5G 對(duì)自動(dòng)駕駛的作用在于，通過(guò)高速 5G 通信鏈路，建立車端與場(chǎng)端及其他主體的聯(lián)系，彌補(bǔ)車端感知、定位等方面的不足。

真正的自動(dòng)駕駛，還需要其他的一些設(shè)施協(xié)同實(shí)現(xiàn)。未來(lái)，5G 對(duì)于自動(dòng)駕駛核心作用是通信鏈路的載體，需要車、路、端的協(xié)同才能發(fā)揮更多的作用。

如今，5G 的到來(lái)正在給汽車行業(yè)將帶來(lái)一場(chǎng)升級(jí)變革，尤其是自動(dòng)駕駛，通過(guò) 5G 低延遲、高帶寬的特性，能夠?yàn)樽詣?dòng)駕駛汽車提供更豐富的信息，讓自動(dòng)駕駛汽車在緊急時(shí)刻做出精準(zhǔn)決策，保證使用和用戶的安全性。5G 的作用可見(jiàn)一斑，但通過(guò) 5G，自動(dòng)駕駛就能夠快速落地實(shí)現(xiàn)嗎？自動(dòng)駕駛真正落地還需要多遠(yuǎn)

談到 5G 在自動(dòng)駕駛汽車方面的應(yīng)用，主要是體現(xiàn)在「用戶智能」和「駕駛智能」兩方面。所謂用戶智能，是 5G 能夠?yàn)橛脩魪膴蕵?lè)、消費(fèi)等方面與車的結(jié)合，為用戶帶來(lái)價(jià)值；駕駛智能方面，主要在感知層（感知和感知信息共享）和計(jì)算層面來(lái)體現(xiàn)。

對(duì)于今年國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛的發(fā)展，「自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)逐步回歸了理性甚至是走向了低谷期」。在這個(gè)階段，部分的初創(chuàng)公司能夠持續(xù)活下去會(huì)比較困難，真正具有核心競(jìng)爭(zhēng)力的公司需要有幾大關(guān)鍵能力：能夠把數(shù)據(jù)利用效率提高、能夠把數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘得更高和相應(yīng)的工作積累地更深。

5G 對(duì)自動(dòng)駕駛的作用在于，汽車通過(guò) 5G 這個(gè)高速的通信鏈路，彌補(bǔ)車端的感知能力和算力，以及通訊信息交互等方面的不足。

可以說(shuō)，這個(gè)技術(shù)的核心作用不在于 5G，而是 5G 提供了一個(gè)低延時(shí)、高帶寬的通信鏈路，提供一個(gè)靈活的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和邊緣計(jì)算能力。但要加速自動(dòng)駕駛，還是需要其他的一些設(shè)施來(lái)協(xié)同，需要車、路、端的協(xié)同。

所謂用戶智能，就是 5G 能夠?yàn)橛脩粼趭蕵?lè)、消費(fèi)等方面與車結(jié)合，為用戶帶來(lái)價(jià)值。比如通過(guò) 5G 通信，相關(guān)的娛樂(lè)系統(tǒng)能進(jìn)一步升級(jí)，用戶可以體驗(yàn)到VR，或者依賴高帶寬的高清視頻等內(nèi)容可以達(dá)到車端。

從計(jì)算層面來(lái)看，有了 5G，如果設(shè)備完善的話，會(huì)有邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)。這樣很多計(jì)算的負(fù)載的需求可以轉(zhuǎn)移到路兩側(cè)的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，從而有效的降低了車端對(duì)算力的要求。這樣好處有兩點(diǎn)：一是整體算力更強(qiáng)，提升自動(dòng)駕駛的感知能力。另外一方面，可以降低功耗。因?yàn)樽詣?dòng)駕駛對(duì)算力要求比較高，利用邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可降低油耗，尤其是電車能夠提升汽車的續(xù)航里程。

首先，5G 是定向性較強(qiáng)的通信技術(shù)，它的頻帶比較寬，通信頻率較高，定向性比較強(qiáng)，基站也很密?；谶@些特點(diǎn)，它能夠輔助 SLAM 的定位，通過(guò)一些相關(guān)資料的了解，它能夠做到亞米級(jí)。也就是說(shuō)，在沒(méi)有衛(wèi)星的情況下，通過(guò) 5G 的基站也可以提供一種可靠地全局定位方法，這無(wú)疑對(duì)定位技術(shù)是一個(gè)非常好的補(bǔ)充，優(yōu)勢(shì)是在室內(nèi)場(chǎng)景其作用會(huì)更明顯。

另外，通過(guò) 5G 高帶寬的通信鏈路，未來(lái)的某些基站物理坐標(biāo)都可以很準(zhǔn)確。在這種情況下，在建圖和定位的時(shí)候，兩側(cè)會(huì)有非常多有帶自己絕對(duì)位置的基站，利用這些路標(biāo)信息，建圖工作會(huì)更加精準(zhǔn)，對(duì)高端復(fù)雜算法依賴也會(huì)降低。

總的來(lái)說(shuō)，5G 對(duì) SLAM 大規(guī)模建圖優(yōu)化，或者說(shuō)將來(lái)在定位方面，有利于降低計(jì)算復(fù)雜度，提升整個(gè)系統(tǒng)的定位精度。

