5G對自動駕駛的作用在于,通過高速5G通信鏈路,建立車端與場端及其他主體的聯系,彌補車端感知、定位等方面的不足。

騰訊自動駕駛實驗室負責人蘇奎峰:理性看待5G對自動駕駛的作用

隨著各個國家都在加大對5G的研發投入,以及陸續商用測試,5G俨然已經成爲了2019年最重要的技術風口。5G的應用場景有哪些?通信廠商,互聯網企業如何在5G時代改變?中國在5G時代,應該做些什麽?

騰訊科技近日发起“5G讲坛”系列策划,邀请行业专家,企业高管,投资人士等众多知名人物,详细解读关于5G的各种疑问。第八期嘉宾:腾讯自動駕駛业务中心总经理苏奎峰。

劃重點:

1、5G對自動駕駛的作用在于,通過高速5G通信鏈路,建立車端與場端及其他主體的聯系,彌補車端感知、定位等方面的不足。

2、真正的自動駕駛,還需要其他的一些設施協同實現。未來,5G對于自動駕駛核心作用是通信鏈路的載體,需要車、路、端的協同才能發揮更多的作用。

3、今年自動駕駛産業走向了“低谷期”,部分初創公司的維持會比較困難,最終會是“剩者爲王”。挖掘數據價值、提升數據利用效率是構建自動駕駛核心競爭力的重要方向,而做一個模型或算法很難構建出真正的競爭力。

如今,5G的到來正在給汽車行業將帶來一場升級變革,尤其是自動駕駛,通過5G低延遲、高帶寬的特性,能夠爲自動駕駛汽車提供更豐富的信息,讓自動駕駛汽車在緊急時刻做出精准決策,保證使用和用戶的安全性。5G的作用可見一斑,但通過5G,自動駕駛就能夠快速落地實現嗎?自動駕駛真正落地還需要多遠?

騰訊自動駕駛業務中心總經理蘇奎峰對此表示:“其實5G不像社會大衆所期待的那樣,認爲能夠真正解決自動駕駛的産業痛點,自動駕駛還有很多需要面對的難題。”蘇奎峰認爲,對于整個自動駕駛的生態來說,在5G的加持後會加速産業的成熟。但自動駕駛的落地和實現,所涉及到的既有政策問題、技術問題,還有運營等多方面的問題,這需要政府、互聯網公司、車企,三方共同合作才能完成。

談到5G在自動駕駛汽車方面的應用,蘇奎峰認爲主要是體現在“用戶智能”和“駕駛智能”兩方面。所謂用戶智能,是5G能夠爲用戶從娛樂、消費等方面與車的結合,爲用戶帶來價值;駕駛智能方面,主要在感知層(感知和感知信息共享)和計算層面來體現。

對于今年國內自動駕駛的發展,蘇奎峰表示:“自動駕駛産業逐步回歸了理性甚至是走向了低谷期”。在這個階段,部分的初創公司能夠持續活下去會比較困難,真正具有核心競爭力的公司需要有幾大關鍵能力:能夠把數據利用效率提高、能夠把數據價值挖掘得更高和相應的工作積累地更深。

以下是騰訊科技对话苏奎峰的具体内容:

騰訊科技:您如何理解5G对于自動駕駛的真正价值?5G的“高速率”、“低延时”的特性,是否可以解决自動駕駛技术的痛点问题?5G真正的价值在其中可以发挥多少?

蘇奎峰:5G本質上是一個通信手段,會解決自動駕駛遇到的一些問題,但還不像社會大衆所期待的認爲“5G能夠徹底解決自動駕駛的産業痛點”,自動駕駛還有很多需要面對的難題。當然,如果沒有這樣一個低延時,高帶寬的鏈路,用其他的技術彌補是不可能實現的,5G是有作用的,只是這個作用沒有大衆期待得那麽高。

5G對自動駕駛的作用在于,汽車通過5G這個高速的通信鏈路,彌補車端的感知能力和算力,以及通訊信息交互等方面的不足。比如V2I(車聯網)、V2V(車與車之間的通信),V2X(車與所有物體的連接),都可以把整個信息傳遞或共享到車上。

可以說,這個技術的核心作用不在于5G,而是5G提供了一個低延時、高帶寬的通信鏈路,提供一個靈活的網絡結構和邊緣計算能力。但要加速自動駕駛,還是需要其他的一些設施來協同,需要車、路、端的協同。

騰訊科技:从产业层面来看的话,5G的应用整体会给产业带来哪些改变?首先会有哪些具体落地的场景会可以被应用到?

