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雷鋒網新智駕按：7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四屆全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR 2019）于深圳正式召開。峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）承辦，深圳市人工智能與機器人研究院協辦，得到了深圳市政府的大力指導，是國內人工智能和機器人學術界、工業界及投資界三大領域的頂級交流博覽盛會，旨在打造國內人工智能領域極具實力的跨界交流合作平臺。
5GAI，是自動駕駛正確的打開方式嗎？
其實，在沒有5G高可靠低時延的網絡環境下，單車的智能化可以實現自動駕駛，不過，汽車產業發展趨勢不僅是智能化，也向網聯化發展。當大家探討的內容從單車擴展到整個汽車產業乃至泛交通時，網聯化就顯得非常重要。
此外，自動駕駛只是整個智能交通中的一個環節，未來的交通出行不僅涵蓋車輛，還包括道路、基礎設施、交管設施、交通規劃、交通數字化平臺以及各類基于交通的應用等，當需要大交通中各組成部分有機聯動時，網聯化是必不可少的，其中不少場景下對高可靠、低時延、大帶寬的無線網絡是剛需，此時5G網絡就能派上用場。
中智行技術副總裁兼技術委員會輪值主席張振林告訴雷鋒網，自動駕駛僅僅依靠單車智能會有比較大的局限性，例如交通流量比較大且車速較快的高速公路等復雜場景，單車智能在復雜道路環境的感知和實時決策中挑戰很大，5G的應用會打破這些局限。舉例來說，車輛利用自身的傳感器可能無法保證對交通信號燈進行100%準確的判斷，但是利用基于LTE或5G的V2I技術，交通信號燈把燈光信號以無線信號的方式發給周邊的車輛，確保自動駕駛汽車準確了解交通信號燈的狀態。
而5G對于自動駕駛意義重大，大多數自動駕駛先行者發布的產品聚焦于單車智能，單車智能或許能夠實現高度的自動駕駛功能。然而，未來基于5G的網聯化的加持，進一步讓V2P、V2I、V2V、V2N 等多路通信協同以及高精度定位能力同時可以實現，在很大程度上加強單車智能的感知、決策、控制。
值得注意的是，成立一年多的中智行是首家將自主品牌的車用來作為L4級別無人駕駛車隊的主力車型的公司，利用紅旗品牌的車型打造了一個L4級無人駕駛的車隊，并且將5GAI的技術應用到其中。目前，這個項目也在中國的多個地方開始了路測。
5G，正讓自動駕駛變得更可靠，也為產業帶來更多想象。
基于高帶寬、低時延的特性，5G能夠支持高清視頻回傳、4K視頻遠程互動、云網融合等場景，在解決現有交通指揮問題的同時，5G全服務能力也能為多行業提供高精度定位服務，助力建立人與人、人與車、車與路側設施、車與網絡的智能通信系統。
6月6日正式開啟5G商用，當日工信部向中國電信、中國移動、中國聯通、中國廣電發放首批5G商用牌照。毋庸置疑的是，5G催化了自動駕駛的普及。
通過5G無線通訊網絡，智能駕駛可以實現人、車、路、云的低延時，高穩定性的物網聯架構。讓“V2P、V2I、V2V、V2N 等多路通信同時進行”成為可能。
基于5G網聯技術，網聯感知將給予車輛更高的安全性，網聯OTA會增加乘用車自動駕駛系統的更新速度，網聯自動駕駛與手機終端結合將給網約車推廣助力，網聯自動駕駛車隊給自動駕駛進入物流的垂直的應用實現階段性突破。
張振林直言，5G商用時間表提前，車聯網產業創新日趨活躍，面臨廣闊的市場發展前景，同樣5G的商業化應用，自動駕駛汽車將是最早的應用場景之一。
現階段，主流的自動駕駛技術主要依賴于AI和單車智能，但遇特殊情況，如特殊天氣，由于傳感器性能的局限，車的識別就會受限，這些局限就給車帶來了一定的安全風險。
對于這種情況，5G技術的介入，就提供了良好的解決方案。張振林表示，5G技術與自動駕駛技術的結合，能夠實現車與路、人、車等萬物互聯，讓每輛車都成為信息的接收者、轉發者和處理者。
此外，利用V2X技術，在5G的保障下，可以進行超視距的感知，這是單車智能無法做到的。同時還可以實現高精度和低成本的感知,并提升車輛的安全性。
雖然5G是自動駕駛技術的催化劑，但自動駕駛的量產落地依然要依托AI技術。
中智行成立時間較短，只有一年多的時間，但其定位很明確，它要做得是以自動駕駛為基礎的共享出行服務，以此切入市場為城市建立智能便捷的交通管理系統。
