越來越多自動駕駛公司正在無人車商業化的進程中“主動倒退一步”

“Waymo沒有做任何成功的事情。為什么其他公司能做得好？這是《福布斯》雜志最近對無人駕駛行業現狀得出的結論。即使做了9年，即使現場測試的里程已經達到1600萬公里，Waymo也無法掩飾它在自動駕駛服務的商業化進程中倒退了一步。”e： 安全的駕駛員從后座返回駕駛員座椅，同時安裝了用于監測疲勞駕駛的駕駛員監控系統。這是Waymo技術團隊從最新的“摩托車與無人車相撞”事件中吸取的教訓。顯然，自動駕駛還不夠好，還不夠。作為這一領域的領導者，Waymo足以表明其他地區的情況可能更令人不寒而栗。

通用汽車最近并不太平。除了最近宣布裁員并停止雪佛蘭Cruze、Volt和IMPALA在北美的生產外，上周五，這家老牌車廠還宣布了其自動駕駛公司Cruise易于執教的消息，這一點不言而喻：Cruise對商業化的呼吁似乎極為迫切，用一位資深銀行家取代了原來的技術領導者。然而，從路試的實際情況來看，根據技術評論網站Tech.co最近對加州各機動車輛部門路試數據的梳理，作為加州撞車事故最多的無人車公司，Cruise的商業化仍然是個謎。除了外媒對無人駕駛的報道開始趨于保守外，中國的另一個有趣現象只能讓業內人士感受到：兩年前自動駕駛話題剛剛爆發時，國內家庭在自動駕駛論壇上所說的話與兩年后的今天相比并沒有太大變化。每個人仍然會吹噓自己的技能和團隊簡歷，帶著掀起流量革命的使命感。然而，實質性的商業化進展實際上并沒有大家想象的那么樂觀（今年年初，我們整理了多家公司制定的各種“2018年目標”，但未能達到目標：為2018年量產計劃畫蛋糕的無人駕駛公司，你兌現承諾的日子已經到來）。然而，一些細節上的微妙變化告訴我們，包括傳統車企、科技公司、零部件供應商和運營商在內的各行各業的人都意識到，無人車面臨的商業化困境才剛剛開始：一方面，大家“叫苦連天”，愿意展現當前各種現實問題，已成為一種“新趨勢”；