蘇奎峰:對汽車産業的車端而言,我認爲會影響兩個方面:一個是“用戶智能”,一個是“駕駛智能”。

所謂用戶智能,就是5G能夠爲用戶在娛樂、消費等方面與車結合,爲用戶帶來價值。比如通過5G通信,相關的娛樂系統能進一步升級,用戶可以體驗到VR,或者依賴高帶寬的高清視頻等內容可以達到車端。

駕駛智能方面,主要體現在感知層(感知和感知信息共享)和計算層,可以實時的將道路、環境及他車的狀態通過V2X、V2I、V2V通路實時共享,提高車端的安全性。如V2V方面,通過5G可以實現車與車之間的信息實時共享,讓汽車更好的感知到周圍路況,通過感知的環境信息傳到自動駕駛系統。舉個例子,當自動駕駛車在大的公交車後面行駛時,如果想變道超車,是無法知道前方狀況的。但有了V2V以後,可以通過前車的感知設備,通過5G的鏈路傳到後方自動駕駛車上,實現了“透視”。

從計算層面來看,有了5G,如果設備完善的話,會有邊緣計算節點。這樣很多計算的負載的需求可以轉移到路兩側的邊緣計算節點,從而有效的降低了車端對算力的要求。這樣好處有兩點:一是整體算力更強,提升自動駕駛的感知能力。另外一方面,可以降低功耗。因爲自動駕駛對算力要求比較高,利用邊緣計算節點可降低油耗,尤其是電車能夠提升汽車的續航裏程。

騰訊科技:您认为5G对于细分的一些车载技术,比如说SLAM(定位与地图构建),或者是V2X数字化车载等技术会有怎么样的影响?

蘇奎峰:SLAM是自動駕駛和機器人領域非常核心的技術,也是很有技術挑戰的,汽核心作用就是建圖和定位,尤其是在複雜城市環境中對SLAM技術依賴很高,涉及到5G,主要體現在兩點:

首先,5G是定向性較強的通信技術,它的頻帶比較寬,通信頻率較高,定向性比較強,基站也很密。基于這些特點,它能夠輔助SLAM的定位,通過一些相關資料的了解,它能夠做到亞米級。也就是說,在沒有衛星的情況下,通過5G的基站也可以提供一種可靠地全局定位方法,這無疑對定位技術是一個非常好的補充,優勢是在室內場景其作用會更明顯。

另外,通過5G高帶寬的通信鏈路,未來的某些基站物理坐標都可以很准確。在這種情況下,在建圖和定位的時候,兩側會有非常多有帶自己絕對位置的基站,利用這些路標信息,建圖工作會更加精准,對高端複雜算法依賴也會降低。

總的來說,5G對SLAM大規模建圖優化,或者說將來在定位方面,有利于降低計算複雜度,提升整個系統的定位精度。

對于GPS導航系統,在5G的地面基站增多後,會變成類似于全局定位的小型基站系統。這對于一些受遮擋、有城市高樓的定位彌補作用很強。具體來講,就是當有5G基站後,哪怕在高樓林立,甚至是室內定位裏,5G手機都能夠達到這種亞米級別,這個精度會非常驚人。現在在很多室內的導航定位還是缺少有效的定位手段,依靠一些Wi-Fi來實現定位精度不容易保障,也滿足不了用戶的大部分需求。

騰訊科技:您认为5G这项技术对于自動駕駛产业未来的影响会包括哪些层面?比如说在技术的细节上,它对自動駕駛生态会不会有更多可能性?

蘇奎峰:對5G來說,首先它本身除了通信鏈路以外,它構建這樣一個快速的渠道,把計算連接起來,依賴于路邊的邊緣節點,可以減輕車端的計算需求。

舉個例子,其他的移動設備的能力比車還要弱,汽車在“空閑”時,其他的設備也可借助于車端的計算能力來幫助用戶來做一些事情。比如實時翻譯功能,現在我們使用都是翻譯筆,翻譯筆裏面有專門的GPU,需要硬件加速。

但未來的實時翻譯可能就不需要這樣的運算方式,比如手機裏裝一個軟件,真正的計算是可以在一些車端實現,或者場端實現。由于基站比較密,低延時的切換也比較快,這樣我們可以很快速在這種移動過程當中,通過雙向的計算形式,用手機來做這種翻譯,。

而對于雲端來說,延時較低的情況下,可以大規模的將運算直接傳到雲端去計算。比如剛提到的SLAM,可以在建圖過程當中收集大量的原始數據,核心的建圖優化算法放在雲端做,把結果實時反饋車端。

