Deeproute.ai大咖解答“ 先說結論， 5G技術的發展不是決定L4級自動駕駛能否變成現實的因素, 但是5G技術的廣泛應用對加速L4級自動駕駛的落地普及有很強的推動作用。”

—— 不開車的老劉

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自動駕駛的技術實現離不開5G嗎？

隨著5G時代的到來，自動駕駛經常被與5G、車聯網、車路協同V2X等概念捆綁在一起，甚至有人論證了為什么自動駕駛技術的實現離不開5G。

本著對科學事實負責的態度，我們應該先問是不是， 再問為什么。

時間倒退回到50年以前, 世界上第一種蜂窩移動網絡-美國貝爾實驗室的AMPS系統尚未發明(發明于1978年)，人類就已經能在道路上安全的駕駛車輛通行了。在當今時代，自動駕駛領域做的最早的美國Waymo公司，在路上跑的自動駕駛商業運營車輛也沒有用到任何5G相關技術才能跑起來。也就是說，從人類有駕駛車輛的歷史開始到現今，5G甚至整個移動通信領域的存在從來都不是人類以及人工智能駕駛車輛好壞的決定性因素。

02

5G對自動駕駛是沒用的嗎？

并不是的。目前5G車路協同應用在自動駕駛上的思路大概有以下3種：

• 以5G基站輔助車輛定位

• V2X設備（如智能交通燈、感知基站等）通過5G網絡傳輸數據給車輛

• 通過5G網絡回傳傳感器數據實現遠程"遙控"車

第一，以5G基站輔助車輛定位。

• 傳統民用GNSS精度比較低，通常誤差在米的級別。目前在主流L4級自動駕駛技術中，為了達到更高的定位精度，多采用GNSS/IMU， 激光雷達，毫米波雷達，攝像頭等多種數據的融合定位，技術水平高的企業已經能實現厘米級定位。這個問題在4G時代已經屬于基本解決的問題，5G技術的普及可以作為一個冗余校驗環節，提高安全可靠性。

第二、V2X設備（如智能交通燈、路端感知基站等）通過5G網絡傳輸數據給車輛。這項技術的主要思路是車輛端與V2X設備通過5G基站實現端到端直連。5G技術標準中要求空口延遲(Air Latency)小于1毫秒，端到端延遲(E2E Latency)小于5毫秒，這樣可以以非常低的延遲獲得V2X上的數據，比如智能交通燈的紅綠燈信號以及感知基站的路側感知結果。這些V2X數據也可以當作某種意義上的傳感器數據供自動駕駛算法使用。另一方面，因為受到硬件(主要是激光雷達)限制，傳統L4自動駕駛企業的精確感知有效距離為80-100米，技術水平比較高的可以做到150米左右, 用了特殊定制化硬件的企業可以做到精確感知有效距離超過200米。這使得5G技術可以在擴大感知距離上幫助自動駕駛。超過有效精確感知距離以上，感知的精度和可靠性都會下降很多。有了5G聯網的感知基站，可以將超過精確感知有效距離的路端感知結果通過5G低延遲傳輸給車輛，以實現對遠距離物體的相對精確感知。這項技術有望最先應用在高速干線自動駕駛卡車相關方面。因為卡車載重的原因，剎車距離可能很遠，這樣就要求有效精確感知距離也非常遠，通常超過1000米。借助5G車聯網技術，這個商業場景有望更快速落地應用。

第三、通過5G網絡的遠程“遙控”有可能在一些特定的無人場景起到安全冗余的作用。

• 比如在瘟疫或者輻射區域運送病人或者物資的自動駕駛車輛發生了必須人工干預的事件，這個時候期望人類介入處理會帶來倫理和道德上的一些爭議。這個時候通過安全回退到一個可以用5G進行遠程介入的模式，便可以不需要人在現場介入起到安全冗余的作用。值得一提的是在這些極端場景中自動駕駛車輛的場景相對不會很復雜（因為沒什么人），車速也會比較低，5G遠程控制也可以滿足安全性的需求。此外，5G技術普及對于自動駕駛的落地應用會有明顯的促進作用。對于這些自動駕駛應用場景，采用路端V2X設備通過5G信號發過來的數據進行剩余的計算和控制車輛。因為可以做到多輛車"共享"路端基站，所以可以顯著提升傳感設備的性能成本效率。在實時車載數據回傳，地圖更新，OTA等傳統智能汽車領域就有的技術，5G也能幫助加速迭代。

• 035G為什么不能決定自動駕駛技術的實現？

為了搞清楚這個問題，我們需要知道自動駕駛技術的挑戰以及5G技術的優點是什么。眾所周知， 主流的自動駕駛技術在車上的部分主要包含了傳感器、感知、定位、預測、決策規劃、控制等模塊。不同自動駕駛企業因為擅長的技術領域不一樣導致在不同模塊會有技術瓶頸，不過行業內有相對普遍的安全標準是整個處理流程從傳感器采集到最終發送控制信號給車輛期望控制在100毫秒以內。

另外自動駕駛的部署環境很多時候都無法確保一定有很好的5G覆蓋并配合完善的V2X等系統的支持，車輛還是需要能夠自主感知決策以實現這些場景的自動駕駛部署，這時候車輛本身的自動駕駛能力就會發揮關鍵作用，后續隨著5G及V2X覆蓋范圍的擴大，可以進一步提升這些區域自動駕駛的性能，促進該技術更好的發展。

總結

5G技術的廣泛應用可以在很多方面推進自動駕駛技術的落地普及，但前提是自動駕駛相關技術本身要發展得更好更精準。