蔚來入冬

圖片來源@Unsplash一些行業組織預測，到2020年，新車型上的電氣部件、傳感器、攝像頭、雷達和GPS系統每1.5小時就會產生4TB的數據。但即使這樣也不夠，隨著V2V和V2X技術的加入，車輛之間以及車輛和基礎設施之間的通信將變得司空見慣，這也意味著未來的數據量將大大增加。事實上，自動駕駛汽車的許多屬性與人體相似——它們都具有高度復雜的架構，這些架構是為信息的多路傳輸而生的。人腦中有超過1000億個神經元，無時無刻不在向肌肉和器官傳遞電化學信號。同時，通過感受器獲得的刺激會迅速反饋到大腦，從而使人體獲得交流、反應和行動能力。當車輛行駛時，自動駕駛系統需要強有力的技術支持，以便實時預測和應對內外刺激。具體來說，強大的計算機是自動駕駛汽車的“大腦”，車載傳感器扮演著感知系統的角色，觀察路況。在不久的將來，車載以太網和高性能5G通信系統將成為自動駕駛汽車的“神經系統”。

車載以太網是“帶寬倍增器”。在自動駕駛商業化的道路上，汽車制造商和供應商勢必要解決眾多的安全和技術問題。在這眾多的問題中，數據延遲是必須要克服的，否則我們無法保證車輛的響應速度。以人類為例。經過數百萬年的進化，人類的大腦和身體已經成為我們在各種極端條件下生存的保障。同樣，自動駕駛汽車的設計必須繼續發展，以確保乘客和其他交通參與者的安全。雖然未來是一個萬物互聯的世界，但自動駕駛汽車必須具備在不借助其他車輛或基礎設施數據的情況下，獨立控制不同路況和各種突發事件的獨立能力。這意味著自動駕駛汽車必須配備強大的傳感系統和敏捷的神經系統。前者負責收集數據，后者負責將這些數據傳輸到車內的計算設備。以太網自誕生以來，已經成為許多行業不可或缺的骨干技術，未來以太網將成為下一代汽車神經系統的最佳選擇。但是，以太網要想在汽車行業立于不敗之地，還必須跨越傳輸速度、容錯和安全的門檻。其次，以太網必須成為一項永恒的技術，這對自動駕駛非常重要。在車載以太網的參與下，我們可以成功地實現車內的高速數據傳輸。目前，車載數據網絡的最高傳輸速度已經達到10 Gb/s，但只要稍加升級，車載以太網就可以實現帶寬和信號處理速度的大躍進，成為自動駕駛汽車的“增壓器”。第三，以太網的可靠性也必須經得起考驗。廠商或供應商必須準備多層次的安全方案(包括管理程序)，使平臺可以同時運行多個虛擬機和應用程序，并最終使用多存儲、故障保護和高冗余等功能來覆蓋底層。星載以太網的另一個關鍵任務是將傳感器采集的數據快速“反饋”給星載計算設備，整個過程的可靠性必須得到保證。這樣車輛就有了獨立行駛的能力，尤其是在交通擁堵的地區。但這遠遠不夠。它還需要與其他車輛或基礎設施進行通信的能力，即“交換所需的貨物”。比如前方車輛廣播要緊急剎車的消息后，其他車輛可以盡快做出更舒緩的剎車動作，從而提升用戶體驗。5G基礎設施和關鍵通信技術的應用，必須使用更強大的基礎設施和網絡，以滿足自動駕駛汽車快速上升的數據帶寬需求。從帶寬和網速來看，現有的4G網絡無法滿足要求，而且……g .通信信號在傳回車輛之前必須通過信號塔。這樣的延遲對于自動駕駛汽車來說是不可接受的。那么，現在上路的自動駕駛測試車是如何解決帶寬問題的呢？很簡單。首先，對傳感器數據進行一輪處理。但這樣的妥協在全自動駕駛時代肯定行不通，因為那時候車輛需要更多的傳感器數據，現有4G網絡的帶寬根本承受不了。麥肯錫曾在一份報告中預測，為了跟上每年20%-50%的數據流量增長率，全球運營商將繼續加大基礎設施投資，5G網絡的到來將帶動新一輪通信網絡建設浪潮。4G網絡雖然是檢漏的產物，但是5G網絡可以帶來革命性的體驗。除了帶寬的增加，5G還可以減少延遲。要知道，在運行時，延遲會破壞兩個設備之間的無縫連接體驗。對于自動駕駛汽車來說，高延遲意味著車輛無法快速應對路況變化，會威脅乘客的安全。未來幾年，5G網絡基礎設施的擴展將為自動駕駛汽車的普及提供獨特的條件。今年7月，前ofo自動駕駛工程副總裁、滴滴自動駕駛公司CTO魏在一個公開論壇上表達了這樣的觀點:業界認為需要80億英里的駕駛測試才能確保自動駕駛系統比人更安全。這需要一個由100輛汽車組成的車隊每天24小時運行400年。如果這是唯一的措施，自動駕駛就相當于被判了死刑。那么，如何解決自動駕駛汽車上路的問題呢？國內業內專家提出了一個新的思路——車路協調。簡單來說，汽車是指智能汽車，道路是智能道路，為汽車提供基礎數據支持。在智能道路的兩側，可以布置5G基站和服務器，還可以將攝像頭、雷達等一些傳感設備從車上轉移到道路上。信息通過5G網絡傳輸到車輛，車輛據此做出駕駛決策。這就相當于給汽車加了一個“天眼”，讓它可以獲得上帝的視角。