從技術角度來說,5G對光纖的要求也很高,因爲每個通信鏈路的數據都很大,光纖相當于現在的骨幹網絡,骨幹網絡的帶寬也一定要足夠寬,才能可以來滿足時間方面的要求。否則節點很多,但細的骨幹網一定會造成堵塞。所以,無縫連接以外還有一些其他的基礎設施都要跟上,才能滿足整個的需求。

對整個自動駕駛的生態來說,在5G的加持以後發展會更快,有一個更大的維度彌補技術短板,在核心技術的突破後,會加速産業的成熟,也會逐步産生更多的相關消費行爲和內容需求,使整個生態形成正反饋。

騰訊科技:业界认为有了5G这项技术,能够推进自動駕駛产业有突破性的提升,但是实际上,我们看到近期,有很多自動駕駛公司都遇到了不少的问题,比如被收购、甚至倒闭等等。您怎么看待目前国内自動駕駛产业发展情况呢?

蘇奎峰:2019年對自動駕駛來說,可能已經趨近于一個低谷期,整體融資較爲困難。雖然自動駕駛有5G、在AI技術上有很多進步,但是真正的L3,甚至是L4以上的,離用戶期望的自動駕駛還有一定的距離,還需要有很長時間和耐心把這件事情一步步做好。

在這種背景情況下,很多初創企業,很難得到一些商業化落地的想法,維持它長遠的發展。所以自動駕駛最終活下來,是“剩者爲王”,不一定是短期內有技術上領先多少的公司就一定會勝出。最核心的問題還是做的自動駕駛怎麽才能結合行業,能夠使自己的團隊、自己的公司能夠有持續的造血能力,然後持續技術和産品叠代。

技術方面來說,這個成敗其實考驗的是一個公司在系統資源方面的整合能力,包括底層系統工程化能力等等。另外,其中的核心技術是對數據的利用效率,所以無論是做決策、還是感知層,最終公司的技術要體現在數據的利用效率上。

所以,能夠把數據利用效率提高、把數據價值挖掘得更高、相應的工作積累更深等這些要素的公司才是有核心競爭力的公司,而不是短期內做一個模型,或者做一個小的算法來獲得競爭力。

騰訊科技:能介绍下近期腾讯自動駕駛实验室的战略布局吗?在5G方面会有哪些计划?

蘇奎峰:目前我們的核心主要是幫助車廠把自動駕駛技術做好,幫助自動駕駛落地,所以我們在仿真、在雲、高精度地圖等工具鏈和數據測投入很多資源,也致力于成爲值得信賴的軟件與服務提供者,爲産業發展提供助力。

從戰略路線上講,我們平行推進L3和L4級別的自動駕駛。L3是産業落地,跟車廠緊密合作,L4當前主要在做技術開發和測試,讓自動駕駛汽車能夠在一些複雜的城市道路裏面也可以行駛,提升自動駕駛的整體技術水平,並將相應技術降維應用到L3或工具鏈的能力提升上。

L4方面,我們期待能夠同更多的車廠合作,一起聯合測試,爲L4的落地運營提供支持。關鍵是我們也希望能夠通過L4這種技術的積累,把仿真、雲等方面的能力進一步提高,把騰訊的服務做得更有競爭力,能夠爲客戶帶來更大的價值。

5G方面的應用布局來說,我們內部有專門開展5G研究的“未來網絡實驗室”,在邊緣計算、開源和標准應用等方面都有較高影響力的成果,也一起在開展自動駕駛與5G技術的應用研究,在車輛在環、模擬仿真等方面已經取得了非常有價值的成果,通過5G鏈路把仿真虛擬的環境信息打到車端,讓自動駕駛汽車能夠在馬路上模擬整個系統運營。

至于車路協同的應用,因爲主要依賴車端感知的終端以及很多其他的一些基礎設施。其中涉及的不光是5G,還有一些很多功能節點,需要系統工程的配合。目前這些技術發展還沒有到成熟階段,所以它也會一定程度上會影響整個落地的進程。當然,隨著國際或國內更多5G示範城市的推出,相關示範區的落地會更快一些,我們都會積極參與,加速5G和自動駕駛的融合。

騰訊科技:刚才我们提到了自動駕駛级别,您认为L3级别的自動駕駛是一个分水岭吗?从技术来看,您是怎么判定的?

蘇奎峰:L2到L3是自動駕駛的一個分水嶺,最核心的問題在于責任的認定問題。比如說L2,或者是L2+級別的自動駕駛,人在駕駛中依然承擔主要角色,如果車出了問題或者發生事故,是人的責任,車廠都是可以規避風險的。

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