夜空中最亮的星77

无人驾驶技术是一种即将改变人类未来社会的科学技术，它正在越来越尽力走进我们的生活之中，而且已经有不少无人驾驶车辆在某些区域中走向运营，当5G技术普及的时候，无人驾驶技术全面放开也将随之到来。

无人驾驶技术为什么需要5g技术配合呢？这是因为无人驾驶车辆需要处理大量的计时信息，而且需要做到快速和细致，5g网络技术可以满足这一需要，因此当5g技术成熟且普及的时候，无人驾驶技术也将可以普及。

无人驾驶技术需要随时处理大量即时信息，非5G网络不可，比如当无人汽车在路上行驶的时候，它对道路的规划、以及道路上车辆的情况等需要随时做出及时处理，因此它的行使地图和路况信息需要实时更新，实时和车辆管理系统沟通，无人驾驶车辆通过传感器、摄像头采集到的信息数据量很大，对网络通道的速度、带宽以及数据传输时效性都很苛刻，而且需要大数据云技术的辅助，4g网络还满足不了，唯有5g网络技术才能有效满足。

如果带宽不足的话，那么数据就不能及时传输，无人驾驶车辆就不能对地图和路况信息做出及时调整，那么它在行驶的过程中就很容易出现问题，甚至激发某种事故，所以5g网络技术低延时高带宽的特征，正是无人驾驶技术最需要的，是无人驾驶技术的前提条件。

相对4G网络，5G网络的传输速率提升100倍，其峰值传输速率达到10Gbit/s，所以单位数据的传输用时将会非常短，我们用4G网络下载一部1g容量的电影，大致需要半分钟，而使用5g网络技术不到一秒钟就能完成，这样的速率就可以满足车辆在道路上行驶时出现紧急情况的数据处理。

比如，当很多车辆在高速路上以极小的车距行驶的时候，那么当最前面的车辆出现事故或紧急刹车的情况时，后面的车辆往往来不及反应就会撞上去，这样车辆就很危险了，但是5g网络技术下的无人驾驶技术可以让后面的车辆瞬时感知前面的路况，进而做出及时的避免措施，这样就能避免事故的发生，车辆也就安全了。

随着社会的发展和科学技术的进步，毫无疑问无人驾驶技术终将会大行其道，这是一种可以极大促进社会发展的技术，我国多家人工智能公司在这方面研究多年，已经具有了充足的技术储备，可以说在技术方面已经很成熟，只待5G技术全面普及，那么我们就可以享受无人驾驶技术带来的种种方便和好处了，到时候我们想去哪里，只需要坐上车后说一声到哪里，车辆就像是有司机一样把我们带到目的地，而我们在车上也可以做自己想做的事情，就是睡上一觉也行。

科普大世界

在封闭道路上按照固定线路行驶，有可能会首先应用无人驾驶。无人驾驶和有人监督下的自动驾驶还是有区别的，这个全无人驾驶要依靠人工智能的发展。道路上的状态千变万化，安全行驶在很大程度上都是依赖于司机的判断的提前防范措施，这个是目前的人工智能还无法实现的。举几个例子：当你开车在城市街道上行进的时候，突然从胡同里滚出来一个皮球。有经验的司机会减速，以防后面跟着跑出来一个小孩；没有经验的司机可能会急刹车以防压到那个皮球，结果引起后面的车追尾。有经验的司机对慢车道上的骑车人有一种本能的判断，知道谁有可能突然猛拐。路上并线的时候，很大程度上是直行和并线两车的司机互相配合，而不是完全靠交法规定。这些都是目前无人驾驶解决不了的，不是5G技术的问题，而是基础理论还没有解决这个算法的问题。而且目前世界上最快的超级计算机也不能和人类大脑的反应速度相比，要是再和有经验的司机相比就更没有可能了。所以，无人驾驶是人类的憧憬，但是在人工智能的基础理论（比如模糊数学）现在还没有突破的情况下，还只能是憧憬。中国的人工智能貌似发展很快，但是深层次的问题大家还都没意识到。我们的AI还仅仅停留在简单低级应用上，很多应用根本不能称作是人工智能，只能说是大数据统计结果的应用，没有任何智能的成分。我们现在从事AI编程的人很多，可是真正研究算法的人太少，这样下去是不能可持续发展的。没有基础理论的发展，应用科学就只能是空中楼阁，皮之不存毛将焉附。

