蔚来入冬

图片来源@Unsplash一些行业组织预测，到2020年，新车型上的电气部件、传感器、摄像头、雷达和GPS系统每1.5小时就会产生4TB的数据。但即使这样也不够，随着V2V和V2X技术的加入，车辆之间以及车辆和基础设施之间的通信将变得司空见惯，这也意味着未来的数据量将大大增加。事实上，自动驾驶汽车的许多属性与人体相似——它们都具有高度复杂的架构，这些架构是为信息的多路传输而生的。人脑中有超过1000亿个神经元，无时无刻不在向肌肉和器官传递电化学信号。同时，通过感受器获得的刺激会迅速反馈到大脑，从而使人体获得交流、反应和行动能力。当车辆行驶时，自动驾驶系统需要强有力的技术支持，以便实时预测和应对内外刺激。具体来说，强大的计算机是自动驾驶汽车的“大脑”，车载传感器扮演着感知系统的角色，观察路况。在不久的将来，车载以太网和高性能5G通信系统将成为自动驾驶汽车的“神经系统”。

车载以太网是“带宽倍增器”。在自动驾驶商业化的道路上，汽车制造商和供应商势必要解决众多的安全和技术问题。在这众多的问题中，数据延迟是必须要克服的，否则我们无法保证车辆的响应速度。以人类为例。经过数百万年的进化，人类的大脑和身体已经成为我们在各种极端条件下生存的保障。同样，自动驾驶汽车的设计必须继续发展，以确保乘客和其他交通参与者的安全。虽然未来是一个万物互联的世界，但自动驾驶汽车必须具备在不借助其他车辆或基础设施数据的情况下，独立控制不同路况和各种突发事件的独立能力。这意味着自动驾驶汽车必须配备强大的传感系统和敏捷的神经系统。前者负责收集数据，后者负责将这些数据传输到车内的计算设备。以太网自诞生以来，已经成为许多行业不可或缺的骨干技术，未来以太网将成为下一代汽车神经系统的最佳选择。但是，以太网要想在汽车行业立于不败之地，还必须跨越传输速度、容错和安全的门槛。其次，以太网必须成为一项永恒的技术，这对自动驾驶非常重要。在车载以太网的参与下，我们可以成功地实现车内的高速数据传输。目前，车载数据网络的最高传输速度已经达到10 Gb/s，但只要稍加升级，车载以太网就可以实现带宽和信号处理速度的大跃进，成为自动驾驶汽车的“增压器”。第三，以太网的可靠性也必须经得起考验。厂商或供应商必须准备多层次的安全方案(包括管理程序)，使平台可以同时运行多个虚拟机和应用程序，并最终使用多存储、故障保护和高冗余等功能来覆盖底层。星载以太网的另一个关键任务是将传感器采集的数据快速“反馈”给星载计算设备，整个过程的可靠性必须得到保证。这样车辆就有了独立行驶的能力，尤其是在交通拥堵的地区。但这远远不够。它还需要与其他车辆或基础设施进行通信的能力，即“交换所需的货物”。比如前方车辆广播要紧急刹车的消息后，其他车辆可以尽快做出更舒缓的刹车动作，从而提升用户体验。5G基础设施和关键通信技术的应用，必须使用更强大的基础设施和网络，以满足自动驾驶汽车快速上升的数据带宽需求。从带宽和网速来看，现有的4G网络无法满足要求，而且……g .通信信号在传回车辆之前必须通过信号塔。这样的延迟对于自动驾驶汽车来说是不可接受的。那么，现在上路的自动驾驶测试车是如何解决带宽问题的呢？很简单。首先，对传感器数据进行一轮处理。但这样的妥协在全自动驾驶时代肯定行不通，因为那时候车辆需要更多的传感器数据，现有4G网络的带宽根本承受不了。麦肯锡曾在一份报告中预测，为了跟上每年20%-50%的数据流量增长率，全球运营商将继续加大基础设施投资，5G网络的到来将带动新一轮通信网络建设浪潮。4G网络虽然是检漏的产物，但是5G网络可以带来革命性的体验。除了带宽的增加，5G还可以减少延迟。要知道，在运行时，延迟会破坏两个设备之间的无缝连接体验。对于自动驾驶汽车来说，高延迟意味着车辆无法快速应对路况变化，会威胁乘客的安全。未来几年，5G网络基础设施的扩展将为自动驾驶汽车的普及提供独特的条件。今年7月，前ofo自动驾驶工程副总裁、滴滴自动驾驶公司CTO魏在一个公开论坛上表达了这样的观点:业界认为需要80亿英里的驾驶测试才能确保自动驾驶系统比人更安全。这需要一个由100辆汽车组成的车队每天24小时运行400年。如果这是唯一的措施，自动驾驶就相当于被判了死刑。那么，如何解决自动驾驶汽车上路的问题呢？国内业内专家提出了一个新的思路——车路协调。简单来说，汽车是指智能汽车，道路是智能道路，为汽车提供基础数据支持。在智能道路的两侧，可以布置5G基站和服务器，还可以将摄像头、雷达等一些传感设备从车上转移到道路上。信息通过5G网络传输到车辆，车辆据此做出驾驶决策。这就相当于给汽车加了一个“天眼”，让它可以获得上帝的视角。