另一方面，“車路協同”被越來越多地提及，逐漸取代了曾經最能展示制造商技術實力的“自行車智能化”。值得注意的是，前者的舊概念在中國死灰復燃，因此被認為在“道路智能”和“車聯網”中發揮重要作用的5G使通信運營商成為無人駕駛產業鏈中的新成員。然而，除了阿里巴巴-百度等公司的推動作用外，“車路協同”死灰復燃的最關鍵原因可能是自行車智能化的困難。目前，盡管各方對困難的態度和口徑已經驚人地一致，但每個家庭踩到的坑和難題卻不盡相同。這也讓一些公司在一個自動駕駛論壇上得出了一個令人印象深刻的結論：無人駕駛的下一個冬天可能不可避免。汽車司機擔心什么？作為一群以“賣車”為目標的公司，代工無疑是自動駕駛產業鏈中最冷靜、最謹慎的行業代表。專門研究機械行業的日本研究證券分析師Ryosuke Izumi曾發現，長期接觸汽車行業的人越多，他們就越不相信自動駕駛汽車可以上路。“因為他們越是了解當今的技術和工程問題，就越是對實現自動駕駛技術的困難有個人的理解。相反，不精通汽車行業的人會對自動駕駛汽車的未來抱有簡單的期望。如果科技公司想思考如何改造一個普通人汽車變成N級自動駕駛汽車，那么汽車制造商，尤其是那些以無人駕駛為重要賣點的新興汽車品牌，必須考慮一系列“前提條件”：如何在確保成本控制、量產、車輛法規和安全因素的基礎上生產自動駕駛汽車。因此，特斯拉自動駕駛系統直到現在還沒有取得任何實質性進展，這足以解釋問題。Xpeng Motors首席執行官何小鵬在廣州的一個自動駕駛論壇上發表了演講，他只解釋了一件事——量產一款功能穩定的自動駕駛汽車真的很難。尤其是L4級消費類產品，落地至少需要10年時間。何小鵬說，當他還在互聯網上工作時，他曾與一家歐洲公司競爭，另一家公司提出了“五個9”的“可靠性標準”（在系統的高可靠性中，有一個衡量可靠性的標準-X個9，五個9意味著系統在一年的連續運行中，最大可能的業務中斷時間為5.26分鐘，達到高可用性水平）。到目前為止，即使對英美煙草公司來說，要使“五個9”的服務變得可靠仍然非常非常困難。與汽車行業相對應的是，他認為無人駕駛汽車有一個很大的挑戰，那就是誰能首先制造出N 9。“今天，我認為最重要的是你能否讓無人駕駛汽車足夠安全，無論它行駛一個小時或更長時間，還是行駛多少公里。如果我是兩個9，即99%的可靠性（在汽車中稱為穩健性，穩健性比可靠性更復雜），沒有人會接受1%的事故。因此，如果我們平衡用戶體驗、駕駛安全和成本，做一輛真正的汽車+自動駕駛，與“原來的互聯網公司實現了70%的功能，只有一輛9沒能上路”是兩種截然不同的想法。“就拿現在很多車上都有的‘自動泊車’功能來說。用戶真的使用它嗎？我們已經在1000多個場景中測試了特斯拉的自動泊車，成功率只有13%。因此，即使很多車都有這個功能，如果你有不好的體驗，你肯定不會再使用它。從成本的角度來看，需要建立的基礎和需要解決的問題生產100輛汽車和生產1萬輛汽車之間的差異很大。例如，Waymo的一輛測試車的市值約為15萬美元，而作為一家汽車工廠，Tuki需要考慮的是價格能否降至5萬美元。“我可以用一輛車制造100輛車，但如果我制造10000輛車，我需要節省成本。我需要考慮的是，我是否可以離線進行自動校準和自動測試，并且大規模生產的規模正在擴大。你還需要考慮用戶如何更方便地維修和維護汽車，以及我們如何找到問題……

通過遠程自動駕駛。此外，由于路況和場景的復雜性，目前對各種功能進行大量大規模測試的成本非常高，最終必須確保這些功能能夠高頻使用。如果用戶放棄它們，成本壓力將更大。因此，何小鵬得出的結論是，L4級無人駕駛消費產品落地至少需要10年時間，這并不悲觀，但非常謹慎。“事實上，今天大多數汽車制造商都在使用L2自動駕駛儀，嚴格來說就是自動輔助駕駛。L3自動駕駛儀的大規模著陸至少要在2021之后。缺乏技術，彌補Waymo負責人John Krafcik發表的無人駕駛限制理論的“范圍”，上個月引起了媒體的熱議：“在未來幾十年里，自動駕駛汽車將不會無處不在，而且永遠都是有限的。在很長一段時間內，自動駕駛車將需要司機的幫助。事實上，兩年前谷歌無人駕駛部門剛剛分離并命名為Waymo時，John Krafcik說了一些幾乎相同的話。然而，當時的無人駕駛圈并不像現在那么熱鬧投資者所希望的科技初創公司并不多，更沒有想到無人車在普通城市道路上的安全運營比預期的要困難得多。根據加州機動車輛部門的記錄，Waymo無人車造成的碰撞次數已達36次，似乎無法應對山景城蜿蜒的六車道（國王高速公路）。現在，在這種情況下，這些話似乎也給許多公司留下了“定義業務落地范圍”的空間。作為專注L4及以上無人駕駛技術的公司之一，經過人事重組的文遠智行（千景馳科技）上個月剛剛獲得雷諾-日產-三菱聯盟領投的a輪融資。然而，這家曾明確表示將是“乘用車全自動駕駛解決方案”和“基于普通城市道路的出租車運營”的科技公司，逐漸開始專注于“在特定場景下實現L4級自動駕駛”。針對克拉夫西克相對負面的言論，文遠知行現任首席執行官韓旭，這樣理解：“看看他面前的修飾語Ubiquitous，意思是無處不在的自動駕駛。我們正在做的是L4級自動駕駛，它可以在有限的區域內駕駛。這一差異非常大。L5級別的自動駕駛仍處于科幻狀態，但L4級的自動駕駛真的很快就會到來。””可以對應文遠智行在廣州生物島無人車項目目前的運營情況。然而，從某種意義上說，這個島是一個類似風景區的封閉區域，其路況的復雜性無法與普通城市道路相比。目前，一些過去專門從事高水平無人駕駛技術的公司熱衷于強調“有限的區域”，而不是“技術可以勝任復雜的道路場景”。這一變化可以被視為“微調方向以加快商業化”的信號。事實上，廣州汽車研究院智能駕駛技術部部長郭吉順認為，從技術生態的角度來看，L3和L4級汽車都面臨著N個以上的問題：1。目前，無人車的感知層還不夠準確。當年特斯拉車禍引發的第一起謀殺案，是一場由視覺傳感器和毫米波雷達同時失效引發的悲劇。到目前為止，如何平衡傳感器成本和高效傳感能力仍然是所有科技公司面臨的難題之一。2.決策能力有限。提高決策能力，在于建立完善高效的人工智能模型，獲取大量有效的路測數據。因此，它必須涵蓋足夠復雜甚至罕見的場景。然而，似乎沒有一家公司比谷歌積累了更多的路測公里數（當然，模擬測試也是一條道路）。3.對執行控制層的把握不足。執行控制層是自動駕駛真正落地的基礎。畢竟，所有指令都需要最終在執行控制層實現。例如，速度控制系統是無人車最基本的控制系統之一，是實現無人智能車穩定安全駕駛的最重要部分。然而，目前，科技公司……

