还有 5 个月，被无数科幻小说畅想的 2020 年就要到来。我们没有移民火星，也没有长生不老。要说比较接近「科幻」的事儿，7 月初的「无人车」算是一件。

其实「无人驾驶」并不是什么新鲜概念，早在上世纪 70 年代，人类就在这一领域孜孜以求。在本月 3 号，谷歌母公司 Alphabet 旗下的自动驾驶公司 Waymo，终于获准在加州用自动驾驶出租车运送乘客。虽然这不是 Waymo 公司获得的第一张运营牌照——此前他们在亚利桑那州已经获准开展自驾出租车服务；这不是加州发出的第一张牌照—— Zoox 公司在去年底已经获得这一待遇；甚至这项服务还不能向用户收费。但，这仍然是「无人车」在离我们越来越近道路上的一个里程碑。

是谁在驾驶「无人驾驶汽车」？

作为普通用户，对无人驾驶最关心的，当属安全问题。国际自动工程机学会将无人驾驶分为「L0-L5」6 个等级，分别对应从完全无自动到完全自动的不同阶段。

而 Waymo 此次推的属于 L4 级别，即「超高度自动驾驶」，和目前市面上常见的 L3 相比，全程都是由自动驾驶系统操纵。这就要求无人驾驶汽车必须要能够识别各种交通信号和标识，以及汽车、行人等各种路况信息，同时像「老司机」一样，根据各自情况进行反应、预判。那么，究竟是什么在指导着「开车」呢？——摄像头和传感器。

图片来源：CB Insights

为了更精准地提供车身周围的环境信息，需要「传感器融合」技术将各种传感器的信息统一收集处理，各个类型的传感器负责不同的部分，其中主要包括

1）摄像头和计算机视觉

摄像头是无人驾驶环境下一种重要的感知设备，它可以识别颜色、字体、人物等外界图像，通过对视频的实时分析，来帮助汽车检测各种道路标志。摄像头的移动侦测技术可以监测视频编码的图像是否发生亮度变化/运动向量（如有路人走过、对面车灯的照射等），通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像被 CPU 按照一定算法进行极高速计算&比较&分析，数字超过预警阈值来安排无人车进行迅速响应处理。

2）雷达

除了摄像头之外，各种雷达也为自动驾驶提供保障，其中分为雷达和激光雷达两大类。

1> 雷达

雷达可以发出无线电波，检测前方物体的距离、范围和速度。我们较为熟悉的倒车雷达就属于这个范畴。它的成本更低，也被认为更加可靠。

2> 激光雷达

激光雷达是无人驾驶中最强大的传感器之一，它通过红外传感器来探测物体距离，相比其他方式，有着更高的精度和分辨率，同时通过激光扫描能精准创造出汽车周边环境的 3D 模型，以便探测周围的行人、车辆等。

不过，其劣势在于成本高昂，同时由于只能通过红外激光束探测物体，如颜色、符号等信息，还需要通过摄像头等传感器进行辅助。

3）V2X

摄像头和雷达目前已经逐步成为汽车标配，而 V2X，也就是 Vehicle to Everything 的技术，更加符合我们对无人驾驶汽车的想象。

这种技术可让无人驾驶汽车和周围环境的各种事物进行无线通信，包括与周围车辆、信号灯等道路基础甚至于周围行人的智能手机之间进行通信，让汽车和环境产生前所未有的信息交流。

这样的方式相比于摄像头和雷达，具有突破视觉死角和跨越遮挡物的信息获取能力，可以预先检测危险、拥堵等各种路况信息，还可以同时与其他车辆及设施共享实时驾驶状态信息，同时由于其自身的技术特点，即使在暴雨、大雾等极端环境，也不会影响 V2X 的传感器正常工作。

V2X 和 5G，绝佳的驾驶拍档

V2X 需要的是车和环境的信息交流，而这样交流则需要依托于网络。为了更放心地把汽车的驾驶权交给 V2X，我们需要更快、更稳、更宽的网络。这样的特点，正与风头正盛的 5G 技术不谋而合。

带宽够宽：下行 20G/秒，上行 10G/秒
速度更快：低至几毫秒的低时延
连接更稳：高可靠度的连接

基于这样的优势，5G 技术很好地解决了在自动驾驶中的以下问题：

1、高清传输，让自动驾驶拥有鹰眼

基于 5G 技术可实现的实时高清视频传输，将汽车与汽车的连接（V2V）和汽车与设施的连接（V2N）相结合，让「自动驾驶」拥有更好的视力，提升安全水平。

2、切片上传等技术提供始终如一的保障

如今我们在演唱会现场等一些人员较多的场所，经常会发现「连不上网」了，这样的场景如果也出现在「自动驾驶汽车」上，后果不堪设想。而 5G 技术的切片上传、信令控制，能提供始终如一的低延时和高速率，保证汽车通信的稳定性。

同时，ota 技术也帮助车像一个不断学习和自我优化的机器人一样进行自我迭代和升级。ota 可以开启车厂预留在车中的“阴影”功能，这些功能因为技术/法律/ iot 环境等原因暂未开放，等到 5G 成熟且相关法律更加完善的那天，这些功能就会羽化成蝶实现它的用途。除了迭代功能以外，ota＋5G 还能修复缺陷、增加功能推送，可以让电动车以及部分燃油车从小学生一路升级到大学生、研究生、博士生。

3、边缘计算让无人驾驶独立思考

5G 核心网的控制面与数据面彻底分离，NFV 令网络部署更加灵活，从而使能分布式的边缘计算部署。边缘计算将更多的数据计算和存储从“核心”下沉到“边缘”，部署于接近数据源的地方，一些数据不必再经过网络到达云端处理，从而降低时延和网络负荷，也提升了数据安全性和隐私性。

关于 5G 的更多想象

在今年的亚洲电子消费展和世界通信大会上，关于 5G 和无人车的内容方兴未艾。随着国家各种标准的出台、5G 试点的大范围铺开，我们可以真切感受到，我们的一只脚已经迈入了 5G 时代。

除了无人车，5G 还能带给我们什么？以无人车为入口，将通勤工具转向娱乐、休闲的功能化场所？还是通过无人车的契机，建设智能道路和交通设施，进而实现整个城市的智能化？亦或是说，5G 真正的爆发点不在无人驾驶，而在某个我们尚未察觉的全新领域？亦未可知。

正如我们回顾曾经的那些通信技术进化一样。当 4G 技术将要来临的时候，我们认为终于可以在手机上在线看高清电影了，但却没想到更适合的场景是观看 15 秒的短视频而不是 150 分钟的电影；我们都认为有了快速的网络可以让新闻直播更加便捷，却没有想到直播这种曾经只有媒体才能掌握的技术下放到了每一个普通人的手中。还有各类打车软件、外卖平台，短短几年间，我们曾经没有预想到的 4G 技术场景，已然改变了这个时代的生活方式。

站在 5G 时代的门口，我们的预想会不会像以往一样，跳脱不出眼下的背景和习惯？但是没关系，从无人车到物联网，光是目前这些可能有些局限的想象，已经足够让我们去相信：5G 时代，会是一个充满惊喜和美好的未来。

本文转载自公众号七牛云（ID：qiniutek）。

原文链接：

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创作场景

不要钱的无人车来了，美好的 5G 时代还会远么？