夜空中最亮的星77

無人駕駛技術是一種即將改變人類未來社會的科學技術，它正在越來越盡力走進我們的生活之中，而且已經有不少無人駕駛車輛在某些區域中走向運營，當5G技術普及的時候，無人駕駛技術全面放開也將隨之到來。

無人駕駛技術為什麼需要5g技術配合呢？這是因為無人駕駛車輛需要處理大量的計時信息，而且需要做到快速和細緻，5g網絡技術可以滿足這一需要，因此當5g技術成熟且普及的時候，無人駕駛技術也將可以普及。

無人駕駛技術需要隨時處理大量即時信息，非5G網絡不可，比如當無人汽車在路上行駛的時候，它對道路的規劃、以及道路上車輛的情況等需要隨時做出及時處理，因此它的行使地圖和路況信息需要實時更新，實時和車輛管理系統溝通，無人駕駛車輛通過傳感器、攝像頭採集到的信息數據量很大，對網絡通道的速度、帶寬以及數據傳輸時效性都很苛刻，而且需要大數據雲技術的輔助，4g網絡還滿足不了，唯有5g網絡技術才能有效滿足。

如果帶寬不足的話，那麼數據就不能及時傳輸，無人駕駛車輛就不能對地圖和路況信息做出及時調整，那麼它在行駛的過程中就很容易出現問題，甚至激發某種事故，所以5g網絡技術低延時高帶寬的特徵，正是無人駕駛技術最需要的，是無人駕駛技術的前提條件。

相對4G網絡，5G網絡的傳輸速率提升100倍，其峰值傳輸速率達到10Gbit/s，所以單位數據的傳輸用時將會非常短，我們用4G網絡下載一部1g容量的電影，大致需要半分鐘，而使用5g網絡技術不到一秒鐘就能完成，這樣的速率就可以滿足車輛在道路上行駛時出現緊急情況的數據處理。

比如，當很多車輛在高速路上以極小的車距行駛的時候，那麼當最前面的車輛出現事故或緊急剎車的情況時，後面的車輛往往來不及反應就會撞上去，這樣車輛就很危險了，但是5g網絡技術下的無人駕駛技術可以讓後面的車輛瞬時感知前面的路況，進而做出及時的避免措施，這樣就能避免事故的發生，車輛也就安全了。

隨著社會的發展和科學技術的進步，毫無疑問無人駕駛技術終將會大行其道，這是一種可以極大促進社會發展的技術，我國多家人工智能公司在這方面研究多年，已經具有了充足的技術儲備，可以說在技術方面已經很成熟，只待5G技術全面普及，那麼我們就可以享受無人駕駛技術帶來的種種方便和好處了，到時候我們想去哪裡，只需要坐上車後說一聲到哪裡，車輛就像是有司機一樣把我們帶到目的地，而我們在車上也可以做自己想做的事情，就是睡上一覺也行。

科普大世界

在封閉道路上按照固定線路行駛，有可能會首先應用無人駕駛。無人駕駛和有人監督下的自動駕駛還是有區別的，這個全無人駕駛要依靠人工智能的發展。道路上的狀態千變萬化，安全行駛在很大程度上都是依賴於司機的判斷的提前防範措施，這個是目前的人工智能還無法實現的。舉幾個例子：當你開車在城市街道上行進的時候，突然從衚衕裡滾出來一個皮球。有經驗的司機會減速，以防後面跟著跑出來一個小孩；沒有經驗的司機可能會急剎車以防壓到那個皮球，結果引起後面的車追尾。有經驗的司機對慢車道上的騎車人有一種本能的判斷，知道誰有可能突然猛拐。路上併線的時候，很大程度上是直行和併線兩車的司機互相配合，而不是完全靠交法規定。這些都是目前無人駕駛解決不了的，不是5G技術的問題，而是基礎理論還沒有解決這個算法的問題。而且目前世界上最快的超級計算機也不能和人類大腦的反應速度相比，要是再和有經驗的司機相比就更沒有可能了。所以，無人駕駛是人類的憧憬，但是在人工智能的基礎理論（比如模糊數學）現在還沒有突破的情況下，還只能是憧憬。中國的人工智能貌似發展很快，但是深層次的問題大家還都沒意識到。我們的AI還僅僅停留在簡單低級應用上，很多應用根本不能稱作是人工智能，只能說是大數據統計結果的應用，沒有任何智能的成分。我們現在從事AI編程的人很多，可是真正研究算法的人太少，這樣下去是不能可持續發展的。沒有基礎理論的發展，應用科學就只能是空中樓閣，皮之不存毛將焉附。