我很少談論執行控制，因為這一領域的大多數技術都掌握在原始設備制造商和一級制造商手中。因此，有必要通過汽車制造商和科技公司的共同努力來解決這一層面的許多問題。4.缺乏合格的人工智能芯片。郭吉順特別提到，“芯片短缺是他們現在面臨的一個大問題。”因為他說，廣汽預計將在2020年第一季度量產第一輛L3級智能駕駛汽車，但到目前為止，一家外國供應商提供的主要芯片有延遲的風險。“因此，我們確實需要在中國開發和生產一種具有足夠計算能力和功能安全性的自動駕駛芯片。”這不僅僅是上述問題。在大規模生產的技術研發過程中，我們感覺這片田地就像剛剛收割的蘿卜地。到處都是坑，還有各種各樣的障礙。但總的來說，最危險的實際上是有人駕駛和無人駕駛汽車在路上一起行駛。因此，為技術的應用“定義一個區域”可能是工程師在踩過無數坑后獲得的最常識和最節省成本的方法。5G真的能很快到來嗎？車路協同需要低延遲和高可靠性的網絡連接；

網絡建設需要運營商。因此一直在推動5G聯盟的運營商很快就在無人駕駛產業鏈中找到了自己的絕佳位置：因為車輛和道路之間的協調需要“車與車、車與人、車與基礎設施之間的高效互聯，非常符合5G網絡的特點，下行20G/s，上行10G/s，帶寬足夠好，低至幾毫秒。因此，一年多來，自動駕駛公司已經與中國聯通和中國聯通建立了連接。此外越來越多的科技初創公司加入了以運營商為首的各種5G聯盟，后者也在全國各地積極鋪設5G基站并獲得測試許可。這種勢頭很容易給人一種錯覺。看來，當5G到來時，它將立即解決自動駕駛汽車在道路上的最大阻力，或“車路協同”。現實情況是，5G的落地本身就是一個難題。即使實現了，車路協同中的“路”也是完全不清楚的。廣州聯通副總經理廖江毫不避諱地談到了5G建設中的許多挑戰。事實上，從獲得5G許可到實際應用，山路上有十八個彎。首先，5G是一個相對較新的事物，其通信標準由3GPP制定，但標準尚未確定。雖然已經發布了名為R15的技術規范版本，但該版本主要解決了高清的業務問題，與車聯網關系最密切的標準尚未最終確定，這影響了整個產業鏈的發展進度。第二，目前沒有5G芯片和其他終端產品。例如，我們都知道5G手機還沒有推出（可能在明年推出），而汽車等5G終端是相對較大的工業化組件，落地速度會較慢。畢竟，產業鏈是一個由小到大的良性過程。第三，盡管自動駕駛社區對5G寄予厚望，并正在進行相關實驗，但5G本身的建設非常困難，因為高頻傳輸需要非常密集的基站。因此，無論從設備功耗還是運營商網絡轉型的角度來看，所要消耗的資源都是非常巨大的。“但我相信，隨著5G許可證的正式頒發，這些問題會得到解決。但這仍然需要時間。”Waymo沒有取得任何成功。為什么其他公司能做到并做得很好？這是《福布斯》雜志最近對無人駕駛行業現狀得出的結論。即使做了9年，即使現場測試的里程達到了1600萬公里，Waymo也無法掩飾它在自動駕駛服務的商業化進程中倒退了一步：安全的駕駛員從后座回到駕駛座，同時安裝了用于監測疲勞駕駛的駕駛員監測系統。這是Waymo技術團隊從最新的“摩托車與無人車相撞”事件中吸取的教訓。顯然，自動駕駛還不夠好，還不夠。作為這一領域的領導者，Waymo足以表明其他地區的情況可能更令人不寒而栗。

