隨著 5G 的落地，越來越多的應用前景明朗起來。

7 月 9 日，特斯拉 CEO 埃隆 · 馬斯克（以下簡稱 " 馬斯克 "）在世界人工智能大會上發言稱，5G 自動駕駛很快會來臨。" 我對于未來實現 5G 自動駕駛非常有信心，我認為很快就會實現。特斯拉已經非常接近 5G 自動駕駛了，我有信心我們將在今年完成 L5 級別的基本功能。"

在他看來，依靠 5G 的技術，在目前的自動駕駛領域不存在底層根本性挑戰。但是，有很多細節問題仍然需要解決。" 我們面臨挑戰是要解決所有這些小問題，然后整合系統持續解決長尾問題。當你解決大多數場景問題時，又會不時出現一些奇怪的情況，所以必須有一個系統來解決訓練，解決這些奇怪的場景。"

這意味著，自動駕駛的商業化場景也會進入新的階段。今年以來，雖然疫情在短期內對汽車產業造成影響，但同時也讓業界看到 " 無人 " 經濟蓬勃的發展空間。根據國際自動機工程師學會標準，自動駕駛分為 L0 至 L5 六個級別。目前，L4 技術已經落地，L5 級別的自動駕駛才是真正實現全路況的自動駕駛。

此前的無人清掃車、無人物流小車、自動駕駛裝載卡車等已經落地，未來巨頭們將加快在全路況自動駕駛的研發。不過，無論是滴滴、谷歌還是 Uber，眼下需要加強的都是里程測試。無人駕駛仍然需要面對惡劣天氣、交通事故等極端狀況。

軟硬結合

近年來，包括 Alphabet 的 Waymo 和 Uber 在內的汽車制造商，以及科技公司已在自動駕駛行業領域投資了數十億美元。在國內，百度、滴滴出行也在積極布局。繼 4 月份長沙宣布無人駕駛出租車在市內運營之后。近日，北京、上海、廣州也陸續宣布無人駕駛網約車正式投入運營。

不過，這項技術需要一段時間才能準備就緒，并讓公眾完全信任自動駕駛汽車。對此，馬斯克認為，特斯拉創建的任何模擬都是現實世界復雜性的子集，因此公司目前非常專注于處理 L5 級別自動駕駛的細節問題。而且，他相信這些問題可以基于特斯拉車輛目前搭載的硬件版本來解決，而未來特斯拉的車輛，只需要通過軟件升級，就可以實現 L5 級別自動駕駛。

這也意味著，自動駕駛還需要更多場景的數據來進行訓練，因為現實的三維路況、交通狀況會十分復雜。從技術發展、解放人類生產力的角度來看，自動駕駛應該早日普及。比較來看，軟硬件的完美結合也是不小的挑戰。

在馬斯克看來，這也正好是特斯拉的一大優勢。早在 2018 年，特斯拉便開始了自研芯片的嘗試，2019 年 4 月，特斯拉發布 Autopilot 3.0 系統，其搭載特斯拉 FSD（Full Self-Driving Computer）自動駕駛芯片。

據悉，改款自研 FSD 芯片采用 14nm 工藝制造，運算速度由原來的 200 幀 / 秒提升至 2000 幀 / 秒。" 目前已開發了專用的自動駕駛芯片，專用于點積運算。如果我們使用傳統的 TPU、CPU 或者是其他相似產品，耗費數百瓦的功率，后備箱會被巨大冷卻系統占據，如此一來成本高昂、體積大、能耗高。" 馬斯克在大會上談及自研芯片的原因，是市場上沒有成本合理且低功耗的系統。

而在軟件應用復雜的自動駕駛系統上，能耗對于汽車里程非常重要。馬斯克介紹稱，該芯片有八位加速器，用于電機計算。充分利用特斯拉完全自動駕駛系統，可能還需要至少一年時間。

在人工智能算法、訓練系統方面，馬斯卡表示，人工智能系統主要受芯片發熱量和通訊速率限制，所以特斯拉正在開發新的通信和散熱冷卻系統，用于開發更高效計算機，從而更有效處理視頻數據。

目前，特斯拉在中國已經建立了無人駕駛相關的工程團隊。

態度審慎

特斯拉在無人駕駛領域的進度加快，也離不開 5G 技術的支持。就在上周，3GPP 官方宣布凍結 5G R16 標準規范。對于集合一系列新生技術的 5G，負責開發其通信標準和技術的 3GPP，在 2018 年形成了首個技術標準 R15，使得 5G 低時延、網絡覆蓋增強等特點在規范意義上被確定下來。

這成為 5G 發展史上又一個重要里程碑，無疑將加速包括車聯網在內的多個物聯網應用的開發進展。在國內市場，無人駕駛也在近兩個月快速升溫，百度在長沙開展無人駕駛出租車于市內運營、AutoX 與文遠知行通過高德打車向公眾開放測試、沃爾沃聯合滴滴開展自動駕駛出租車試運行。

在政策的支持下，當前，國內已開放載人測試許可的城市為廣州、長沙、上海、武漢、滄州、北京六個城市。僅在上海市，共有包括上汽、寶馬在內的 20 家車企獲得了 78 張智能網聯汽車測試牌照。

但是，在接受 21 世紀經濟報道記者采訪的多位業內人士看來，安全謹慎仍然是最重要的信念，不能一蹴而就也不能盲目加速。千尋位置首席科學家馮紹軍博士認為，完好性是未來數字無人世界的標配，可以讓用戶在使用無人駕駛汽車、無人機等智能設備的時候，用得更安全、更放心。相比自動飛行的飛機導航，無人駕駛汽車導航是一個世界性的技術難題。

相較而言，汽車對定位精度的要求更高。飛機快要落地的時候，對精度的要求仍然是米級的。對于智能駕駛汽車來說，車道很窄，和路邊的障礙物之間的距離很短，那么汽車對定位精度的要求是 10 到 30 厘米。此外，汽車行駛在路上可能受到周邊的樹木、同行的卡車、城市樓群的遮擋，甚至還會遭到其他無線電信號的干擾。

" 判斷厘米級精度人類都難做到，但機器需要判斷接收到的導航信息是否可信，是否可用，是否安全。這就需要借助完好性。" 馮紹軍透露，具備完好性的時空智能服務，會很快覆蓋到高端的主流車型，讓無人駕駛更加智能、安全，也來得更早。