同濟大學朱西產：5G+C-V2X 助力無人駕駛發展

汽車的發展已經到了一個關鍵的時間節點——誕生于130年前的傳統汽車正在向智能網聯汽車進化，與互聯網、通信等多個行業深度融合。人們對于智能網聯汽車最大的想象就是無人駕駛。

那么，真正的無人駕駛離我們還有多遠？

或許這個問題的答案可以在同濟大學朱錫禪教授最近在中國國際車聯網技術大會上的演講以及與新智家的對話中找到。

5G+C-V2X助力無人駕駛發展

其實業界已經接受了智能汽車L0到L5的分類。L0/1/2代表初級智能，通常可以理解為駕駛輔助系統；目前整個行業都在從L2+向人機共駕的L3演進，先進的智能汽車必須具備無人駕駛功能。

在朱希禪看來，在初級智能階段，通信技術對于智能網聯汽車的作用并不是特別顯著。

但就L3而言，整個汽車行業都在追趕特斯拉，也就是在一定程度上幫助司機擺脫開車。朱希禪在與辛芷嘉對話的過程中說:

有了這樣的功能，車企加價5萬到10萬都沒問題。但目前L3的發展也面臨著法律法規的問題，司機無法深度脫離駕駛。

從技術角度來說，L3車輛需要更好的傳感器，包括激光雷達。據朱錫嬋介紹，目前很多激光雷達供應商對于在一些示范區購買的無人車，并不能承諾兩年的產品保質期。

汽車的電子架構也在發生變化——從汽車傳統的分布式架構，發展到今天以特斯拉為代表的域控電子電氣架構，未來還將演變為中央集成電子電氣架構，即車內只有一臺電腦。車載計算平臺的高功耗也會在一定程度上影響車輛的可靠性。

同時，L3的開發也不是一蹴而就的，需要通過FOTA不斷收集用戶數據，升級車內軟件。而且要實現真正的無人駕駛，離不開高精度地圖的支持，高精度地圖比現在的導航地圖更新更頻繁，承載的數據也多得多。“因此，我們需要比4 G流量更大、帶寬更高的5G通信。”

由于自行車智能本身的“感知盲區”和高精度地圖高頻采集更新的高成本，必須依靠低時延、高可靠性的C-V2X通信技術的支持，才能實現無人車與道路的實時通信，兼顧安全和效率。朱希禪說:

由于自動駕駛需要更強的感知，而現階段車載終端的計算能力有限，可以通過新型車聯網通信技術進行車路協同輔助。

無人著陸的時間節點

無人駕駛的技術水平上升非常迅速。報告數據顯示，百度平均每18050英里接管一次；Waymo平均每13，219.4英里接管一次。

當技術成熟度已經到了這種程度，還有必要讓安全員放在車上嗎？有可能轉移到遠程平臺嗎？安全員可以遠程監管多輛車，甚至幾十輛車嗎？

Robotaxi要想進入商業運營階段，就必須去掉安全員。但這并不意味著只要去掉安全員，就能真正實現無人商業落地。

在朱希禪看來，無人駕駛真正改變人們的出行方式，大概是在2030-2050年。

而且在這個過程中，有很多因素會影響無人駕駛的最終到達時間。比如激光雷達的成本，自動駕駛系統的可靠性，路側重建的速度，無人駕駛的商業性價比。

朱希嬋給新智家做了詳細的回答:

首先，激光雷達的價格還處于比較高的狀態；整個自動駕駛系統的可靠性有待驗證。如果運營車輛一年能跑20萬公里，四年能跑80萬公里，是否能保證傳感器的壽命和系統的可靠性？

云的支持和路邊的改造需要政府的審批，這也需要時間。

當車、路、云都準備好了，無人駕駛就可以考慮落地了，但無人駕駛業務的性價比問題隨之而來。

用Robotaxi做出租車劃算，還是用滴滴這樣基于人類司機的網約車模式更劃算？

在這個問題上，朱希禪也表達了自己的觀點:

這取決于自動駕駛系統的成本。一個人類司機一年大概賺10萬。如果自動駕駛系統的成本是50萬元，那就意味著無人駕駛汽車使用5年都無法收回成本，商業價值不大。

不過，朱錫禪指出，從目前行業的發展趨勢來看，L4確實比L3更容易落地。

現在很多針對L3開發的自動駕駛技術都以L2+的形式落地，比如今年上市的一些新車型；L4的技術可能會以L2++的形式落地，然后不斷更新迭代就可以實現真正的L3/4自動駕駛。

朱希禪強調:

無論你以什么形式落地，司機依然是駕駛的主體，要承擔所有的產品責任和安全事故責任。從私家車的角度來看，這是車企可以接受的模式，但對于Robotaxi來說，無人駕駛是商業化運營的前提。

