越来越多自动驾驶公司正在无人车商业化的进程中“主动倒退一步”

“Waymo没有做任何成功的事情。为什么其他公司能做得好？这是《福布斯》杂志最近对无人驾驶行业现状得出的结论。即使做了9年，即使现场测试的里程已经达到1600万公里，Waymo也无法掩饰它在自动驾驶服务的商业化进程中倒退了一步。”e： 安全的驾驶员从后座返回驾驶员座椅，同时安装了用于监测疲劳驾驶的驾驶员监控系统。这是Waymo技术团队从最新的“摩托车与无人车相撞”事件中吸取的教训。显然，自动驾驶还不够好，还不够。作为这一领域的领导者，Waymo足以表明其他地区的情况可能更令人不寒而栗。

通用汽车最近并不太平。除了最近宣布裁员并停止雪佛兰Cruze、Volt和IMPALA在北美的生产外，上周五，这家老牌车厂还宣布了其自动驾驶公司Cruise易于执教的消息，这一点不言而喻：Cruise对商业化的呼吁似乎极为迫切，用一位资深银行家取代了原来的技术领导者。然而，从路试的实际情况来看，根据技术评论网站Tech.co最近对加州各机动车辆部门路试数据的梳理，作为加州撞车事故最多的无人车公司，Cruise的商业化仍然是个谜。除了外媒对无人驾驶的报道开始趋于保守外，中国的另一个有趣现象只能让业内人士感受到：两年前自动驾驶话题刚刚爆发时，国内家庭在自动驾驶论坛上所说的话与两年后的今天相比并没有太大变化。每个人仍然会吹嘘自己的技能和团队简历，带着掀起流量革命的使命感。然而，实质性的商业化进展实际上并没有大家想象的那么乐观（今年年初，我们整理了多家公司制定的各种“2018年目标”，但未能达到目标：为2018年量产计划画蛋糕的无人驾驶公司，你兑现承诺的日子已经到来）。然而，一些细节上的微妙变化告诉我们，包括传统车企、科技公司、零部件供应商和运营商在内的各行各业的人都意识到，无人车面临的商业化困境才刚刚开始：一方面，大家“叫苦连天”，愿意展现当前各种现实问题，已成为一种“新趋势”；