通用汽車最近并不太平。除了最近宣布裁員并停止雪佛蘭Cruze、Volt和IMPALA在北美的生產外，上周五，這家老牌車廠還宣布了其自動駕駛公司Cruise易于執教的消息，這一點不言而喻：Cruise對商業化的呼吁似乎極為迫切，用一位資深銀行家取代了原來的技術領導者。然而，從路試的實際情況來看，根據技術評論網站Tech.co最近對加州各機動車輛部門路試數據的梳理，作為加州撞車事故最多的無人車公司，Cruise的商業化仍然是個謎。除了外媒對無人駕駛的報道開始趨于保守外，中國的另一個有趣現象只能讓業內人士感受到：兩年前自動駕駛話題剛剛爆發時，國內家庭在自動駕駛論壇上所說的話與兩年后的今天相比并沒有太大變化。每個人都會吹噓自己的技能和團隊合作……

mes，帶著掀起交通革命的使命感。然而，實質性的商業化進展實際上并沒有大家想象的那么樂觀（今年年初，我們整理了多家公司制定的各種“2018年目標”，但未能達到目標：為2018年量產計劃畫蛋糕的無人駕駛公司，你兌現承諾的日子已經到來）。然而，一些細節上的微妙變化告訴我們，包括傳統車企、科技公司、零部件供應商和運營商在內的各行各業的人都意識到，無人車面臨的商業化困境才剛剛開始：一方面，大家“叫苦連天”，愿意展現當前各種現實問題，已成為一種“新趨勢”；