基于以上原因，朱希禪認為，真正的L4會比L3更早實現商業落地，尤其是在商業運營的車輛上。

此外，借助C-V2X技術，在車路協同改造比較徹底的區域，限定區域的中低速無人駕駛將率先落地。

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雷鋒的原創文章。未經授權，禁止轉載。詳見轉載說明。汽車的發展已經到了一個關鍵的時間節點——誕生于130年前的傳統汽車正在向智能網聯汽車進化，與互聯網、通信等多個行業深度融合。人們對于智能網聯汽車最大的想象就是無人駕駛。

那么，真正的無人駕駛離我們還有多遠？

或許這個問題的答案可以在同濟大學朱錫禪教授最近在中國國際車聯網技術大會上的演講以及與新智家的對話中找到。

5G+C-V2X助力無人駕駛發展

其實業界已經接受了智能汽車L0到L5的分類。L0/1/2代表初級智能，通常可以理解為駕駛輔助系統；目前整個行業都在從L2+向人機共駕的L3演進，先進的智能汽車必須具備無人駕駛功能。

在朱希禪看來，在初級智能階段，通信技術對于智能網聯汽車的作用并不是特別顯著。

但就L3而言，整個汽車行業都在追趕特斯拉，也就是在一定程度上幫助司機擺脫開車。朱希禪在與辛芷嘉對話的過程中說:

有了這樣的功能，車企加價5萬到10萬都沒問題。但目前L3的發展也面臨著法律法規的問題，司機無法深度脫離駕駛。

從技術角度來說，L3車輛需要更好的傳感器，包括激光雷達。據朱錫嬋介紹，目前很多激光雷達供應商對于在一些示范區購買的無人車，并不能承諾兩年的產品保質期。

汽車的電子架構也在發生變化——從汽車傳統的分布式架構，發展到今天以特斯拉為代表的域控電子電氣架構，未來還將演變為中央集成電子電氣架構，即車內只有一臺電腦。車載計算平臺的高功耗也會在一定程度上影響車輛的可靠性。

同時，L3的開發也不是一蹴而就的，需要通過FOTA不斷收集用戶數據，升級車內軟件。而且要實現真正的無人駕駛，離不開高精度地圖的支持，高精度地圖比現在的導航地圖更新更頻繁，承載的數據也多得多。“因此，我們需要比4 G流量更大、帶寬更高的5G通信。”

由于自行車智能本身的“感知盲區”和高精度地圖高頻采集更新的高成本，必須依靠低時延、高可靠性的C-V2X通信技術的支持，才能實現無人車與道路的實時通信，兼顧安全和效率。朱希禪說:

由于自動駕駛需要更強的感知，而現階段車載終端的計算能力有限，可以通過新型車聯網通信技術進行車路協同輔助。

無人著陸的時間節點

無人駕駛的技術水平上升非常迅速。報告數據顯示，百度平均每18050英里接管一次；Waymo平均每13，219.4英里接管一次。

當技術成熟度已經到了這種程度，還有必要讓安全員放在車上嗎？有可能轉移到遠程平臺嗎？安全員可以遠程監管多輛車，甚至幾十輛車嗎？

Robotaxi要想進入商業運營階段，就必須去掉安全員。但這并不意味著只要去掉安全員，就能真正實現無人商業落地。

在朱希禪看來，無人駕駛真正改變人們的出行方式，大概是在2030-2050年。

而且在這個過程中，有很多因素會影響無人駕駛的最終到達時間。比如激光雷達的成本，自動駕駛系統的可靠性，路側重建的速度，無人駕駛的商業性價比。

朱希嬋給新智家做了詳細的回答:

首先，激光雷達的價格還處于比較高的狀態；整個自動駕駛系統的可靠性有待驗證。如果運營車輛一年能跑20萬公里，四年能跑80萬公里，是否能保證傳感器的壽命和系統的可靠性？

云的支持和路邊的改造需要政府的審批，這也需要時間。

當車、路、云都準備好了，無人駕駛就可以考慮落地了，但無人駕駛業務的性價比問題隨之而來。

用Robotaxi做出租車劃算，還是用滴滴這樣基于人類司機的網約車模式更劃算？

在這個問題上，朱希禪也表達了自己的觀點:

這取決于自動駕駛系統的成本。一個人類司機一年大概賺10萬。如果自動駕駛系統的成本是50萬元，那就意味著無人駕駛汽車使用5年都無法收回成本，商業價值不大。

不過，朱錫禪指出，從目前行業的發展趨勢來看，L4確實比L3更容易落地。

現在很多針對L3開發的自動駕駛技術都以L2+的形式落地，比如今年上市的一些新車型；L4的技術可能會以L2++的形式落地，然后不斷更新迭代就可以實現真正的L3/4自動駕駛。

朱希禪強調:

無論你以什么形式落地，司機依然是駕駛的主體，要承擔所有的產品責任和安全事故責任。從私家車的角度來看，這是車企可以接受的模式，但對于Robotaxi來說，無人駕駛是商業化運營的前提。

基于以上原因，朱希禪認為，真正的L4會比L3更早實現商業落地，尤其是在商業運營的車輛上。

此外，借助C-V2X技術，在車路協同改造比較徹底的區域，限定區域的中低速無人駕駛將率先落地。

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