5G是如何推動自動駕駛發展程序的？
日前，中國聯通與寶馬集團在北京簽署了《寶馬互聯駕駛下一代行動通訊業務合作協議》。雙方將計劃組建聯合實驗室，就5G移動通訊技術、eUICC、V2X等前沿技術開展深入研究;9月16日，中國移動5G自動駕駛峰會在北京舉行，首條5G自動駕駛車輛測試道路也已經正式開放。
5G雖然離商用還有一段距離，但各個車企早已開始了佈局。內燃機在汽車上發展了一百多年，現已日臻成熟。汽車的未來，無疑要步入新能源和自動駕駛的時代。根據世界經濟論壇的分析，到2026年，至少將會有10%的汽車是無人駕駛的。而想實現自動駕駛，5G則是基礎。
什麼是5G?
5G簡單地說就是第五代通訊技術，通訊技術歸根到底其實就兩種——有線通訊和無線通訊。其中有線通訊通過介質傳播，無線通訊則使用電磁波進行傳播，電波和光波都屬於電磁波。
在真空中，電磁波的波速為c，等於波長λ和頻率f的乘積。頻率f越高，能使用的頻率資源就越豐富，資源越豐富，就可以實現更高的傳輸速率。例如“GSM900”、“CDMA2000”，其含義就是900Mhz的GSM，和工作頻段在2000Mhz的CDMA。而5G的頻率範圍可以達到24Ghz以上。根據c=λf的公式可以得出，f越高，其波長λ越短，超高的頻率直接讓5G的波長達到了毫米級，帶來的特點就是極高的傳輸速度和極低的延遲，而負面效果就是傳輸距離縮短，覆蓋能力差，穿透效果差。
隨著時代的發展，各種資訊爆炸式的增長，人們顯然需要更快速的資訊傳輸能力，物與物之間亟待互聯。5G雖然有一定的短板，但可以通過安裝大量的微基站來擴大覆蓋範圍，彌補穿透能力差的缺陷。
沒有5G的自動駕駛
自動駕駛分為從L0-L5六個級別，最高級別L5意味著全自動駕駛、完全自動化，不需要駕駛員。實現自動駕駛的基本原理，我們可以分成三個方面，分別是：感測器、資料融合、100%安全的決策。
車輛上的感測器我們並不陌生，自適應巡航、主動剎車、車道保持等都是通過各種各樣的感測器實現的，主要有影象感測器、毫米波雷達、鐳射雷達等。這些豐富的感測器構成了汽車的“眼睛”，而資料融合就是讓以上這些感測器收集到的資料進行篩選、分析、合成，協同合作，從而更好的判斷汽車所面臨的道路情況。這些感測器是優勢互補的，比如影象感測器有分辨顏色的能力，可以判斷路標、指示牌等，但是在惡劣天氣中辨別能力就會下降，而雷達在判斷距離、穿透雨霧方面就很有優勢。
收集資料、對資料進行融合處理之後，就要做出100%的安全性策略。然而我們上述說的這一切都是通過本地端來實現的，並不具備預判能力，因為車跟車之間、車跟環境之間是沒有溝通的，沒有信息交換。所以這種方式有很多侷限性，比如沒有辦法選擇合理的路線，無法預知一些突發情況，100%的安全就難以實現。
有了5G之後的自動駕駛
為了讓車跟車、車跟環境之間實現資訊交換，那就需要C-V2X的支援，它是基於蜂窩網路的車聯網技術。有了這項技術的加持，車輛就是可以通過通訊通道感知到彼此的狀態，可以檢測隱藏的威脅。車與車互聯之後，人們甚至可以通過演算法和規則來實現有秩序的行駛狀態。
我們舉一個例子，假如彎道過後有靜止在道路上的車輛，汽車本地端通過攝像頭、雷達等感測器，是無法感知到的。轉過彎道發現之後，即便是立即做出決策和行動，那也很難避免事故的發生。而V2X技術則可以通過通訊網路共享資訊，前方車輛停下的那一刻，就已經被一定範圍內的其它車輛所感知到，從而可以提前做出安全決策。
眾所周知，當下的3G、4G網路都是存在“延遲“的。而萬物互聯的時代，物體之間在進行大量資料交換的同時，本身還會處於高速移動之中，與網際網路的“盡力而為”不同，在自動駕駛中，零點幾秒的延遲，或者幾米的定位不準確，就有可能釀成事故的發生。5G的到來，使得大量資料高速傳輸成為現實，其低延時的特性，可以使資訊更加準確、及時。
而將會伴隨5G而來的網路切片技術，則可以劃分出多個虛擬網路，每個虛擬網路可以根據場景需求，比如延時、頻寬、安全性等來劃分，在網路擁堵的地區(比如商圈、演唱會附近等)，網路切片技術可以優先保障汽車通訊的高速率和低延時。
另外，5G核心網路控制層面和資料層面是完全分離的，資料計算中心將會更加靈活，由現在“中央處理”分散到邊緣中，可以直接部署到接近資料來源的地方，很多資料將不必經過網路傳輸到雲端處理。這樣帶來兩個好處，首先是網路負擔下降，延時降低;另一方面，資料的安全性和隱私性也將得到提高。
未來，基站、路邊單元等更靠近車輛的地方，都可以部署車聯網的邊緣計算。雖然這樣的設定，會出現頻繁切換網路的情況，但通過C-RAN架構，可以大幅度降低對自動駕駛能力的負面影響，同時還可降低運營商的維護成本。
最後：隨著5G的到來，可以使得曾經的想象變成可能。5G不僅會推動自動駕駛的發展，更能為整個交通生態圈、城市規劃帶來重大影響，萬物互聯的世界似乎就在眼前了。