對(duì)于 GPS 導(dǎo)航系統(tǒng)，在 5G 的地面基站增多后，會(huì)變成類似于全局定位的小型基站系統(tǒng)。這對(duì)于一些受遮擋、有城市高樓的定位彌補(bǔ)作用很強(qiáng)。具體來(lái)講，就是當(dāng)有 5G 基站后，哪怕在高樓林立，甚至是室內(nèi)定位里，5G 手機(jī)都能夠達(dá)到這種亞米級(jí)別，這個(gè)精度會(huì)非常驚人?，F(xiàn)在在很多室內(nèi)的導(dǎo)航定位還是缺少有效的定位手段，依靠一些 Wi-Fi來(lái)實(shí)現(xiàn)定位精度不容易保障，也滿足不了用戶的大部分需求。

但未來(lái)的實(shí)時(shí)翻譯可能就不需要這樣的運(yùn)算方式，比如手機(jī)里裝一個(gè)軟件，真正的計(jì)算是可以在一些車端實(shí)現(xiàn)，或者場(chǎng)端實(shí)現(xiàn)。由于基站比較密，低延時(shí)的切換也比較快，這樣我們可以很快速在這種移動(dòng)過(guò)程當(dāng)中，通過(guò)雙向的計(jì)算形式，用手機(jī)來(lái)做這種翻譯。

而對(duì)于云端來(lái)說(shuō)，延時(shí)較低的情況下，可以大規(guī)模的將運(yùn)算直接傳到云端去計(jì)算。比如剛提到的 SLAM，可以在建圖過(guò)程當(dāng)中收集大量的原始數(shù)據(jù)，核心的建圖優(yōu)化算法放在云端做，把結(jié)果實(shí)時(shí)反饋車端。

從技術(shù)角度來(lái)說(shuō)，5G 對(duì)光纖的要求也很高，因?yàn)槊總€(gè)通信鏈路的數(shù)據(jù)都很大，光纖相當(dāng)于現(xiàn)在的骨干網(wǎng)絡(luò)，骨干網(wǎng)絡(luò)的帶寬也一定要足夠?qū)挘拍芸梢詠?lái)滿足時(shí)間方面的要求。否則節(jié)點(diǎn)很多，但細(xì)的骨干網(wǎng)一定會(huì)造成堵塞。所以，無(wú)縫連接以外還有一些其他的基礎(chǔ)設(shè)施都要跟上，才能滿足整個(gè)的需求。

對(duì)整個(gè)自動(dòng)駕駛的生態(tài)來(lái)說(shuō)，在 5G 的加持以后發(fā)展會(huì)更快，有一個(gè)更大的維度彌補(bǔ)技術(shù)短板，在核心技術(shù)的突破后，會(huì)加速產(chǎn)業(yè)的成熟，也會(huì)逐步產(chǎn)生更多的相關(guān)消費(fèi)行為和內(nèi)容需求，使整個(gè)生態(tài)形成正反饋。

5G 方面的應(yīng)用布局來(lái)說(shuō)，我們內(nèi)部有專門開(kāi)展 5G 研究的「未來(lái)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室」，在邊緣計(jì)算、開(kāi)源和標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用等方面都有較高影響力的成果，也一起在開(kāi)展自動(dòng)駕駛與 5G 技術(shù)的應(yīng)用研究，在車輛在環(huán)、模擬仿真等方面已經(jīng)取得了非常有價(jià)值的成果，通過(guò) 5G 鏈路把仿真虛擬的環(huán)境信息打到車端，讓自動(dòng)駕駛汽車能夠在馬路上模擬整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)。

至于車路協(xié)同的應(yīng)用，因?yàn)橹饕蕾囓嚩烁兄慕K端以及很多其他的一些基礎(chǔ)設(shè)施。其中涉及的不光是 5G，還有一些很多功能節(jié)點(diǎn)，需要系統(tǒng)工程的配合。目前這些技術(shù)發(fā)展還沒(méi)有到成熟階段，所以它也會(huì)一定程度上會(huì)影響整個(gè)落地的進(jìn)程。當(dāng)然，隨著國(guó)際或國(guó)內(nèi)更多 5G 示范城市的推出，相關(guān)示范區(qū)的落地會(huì)更快一些，我們都會(huì)積極參與，加速 5G 和自動(dòng)駕駛的融合。

自動(dòng)駕駛的落地需要有一個(gè)過(guò)程。這個(gè)過(guò)程可能需要相關(guān)測(cè)試和運(yùn)營(yíng)混合在一起同步推進(jìn)，比如出行公司運(yùn)營(yíng)一些測(cè)試的自動(dòng)駕駛汽車，運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)有人駕駛與無(wú)人駕駛的聯(lián)合調(diào)度。在早期階段，自動(dòng)駕駛汽車上會(huì)有測(cè)試員、有司機(jī)，這些都也可以混編到運(yùn)營(yíng)車隊(duì)里。一定程度上還節(jié)約了成本，后續(xù)會(huì)逐漸從特定區(qū)域的運(yùn)營(yíng)、和有駕駛員或者測(cè)試人員的汽車混編在一起運(yùn)營(yíng)，然后最后到徹底無(wú)人的運(yùn)營(yíng)，這需要一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程。

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