談到共享出行服務，不得不提的是Waymo去年就正式官宣推出無人車出行平臺。Waymo被公認為是全球自動駕駛技術研發最為領先的企業，該公司已經測試了上千萬公里，前不久已經展開了無人出租車無人出租車服務。
面對與Waymo的光環實力，張振林坦然道，差距不可怕，作為后進者，中智行把目光投向了5G，以此在行業中找到自己的切入點并追趕對手，希望以特色路線實現換道超車。
和傳統廠商注重無人駕駛汽車落地不同，中智行和Mobileye、Waymo一樣，主要是提供出行技術服務。
換言之，它直接從L4級別的無人駕駛切入，雖然目前整車廠大都選擇L3，但L4可以更好的和出行商業模式相結合。
在技術路線上，中智行提出了將5G和AI融合在一起，也是基于安全性的考慮。
作為感知定位器件，可靠性和安全性是首要考慮因素。因為，感知的任務是理解自動駕駛車的周圍環境，除了定位跟地圖有關，像障礙物檢測，運動目標跟蹤，紅綠燈識別，道路標志識別，車道線檢測都是感知的任務。
但目前的無人駕駛大多以AI技術基礎，核心的感知模塊容易受環境影響而增加駕駛的不安全因素。
因此，中智行從底層技術上融合的5G和AI，可以將二者滲透至無人駕駛技術的感知、智能規劃、云地精圖、邊緣車控、系統安全等各個方面。覆蓋更多場景、彌補路測數據的不足，從而提升算法、算量和算力，加大出行的安全保障。
此外，中智行還推出了以激光雷達為主、視覺為輔、多傳感器融合的自動駕駛感知技術，結合自采厘米級高精度地圖和定位，以數據驅動，仿真和路測結合，全方位確保自動駕駛汽車的安全性。
目前，大多數公司做的是單純的AI駕駛，其中在數據融合方面包括前融合和后融合，都是依賴于單車所安裝的傳感器，例如激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等，通過一定的數據融合，實現時間的同步、位置的對齊，以及物體的檢測。
但是在超強的感知方面，中智行是在這些傳感器的基礎之上，增加了5G的CPE，以及5G無線傳感器，不僅可以實現視距內的感知，也就是傳感器能檢測到的感知，還增加了非視距感知，這樣可以實現360度非視距、盲區，全天候，全時域的感知。
值得注意的是，它們所感知的范圍不僅依賴于本車輛的感知，其他車輛上的傳感器數據也可以為我所用，以此實現感知共享。
如上圖所示，最左邊傳感器為車載傳感器，張振林認為，根據衛星定位系統，可以有更精準的位置以及時間，作為輸入，然后將攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等產生的圖象數據、點云數據以及目標位置和速度等，結合我們從5G接受過來的交通信號燈信息，路邊單元發來的車輛信息以及V2I、V2P、人、車等信息融合起來，最后通過云計算最終得出一個更加精準的交通信號的識別，障礙物檢測和障礙物追蹤。
其實，控制的原理就是有控制有輸出，同時受到反饋并不斷修正。而中智行就是把所有其他車輛的智能傳感器結合起來，從而實現更加精準的感知。
邊云車控方面，中智行的路線是將5G云控和邊云車控結合在一起，最終只有一個目的，實現一個安全、舒適的控制。
首先在云端車控上，張振林表示，控制對象可能來自于多個不同的來源，可能來自于控制中心，也可能來自于周邊車輛，可能來自于路邊單元，甚至包括用戶，中智行提供的是出行服務，我們會根據控制的輸入來控制需求的來源。
其次在邊緣車控上，中智行將所有的控制請求集中起來，傳送到車端，包括在車上接收到的規劃軌跡、定位信息、以及底盤反饋，然后對車輛的橫向和縱向進行控制，對車載設備進行控制，對整個車輛的安全進行安全監控和底盤的控制。
但上面所說的是一個被動式感知，那么如何做主動式控制？
張振林認為，我們將高精度地圖實時更新和路面情況實時反饋的信息發到車輛上，同時提前對懸架做出調整，當然我們做這些的目的是為保證出行更加安全和舒適。
總結來看，目前讓自動駕駛成為5G標準應用場景的觀念已形成，未來自動駕駛不僅僅是單個車輛的智能化，更要擴大到整個泛交通領域，車輛與周圍所有實體的交互必不可少，從這個角度來看，5G是實現未來更好自動駕駛的必要條件。
對于中智行來說，憑借5G技術在中國的領先發展勢頭，利用5G和AI相結合，在行業中找到了自己的立足點。不過2021年才開始試運營點的中智行，也不是那么輕松。
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