同济大学朱西产：5G+C-V2X 助力无人驾驶发展

汽车的发展已经到了一个关键的时间节点——诞生于130年前的传统汽车正在向智能网联汽车进化，与互联网、通信等多个行业深度融合。人们对于智能网联汽车最大的想象就是无人驾驶。

那么，真正的无人驾驶离我们还有多远？

或许这个问题的答案可以在同济大学朱锡禅教授最近在中国国际车联网技术大会上的演讲以及与新智家的对话中找到。

5G+C-V2X助力无人驾驶发展

其实业界已经接受了智能汽车L0到L5的分类。L0/1/2代表初级智能，通常可以理解为驾驶辅助系统；目前整个行业都在从L2+向人机共驾的L3演进，先进的智能汽车必须具备无人驾驶功能。

在朱希禅看来，在初级智能阶段，通信技术对于智能网联汽车的作用并不是特别显著。

但就L3而言，整个汽车行业都在追赶特斯拉，也就是在一定程度上帮助司机摆脱开车。朱希禅在与辛芷嘉对话的过程中说:

有了这样的功能，车企加价5万到10万都没问题。但目前L3的发展也面临着法律法规的问题，司机无法深度脱离驾驶。

从技术角度来说，L3车辆需要更好的传感器，包括激光雷达。据朱锡婵介绍，目前很多激光雷达供应商对于在一些示范区购买的无人车，并不能承诺两年的产品保质期。

汽车的电子架构也在发生变化——从汽车传统的分布式架构，发展到今天以特斯拉为代表的域控电子电气架构，未来还将演变为中央集成电子电气架构，即车内只有一台电脑。车载计算平台的高功耗也会在一定程度上影响车辆的可靠性。

同时，L3的开发也不是一蹴而就的，需要通过FOTA不断收集用户数据，升级车内软件。而且要实现真正的无人驾驶，离不开高精度地图的支持，高精度地图比现在的导航地图更新更频繁，承载的数据也多得多。“因此，我们需要比4 G流量更大、带宽更高的5G通信。”

由于自行车智能本身的“感知盲区”和高精度地图高频采集更新的高成本，必须依靠低时延、高可靠性的C-V2X通信技术的支持，才能实现无人车与道路的实时通信，兼顾安全和效率。朱希禅说:

由于自动驾驶需要更强的感知，而现阶段车载终端的计算能力有限，可以通过新型车联网通信技术进行车路协同辅助。

无人着陆的时间节点

无人驾驶的技术水平上升非常迅速。报告数据显示，百度平均每18050英里接管一次；Waymo平均每13，219.4英里接管一次。

当技术成熟度已经到了这种程度，还有必要让安全员放在车上吗？有可能转移到远程平台吗？安全员可以远程监管多辆车，甚至几十辆车吗？

Robotaxi要想进入商业运营阶段，就必须去掉安全员。但这并不意味着只要去掉安全员，就能真正实现无人商业落地。

在朱希禅看来，无人驾驶真正改变人们的出行方式，大概是在2030-2050年。

而且在这个过程中，有很多因素会影响无人驾驶的最终到达时间。比如激光雷达的成本，自动驾驶系统的可靠性，路侧重建的速度，无人驾驶的商业性价比。

朱希婵给新智家做了详细的回答:

首先，激光雷达的价格还处于比较高的状态；整个自动驾驶系统的可靠性有待验证。如果运营车辆一年能跑20万公里，四年能跑80万公里，是否能保证传感器的寿命和系统的可靠性？

云的支持和路边的改造需要政府的审批，这也需要时间。

当车、路、云都准备好了，无人驾驶就可以考虑落地了，但无人驾驶业务的性价比问题随之而来。

用Robotaxi做出租车划算，还是用滴滴这样基于人类司机的网约车模式更划算？

在这个问题上，朱希禅也表达了自己的观点:

这取决于自动驾驶系统的成本。一个人类司机一年大概赚10万。如果自动驾驶系统的成本是50万元，那就意味着无人驾驶汽车使用5年都无法收回成本，商业价值不大。

不过，朱锡禅指出，从目前行业的发展趋势来看，L4确实比L3更容易落地。

现在很多针对L3开发的自动驾驶技术都以L2+的形式落地，比如今年上市的一些新车型；L4的技术可能会以L2++的形式落地，然后不断更新迭代就可以实现真正的L3/4自动驾驶。

朱希禅强调:

无论你以什么形式落地，司机依然是驾驶的主体，要承担所有的产品责任和安全事故责任。从私家车的角度来看，这是车企可以接受的模式，但对于Robotaxi来说，无人驾驶是商业化运营的前提。