另一方面，“车路协同”被越来越多地提及，逐渐取代了曾经最能展示制造商技术实力的“自行车智能化”。值得注意的是，前者的旧概念在中国死灰复燃，因此被认为在“道路智能”和“车联网”中发挥重要作用的5G使通信运营商成为无人驾驶产业链中的新成员。然而，除了阿里巴巴-百度等公司的推动作用外，“车路协同”死灰复燃的最关键原因可能是自行车智能化的困难。目前，尽管各方对困难的态度和口径已经惊人地一致，但每个家庭踩到的坑和难题却不尽相同。这也让一些公司在一个自动驾驶论坛上得出了一个令人印象深刻的结论：无人驾驶的下一个冬天可能不可避免。汽车司机担心什么？作为一群以“卖车”为目标的公司，代工无疑是自动驾驶产业链中最冷静、最谨慎的行业代表。专门研究机械行业的日本研究证券分析师Ryosuke Izumi曾发现，长期接触汽车行业的人越多，他们就越不相信自动驾驶汽车可以上路。“因为他们越是了解当今的技术和工程问题，就越是对实现自动驾驶技术的困难有个人的理解。相反，不精通汽车行业的人会对自动驾驶汽车的未来抱有简单的期望。如果科技公司想思考如何改造一个普通人汽车变成N级自动驾驶汽车，那么汽车制造商，尤其是那些以无人驾驶为重要卖点的新兴汽车品牌，必须考虑一系列“前提条件”：如何在确保成本控制、量产、车辆法规和安全因素的基础上生产自动驾驶汽车。因此，特斯拉自动驾驶系统直到现在还没有取得任何实质性进展，这足以解释问题。Xpeng Motors首席执行官何小鹏在广州的一个自动驾驶论坛上发表了演讲，他只解释了一件事——量产一款功能稳定的自动驾驶汽车真的很难。尤其是L4级消费类产品，落地至少需要10年时间。何小鹏说，当他还在互联网上工作时，他曾与一家欧洲公司竞争，另一家公司提出了“五个9”的“可靠性标准”（在系统的高可靠性中，有一个衡量可靠性的标准-X个9，五个9意味着系统在一年的连续运行中，最大可能的业务中断时间为5.26分钟，达到高可用性水平）。到目前为止，即使对英美烟草公司来说，要使“五个9”的服务变得可靠仍然非常非常困难。与汽车行业相对应的是，他认为无人驾驶汽车有一个很大的挑战，那就是谁能首先制造出N 9。“今天，我认为最重要的是你能否让无人驾驶汽车足够安全，无论它行驶一个小时或更长时间，还是行驶多少公里。如果我是两个9，即99%的可靠性（在汽车中称为稳健性，稳健性比可靠性更复杂），没有人会接受1%的事故。因此，如果我们平衡用户体验、驾驶安全和成本，做一辆真正的汽车+自动驾驶，与“原来的互联网公司实现了70%的功能，只有一辆9没能上路”是两种截然不同的想法。“就拿现在很多车上都有的‘自动泊车’功能来说。用户真的使用它吗？我们已经在1000多个场景中测试了特斯拉的自动泊车，成功率只有13%。因此，即使很多车都有这个功能，如果你有不好的体验，你肯定不会再使用它。从成本的角度来看，需要建立的基础和需要解决的问题生产100辆汽车和生产1万辆汽车之间的差异很大。例如，Waymo的一辆测试车的市值约为15万美元，而作为一家汽车工厂，Tuki需要考虑的是价格能否降至5万美元。“我可以用一辆车制造100辆车，但如果我制造10000辆车，我需要节省成本。我需要考虑的是，我是否可以离线进行自动校准和自动测试，并且大规模生产的规模正在扩大。你还需要考虑用户如何更方便地维修和维护汽车，以及我们如何找到问题……

通过远程自动驾驶。此外，由于路况和场景的复杂性，目前对各种功能进行大量大规模测试的成本非常高，最终必须确保这些功能能够高频使用。如果用户放弃它们，成本压力将更大。因此，何小鹏得出的结论是，L4级无人驾驶消费产品落地至少需要10年时间，这并不悲观，但非常谨慎。“事实上，今天大多数汽车制造商都在使用L2自动驾驶仪，严格来说就是自动辅助驾驶。L3自动驾驶仪的大规模着陆至少要在2021之后。缺乏技术，弥补Waymo负责人John Krafcik发表的无人驾驶限制理论的“范围”，上个月引起了媒体的热议：“在未来几十年里，自动驾驶汽车将不会无处不在，而且永远都是有限的。在很长一段时间内，自动驾驶车将需要司机的帮助。事实上，两年前谷歌无人驾驶部门刚刚分离并命名为Waymo时，John Krafcik说了一些几乎相同的话。然而，当时的无人驾驶圈并不像现在那么热闹投资者所希望的科技初创公司并不多，更没有想到无人车在普通城市道路上的安全运营比预期的要困难得多。根据加州机动车辆部门的记录，Waymo无人车造成的碰撞次数已达36次，似乎无法应对山景城蜿蜒的六车道（国王高速公路）。现在，在这种情况下，这些话似乎也给许多公司留下了“定义业务落地范围”的空间。作为专注L4及以上无人驾驶技术的公司之一，经过人事重组的文远智行（千景驰科技）上个月刚刚获得雷诺-日产-三菱联盟领投的a轮融资。然而，这家曾明确表示将是“乘用车全自动驾驶解决方案”和“基于普通城市道路的出租车运营”的科技公司，逐渐开始专注于“在特定场景下实现L4级自动驾驶”。针对克拉夫西克相对负面的言论，文远知行现任首席执行官韩旭，这样理解：“看看他面前的修饰语Ubiquitous，意思是无处不在的自动驾驶。我们正在做的是L4级自动驾驶，它可以在有限的区域内驾驶。这一差异非常大。L5级别的自动驾驶仍处于科幻状态，但L4级的自动驾驶真的很快就会到来。””可以对应文远智行在广州生物岛无人车项目目前的运营情况。然而，从某种意义上说，这个岛是一个类似风景区的封闭区域，其路况的复杂性无法与普通城市道路相比。目前，一些过去专门从事高水平无人驾驶技术的公司热衷于强调“有限的区域”，而不是“技术可以胜任复杂的道路场景”。这一变化可以被视为“微调方向以加快商业化”的信号。事实上，广州汽车研究院智能驾驶技术部部长郭吉顺认为，从技术生态的角度来看，L3和L4级汽车都面临着N个以上的问题：1。目前，无人车的感知层还不够准确。当年特斯拉车祸引发的第一起谋杀案，是一场由视觉传感器和毫米波雷达同时失效引发的悲剧。到目前为止，如何平衡传感器成本和高效传感能力仍然是所有科技公司面临的难题之一。2.决策能力有限。提高决策能力，在于建立完善高效的人工智能模型，获取大量有效的路测数据。因此，它必须涵盖足够复杂甚至罕见的场景。然而，似乎没有一家公司比谷歌积累了更多的路测公里数（当然，模拟测试也是一条道路）。3.对执行控制层的把握不足。执行控制层是自动驾驶真正落地的基础。毕竟，所有指令都需要最终在执行控制层实现。例如，速度控制系统是无人车最基本的控制系统之一，是实现无人智能车稳定安全驾驶的最重要部分。然而，目前，科技公司……