另一方面，“車路協同”被越來越多地提及，逐漸取代了曾經最能展示制造商技術實力的“自行車智能化”。值得注意的是，前者的舊概念在中國死灰復燃，因此被認為在“道路智能”和“車聯網”中發揮重要作用的5G使通信運營商成為無人駕駛產業鏈中的新成員。然而，除了阿里巴巴-百度等公司的推動作用外，“車路協同”死灰復燃的最關鍵原因可能是自行車智能化的困難。目前，盡管各方對困難的態度和口徑已經驚人地一致，但每個家庭踩到的坑和難題卻不盡相同。這也讓一些公司在一個自動駕駛論壇上得出了一個令人印象深刻的結論：無人駕駛的下一個冬天可能不可避免。汽車司機擔心什么？作為一群以“賣車”為目標的公司，代工無疑是自動駕駛產業鏈中最冷靜、最謹慎的行業代表。專門研究機械行業的日本研究證券分析師Ryosuke Izumi曾發現，長期接觸汽車行業的人越多，他們就越不相信自動駕駛汽車可以上路。“因為他們越是了解當今的技術和工程問題，就越是對實現自動駕駛技術的困難有個人的理解。相反，不精通汽車行業的人會對自動駕駛汽車的未來抱有簡單的期望。如果科技公司想思考如何改造一個普通人汽車變成N級自動駕駛汽車，那么汽車制造商，尤其是那些以無人駕駛為重要賣點的新興汽車品牌，必須考慮一系列“前提條件”：如何在確保成本控制、量產、車輛法規和安全因素的基礎上生產自動駕駛汽車。因此，特斯拉自動駕駛系統直到現在還沒有取得任何實質性進展，這足以解釋問題。Xpeng Motors首席執行官何小鵬在廣州的一個自動駕駛論壇上發表了演講，他只解釋了一件事——量產一款功能穩定的自動駕駛汽車真的很難。尤其是L4級消費類產品，落地至少需要10年時間。何小鵬說，當他還在互聯網上工作時，他曾與一家歐洲公司競爭，另一家公司提出了“五個9”的“可靠性標準”（在系統的高可靠性中，有一個衡量可靠性的標準-X個9，五個9意味著系統在一年的連續運行中，最大可能的業務中斷時間為5.26分鐘，達到高可用性水平）。到目前為止，即使對英美煙草公司來說，要使“五個9”的服務變得可靠仍然非常非常困難。與汽車行業相對應的是，他認為無人駕駛汽車有一個很大的挑戰，那就是誰能首先制造出N 9。“今天，我認為最重要的是你能否讓無人駕駛汽車足夠安全，無論它行駛一個小時或更長時間，還是行駛多少公里。如果我是兩個9，即99%的可靠性（在汽車中稱為穩健性，穩健性比可靠性更復雜），沒有人會接受1%的事故。因此，如果我們平衡用戶體驗、駕駛安全和成本，做一輛真正的汽車+自動駕駛，與“原來的互聯網公司實現了70%的功能，只有一輛9沒能上路”是兩種截然不同的想法。“就拿現在很多車上都有的‘自動泊車’功能來說。用戶真的使用它嗎？我們已經在1000多個場景中測試了特斯拉的自動泊車，成功率只有13%。因此，即使很多車都有這個功能，如果你有不好的體驗，你肯定不會再使用它。從成本的角度來看，需要建立的基礎和需要解決的問題生產100輛汽車和生產1萬輛汽車之間的差異很大。例如，Waymo的一輛測試車的市值約為15萬美元，而作為一家汽車工廠，Tuki需要考慮的是價格能否降至5萬美元。“我可以用一輛車制造100輛車，但如果我制造10000輛車，我需要節省成本。我需要考慮的是，我是否可以離線進行自動校準和自動測試，并且大規模生產的規模正在擴大。你還需要考慮用戶如何更方便地維修和維護汽車，以及我們如何找到問題……