基于以上原因，朱希禅认为，真正的L4会比L3更早实现商业落地，尤其是在商业运营的车辆上。

此外，借助C-V2X技术，在车路协同改造比较彻底的区域，限定区域的中低速无人驾驶将率先落地。

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雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。汽车的发展已经到了一个关键的时间节点——诞生于130年前的传统汽车正在向智能网联汽车进化，与互联网、通信等多个行业深度融合。人们对于智能网联汽车最大的想象就是无人驾驶。

那么，真正的无人驾驶离我们还有多远？

或许这个问题的答案可以在同济大学朱锡禅教授最近在中国国际车联网技术大会上的演讲以及与新智家的对话中找到。

5G+C-V2X助力无人驾驶发展

其实业界已经接受了智能汽车L0到L5的分类。L0/1/2代表初级智能，通常可以理解为驾驶辅助系统；目前整个行业都在从L2+向人机共驾的L3演进，先进的智能汽车必须具备无人驾驶功能。

在朱希禅看来，在初级智能阶段，通信技术对于智能网联汽车的作用并不是特别显著。

但就L3而言，整个汽车行业都在追赶特斯拉，也就是在一定程度上帮助司机摆脱开车。朱希禅在与辛芷嘉对话的过程中说:

有了这样的功能，车企加价5万到10万都没问题。但目前L3的发展也面临着法律法规的问题，司机无法深度脱离驾驶。

从技术角度来说，L3车辆需要更好的传感器，包括激光雷达。据朱锡婵介绍，目前很多激光雷达供应商对于在一些示范区购买的无人车，并不能承诺两年的产品保质期。

汽车的电子架构也在发生变化——从汽车传统的分布式架构，发展到今天以特斯拉为代表的域控电子电气架构，未来还将演变为中央集成电子电气架构，即车内只有一台电脑。车载计算平台的高功耗也会在一定程度上影响车辆的可靠性。

同时，L3的开发也不是一蹴而就的，需要通过FOTA不断收集用户数据，升级车内软件。而且要实现真正的无人驾驶，离不开高精度地图的支持，高精度地图比现在的导航地图更新更频繁，承载的数据也多得多。“因此，我们需要比4 G流量更大、带宽更高的5G通信。”

由于自行车智能本身的“感知盲区”和高精度地图高频采集更新的高成本，必须依靠低时延、高可靠性的C-V2X通信技术的支持，才能实现无人车与道路的实时通信，兼顾安全和效率。朱希禅说:

由于自动驾驶需要更强的感知，而现阶段车载终端的计算能力有限，可以通过新型车联网通信技术进行车路协同辅助。

无人着陆的时间节点

无人驾驶的技术水平上升非常迅速。报告数据显示，百度平均每18050英里接管一次；Waymo平均每13，219.4英里接管一次。

当技术成熟度已经到了这种程度，还有必要让安全员放在车上吗？有可能转移到远程平台吗？安全员可以远程监管多辆车，甚至几十辆车吗？

Robotaxi要想进入商业运营阶段，就必须去掉安全员。但这并不意味着只要去掉安全员，就能真正实现无人商业落地。

在朱希禅看来，无人驾驶真正改变人们的出行方式，大概是在2030-2050年。

而且在这个过程中，有很多因素会影响无人驾驶的最终到达时间。比如激光雷达的成本，自动驾驶系统的可靠性，路侧重建的速度，无人驾驶的商业性价比。

朱希婵给新智家做了详细的回答:

首先，激光雷达的价格还处于比较高的状态；整个自动驾驶系统的可靠性有待验证。如果运营车辆一年能跑20万公里，四年能跑80万公里，是否能保证传感器的寿命和系统的可靠性？

云的支持和路边的改造需要政府的审批，这也需要时间。

当车、路、云都准备好了，无人驾驶就可以考虑落地了，但无人驾驶业务的性价比问题随之而来。

用Robotaxi做出租车划算，还是用滴滴这样基于人类司机的网约车模式更划算？

在这个问题上，朱希禅也表达了自己的观点:

这取决于自动驾驶系统的成本。一个人类司机一年大概赚10万。如果自动驾驶系统的成本是50万元，那就意味着无人驾驶汽车使用5年都无法收回成本，商业价值不大。

不过，朱锡禅指出，从目前行业的发展趋势来看，L4确实比L3更容易落地。

现在很多针对L3开发的自动驾驶技术都以L2+的形式落地，比如今年上市的一些新车型；L4的技术可能会以L2++的形式落地，然后不断更新迭代就可以实现真正的L3/4自动驾驶。

朱希禅强调:

无论你以什么形式落地，司机依然是驾驶的主体，要承担所有的产品责任和安全事故责任。从私家车的角度来看，这是车企可以接受的模式，但对于Robotaxi来说，无人驾驶是商业化运营的前提。

基于以上原因，朱希禅认为，真正的L4会比L3更早实现商业落地，尤其是在商业运营的车辆上。

此外，借助C-V2X技术，在车路协同改造比较彻底的区域，限定区域的中低速无人驾驶将率先落地。

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