我很少谈论执行控制，因为这一领域的大多数技术都掌握在原始设备制造商和一级制造商手中。因此，有必要通过汽车制造商和科技公司的共同努力来解决这一层面的许多问题。4.缺乏合格的人工智能芯片。郭吉顺特别提到，“芯片短缺是他们现在面临的一个大问题。”因为他说，广汽预计将在2020年第一季度量产第一辆L3级智能驾驶汽车，但到目前为止，一家外国供应商提供的主要芯片有延迟的风险。“因此，我们确实需要在中国开发和生产一种具有足够计算能力和功能安全性的自动驾驶芯片。”这不仅仅是上述问题。在大规模生产的技术研发过程中，我们感觉这片田地就像刚刚收割的萝卜地。到处都是坑，还有各种各样的障碍。但总的来说，最危险的实际上是有人驾驶和无人驾驶汽车在路上一起行驶。因此，为技术的应用“定义一个区域”可能是工程师在踩过无数坑后获得的最常识和最节省成本的方法。5G真的能很快到来吗？车路协同需要低延迟和高可靠性的网络连接；

网络建设需要运营商。因此一直在推动5G联盟的运营商很快就在无人驾驶产业链中找到了自己的绝佳位置：因为车辆和道路之间的协调需要“车与车、车与人、车与基础设施之间的高效互联，非常符合5G网络的特点，下行20G/s，上行10G/s，带宽足够好，低至几毫秒。因此，一年多来，自动驾驶公司已经与中国联通和中国联通建立了连接。此外越来越多的科技初创公司加入了以运营商为首的各种5G联盟，后者也在全国各地积极铺设5G基站并获得测试许可。这种势头很容易给人一种错觉。看来，当5G到来时，它将立即解决自动驾驶汽车在道路上的最大阻力，或“车路协同”。现实情况是，5G的落地本身就是一个难题。即使实现了，车路协同中的“路”也是完全不清楚的。广州联通副总经理廖江毫不避讳地谈到了5G建设中的许多挑战。事实上，从获得5G许可到实际应用，山路上有十八个弯。首先，5G是一个相对较新的事物，其通信标准由3GPP制定，但标准尚未确定。虽然已经发布了名为R15的技术规范版本，但该版本主要解决了高清的业务问题，与车联网关系最密切的标准尚未最终确定，这影响了整个产业链的发展进度。第二，目前没有5G芯片和其他终端产品。例如，我们都知道5G手机还没有推出（可能在明年推出），而汽车等5G终端是相对较大的工业化组件，落地速度会较慢。毕竟，产业链是一个由小到大的良性过程。第三，尽管自动驾驶社区对5G寄予厚望，并正在进行相关实验，但5G本身的建设非常困难，因为高频传输需要非常密集的基站。因此，无论从设备功耗还是运营商网络转型的角度来看，所要消耗的资源都是非常巨大的。“但我相信，随着5G许可证的正式颁发，这些问题会得到解决。但这仍然需要时间。”Waymo没有取得任何成功。为什么其他公司能做到并做得很好？这是《福布斯》杂志最近对无人驾驶行业现状得出的结论。即使做了9年，即使现场测试的里程达到了1600万公里，Waymo也无法掩饰它在自动驾驶服务的商业化进程中倒退了一步：安全的驾驶员从后座回到驾驶座，同时安装了用于监测疲劳驾驶的驾驶员监测系统。这是Waymo技术团队从最新的“摩托车与无人车相撞”事件中吸取的教训。显然，自动驾驶还不够好，还不够。作为这一领域的领导者，Waymo足以表明其他地区的情况可能更令人不寒而栗。