通過遠程自動駕駛。此外，由于路況和場景的復雜性，目前對各種功能進行大量大規模測試的成本非常高，最終必須確保這些功能能夠高頻使用。如果用戶放棄它們，成本壓力將更大。因此，何小鵬得出的結論是，L4級無人駕駛消費產品落地至少需要10年時間，這并不悲觀，但非常謹慎。“事實上，今天大多數汽車制造商都在使用L2自動駕駛儀，嚴格來說就是自動輔助駕駛。L3自動駕駛儀的大規模著陸至少要在2021之后。缺乏技術，彌補Waymo負責人John Krafcik發表的無人駕駛限制理論的“范圍”，上個月引起了媒體的熱議：“在未來幾十年里，自動駕駛汽車將不會無處不在，而且永遠都是有限的。在很長一段時間內，自動駕駛車將需要司機的幫助。事實上，兩年前谷歌無人駕駛部門剛剛分離并命名為Waymo時，John Krafcik說了一些幾乎相同的話。然而，當時的無人駕駛圈并不像現在那么熱鬧投資者所希望的科技初創公司并不多，更沒有想到無人車在普通城市道路上的安全運營比預期的要困難得多。根據加州機動車輛部門的記錄，Waymo無人車造成的碰撞次數已達36次，似乎無法應對山景城蜿蜒的六車道（國王高速公路）。現在，在這種情況下，這些話似乎也給許多公司留下了“定義業務落地范圍”的空間。作為專注L4及以上無人駕駛技術的公司之一，經過人事重組的文遠智行（千景馳科技）上個月剛剛獲得雷諾-日產-三菱聯盟領投的a輪融資。然而，這家曾明確表示將是“乘用車全自動駕駛解決方案”和“基于普通城市道路的出租車運營”的科技公司，逐漸開始專注于“在特定場景下實現L4級自動駕駛”。針對克拉夫西克相對負面的言論，文遠知行現任首席執行官韓旭，這樣理解：“看看他面前的修飾語Ubiquitous，意思是無處不在的自動駕駛。我們正在做的是L4級自動駕駛，它可以在有限的區域內駕駛。這一差異非常大。L5級別的自動駕駛仍處于科幻狀態，但L4級的自動駕駛真的很快就會到來。””可以對應文遠智行在廣州生物島無人車項目目前的運營情況。然而，從某種意義上說，這個島是一個類似風景區的封閉區域，其路況的復雜性無法與普通城市道路相比。目前，一些過去專門從事高水平無人駕駛技術的公司熱衷于強調“有限的區域”，而不是“技術可以勝任復雜的道路場景”。這一變化可以被視為“微調方向以加快商業化”的信號。事實上，廣州汽車研究院智能駕駛技術部部長郭吉順認為，從技術生態的角度來看，L3和L4級汽車都面臨著N個以上的問題：1。目前，無人車的感知層還不夠準確。當年特斯拉車禍引發的第一起謀殺案，是一場由視覺傳感器和毫米波雷達同時失效引發的悲劇。到目前為止，如何平衡傳感器成本和高效傳感能力仍然是所有科技公司面臨的難題之一。2.決策能力有限。提高決策能力，在于建立完善高效的人工智能模型，獲取大量有效的路測數據。因此，它必須涵蓋足夠復雜甚至罕見的場景。然而，似乎沒有一家公司比谷歌積累了更多的路測公里數（當然，模擬測試也是一條道路）。3.對執行控制層的把握不足。執行控制層是自動駕駛真正落地的基礎。畢竟，所有指令都需要最終在執行控制層實現。例如，速度控制系統是無人車最基本的控制系統之一，是實現無人智能車穩定安全駕駛的最重要部分。然而，目前，科技公司……