看北京看中国看世界

撩拨一下车

无人驾驶，可以指：

• 自动驾驶汽车
• 列车自动运行
• 惯性导航系统
• 无人航空载具

所以无人驾驶离我们远不远？

答案很明显，生活中无人驾驶的应用很多。但大多应用在高新领域，比如高铁动车、航空航天。

这项技术离走近我们的平民百姓家也不是太过遥远。国内的百度，国外的谷歌，都在无人驾驶领域持续发力。

以及我们大家所熟悉的特斯拉电动汽车，所谓的自动驾驶系统。因为技术的不完全成熟，在几次事故之后，特斯拉官方不得已将自动驾驶改为自动辅助驾驶。

每一个新的技术的出现，都不会说一帆风顺。作为普通人的我们，可以围观，可以讨论。但不能泯灭他人为科技做出的贡献。

有理由相信，无人驾驶进入我们的生活并普及的日子并不会太远。

你丫闭嘴吧你

自动驾驶技术发展至今不过几十年，历史上第一辆能真正自动驾驶的汽车出现于二十世纪八十年代。

进入21世纪以后，自动驾驶技术突飞猛进，并呈现出商用化的趋势，比如，谷歌自动驾驶汽车于2012年5月获得了美国首个自动驾驶车辆许可证； 2014年12月中下旬，谷歌首次展示自动驾驶原型车成品，该车可全功能运行；特斯拉汽车更是在2014年率先推出了特定环境下的自动驾驶车。

目前自动驾驶技术分级标准尚未统一，但是在国际上大都选择美国汽车工程师学会(Society of Automotive Engineers)给出的评定标准。

现有的汽车及互联网厂商在自动驾驶技术方面大都集中在二级或者三级，奥迪新款A8实现level 3自动驾驶功能：时速不高于60km/h，奥迪AI自动驾驶工作时驾驶员可以不去监控车辆干别的事，停车场与车库模式驾驶员甚至可以不在车上。

奥迪目前计划在2021年推出完全意义上的自动驾驶技术，同时，大多数自动驾驶企业也将实现无人驾驶的时间表定在了2025年到2030年之间。这说明未来十年自动驾驶技术将大范围商用，而未来出行方式将得到革命性地变革。

另一方面，自动驾驶技术大规模使用之前还面临很多政策问题，决策者需要解决很多问题，目前美国部分州已出台相关授权自动驾驶技术的法律，英国和法国也允许自动驾驶汽车在一般道路上进行测试，相信自动驾驶技术在相关法律的促进下将会快速发展，未来大家都将能像使用共享单车一样使用共享自动驾驶汽车。

攻城狮专业侃车

总体来说无人驾驶需要的感知技术、人工智能、信号传输技术现在已经能够实现，收到的制约因素主要是成本、道路设施联网。因我国地理区域大，地势复杂，分阶段进行道路设施联网逐步推进比较合适，实现全国道路设施联网需要一段时间。下面我结合相关权威信息说一下：

一、宝马在北京研发中心发布5G时代自动驾驶战略

7月19日宝马在北京研发中心发布5G时代自动驾驶战略，将于中国联通（5G网络)、腾讯（高性能数据驱动开发平台）和四维图新（高精度地图）合作，共同布局未来出行。同时宣布iNEXT概念车将在2021年量产，并搭载成熟的L3级别自动驾驶系统，同时开始L4级别高度自动化驾驶系统车队测试。

二、从“汽车-技术-人工智能”的三要素讨论：

1.高级驾驶辅助系统（ADAS）

2.自动驾驶出租车将成为出行即服务（MaaS）的未来

3.自动驾驶乘用车的批量生产

使用ADAS技术时，驾驶员对汽车仍有控制权，而ADAS的作用是在必要时对驾驶员进行提示以防止事故发生。由于近年来，驾驶员分心驾驶的情况呈上升趋势，因此这些提示显得极为重要。

汽车工程师协会（SAE）将自动驾驶分为了L0-L5几个阶段，ADAS目前处于L0-L2的阶段，其存在的意义就是将事故发生的可能性降至无限低的水平。“汽车-科技-人工智能”的这一关键阶段目前进展顺利，当前ADAS技术渗透率约为22%，预计到2025年将大幅攀升至75%。

与此同时，“汽车-科技-人工智能”的自动驾驶正在分化为两个阶段：自动驾驶出租车出行即服务（MaaS）阶段，和自动驾驶乘用车批量生产阶段。我们注意到，汽车行业中许多公司的心态已经发生了变化，它们开始意识到这两个阶段不能同时进行。

自动驾驶乘用车（L4-L5）的批量生产，必须等到自动驾驶出租车完成部署并趋于成熟后才能进行。

汽车研发小记

“无人驾驶卡车，你怎么看？”

不久前，特斯拉又推出了新产品，引起了市场的高度关注。这一次发布，并不是高大尚的Model X或者是打着亲民旗号的Model 3的换代升级，竟然是卡车。没错，这个卡车叫Semi，续航里程达到800KM，在高速公路上能够无人驾驶，将于2019年投产。

平时自动驾驶无人驾驶我们都听的很多，大多都是无人驾驶还在研究，有什么研究成果，预计多少年后会商业应用。为什么无人驾驶卡车会率先问世呢？听小编娓娓道来。

为什么选择无人驾驶卡车？主要基于以下三个原因：

市场规模大，需求迫切

我们先来看看市场规模（图片来源TuSimple）:

目前，在中国有超过1600万的卡车司机，承担着占GDP比重15%的物流成本，而卡车的事故死亡率一直居高不下。采用无人驾驶卡车，如果按节省一半人力，800万名司机且司机平均年薪为120,000来计算，这将会是一个万亿级的市场。同时，因为无人驾驶会摒弃掉司机不良驾驶行为，还可节省不少油耗。

需求清晰

卡车主要用于集散地之间的公路货运，包括港口，公路港，物流园等，也就是说这些物流需求定义很清晰。

标准化路况

正因为卡车物流需求定义清晰，所以不像私人汽车，卡车的运行路线和路况可以标准化。

无人驾驶的难点是需要高精度的地图导航，需要持续更新车道标记，街道标时，甚至地面凸坑等；而且需要在汽车上安装各种各样的雷达和传感器，以探知随时变化的路况。

而卡车因为其路况标准，正好可以巧妙地避开这些难点，从技术上也更加易于实现，这就是为什么卡车能够充当了无人驾驶应用的急先锋。

现状

SAE（美国汽车工程师协会）将自动驾驶分为从Level 0到Level 5，如下图一览：

随着级别的提升，自动驾驶程度越来越高，最终实现无人驾驶。不同的汽车厂商会根据自身情况选择不同的级别，并在不同的时间引入市场。目前汽车都或多或少具备了ADAS（先进驾驶辅助系统）功能，即我们平时熟悉的自动泊车，车道偏移预警，自动巡航，盲点探测等，但是离真正的无人驾驶Level 5还有一定的距离。

但是卡车已经能够做到Level 4的级别，大多数情况下可以无人驾驶，是不是很吃惊。

那么问题来了，先是卡车，接着就是公交车（据报道，几天前，深圳无人驾驶公交已经开始测试），接着是......老司机们的饭碗还能够端在自己手里吗？

汽车人参考

希望以上回到能够帮助到您

汽车人参考

其实这都属于AI人工智能的范畴，电脑代替人脑去理解现实情况并作出正确反应。就目前而言，硬件这部分完全没问题，高性能的计算单元，越来越小型化的部件和越来越快的计算速度对数据量庞大的信息来说是游刃有余的。但是，在软件这方面，还有很长的路要走，主要是AI需要大量的实例样本去学习，电脑通过不断地学习各种路况，各种交规，各种会车形式等等数据样本，来起到一个自动应对多种情况的作用，显然，这里还是需要很长时间摸索和改进的。所以我认为，真正的可靠的无人驾驶汽车离我们还比较远，前不久的特斯拉自动驾驶致人死亡的事故就是一个最好的例子。

人海泛舟Leslie

——个人认为，真正的无人驾驶，距离我们还很远。要知道无人驾驶的概念，和现在各品牌都在推行的自动驾驶，是两码事情。目前的自动驾驶，是基于路面标线和周边标识来进行的，是基于摄像头，传感器来进行。并且根据前后左右方的雷达扫描反馈信号，来规避碰撞和行进。但是这样还有很大的缺陷。比如道路标线标志不清晰，或者一些比较复杂的路况和拥挤路面，摄像头无法读取到各种引导标志的情况下，都是影响自动驾驶正常合法的行车的。注意这里有合法，譬如可能会产生走错道等情况。

——而我们目前还缺少什么呢？第一是政策，这一点，包括我国交通管理层面，都在积极的配合各大车企做自动驾驶道路测试。而技术层面，我们需要更加智能自动驾驶处理器，也就是行车电脑。并且不仅仅把自动驾驶的技术处理，体现在自身的各种摄像头和传感器上。实时路况的远距离采集和传输更是个问题。比如把前档的拥堵路况，前档发生事故等等实况信息传输到车内，经过更加智能的车载处理器分析，是否更换道路，不更换的话，如何选择最优处理方式等等。

——这样一来，首先需要更多的路况信息的采集系统，比如智能摄像头等基础建设。还需要速度更快的无线网络来支撑数据传递，甚至在一些没有基站或者信号不好的地区，使用卫星信号传输数据等。这一点，如果大规模的使用5G网络，可以满足无人驾驶的需求。可以预见，5G网络的大规模应用后，到时候，自动驾驶路试获得成功，法律法规也将建立，自动驾驶车辆也开始上路。但是无人驾驶还得等等。

汽车G值联盟

我个人觉得短期内还不能够实现大规模的普及无人驾驶，虽然无人驾驶当前发展突飞猛进但是想要人人普及也有些问题有待解决。

二是技术问题，无人驾驶对技术要求性相当高，除了车本身技术研发还涉及到城市道路和或者是整个地区的自动导航及路况传输，这个不解决就无法安全上路。

三是无人，那就必须让车完全自由，人以享受为主，得满足不同人群的驾驶习惯，而以现在技术来说不能满足所有人的习惯，当车内系统安全异常就会导致出现各种无法及时处理的情况。

四是。成本很高，无人驾驶科技含量高，那么价格也贵，一般普通消费者购买能力有限，降低成本也是一大问题。

關鍵字: 科技 无人驾驶 多远