通用汽车最近并不太平。除了最近宣布裁员并停止雪佛兰Cruze、Volt和IMPALA在北美的生产外，上周五，这家老牌车厂还宣布了其自动驾驶公司Cruise易于执教的消息，这一点不言而喻：Cruise对商业化的呼吁似乎极为迫切，用一位资深银行家取代了原来的技术领导者。然而，从路试的实际情况来看，根据技术评论网站Tech.co最近对加州各机动车辆部门路试数据的梳理，作为加州撞车事故最多的无人车公司，Cruise的商业化仍然是个谜。除了外媒对无人驾驶的报道开始趋于保守外，中国的另一个有趣现象只能让业内人士感受到：两年前自动驾驶话题刚刚爆发时，国内家庭在自动驾驶论坛上所说的话与两年后的今天相比并没有太大变化。每个人都会吹嘘自己的技能和团队合作……

mes，带着掀起交通革命的使命感。然而，实质性的商业化进展实际上并没有大家想象的那么乐观（今年年初，我们整理了多家公司制定的各种“2018年目标”，但未能达到目标：为2018年量产计划画蛋糕的无人驾驶公司，你兑现承诺的日子已经到来）。然而，一些细节上的微妙变化告诉我们，包括传统车企、科技公司、零部件供应商和运营商在内的各行各业的人都意识到，无人车面临的商业化困境才刚刚开始：一方面，大家“叫苦连天”，愿意展现当前各种现实问题，已成为一种“新趋势”；