清華大學汽車工程教授李克強曾公開表示，自規劃以來，中國的自動駕駛一直強調“智能網聯”。與自行車智能不同，中國的技術路線是通過汽車、道路等基礎設施的聯網來實現自動駕駛。2018年12月，工信部發布智能網聯汽車產業發展行動計劃:到2020年，實現5G車路協同技術在部分場景的商業應用，支持L3級自動駕駛；2020年后，中國將實現人、車、路、云的高度協調。這意味著道路上的自動駕駛汽車將不再是孤島，來自外部的數據將使這些車輛變得更加智能。比如車輛可以即時下載最新的高精地圖，讓道路上的交通事故、工地等障礙物一目了然。

不過，對于這個想法，國家智能交通系統工程技術研究中心首席科學家王曉靜在近日舉行的第二屆全球智能汽車前沿峰會上提出的觀點也值得思考:車路協同是自動駕駛產業化的出路嗎？他認為，一個行業的發展依賴其他行業是不合適的。車路協調不是自動駕駛的先決條件。第二，自動駕駛依賴路側系統，會使法律關系和責任關系更加復雜。自動駕駛汽車的進化離不開融合。目前，許多汽車制造商已經發布了自己的自動駕駛原型車，更多新面孔將加入這場戰斗。比如沃爾沃已經開始在瑞典測試自動駕駛汽車，戴姆勒已經在北京獲得路測牌照。在中國和美國，Waymo、Cruise、福特、優步、百度、滴滴、小馬等還計劃在自動駕駛出租車服務方面發力。其實這些公司只是吸引眼球的頭部公司。水面之下，隱藏著自動駕駛行業更驚人的力量。自動駕駛汽車的演進離不開高速高帶寬網絡的融合。在這個整合的過程中，工程師要做的比我們想象的要多。他們不僅要解決網絡流量優化、系統規模和安全性的問題，還要開發更強大的天線、車載以太網和高性能5G網絡。

圖片來源@Unsplash一些行業組織預測，到2020年，新車型上的電氣部件、傳感器、攝像頭、雷達和GPS系統每1.5小時就會產生4TB的數據。但即使這樣也不夠，隨著V2V和V2X技術的加入，車輛之間以及車輛和基礎設施之間的通信將變得司空見慣，這也意味著未來的數據量將大大增加。事實上，自動駕駛汽車的許多屬性與人體相似——它們都具有高度復雜的架構，這些架構是為信息的多路傳輸而生的。人腦中有超過1000億個神經元，無時無刻不在向肌肉和器官傳遞電化學信號。同時，通過感受器獲得的刺激會迅速反饋到大腦，從而使人體獲得交流、反應和行動能力。當車輛行駛時，自動駕駛系統需要強有力的技術支持，以便實時預測和應對內外刺激。具體來說，強大的計算機是自動駕駛汽車的“大腦”，車載傳感器扮演著感知系統的角色，觀察路況。在不久的將來，車載以太網和高性能5G通信系統將成為自動駕駛汽車的“神經系統”。