看北京看中國看世界

撩撥一下車

無人駕駛，可以指：

• 自動駕駛汽車
• 列車自動運行
• 慣性導航系統
• 無人航空載具

所以無人駕駛離我們遠不遠？

答案很明顯，生活中無人駕駛的應用很多。但大多應用在高新領域，比如高鐵動車、航空航天。

這項技術離走近我們的平民百姓家也不是太過遙遠。國內的百度，國外的谷歌，都在無人駕駛領域持續發力。

以及我們大家所熟悉的特斯拉電動汽車，所謂的自動駕駛系統。因為技術的不完全成熟，在幾次事故之後，特斯拉官方不得已將自動駕駛改為自動輔助駕駛。

每一個新的技術的出現，都不會說一帆風順。作為普通人的我們，可以圍觀，可以討論。但不能泯滅他人為科技做出的貢獻。

有理由相信，無人駕駛進入我們的生活並普及的日子並不會太遠。

你丫閉嘴吧你

自動駕駛技術發展至今不過幾十年，歷史上第一輛能真正自動駕駛的汽車出現於二十世紀八十年代。

進入21世紀以後，自動駕駛技術突飛猛進，並呈現出商用化的趨勢，比如，谷歌自動駕駛汽車於2012年5月獲得了美國首個自動駕駛車輛許可證； 2014年12月中下旬，谷歌首次展示自動駕駛原型車成品，該車可全功能運行；特斯拉汽車更是在2014年率先推出了特定環境下的自動駕駛車。

目前自動駕駛技術分級標準尚未統一，但是在國際上大都選擇美國汽車工程師學會(Society of Automotive Engineers)給出的評定標準。

現有的汽車及互聯網廠商在自動駕駛技術方面大都集中在二級或者三級，奧迪新款A8實現level 3自動駕駛功能：時速不高於60km/h，奧迪AI自動駕駛工作時駕駛員可以不去監控車輛幹別的事，停車場與車庫模式駕駛員甚至可以不在車上。

奧迪目前計劃在2021年推出完全意義上的自動駕駛技術，同時，大多數自動駕駛企業也將實現無人駕駛的時間表定在了2025年到2030年之間。這說明未來十年自動駕駛技術將大範圍商用，而未來出行方式將得到革命性地變革。

另一方面，自動駕駛技術大規模使用之前還面臨很多政策問題，決策者需要解決很多問題，目前美國部分州已出臺相關授權自動駕駛技術的法律，英國和法國也允許自動駕駛汽車在一般道路上進行測試，相信自動駕駛技術在相關法律的促進下將會快速發展，未來大家都將能像使用共享單車一樣使用共享自動駕駛汽車。

攻城獅專業侃車

總體來說無人駕駛需要的感知技術、人工智能、信號傳輸技術現在已經能夠實現，收到的制約因素主要是成本、道路設施聯網。因我國地理區域大，地勢複雜，分階段進行道路設施聯網逐步推進比較合適，實現全國道路設施聯網需要一段時間。下面我結合相關權威信息說一下：

一、寶馬在北京研發中心發佈5G時代自動駕駛戰略

7月19日寶馬在北京研發中心發佈5G時代自動駕駛戰略，將於中國聯通（5G網絡)、騰訊（高性能數據驅動開發平臺）和四維圖新（高精度地圖）合作，共同佈局未來出行。同時宣佈iNEXT概念車將在2021年量產，並搭載成熟的L3級別自動駕駛系統，同時開始L4級別高度自動化駕駛系統車隊測試。

二、從“汽車-技術-人工智能”的三要素討論：

1.高級駕駛輔助系統（ADAS）

2.自動駕駛出租車將成為出行即服務（MaaS）的未來

3.自動駕駛乘用車的批量生產

使用ADAS技術時，駕駛員對汽車仍有控制權，而ADAS的作用是在必要時對駕駛員進行提示以防止事故發生。由於近年來，駕駛員分心駕駛的情況呈上升趨勢，因此這些提示顯得極為重要。

汽車工程師協會（SAE）將自動駕駛分為了L0-L5幾個階段，ADAS目前處於L0-L2的階段，其存在的意義就是將事故發生的可能性降至無限低的水平。“汽車-科技-人工智能”的這一關鍵階段目前進展順利，當前ADAS技術滲透率約為22%，預計到2025年將大幅攀升至75%。

與此同時，“汽車-科技-人工智能”的自動駕駛正在分化為兩個階段：自動駕駛出租車出行即服務（MaaS）階段，和自動駕駛乘用車批量生產階段。我們注意到，汽車行業中許多公司的心態已經發生了變化，它們開始意識到這兩個階段不能同時進行。

自動駕駛乘用車（L4-L5）的批量生產，必須等到自動駕駛出租車完成部署並趨於成熟後才能進行。

汽車研發小記

“無人駕駛卡車，你怎麼看？”

不久前，特斯拉又推出了新產品，引起了市場的高度關注。這一次發佈，並不是高大尚的Model X或者是打著親民旗號的Model 3的換代升級，竟然是卡車。沒錯，這個卡車叫Semi，續航里程達到800KM，在高速公路上能夠無人駕駛，將於2019年投產。

平時自動駕駛無人駕駛我們都聽的很多，大多都是無人駕駛還在研究，有什麼研究成果，預計多少年後會商業應用。為什麼無人駕駛卡車會率先問世呢？聽小編娓娓道來。

為什麼選擇無人駕駛卡車？主要基於以下三個原因：

市場規模大，需求迫切

我們先來看看市場規模（圖片來源TuSimple）:

目前，在中國有超過1600萬的卡車司機，承擔著佔GDP比重15%的物流成本，而卡車的事故死亡率一直居高不下。採用無人駕駛卡車，如果按節省一半人力，800萬名司機且司機平均年薪為120,000來計算，這將會是一個萬億級的市場。同時，因為無人駕駛會摒棄掉司機不良駕駛行為，還可節省不少油耗。

需求清晰

卡車主要用於集散地之間的公路貨運，包括港口，公路港，物流園等，也就是說這些物流需求定義很清晰。

標準化路況

正因為卡車物流需求定義清晰，所以不像私人汽車，卡車的運行路線和路況可以標準化。

無人駕駛的難點是需要高精度的地圖導航，需要持續更新車道標記，街道標時，甚至地面凸坑等；而且需要在汽車上安裝各種各樣的雷達和傳感器，以探知隨時變化的路況。

而卡車因為其路況標準，正好可以巧妙地避開這些難點，從技術上也更加易於實現，這就是為什麼卡車能夠充當了無人駕駛應用的急先鋒。

現狀

SAE（美國汽車工程師協會）將自動駕駛分為從Level 0到Level 5，如下圖一覽：

隨著級別的提升，自動駕駛程度越來越高，最終實現無人駕駛。不同的汽車廠商會根據自身情況選擇不同的級別，並在不同的時間引入市場。目前汽車都或多或少具備了ADAS（先進駕駛輔助系統）功能，即我們平時熟悉的自動泊車，車道偏移預警，自動巡航，盲點探測等，但是離真正的無人駕駛Level 5還有一定的距離。

但是卡車已經能夠做到Level 4的級別，大多數情況下可以無人駕駛，是不是很吃驚。

那麼問題來了，先是卡車，接著就是公交車（據報道，幾天前，深圳無人駕駛公交已經開始測試），接著是......老司機們的飯碗還能夠端在自己手裡嗎？

汽車人參考

希望以上回到能夠幫助到您

汽車人參考

其實這都屬於AI人工智能的範疇，電腦代替人腦去理解現實情況並作出正確反應。就目前而言，硬件這部分完全沒問題，高性能的計算單元，越來越小型化的部件和越來越快的計算速度對數據量龐大的信息來說是遊刃有餘的。但是，在軟件這方面，還有很長的路要走，主要是AI需要大量的實例樣本去學習，電腦通過不斷地學習各種路況，各種交規，各種會車形式等等數據樣本，來起到一個自動應對多種情況的作用，顯然，這裡還是需要很長時間摸索和改進的。所以我認為，真正的可靠的無人駕駛汽車離我們還比較遠，前不久的特斯拉自動駕駛致人死亡的事故就是一個最好的例子。

人海泛舟Leslie

——個人認為，真正的無人駕駛，距離我們還很遠。要知道無人駕駛的概念，和現在各品牌都在推行的自動駕駛，是兩碼事情。目前的自動駕駛，是基於路面標線和周邊標識來進行的，是基於攝像頭，傳感器來進行。並且根據前後左右方的雷達掃描反饋信號，來規避碰撞和行進。但是這樣還有很大的缺陷。比如道路標線標誌不清晰，或者一些比較複雜的路況和擁擠路面，攝像頭無法讀取到各種引導標誌的情況下，都是影響自動駕駛正常合法的行車的。注意這裡有合法，譬如可能會產生走錯道等情況。

——而我們目前還缺少什麼呢？第一是政策，這一點，包括我國交通管理層面，都在積極的配合各大車企做自動駕駛道路測試。而技術層面，我們需要更加智能自動駕駛處理器，也就是行車電腦。並且不僅僅把自動駕駛的技術處理，體現在自身的各種攝像頭和傳感器上。實時路況的遠距離採集和傳輸更是個問題。比如把前檔的擁堵路況，前檔發生事故等等實況信息傳輸到車內，經過更加智能的車載處理器分析，是否更換道路，不更換的話，如何選擇最優處理方式等等。

——這樣一來，首先需要更多的路況信息的採集系統，比如智能攝像頭等基礎建設。還需要速度更快的無線網絡來支撐數據傳遞，甚至在一些沒有基站或者信號不好的地區，使用衛星信號傳輸數據等。這一點，如果大規模的使用5G網絡，可以滿足無人駕駛的需求。可以預見，5G網絡的大規模應用後，到時候，自動駕駛路試獲得成功，法律法規也將建立，自動駕駛車輛也開始上路。但是無人駕駛還得等等。

汽車G值聯盟

我個人覺得短期內還不能夠實現大規模的普及無人駕駛，雖然無人駕駛當前發展突飛猛進但是想要人人普及也有些問題有待解決。

二是技術問題，無人駕駛對技術要求性相當高，除了車本身技術研發還涉及到城市道路和或者是整個地區的自動導航及路況傳輸，這個不解決就無法安全上路。

三是無人，那就必須讓車完全自由，人以享受為主，得滿足不同人群的駕駛習慣，而以現在技術來說不能滿足所有人的習慣，當車內系統安全異常就會導致出現各種無法及時處理的情況。

四是。成本很高，無人駕駛科技含量高，那麼價格也貴，一般普通消費者購買能力有限，降低成本也是一大問題。

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