清华大学汽车工程教授李克强曾公开表示，自规划以来，中国的自动驾驶一直强调“智能网联”。与自行车智能不同，中国的技术路线是通过汽车、道路等基础设施的联网来实现自动驾驶。2018年12月，工信部发布智能网联汽车产业发展行动计划:到2020年，实现5G车路协同技术在部分场景的商业应用，支持L3级自动驾驶；2020年后，中国将实现人、车、路、云的高度协调。这意味着道路上的自动驾驶汽车将不再是孤岛，来自外部的数据将使这些车辆变得更加智能。比如车辆可以即时下载最新的高精地图，让道路上的交通事故、工地等障碍物一目了然。

不过，对于这个想法，国家智能交通系统工程技术研究中心首席科学家王晓静在近日举行的第二届全球智能汽车前沿峰会上提出的观点也值得思考:车路协同是自动驾驶产业化的出路吗？他认为，一个行业的发展依赖其他行业是不合适的。车路协调不是自动驾驶的先决条件。第二，自动驾驶依赖路侧系统，会使法律关系和责任关系更加复杂。自动驾驶汽车的进化离不开融合。目前，许多汽车制造商已经发布了自己的自动驾驶原型车，更多新面孔将加入这场战斗。比如沃尔沃已经开始在瑞典测试自动驾驶汽车，戴姆勒已经在北京获得路测牌照。在中国和美国，Waymo、Cruise、福特、优步、百度、滴滴、小马等还计划在自动驾驶出租车服务方面发力。其实这些公司只是吸引眼球的头部公司。水面之下，隐藏着自动驾驶行业更惊人的力量。自动驾驶汽车的演进离不开高速高带宽网络的融合。在这个整合的过程中，工程师要做的比我们想象的要多。他们不仅要解决网络流量优化、系统规模和安全性的问题，还要开发更强大的天线、车载以太网和高性能5G网络。

图片来源@Unsplash一些行业组织预测，到2020年，新车型上的电气部件、传感器、摄像头、雷达和GPS系统每1.5小时就会产生4TB的数据。但即使这样也不够，随着V2V和V2X技术的加入，车辆之间以及车辆和基础设施之间的通信将变得司空见惯，这也意味着未来的数据量将大大增加。事实上，自动驾驶汽车的许多属性与人体相似——它们都具有高度复杂的架构，这些架构是为信息的多路传输而生的。人脑中有超过1000亿个神经元，无时无刻不在向肌肉和器官传递电化学信号。同时，通过感受器获得的刺激会迅速反馈到大脑，从而使人体获得交流、反应和行动能力。当车辆行驶时，自动驾驶系统需要强有力的技术支持，以便实时预测和应对内外刺激。具体来说，强大的计算机是自动驾驶汽车的“大脑”，车载传感器扮演着感知系统的角色，观察路况。在不久的将来，车载以太网和高性能5G通信系统将成为自动驾驶汽车的“神经系统”。