車載以太網是“帶寬倍增器”。在自動駕駛商業化的道路上，汽車制造商和供應商勢必要解決眾多的安全和技術問題。在這眾多的問題中，數據延遲是必須要克服的，否則我們無法保證車輛的響應速度。以人類為例。經過數百萬年的進化，人類的大腦和身體已經成為我們在各種極端條件下生存的保障。同樣，自動駕駛汽車的設計必須繼續發展，以確保乘客和其他交通參與者的安全。雖然未來是一個萬物互聯的世界，但自動駕駛汽車必須具備在不借助其他車輛或基礎設施數據的情況下，獨立控制不同路況和各種突發事件的獨立能力。這意味著自動駕駛汽車必須配備強大的傳感系統和敏捷的神經系統。前者負責收集數據，后者負責將這些數據傳輸到計算機……車里的ng設備。以太網自誕生以來，已經成為許多行業不可或缺的骨干技術，未來以太網將成為下一代汽車神經系統的最佳選擇。但是，以太網要想在汽車行業立于不敗之地，還必須跨越傳輸速度、容錯和安全的門檻。其次，以太網必須成為一項永恒的技術，這對自動駕駛非常重要。在車載以太網的參與下，我們可以成功地實現車內的高速數據傳輸。目前，車載數據網絡的最高傳輸速度已經達到10 Gb/s，但只要稍加升級，車載以太網就可以實現帶寬和信號處理速度的大躍進，成為自動駕駛汽車的“增壓器”。第三，以太網的可靠性也必須經得起考驗。廠商或供應商必須準備多層次的安全方案(包括管理程序)，使平臺可以同時運行多個虛擬機和應用程序，并最終使用多存儲、故障保護和高冗余等功能來覆蓋底層。星載以太網的另一個關鍵任務是將傳感器采集的數據快速“反饋”給星載計算設備，整個過程的可靠性必須得到保證。這樣車輛就有了獨立行駛的能力，尤其是在交通擁堵的地區。但這遠遠不夠。它還需要與其他車輛或基礎設施進行通信的能力，即“交換所需的貨物”。比如前方車輛廣播要緊急剎車的消息后，其他車輛可以盡快做出更舒緩的剎車動作，從而提升用戶體驗。5G基礎設施和關鍵通信技術的應用，必須使用更強大的基礎設施和網絡，以滿足自動駕駛汽車快速上升的數據帶寬需求。從帶寬和網速來看，現有的4G網絡無法滿足要求，4G通信信號要經過信號塔才能傳回車上。這樣的延遲對于自動駕駛汽車來說是不可接受的。那么，現在上路的自動駕駛測試車是如何解決帶寬問題的呢？很簡單。首先，對傳感器數據進行一輪處理。但這樣的妥協在全自動駕駛時代肯定行不通，因為那時候車輛需要更多的傳感器數據，現有4G網絡的帶寬根本承受不了。麥肯錫曾在一份報告中預測，為了跟上每年20%-50%的數據流量增長率，全球運營商將繼續加大基礎設施投資，5G網絡的到來將帶動新一輪通信網絡建設浪潮。4G網絡雖然是檢漏的產物，但是5G網絡可以帶來革命性的體驗。除了帶寬的增加，5G還可以減少延遲。要知道，在運行時，延遲會破壞兩個設備之間的無縫連接體驗。對于自動駕駛汽車來說，高延遲意味著車輛無法快速應對路況變化，會威脅乘客的安全。未來幾年，5G網絡基礎設施的擴展將為自動駕駛汽車的普及提供獨特的條件。今年7月，前ofo自動駕駛工程副總裁、滴滴自動駕駛公司CTO魏在一個公開論壇上表達了這樣的觀點:業界認為需要80億英里的駕駛測試才能確保自動駕駛系統比人更安全。這需要一個由100輛汽車組成的車隊每天24小時運行400年。如果這是唯一的措施，自動駕駛就相當于被判了死刑。那么，如何解決自動駕駛汽車上路的問題呢？國內業內專家提出了一個新的思路——車路協調。簡單來說，汽車是指智能汽車，道路是智能道路，為汽車提供基礎數據支持。在智能道路的兩側，可以布置5G基站和服務器，還可以將攝像頭、雷達等一些傳感設備從車上轉移到道路上。信息通過5G網絡傳輸到車輛，車輛據此做出駕駛決策。這就相當于給汽車加了一個“天眼”，讓它可以獲得上帝的視角。

清華大學汽車工程教授李克強曾公開表示，自規劃以來，中國……自動駕駛強調了“智能聯網”。與自行車智能不同，中國的技術路線是通過汽車、道路等基礎設施的聯網來實現自動駕駛。2018年12月，工信部發布智能網聯汽車產業發展行動計劃:到2020年，實現5G車路協同技術在部分場景的商業應用，支持L3級自動駕駛；2020年后，中國將實現人、車、路、云的高度協調。這意味著道路上的自動駕駛汽車將不再是孤島，來自外部的數據將使這些車輛變得更加智能。比如車輛可以即時下載最新的高精地圖，讓道路上的交通事故、工地等障礙物一目了然。

不過，對于這個想法，國家智能交通系統工程技術研究中心首席科學家王曉靜在近日舉行的第二屆全球智能汽車前沿峰會上提出的觀點也值得思考:車路協同是自動駕駛產業化的出路嗎？他認為，一個行業的發展依賴其他行業是不合適的。車路協調不是自動駕駛的先決條件。第二，自動駕駛依賴路側系統，會使法律關系和責任關系更加復雜。自動駕駛汽車的進化離不開融合。目前，許多汽車制造商已經發布了自己的自動駕駛原型車，更多新面孔將加入這場戰斗。比如沃爾沃已經開始在瑞典測試自動駕駛汽車，戴姆勒已經在北京獲得路測牌照。在中國和美國，Waymo、Cruise、福特、優步、百度、滴滴、小馬等還計劃在自動駕駛出租車服務方面發力。其實這些公司只是吸引眼球的頭部公司。水面之下，隱藏著自動駕駛行業更驚人的力量。自動駕駛汽車的演進離不開高速高帶寬網絡的融合。在這個整合的過程中，工程師要做的比我們想象的要多。他們不僅要解決網絡流量優化、系統規模和安全性的問題，還要開發更強大的天線、車載以太網和高性能5G網絡。

標簽：蔚來特斯拉DS蔚來ES6

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