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5G加持,L4上路,自动驾驶真能说走就走?
2019-08-12 16:08
来源:AIDaily
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  8月2日,百度和一汽红旗联合研发的国内首批量产L4级自动驾驶出租车Robotaxi-红旗E·界亮相长沙展开测试。今年年内长沙市将开放L4级自动驾驶车辆道路载人测试。这则消息迅速刷屏各大网站,其中最关键的“L4级自动驾驶”引发极大的关注。

  关于自动驾驶的等级划分,目前分为SAE(美国际汽车工程师协会)和NHSTA(国家高速路安全管理局)两套等级标准,其中SAE将自动驾驶等级共划分为6级从L0-L5,NHSTA则是从L1-L5分为5级。

  以上两套标准的差异主要是对于L4、L5的定义,在NHTSA的分类中,L4就已经是全自动驾驶,而SAE International的L5标准则规定车辆必须可以应对所有情况,包括在激烈驾驶下,也能够顺利过关。

  在自动驾驶技术L3级刚刚兴起时,“L4级自动驾驶”就被广泛追捧,很多用户误以为L4就可以实现完全自动驾驶,但“L4”虽然可以使车辆“完全不需人为干预自行完成既定驾驶任务”,但必须以“在限定道路及环境中”为前提,而不是百无禁忌的带着乘客真正开启横跳江河竖跳海的“飞驰人生”。

  “在限定道路及环境中”不仅对车辆本身有要求,对道路条件同样有要求。目前能够完全满足L4自动驾驶的道路并不多,其中绝大多数是专门用于进行自动驾驶汽车测试所用,这也是目前我国相关法律不允许自动驾驶汽车任意上路的主因,失去道路的“硬核”支持,自动驾驶汽车就是标准的“马路杀手”。

  百度和一汽联合研发的“L4级的自动驾驶汽车”为SAE体系中的L4级,即:“超高度自动驾驶”,不同于“L5级完全自动驾驶”,“L4”无法应对所有道路情况,只能在特定的道路或特定的环境中行驶。虽然结论难免让人有些失望,但成果确实向L5完全自动驾驶跨出了重要一步。

  “全自动”难点何在

  自动驾驶技术的发展是L5级自动驾驶的最大难点,更灵敏高效的摄像头、激光雷达、传感器,触控面板、车载处理器等都是达到L5级不可或缺的因素。更为重要的是,自动驾驶想要更好的发展最终要归结到社会协同上来,并非科技公司完全仅依靠软硬件技术就能实现的。

  现阶段各家采用的自动驾驶技术在逻辑执行和紧急情况处理下的处理都有差异,甚至同一个系统再次面对同样危险时,也会作出完全不同的反应。车辆自身终端算力不足或效率难以应付复杂交通数据,造成误判甚至导致事故的发生在所难免。

  自动驾驶行业发展的瓶颈肉眼可见,同样的行业标准也一直在掣肘发展,只有自动驾驶汽车系统达到类似手机上的IOS和Android系统一样,通过制定统一的行业标准才能得到更好的发展,而非如今各家敝帚自珍各走各路。

  业内人士认为,要加速自动驾驶行业发展,同步的道路要求也要迅速提升改造达到更好的车路信息交互,这样才能更有效的提升自动驾驶的稳定性和安全性,所以明确清晰的路标和地面线路都是自动驾驶发展成熟必不可少的要素。

  业内人士认为,仅凭自动驾驶本身,由于受限于车辆的传感器,短时间内无法完全规避安全风险。只有实现了车路协同才能在复杂路况的条件下实现高效安全的智能通行愿景。

  例如,道路本身能够监测所有行驶车辆和行人的位置并同步给汽车,那么在系统的交互后通过运算则可以更好的保障驾驶员和行人的安全,很大程度上缩短行程时间,甚至在未来有望缓解道路拥堵等交通问题。

  三位一体

  想要达到理想中的L5级自动驾驶,仅仅依赖技术本身很难实现,多路协同必然成为行业发展的重点。更多的关联意味着更大的数据传输,而这正是5G的优势所在,目前来看,5G是衔接车路协同最有望实现L5自动驾驶的途径。提及5G虽然高于4G百倍的传输速度为人所津津乐道,但对于自动驾驶技术而言5G所能带来的1毫秒端到端时延。

  ITU的5G定义:20Gbps的峰值容量,100Mbps的用户体验速率,1毫秒(0.001秒)的端到端时延。

  延迟的重要性显而易见。以手游为例,超过100毫秒的延迟在诸如王者荣耀等对战游戏上就会严重的影响到玩家的操作和体验,如果延迟控制在50毫秒以下则可以保证较为流畅的游戏体验。在游戏领域的高延迟至多影响游戏体验,但在自动驾驶汽车上数据的延迟则有可能会铸成大错,所以5G的极低延迟对于自动驾驶技术而言可谓意义重大。

  根据现有数据表明,延迟低于0.04167秒,也就是4毫秒左右,那么正常人的眼球和大脑就不会感觉到延迟,几乎可以判定为无延迟。5G可以带来的则是1毫秒左右的延迟,这样的端到端的传输速度对于自动驾驶汽车而言可谓至关重要,因为信息的交互延迟将直接影响到自动驾驶本身的安全性。

  此外,大量数据几乎不用存储在本地,直接降低了自动驾驶汽车本身的数据负担。在5G的网络极高的数据吞吐量下,极低的延迟意味着车辆可用高于现在百倍的速度获取外界诸如道路信息以及相关汽车数据的交互等等。

  那么一个新的问题随之产生,交互速度和数据传输量虽然可以通过5G来解决,但汽车本身的算力却有瓶颈。应对危机时每多运算0.1秒就会让事故风险大大增加。

  针对这样的问题,BAT等自动驾驶行业的巨头早已开始布局,5G+云计算成为了新方向,依托高效的网络5G可以将诸多本地运算不足以完成的工作转移到云端来完成,并且通过更快的信道也可以使汽车本身更高速的获取行驶相关信息,直接影响到驾驶的安全性和更多技术服务的可执行性。

  同样依托5G的高速网络,将有可能带动移动领域进入高速升级,配合智能语音技术的发展,未来有可能将会改变通信从商家到用户单一的传递模式,从而出现一站式终端操作,例如从呼叫出租车开始,一次性完成机票酒店预定以及订餐等服务。

  在自动驾驶领域,5G极有可能带动移动领域进入高速升级,配合智能语音技术的发展,未来有可能将会改变通信从商家到用户单一的传递模式,从而出现一站式终端操作,例如从呼叫出租车开始,一次性完成机票酒店预定以及订餐等服务。

  想要达到理想中的L5级自动驾驶,5G+云计算+智能语音的“三位一体”,是大势所趋。

  协同需要时间

  虽然实现“L5完全自动驾驶”的前途看似光明,但道路依旧曲折。

  5G虽然提供了可靠的数据速度和延迟的保障,但仍无法避免隧道、山区等特殊地带的信号流失,因此自动驾驶汽车仍需具备紧急情况下的数据运算和应急处理能力。

  车路协同对道路硬件需求大大降低,但道路具备清晰完备的地面和指示标识却无法一蹴而就。

  业内声称智能语音的识别率大大提高,但复杂语境下机器一时也无法做到和人类真正的“心灵沟通”。

  综上所述,再加上自动驾驶技术本身也要不断的依托硬件和软件的迭代升级打磨,人类真正到达L5完全自动驾驶时代,将驾校和驾驶教练彻底送入历史教科书,尚需时日。(作者 彬彬,编辑 仟亿、小a)


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