我很少談論執行控制，因為這一領域的大多數技術都掌握在原始設備制造商和一級制造商手中。因此，有必要通過汽車制造商和科技公司的共同努力來解決這一層面的許多問題。4.缺乏合格的人工智能芯片。郭吉順特別提到，“芯片短缺是他們現在面臨的一個大問題。”因為他說，廣汽預計將在2020年第一季度量產第一輛L3級智能駕駛汽車，但到目前為止，一家外國供應商提供的主要芯片有延遲的風險。“因此，我們確實需要在中國開發和生產一種具有足夠計算能力和功能安全性的自動駕駛芯片。”這不僅僅是上述問題。在大規模生產的技術研發過程中，我們感覺這片田地就像剛剛收割的蘿卜地。到處都是坑，還有各種各樣的障礙。但總的來說，最危險的實際上是有人駕駛和無人駕駛汽車在路上一起行駛。因此，為技術的應用“定義一個區域”可能是工程師在踩過無數坑后獲得的最常識和最節省成本的方法。5G真的能很快到來嗎？車路協同需要低延遲和高可靠性的網絡連接；

網絡建設需要運營商。因此一直在推動5G聯盟的運營商很快就在無人駕駛產業鏈中找到了自己的絕佳位置：因為車輛和道路之間的協調需要“車與車、車與人、車與基礎設施之間的高效互聯，非常符合5G網絡的特點，下行20G/s，上行10G/s，帶寬足夠好，低至幾毫秒。因此，一年多來，自動駕駛公司已經與中國聯通和中國聯通建立了連接。此外越來越多的科技初創公司加入了以運營商為首的各種5G聯盟，后者也在全國各地積極鋪設5G基站并獲得測試許可。這種勢頭很容易給人一種錯覺。看來，當5G到來時，它將立即解決自動駕駛汽車在道路上的最大阻力，或“車路協同”。現實情況是，5G的落地本身就是一個難題。即使實現了，車路協同中的“路”也是完全不清楚的。廣州聯通副總經理廖江毫不避諱地談到了5G建設中的許多挑戰。事實上，從獲得5G許可到實際應用，山路上有十八個彎。首先，5G是一個相對較新的事物，其通信標準由3GPP制定，但標準尚未確定。雖然已經發布了名為R15的技術規范版本，但該版本主要解決了高清的業務問題，與車聯網關系最密切的標準尚未最終確定，這影響了整個產業鏈的發展進度。第二，目前沒有5G芯片和其他終端產品。例如，我們都知道5G手機還沒有推出（可能在明年推出），而汽車等5G終端是相對較大的工業化組件，落地速度會較慢。畢竟，產業鏈是一個由小到大的良性過程。第三，盡管自動駕駛社區對5G寄予厚望，并正在進行相關實驗，但5G本身的建設非常困難，因為高頻傳輸需要非常密集的基站。因此，無論從設備功耗還是運營商網絡轉型的角度來看，所要消耗的資源都是非常巨大的。“但我相信，隨著5G牌照的正式頒發，這些問題會得到解決。但這仍然需要時間。盡管5G對于高效的數據傳輸是必要的，包括自動駕駛、工業和其他領域，但我們不妨反過來思考：只有5G才能達到實現車路協同所需的網絡傳輸效果嗎？事實上清華大學自動化系教授、863車路協同項目首席科學家曾提出一個重要觀點，盡管5G可以實現低延遲、高可靠性、海量終端節點和大帶寬（我等不及每秒1G的流量），但自動駕駛汽車只需要前兩個。“如果我們想實現這兩點，DSRC（短程通信技術，具有數十年的研發和測試歷史，已被美國交通部確認為V2V標準，5.9GHz是其專用通信信道）實際上可以完成要求，不需要5G的普及。技術研發的瓶頸、工程和量產能力的缺乏、穩定性和安全性的漏洞以及相關人才的短缺，都是造成無人駕駛技術公司和車企商業化延遲的重要因素。難怪曾經自信地談論技術和夢想的行業專家現在語氣中有了更多的擔憂，甚至提前給我們打了疫苗：“今年就像是自動駕駛冬天的前一年。”當在論壇上被問及“2018年是互聯網發展的一年”時，韓旭的回答有些令人驚訝，但這是意料之中的事：“自動駕駛將迎來一個冬天，但我們確信，像阿里巴巴和騰訊這樣的偉大公司都是在冬天之后誕生的，所以我們希望這個冬天能讓我們真正成為一個美麗的春天。”郭繼順給出了一個看似更嚴厲的回答：“我們未來可能會面臨一個冬天——不僅是自動駕駛，整個汽車行業都會面臨。然而，他說他仍然相信塞巴斯蒂安·特龍的話，他是……

谷歌的自動駕駛項目——“自動駕駛是人工智能改變世界的輝煌起點。”冬天即將到來。但在樹立危機意識的同時，也許我們應該回歸做技術的本質。盡管5G對于高效的數據傳輸是必要的，包括自動駕駛、工業等領域，但我們不妨反過來思考：只有5G才能達到實現車路協同所需的網絡傳輸效果嗎？事實上，清華大學自動化系教授、863車路協同項目首席科學家姚丹亞曾提出過一個重要觀點，盡管5G可以實現低延遲、高可靠性、海量終端節點和大帶寬（我等不及每秒1G流量），但自動駕駛汽車只需要前兩個。“如果我們想實現這兩點，DSRC（短程通信技術，具有數十年的研發和測試歷史，已被美國交通部確認為V2V標準，5.9GHz是其專用通信信道）實際上可以完成要求，不需要5G的普及。技術研發的瓶頸、工程和量產能力的缺乏、穩定性和安全性的漏洞以及相關人才的短缺，都是造成無人駕駛技術公司和車企商業化延遲的重要因素。難怪曾經自信地談論技術和夢想的行業專家現在語氣中有了更多的擔憂，甚至提前給我們打了疫苗：“今年就像是自動駕駛冬天的前一年。”當在論壇上被問及“2018年是互聯網發展的一年”時，韓旭的回答有些令人驚訝，但這是意料之中的事：“自動駕駛將迎來一個冬天，但我們確信，像阿里巴巴和騰訊這樣的偉大公司都是在冬天之后誕生的，所以我們希望這個冬天能讓我們真正成為一個美麗的春天。”郭繼順給出了一個看似更嚴厲的回答：“我們未來可能會面臨一個冬天——不僅是自動駕駛，整個汽車行業都會面臨。然而，他表示，他仍然相信谷歌自動駕駛項目前負責人塞巴斯蒂安·特龍的話——“自動駕駛是人工智能改變世界的光榮起點。”冬天即將到來。但在樹立危機意識的同時，也許我們應該回歸做技術的本質。

標簽：小鵬特斯拉發現遠程DS

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