒內作出反應，相較正常人300至400毫秒反應時間，大大提升了駕駛的安全性。

不僅如此，借助5G-V2X還可以實現(xiàn)半自動/全自動駕駛下的信息共享，如道路車速引導、車量路徑優(yōu)化、道路流量優(yōu)化等，大大提升道路尤其是十字路口的通行效率，如文章開頭描述的駕駛場景，就是未來5G-V2X一個典型的駕駛場景，以及高精度地圖下載、遠程駕駛、編隊行駛、代駕遠程駕車、自動泊車入位等自動駕駛應用，發(fā)掘更多自動駕駛的落地路徑。

中國通用技術集團聯(lián)手中國移動在互聯(lián)網(wǎng)大會期間展示的5G遠程駕駛項目，就是5G和自動駕駛的融合應用，駕駛員在模擬駕駛艙通過5G網(wǎng)絡進行人車交互，實時獲取高清的車輛運行環(huán)境信息和車輛行駛狀態(tài)信息，對遠端道路上的車輛進行操作控制，實現(xiàn)遠程駕駛。

看到這一幕，有網(wǎng)友不禁發(fā)出了直擊靈魂的一問“未來的出租車司機可以在家工作嗎？”

出租車司機能不能在家工作，筆者不知道，但可以肯定的是，有了遠程駕駛技術，諸如無人區(qū)、礦區(qū)、垃圾運送區(qū)域等危險及惡劣環(huán)境下的作業(yè)，可以實現(xiàn)無人化，在提升操作效率的同時節(jié)省人力。

5G來了 自動駕駛依舊道阻且艱

鑒于5G對于自動駕駛的不可或缺，業(yè)內對這項技術翹首以盼多年，近日終于守得云開見月明。10月31日，在2019中國國際信息通信展覽會上，工信部與中國移動、中國聯(lián)通、中國電信、中國鐵塔一同宣布啟動5G商用，中國正式進入萬物智能互聯(lián)的新時代。

那么，5G來了，自動駕駛還遠嗎？

目前來看，尚遠。

因為5G自動駕駛的實現(xiàn)很大程度上依賴于5G網(wǎng)絡的覆蓋范圍，如果覆蓋不到位，會導致信息傳輸速率不穩(wěn)定，忽高忽低，這對自動駕駛汽車而言是非常危險的。而目前現(xiàn)狀是，5G會優(yōu)先在國內一線城市以及部分重點地區(qū)鋪設，覆蓋面還不足以支撐自動駕駛汽車的大規(guī)模運行。

具體來看，截至9月底中國聯(lián)通已在40多個大中城市部署建設5G基站2.5萬個，預計今年全年將建設4萬個；中國電信5G基站建設數(shù)量與聯(lián)通基本相當。中國移動相對多一點，目前已在全國300多個城市開展5G網(wǎng)絡建設，并已在超過50個重點城市建成5G基站4萬多個。其中僅北京地區(qū)，三大運營商就已經(jīng)建設5G基站超過1.3萬座，開通5G基站超過1萬座。

就區(qū)域而言，盡管此次三大運營商首批開通5G商用服務的城市有50個，然以一線城市覆蓋面積較大，偏遠地區(qū)受限于獨立組網(wǎng)技術、建設成本及運營商戰(zhàn)略布局等因素，信號覆蓋較少。這意味著，5G網(wǎng)絡距國內全覆蓋尚需時日，更遑論基于5G網(wǎng)絡的自動駕駛落地，同樣如此。

在安波福中央電氣（上海）有限公司中國區(qū)總經(jīng)理沈國梁看來，雖然中國的5G技術處于世界領先水平，普及速度也很快，但由于5G網(wǎng)絡輻射面、信號覆蓋范圍是一個由點及面的動態(tài)過程，導致自動駕駛的實現(xiàn)過程也將先從大城市開始，然后隨著相關條件的逐步成熟，慢慢向三四線城市或者是一些縣級市延伸。

“這就像汽車的普及一樣，首先在一二線城市應用，等這些地方的保有量逐步飽和了，再向三四線城市擴展。目前4G網(wǎng)絡方面，國內很多地區(qū)已經(jīng)普及了，5G的話，預計兩三年內一二線城市都會普及，五年之內肯定會在三四線城市普及，那么基于5G網(wǎng)絡的自動駕駛也將是這樣一個動態(tài)的落地過程。”沈國梁表示。

中國移動（上海）產(chǎn)業(yè)研究院副院長陳豫蓉也認為，5G-V2X和5G自動駕駛技術的推廣將是一個漸進的過程，即先從部分區(qū)域、部分場景開始落地，然后逐步擴展到全區(qū)域、全場景。因為基于5G-V2X的自動駕駛，尤其是高級別自動駕駛，對道路配套設施、產(chǎn)業(yè)鏈資源整合、前沿技術突破以及配套法規(guī)等都有較高的要求，這決定了自動駕駛難以一蹴而就。

具體來看，陳豫蓉指出限定場景下的車路協(xié)同系統(tǒng)將率先落地，比如高速公路、礦區(qū)、港口、園區(qū)等，與這些場景相對應的，則是自主泊車、定點接送、快速公交、有限地域無人駕駛出租車等自動駕駛服務，均有望率先進行商業(yè)化量產(chǎn)。

因為這些封閉的場景閑雜人員相對較少，路況相對較簡單，再加上范圍限定，可以很輕松地實現(xiàn)5G信號全覆蓋，并對路況進行相應的改造，真正做到無死角感知，全路段自動駕駛。而全場景的自動駕駛，即使有了5G加持，也還有很長一段路要走。