在汽車領域，5G有望為汽車行業的車聯網及無人駕駛帶來顛覆性改變，而在這些領域落地也將使5G技術取得實質性發展。其中，無人駕駛是5G重要應用場景之一。
近幾年，無人駕駛技術測試不停地進行。到了2020年，無人駕駛逐步落地，一些城市的市民可以通過打車或者地圖軟件乘坐和體驗無人車。
如今，伴隨著5G網絡的鋪開，車聯網將取得重要突破，無人駕駛的延遲將不斷降低，無人駕駛汽車的行駛將更加靈敏。有了5G網絡技術的加持，無人駕駛技術將進一步成熟，為高階無人駕駛提供了可能。
那么在過去的5G這一年，無人駕駛發展到了什么階段呢?
無人駕駛場景正在到來
2019年6月6日，我國5G商用牌照“落地”。當時，廣州市正式發布了首批自動駕駛路測牌照，其中，六家企業獲得首批智能網聯汽車道路測試通知書。5G商用牌照開始發放后，廣州成為首批商用城市。
不止廣州，隨著5G商用牌照發放，長沙、武漢、北京等越來越多的城市逐步向無人駕駛企業發放了路測牌照，5G時代下的無人駕駛場景正在到來。
據了解，5G網絡主要有三大特點：，一，高速率;二，高可靠、低延時;三，網絡結構和邊緣計算能力。通過5G移動通信技術可以加強無人駕駛感知、決策和執行三個層面的能力。
在5G發展的這一年，無人駕駛領域基礎設施不斷搭建、完善，技術探索與落地也取得了一定的進展。
基礎設施方面，比如中國首條自動駕駛高速開建，布局5G設備，預計2022年正式通車。杭州、長沙等多個城市也搭建了自動駕駛車道，并布局5G設備。
在實現無人駕駛商業化的過程中，汽車產品只是體系中的基礎項，智慧道路是最重要的支持，此外，車聯網也是至關重要的一環。
中國信息通信研究院主任工程師葛雨明表示，在車聯網領域， 5G通信技術給車輛的應用場景帶來更大的想象空間。基于C-V2X的車聯網應用，從信息服務向提升安全效率和自動駕駛服務演進。
在實際的落地應用方面，5G正在助力無人駕駛落地城市，比如文遠知行2019 年 11 月就在廣州落地全開放運營的 Robotaxi 服務，現階段全國陸續有更多的城市加入;今年4月份，上海市民使用高德地圖平臺可以呼叫乘坐AutoX無人車;同期，百度也全面開放Apollo Robotaxi服務，長沙用戶通過百度地圖、百度App免費試乘。
相比較Robotaxi，5G在無人駕駛職能車輛上落地較快。比如今年4月，中國移動參與打造的5G無人駕駛清掃車已投入使用，可實現無人駕駛和智能清掃，日常作業不受雷雨冰雪等天氣的限制，清掃質量達到預期標準，未來量產商用后將大大提升城市智慧環衛水平。
5G無人駕駛在貨運領域也已廣泛使用，在鄂爾多斯達拉特旗一家露天煤礦，數十輛基于5G技術的無人駕駛礦車已經在礦區運作，完成礦產運輸。技術人員可以一人監控多車在進行無人駕駛運輸。
從概念到落地，5G、AI推動下的無人駕駛正在進入我們的生活。
在接受新浪科技采訪時，文遠知行COO張力總結認為，過去一年，技術上，無人駕駛算法能力進一步提高。同時，隨著 5G、車路協同的技術發展和應用、推廣，為無人駕駛增加更多感知信號的冗余，提升了安全性。
而在硬件成本上，無人駕駛車輛傳感器成本出現一定程度的下降;商業上，無人駕駛行業走向落地運營。
張力表示，無人駕駛生態圈在逐步形成，車企、無人駕駛初創公司、出行平臺、5G和車路協同應用，共同形成了無人駕駛生態圈，為初步的商業化運營奠定了基礎。“無人駕駛逐漸從過去那個在人們眼中充滿著高風險的賽道進入到了一個新的階段，資本越來越看好。”
應用融合仍處于起步階段
5G在無人駕駛領域更多體現在“用戶智能”和“駕駛智能”兩方面。
馭勢科技聯合創始人、董事長兼CEO吳甘沙此前提到，一方面，5G是歷史上第一個不是面向人而是面向物的網絡。它一定會給今天的很多商業場景，包括無人駕駛、工業互聯網帶來無限的想象空間。“我相信未來，5G大規模應用以后，車會變成非常笨的車，靠一個全局的城市大腦就能夠指揮好，整個社會的成本也會降到最低。”
但另外一方面看，真正成熟的5G并沒有那么快。
吳甘沙表示，今天已經在應用很多V2X(車對外界的信息交換)技術，但這些技術一般來說還是LTE-V2X，需要在公網或者是專網上面去使用。真正的5GV2X(NRV2X)，真正大規模商業化要到2024年左右。
據了解，基于5G自身擁有的特點，可通過V2V(車與車的連接)技術，將車輛感知范圍擴大到視距之外，及時了解車輛間的相互位置等其他狀態信息，可以提前對道路進行判斷。同時，利用V2I(車與基礎設施)通信，車輛可以獲得如信號燈和路口的行人等信息，形成完整的對道路環境的感知，進而使車輛能夠實現眼觀六路、耳聽八方的技能。即便傳感器、攝像頭失靈，通過5G高頻信息傳輸也能規避一定風險。
吳甘沙認為，“短期內，我們還沒辦法去指望5GV2X能夠給我們帶來想象中的好處，比如說邊緣計算等。V2X其實已經在很大程度上幫助了無人駕駛，比如說交通燈。今天大部分還是通過攝像頭去識別紅綠燈，但在一些情況下，比如說強逆光下根本看不清楚。這時候如果說交通燈本身有能在紅綠燈切換的時候，通過PC5的協議進行廣播，我的車馬上就知道了，對動作進行預判，這是一個非常有用的商業場景。”
目前，5G網絡并不像社會大眾所期待的那樣，能夠真正解決自動駕駛的產業痛點，無人駕駛還有很多需要面對的難題。
對于整個無人駕駛的生態來說，在落地和實現方面，還需涉及政策、技術、運營等多方面的問題，需要政府、互聯網公司、車企等，多方共同合作才能完成。
在技術方面，葛雨明也提到，雖然現在很多人在做，但是無人駕駛對于在某些場景下或者某些因素的感知方面，還存在著非常大的不足。尤其無人駕駛基于雷達、攝像頭和相關單車行為的時候，容易受到惡劣天氣和遮擋物的影響，目前還沒有辦法解決非視距的問題。
在提到5G時代下無人駕駛發展存在的挑戰時，張力也表示，首先，5G網絡的基礎設施建設有待加強，需要實現更全面的覆蓋和更穩定的網絡環境。其次，5G和車路協同應用的融合仍處于起步階段，還有待于進一步開發和驗證，例如車規級的5G遠程車載終端TBOX還沒有進入量產階段。此外，單車智能和車路協同互為冗余，但同時要求兩個系統都需要足夠穩定，才能保證兩個系統聯動起來時能達到最佳的效果，這是過程中的一個難點。
