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驾驶无人驾驶加速落地挑战犹存商业化还需等4年？｜5G大迈进( 二 )


5G无人驾驶在货运领域也已广泛使用 ， 在鄂尔多斯(600295,股吧)达拉特旗一家露天煤矿 ， 数十辆基于5G技术的无人驾驶矿车已经在矿区运作 ， 完成矿产运输 。 技术人员可以一人监控多车在进行无人驾驶运输 。
从概念到落地 ， 5G、AI推动下的无人驾驶正在进入我们的生活 。
在接受新浪科技采访时 ， 文远知行COO张力总结认为 ， 过去一年 ， 技术上 ， 无人驾驶算法能力进一步提高 。 同时 ， 随着 5G、车路协同的技术发展和应用、推广 ， 为无人驾驶增加更多感知信号的冗余 ， 提升了安全性 。
而在硬件成本上 ， 无人驾驶车辆传感器成本出现一定程度的下降；商业上 ， 无人驾驶行业走向落地运营 。
张力表示 ， 无人驾驶生态圈在逐步形成 ， 车企、无人驾驶初创公司、出行平台、5G和车路协同应用 ， 共同形成了无人驾驶生态圈 ， 为初步的商业化运营奠定了基础 。 “无人驾驶逐渐从过去那个在人们眼中充满着高风险的赛道进入到了一个新的阶段 ， 资本越来越看好 。 ”
驾驶无人驾驶加速落地挑战犹存商业化还需等4年？｜5G大迈进
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应用融合仍处于起步阶段
5G在无人驾驶领域更多体现在“用户智能”和“驾驶智能”两方面 。
驭势科技联合创始人、董事长兼CEO吴甘沙此前提到 ， 一方面 ， 5G是历史上第一个不是面向人而是面向物的网络 。 它一定会给今天的很多商业场景 ， 包括无人驾驶、工业互联网带来无限的想象空间 。 “我相信未来 ， 5G大规模应用以后 ， 车会变成非常笨的车 ， 靠一个全局的城市大脑就能够指挥好 ， 整个社会的成本也会降到最低 。 ”
但另外一方面看 ， 真正成熟的5G并没有那么快 。
吴甘沙表示 ， 今天已经在应用很多V2X（车对外界的信息交换）技术 ， 但这些技术一般来说还是LTE-V2X ， 需要在公网或者是专网上面去使用 。 真正的5GV2X（NRV2X） ， 真正大规模商业化要到2024年左右 。
据了解 ， 基于5G自身拥有的特点 ， 可通过V2V（车与车的连接）技术 ， 将车辆感知范围扩大到视距之外 ， 及时了解车辆间的相互位置等其他状态信息 ， 可以提前对道路进行判断 。 同时 ， 利用V2I（车与基础设施）通信 ， 车辆可以获得如信号灯和路口的行人等信息 ， 形成完整的对道路环境的感知 ， 进而使车辆能够实现眼观六路、耳听八方的技能 。 即便传感器、摄像头失灵 ， 通过5G高频信息传输也能规避一定风险 。
吴甘沙认为 ， “短期内 ， 我们还没办法去指望5GV2X能够给我们带来想象中的好处 ， 比如说边缘计算等 。 V2X其实已经在很大程度上帮助了无人驾驶 ， 比如说交通灯 。 今天大部分还是通过摄像头去识别红绿灯 ， 但在一些情况下 ， 比如说强逆光下根本看不清楚 。 这时候如果说交通灯本身有能在红绿灯切换的时候 ， 通过PC5的协议进行广播 ， 我的车马上就知道了 ， 对动作进行预判 ， 这是一个非常有用的商业场景 。 ”
目前 ， 5G网络并不像社会大众所期待的那样 ， 能够真正解决自动驾驶的产业痛点 ， 无人驾驶还有很多需要面对的难题 。
对于整个无人驾驶的生态来说 ， 在落地和实现方面 ， 还需涉及政策、技术、运营等多方面的问题 ， 需要政府、互联网公司、车企等 ， 多方共同合作才能完成 。
在技术方面 ， 葛雨明也提到 ， 虽然现在很多人在做 ， 但是无人驾驶对于在某些场景下或者某些因素的感知方面 ， 还存在着非常大的不足 。 尤其无人驾驶基于雷达、摄像头和相关单车行为的时候 ， 容易受到恶劣天气和遮挡物的影响 ， 目前还没有办法解决非视距的问题 。
在提到5G时代下无人驾驶发展存在的挑战时 ， 张力也表示 ， 首先 ， 5G网络的基础设施建设有待加强 ， 需要实现更全面的覆盖和更稳定的网络环境 。 其次 ， 5G和车路协同应用的融合仍处于起步阶段 ， 还有待于进一步开发和验证 ， 例如车规级的5G远程车载终端TBOX还没有进入量产阶段 。 此外 ， 单车智能和车路协同互为冗余 ， 但同时要求两个系统都需要足够稳定 ， 才能保证两个系统联动起来时能达到最佳的效果 ， 这是过程中的一个难点 。


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