另一方面，“车路协同”被越来越多地提及，逐渐取代了曾经最能展示制造商技术实力的“自行车智能化”。值得注意的是，前者的旧概念在中国死灰复燃，因此被认为在“道路智能”和“车联网”中发挥重要作用的5G使通信运营商成为无人驾驶产业链中的新成员。然而，除了阿里巴巴-百度等公司的推动作用外，“车路协同”死灰复燃的最关键原因可能是自行车智能化的困难。目前，尽管各方对困难的态度和口径已经惊人地一致，但每个家庭踩到的坑和难题却不尽相同。这也让一些公司在一个自动驾驶论坛上得出了一个令人印象深刻的结论：无人驾驶的下一个冬天可能不可避免。汽车司机担心什么？作为一群以“卖车”为目标的公司，代工无疑是自动驾驶产业链中最冷静、最谨慎的行业代表。专门研究机械行业的日本研究证券分析师Ryosuke Izumi曾发现，长期接触汽车行业的人越多，他们就越不相信自动驾驶汽车可以上路。“因为他们越是了解当今的技术和工程问题，就越是对实现自动驾驶技术的困难有个人的理解。相反，不精通汽车行业的人会对自动驾驶汽车的未来抱有简单的期望。如果科技公司想思考如何改造一个普通人汽车变成N级自动驾驶汽车，那么汽车制造商，尤其是那些以无人驾驶为重要卖点的新兴汽车品牌，必须考虑一系列“前提条件”：如何在确保成本控制、量产、车辆法规和安全因素的基础上生产自动驾驶汽车。因此，特斯拉自动驾驶系统直到现在还没有取得任何实质性进展，这足以解释问题。Xpeng Motors首席执行官何小鹏在广州的一个自动驾驶论坛上发表了演讲，他只解释了一件事——量产一款功能稳定的自动驾驶汽车真的很难。尤其是L4级消费类产品，落地至少需要10年时间。何小鹏说，当他还在互联网上工作时，他曾与一家欧洲公司竞争，另一家公司提出了“五个9”的“可靠性标准”（在系统的高可靠性中，有一个衡量可靠性的标准-X个9，五个9意味着系统在一年的连续运行中，最大可能的业务中断时间为5.26分钟，达到高可用性水平）。到目前为止，即使对英美烟草公司来说，要使“五个9”的服务变得可靠仍然非常非常困难。与汽车行业相对应的是，他认为无人驾驶汽车有一个很大的挑战，那就是谁能首先制造出N 9。“今天，我认为最重要的是你能否让无人驾驶汽车足够安全，无论它行驶一个小时或更长时间，还是行驶多少公里。如果我是两个9，即99%的可靠性（在汽车中称为稳健性，稳健性比可靠性更复杂），没有人会接受1%的事故。因此，如果我们平衡用户体验、驾驶安全和成本，做一辆真正的汽车+自动驾驶，与“原来的互联网公司实现了70%的功能，只有一辆9没能上路”是两种截然不同的想法。“就拿现在很多车上都有的‘自动泊车’功能来说。用户真的使用它吗？我们已经在1000多个场景中测试了特斯拉的自动泊车，成功率只有13%。因此，即使很多车都有这个功能，如果你有不好的体验，你肯定不会再使用它。从成本的角度来看，需要建立的基础和需要解决的问题生产100辆汽车和生产1万辆汽车之间的差异很大。例如，Waymo的一辆测试车的市值约为15万美元，而作为一家汽车工厂，Tuki需要考虑的是价格能否降至5万美元。“我可以用一辆车制造100辆车，但如果我制造10000辆车，我需要节省成本。我需要考虑的是，我是否可以离线进行自动校准和自动测试，并且大规模生产的规模正在扩大。你还需要考虑用户如何更方便地维修和维护汽车，以及我们如何找到问题……

