没有“神经系统”，哪来自动驾驶上帝视角？

图片来源@ Unsplash某行业组织预测，到2020年，新车型上的电气部件、传感器、摄像头、雷达、GPS系统每1.5小时就会产生4TB的数据。但这还不够。由于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——这也意味着未来数据量将出现巨大的飞跃。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，它们不断地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也会迅速反馈到大脑，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大的技术支持来实时预测和响应内外刺激。具体来说，强大的计算机是自动驾驶汽车的“大脑”，车载传感器充当感知系统，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”。

板载以太网是“带宽倍增器”。在自主商业的道路上，汽车制造商和供应商势必要解决无数的安全和技术挑战。在这无数的挑战中，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，自动驾驶车辆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独立的能力，能够在不借助其他车辆或基础设施数据的情况下，独立控制不同的路况和各种突发事件。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上的计算设备。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，以太网也将成为下一代汽车神经系统的最佳选择。然而，要在汽车行业立于不败之地，以太网还必须跨越传输速度、容错和安全性的门槛。其次，以太网必须成为永不过时的技术，这对自动驾驶至关重要。有了车载以太网的参与，我们可以顺利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，车载以太网就可以在带宽和信号处理速度上实现大跃进，成为自主车辆的“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解决方案(包括管理程序)，使平台能够同时运行多个虚拟机和应用，最终使用多存储区、故障保护、高冗余等功能来覆盖底线。车载以太网的另一个关键任务是将传感器收集的数据快速“反馈”给车辆中的计算设备。整个过程的可靠性也必须得到保证。这样一来，车辆就有了独立运行的能力，尤其是在拥堵区域。然而，这还不够。它还需要与其他车辆或基础设施通信的能力。比如当前车辆广播需要急刹车的信息后，其他车辆可以尽快做出更舒适的刹车动作，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。在带宽和网速方面，现有的4G网络无法满足要求，4G通信信号……l必须通过信号塔才能传回车辆，这是自动驾驶车辆无法接受的。那么，现在上路的自动驾驶测试车辆是如何解决带宽问题的呢？首先对传感器数据执行一轮处理是简单的。然而，这样的妥协在全自动驾驶时代肯定行不通，因为那时车辆需要更多的传感器数据，现有4G网络的带宽根本无法容纳。麦肯锡曾在一份报告中预测，为了跟上每年20%至50%的数据流量增长，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。虽然4G网络是检测差距的产物，但5G网络可以带来革命性的体验。除了增加带宽，5G还可以降低延迟。请记住，在运行时，延迟会破坏两个设备之间无缝连接的体验。对于自动驾驶汽车来说，高延迟意味着车辆不能对路况的变化做出快速反应，这将威胁到乘客的安全。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，原安博福自动驾驶工程副总裁、滴滴自动驾驶公司CTO魏在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，才能保证自动驾驶系统比人更安全。这需要一个由100辆车组成的车队每天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？国内业内专家为此提出了一个新思路——车路协同。简而言之，车是指智能汽车，路是为车提供基础数据支持的智能道路。在智能道路的两侧，可以布置5G基站和服务器。一些传感设备如摄像机和雷达也可以从车辆转移到道路上。信息通过5G网络传输到车辆，车辆据此做出驾驶决策。这相当于给汽车加了一个“天眼”，赋予它一种神圣的视角。

清华大学汽车工程教授李克强公开表示，自规划之时起，中国的自动驾驶就强调“智能互联网连接”。与单一的汽车智能不同，中国的技术路线是通过车对车、车对路等基础设施联网来实现自动驾驶。2018年12月，中国工业和信息化部发布了智能互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，中国将实现高度的“人车路云”协同。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更加智能。例如，车辆可以即时下载最新的高精度地图，使交通事故、建筑工地和道路上的其他障碍一目了然。

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。车路协作并不是实现自动驾驶的先决条件。其次，依靠路边系统进行自动驾驶会使法律和责任关系更加复杂。自主车的演进离不开集成目前，很多汽车厂商都发布了自己的自主原型车，未来还会有更多新面孔加入战局。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了路测牌照。在中国和美国，Waymo、Cruise、福特、优步、百度、滴滴、Pony和其他公司也计划为自动驾驶出租车服务做出贡献。其实这些公司只是比较抢眼的头部公司而已。横向之下，自动驾驶行业潜伏着更惊人的力量。自动驾驶汽车的发展离不开高速和高带宽网络的集成。在这个整合过程中，工程人员要做的事情比我们想象的要多。他们不仅需要解决网络流量优化、系统扩展和安全问题，还需要开发更强的天线、板载以太网和高性能5G网络。

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