车载以太网是“带宽倍增器”。在自动驾驶商业化的道路上，汽车制造商和供应商势必要解决众多的安全和技术问题。在这众多的问题中，数据延迟是必须要克服的，否则我们无法保证车辆的响应速度。以人类为例。经过数百万年的进化，人类的大脑和身体已经成为我们在各种极端条件下生存的保障。同样，自动驾驶汽车的设计必须继续发展，以确保乘客和其他交通参与者的安全。虽然未来是一个万物互联的世界，但自动驾驶汽车必须具备在不借助其他车辆或基础设施数据的情况下，独立控制不同路况和各种突发事件的独立能力。这意味着自动驾驶汽车必须配备强大的传感系统和敏捷的神经系统。前者负责收集数据，后者负责将这些数据传输到计算机……车里的ng设备。以太网自诞生以来，已经成为许多行业不可或缺的骨干技术，未来以太网将成为下一代汽车神经系统的最佳选择。但是，以太网要想在汽车行业立于不败之地，还必须跨越传输速度、容错和安全的门槛。其次，以太网必须成为一项永恒的技术，这对自动驾驶非常重要。在车载以太网的参与下，我们可以成功地实现车内的高速数据传输。目前，车载数据网络的最高传输速度已经达到10 Gb/s，但只要稍加升级，车载以太网就可以实现带宽和信号处理速度的大跃进，成为自动驾驶汽车的“增压器”。第三，以太网的可靠性也必须经得起考验。厂商或供应商必须准备多层次的安全方案(包括管理程序)，使平台可以同时运行多个虚拟机和应用程序，并最终使用多存储、故障保护和高冗余等功能来覆盖底层。星载以太网的另一个关键任务是将传感器采集的数据快速“反馈”给星载计算设备，整个过程的可靠性必须得到保证。这样车辆就有了独立行驶的能力，尤其是在交通拥堵的地区。但这远远不够。它还需要与其他车辆或基础设施进行通信的能力，即“交换所需的货物”。比如前方车辆广播要紧急刹车的消息后，其他车辆可以尽快做出更舒缓的刹车动作，从而提升用户体验。5G基础设施和关键通信技术的应用，必须使用更强大的基础设施和网络，以满足自动驾驶汽车快速上升的数据带宽需求。从带宽和网速来看，现有的4G网络无法满足要求，4G通信信号要经过信号塔才能传回车上。这样的延迟对于自动驾驶汽车来说是不可接受的。那么，现在上路的自动驾驶测试车是如何解决带宽问题的呢？很简单。首先，对传感器数据进行一轮处理。但这样的妥协在全自动驾驶时代肯定行不通，因为那时候车辆需要更多的传感器数据，现有4G网络的带宽根本承受不了。麦肯锡曾在一份报告中预测，为了跟上每年20%-50%的数据流量增长率，全球运营商将继续加大基础设施投资，5G网络的到来将带动新一轮通信网络建设浪潮。4G网络虽然是检漏的产物，但是5G网络可以带来革命性的体验。除了带宽的增加，5G还可以减少延迟。要知道，在运行时，延迟会破坏两个设备之间的无缝连接体验。对于自动驾驶汽车来说，高延迟意味着车辆无法快速应对路况变化，会威胁乘客的安全。未来几年，5G网络基础设施的扩展将为自动驾驶汽车的普及提供独特的条件。今年7月，前ofo自动驾驶工程副总裁、滴滴自动驾驶公司CTO魏在一个公开论坛上表达了这样的观点:业界认为需要80亿英里的驾驶测试才能确保自动驾驶系统比人更安全。这需要一个由100辆汽车组成的车队每天24小时运行400年。如果这是唯一的措施，自动驾驶就相当于被判了死刑。那么，如何解决自动驾驶汽车上路的问题呢？国内业内专家提出了一个新的思路——车路协调。简单来说，汽车是指智能汽车，道路是智能道路，为汽车提供基础数据支持。在智能道路的两侧，可以布置5G基站和服务器，还可以将摄像头、雷达等一些传感设备从车上转移到道路上。信息通过5G网络传输到车辆，车辆据此做出驾驶决策。这就相当于给汽车加了一个“天眼”，让它可以获得上帝的视角。

清华大学汽车工程教授李克强曾公开表示，自规划以来，中国……自动驾驶强调了“智能联网”。与自行车智能不同，中国的技术路线是通过汽车、道路等基础设施的联网来实现自动驾驶。2018年12月，工信部发布智能网联汽车产业发展行动计划:到2020年，实现5G车路协同技术在部分场景的商业应用，支持L3级自动驾驶；2020年后，中国将实现人、车、路、云的高度协调。这意味着道路上的自动驾驶汽车将不再是孤岛，来自外部的数据将使这些车辆变得更加智能。比如车辆可以即时下载最新的高精地图，让道路上的交通事故、工地等障碍物一目了然。

不过，对于这个想法，国家智能交通系统工程技术研究中心首席科学家王晓静在近日举行的第二届全球智能汽车前沿峰会上提出的观点也值得思考:车路协同是自动驾驶产业化的出路吗？他认为，一个行业的发展依赖其他行业是不合适的。车路协调不是自动驾驶的先决条件。第二，自动驾驶依赖路侧系统，会使法律关系和责任关系更加复杂。自动驾驶汽车的进化离不开融合。目前，许多汽车制造商已经发布了自己的自动驾驶原型车，更多新面孔将加入这场战斗。比如沃尔沃已经开始在瑞典测试自动驾驶汽车，戴姆勒已经在北京获得路测牌照。在中国和美国，Waymo、Cruise、福特、优步、百度、滴滴、小马等还计划在自动驾驶出租车服务方面发力。其实这些公司只是吸引眼球的头部公司。水面之下，隐藏着自动驾驶行业更惊人的力量。自动驾驶汽车的演进离不开高速高带宽网络的融合。在这个整合的过程中，工程师要做的比我们想象的要多。他们不仅要解决网络流量优化、系统规模和安全性的问题，还要开发更强大的天线、车载以太网和高性能5G网络。

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