通过远程自动驾驶。此外，由于路况和场景的复杂性，目前对各种功能进行大量大规模测试的成本非常高，最终必须确保这些功能能够高频使用。如果用户放弃它们，成本压力将更大。因此，何小鹏得出的结论是，L4级无人驾驶消费产品落地至少需要10年时间，这并不悲观，但非常谨慎。“事实上，今天大多数汽车制造商都在使用L2自动驾驶仪，严格来说就是自动辅助驾驶。L3自动驾驶仪的大规模着陆至少要在2021之后。缺乏技术，弥补Waymo负责人John Krafcik发表的无人驾驶限制理论的“范围”，上个月引起了媒体的热议：“在未来几十年里，自动驾驶汽车将不会无处不在，而且永远都是有限的。在很长一段时间内，自动驾驶车将需要司机的帮助。事实上，两年前谷歌无人驾驶部门刚刚分离并命名为Waymo时，John Krafcik说了一些几乎相同的话。然而，当时的无人驾驶圈并不像现在那么热闹投资者所希望的科技初创公司并不多，更没有想到无人车在普通城市道路上的安全运营比预期的要困难得多。根据加州机动车辆部门的记录，Waymo无人车造成的碰撞次数已达36次，似乎无法应对山景城蜿蜒的六车道（国王高速公路）。现在，在这种情况下，这些话似乎也给许多公司留下了“定义业务落地范围”的空间。作为专注L4及以上无人驾驶技术的公司之一，经过人事重组的文远智行（千景驰科技）上个月刚刚获得雷诺-日产-三菱联盟领投的a轮融资。然而，这家曾明确表示将是“乘用车全自动驾驶解决方案”和“基于普通城市道路的出租车运营”的科技公司，逐渐开始专注于“在特定场景下实现L4级自动驾驶”。针对克拉夫西克相对负面的言论，文远知行现任首席执行官韩旭，这样理解：“看看他面前的修饰语Ubiquitous，意思是无处不在的自动驾驶。我们正在做的是L4级自动驾驶，它可以在有限的区域内驾驶。这一差异非常大。L5级别的自动驾驶仍处于科幻状态，但L4级的自动驾驶真的很快就会到来。””可以对应文远智行在广州生物岛无人车项目目前的运营情况。然而，从某种意义上说，这个岛是一个类似风景区的封闭区域，其路况的复杂性无法与普通城市道路相比。目前，一些过去专门从事高水平无人驾驶技术的公司热衷于强调“有限的区域”，而不是“技术可以胜任复杂的道路场景”。这一变化可以被视为“微调方向以加快商业化”的信号。事实上，广州汽车研究院智能驾驶技术部部长郭吉顺认为，从技术生态的角度来看，L3和L4级汽车都面临着N个以上的问题：1。目前，无人车的感知层还不够准确。当年特斯拉车祸引发的第一起谋杀案，是一场由视觉传感器和毫米波雷达同时失效引发的悲剧。到目前为止，如何平衡传感器成本和高效传感能力仍然是所有科技公司面临的难题之一。2.决策能力有限。提高决策能力，在于建立完善高效的人工智能模型，获取大量有效的路测数据。因此，它必须涵盖足够复杂甚至罕见的场景。然而，似乎没有一家公司比谷歌积累了更多的路测公里数（当然，模拟测试也是一条道路）。3.对执行控制层的把握不足。执行控制层是自动驾驶真正落地的基础。毕竟，所有指令都需要最终在执行控制层实现。例如，速度控制系统是无人车最基本的控制系统之一，是实现无人智能车稳定安全驾驶的最重要部分。然而，目前，科技公司……

我很少谈论执行控制，因为这一领域的大多数技术都掌握在原始设备制造商和一级制造商手中。因此，有必要通过汽车制造商和科技公司的共同努力来解决这一层面的许多问题。4.缺乏合格的人工智能芯片。郭吉顺特别提到，“芯片短缺是他们现在面临的一个大问题。”因为他说，广汽预计将在2020年第一季度量产第一辆L3级智能驾驶汽车，但到目前为止，一家外国供应商提供的主要芯片有延迟的风险。“因此，我们确实需要在中国开发和生产一种具有足够计算能力和功能安全性的自动驾驶芯片。”这不仅仅是上述问题。在大规模生产的技术研发过程中，我们感觉这片田地就像刚刚收割的萝卜地。到处都是坑，还有各种各样的障碍。但总的来说，最危险的实际上是有人驾驶和无人驾驶汽车在路上一起行驶。因此，为技术的应用“定义一个区域”可能是工程师在踩过无数坑后获得的最常识和最节省成本的方法。5G真的能很快到来吗？车路协同需要低延迟和高可靠性的网络连接；

网络建设需要运营商。因此一直在推动5G联盟的运营商很快就在无人驾驶产业链中找到了自己的绝佳位置：因为车辆和道路之间的协调需要“车与车、车与人、车与基础设施之间的高效互联，非常符合5G网络的特点，下行20G/s，上行10G/s，带宽足够好，低至几毫秒。因此，一年多来，自动驾驶公司已经与中国联通和中国联通建立了连接。此外越来越多的科技初创公司加入了以运营商为首的各种5G联盟，后者也在全国各地积极铺设5G基站并获得测试许可。这种势头很容易给人一种错觉。看来，当5G到来时，它将立即解决自动驾驶汽车在道路上的最大阻力，或“车路协同”。现实情况是，5G的落地本身就是一个难题。即使实现了，车路协同中的“路”也是完全不清楚的。广州联通副总经理廖江毫不避讳地谈到了5G建设中的许多挑战。事实上，从获得5G许可到实际应用，山路上有十八个弯。首先，5G是一个相对较新的事物，其通信标准由3GPP制定，但标准尚未确定。虽然已经发布了名为R15的技术规范版本，但该版本主要解决了高清的业务问题，与车联网关系最密切的标准尚未最终确定，这影响了整个产业链的发展进度。第二，目前没有5G芯片和其他终端产品。例如，我们都知道5G手机还没有推出（可能在明年推出），而汽车等5G终端是相对较大的工业化组件，落地速度会较慢。毕竟，产业链是一个由小到大的良性过程。第三，尽管自动驾驶社区对5G寄予厚望，并正在进行相关实验，但5G本身的建设非常困难，因为高频传输需要非常密集的基站。因此，无论从设备功耗还是运营商网络转型的角度来看，所要消耗的资源都是非常巨大的。“但我相信，随着5G牌照的正式颁发，这些问题会得到解决。但这仍然需要时间。尽管5G对于高效的数据传输是必要的，包括自动驾驶、工业和其他领域，但我们不妨反过来思考：只有5G才能达到实现车路协同所需的网络传输效果吗？事实上清华大学自动化系教授、863车路协同项目首席科学家曾提出一个重要观点，尽管5G可以实现低延迟、高可靠性、海量终端节点和大带宽（我等不及每秒1G的流量），但自动驾驶汽车只需要前两个。“如果我们想实现这两点，DSRC（短程通信技术，具有数十年的研发和测试历史，已被美国交通部确认为V2V标准，5.9GHz是其专用通信信道）实际上可以完成要求，不需要5G的普及。技术研发的瓶颈、工程和量产能力的缺乏、稳定性和安全性的漏洞以及相关人才的短缺，都是造成无人驾驶技术公司和车企商业化延迟的重要因素。难怪曾经自信地谈论技术和梦想的行业专家现在语气中有了更多的担忧，甚至提前给我们打了疫苗：“今年就像是自动驾驶冬天的前一年。”当在论坛上被问及“2018年是互联网发展的一年”时，韩旭的回答有些令人惊讶，但这是意料之中的事：“自动驾驶将迎来一个冬天，但我们确信，像阿里巴巴和腾讯这样的伟大公司都是在冬天之后诞生的，所以我们希望这个冬天能让我们真正成为一个美丽的春天。”郭继顺给出了一个看似更严厉的回答：“我们未来可能会面临一个冬天——不仅是自动驾驶，整个汽车行业都会面临。然而，他说他仍然相信塞巴斯蒂安·特龙的话，他是……

谷歌的自动驾驶项目——“自动驾驶是人工智能改变世界的辉煌起点。”冬天即将到来。但在树立危机意识的同时，也许我们应该回归做技术的本质。尽管5G对于高效的数据传输是必要的，包括自动驾驶、工业等领域，但我们不妨反过来思考：只有5G才能达到实现车路协同所需的网络传输效果吗？事实上，清华大学自动化系教授、863车路协同项目首席科学家姚丹亚曾提出过一个重要观点，尽管5G可以实现低延迟、高可靠性、海量终端节点和大带宽（我等不及每秒1G流量），但自动驾驶汽车只需要前两个。“如果我们想实现这两点，DSRC（短程通信技术，具有数十年的研发和测试历史，已被美国交通部确认为V2V标准，5.9GHz是其专用通信信道）实际上可以完成要求，不需要5G的普及。技术研发的瓶颈、工程和量产能力的缺乏、稳定性和安全性的漏洞以及相关人才的短缺，都是造成无人驾驶技术公司和车企商业化延迟的重要因素。难怪曾经自信地谈论技术和梦想的行业专家现在语气中有了更多的担忧，甚至提前给我们打了疫苗：“今年就像是自动驾驶冬天的前一年。”当在论坛上被问及“2018年是互联网发展的一年”时，韩旭的回答有些令人惊讶，但这是意料之中的事：“自动驾驶将迎来一个冬天，但我们确信，像阿里巴巴和腾讯这样的伟大公司都是在冬天之后诞生的，所以我们希望这个冬天能让我们真正成为一个美丽的春天。”郭继顺给出了一个看似更严厉的回答：“我们未来可能会面临一个冬天——不仅是自动驾驶，整个汽车行业都会面临。然而，他表示，他仍然相信谷歌自动驾驶项目前负责人塞巴斯蒂安·特龙的话——“自动驾驶是人工智能改变世界的光荣起点。”冬天即将到来。但在树立危机意识的同时，也许我们应该回归做技术的本质。

标签：小鹏特斯拉发现远程DS

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