无人驾驶技术真的会在5G商用年得到普及吗？

不会得到普及，现在5G技术最值得期待的是，通过跟各行各业的融合、渗透，将会激发出更多应用，尤其是无人驾驶等移动物联网的应用。“移动状态的物联网最大的一个市场可能就是车联网，以无人驾驶汽车为代表的5G技术的应用，可能是最早的一个应用。”

因为无人驾驶汽车涉及人和车、车和车、车和路之间的移动通信连接，相应的数据传输量比人和人之间的通信“不知道要大多少倍”，而且要保证更低的时延、更大的网络带宽。

现在工信部与交通部已经达成共识，将推动对公路进行数字化、智能化改造，对道路标志、红绿灯甚至管理规则都加以改造，以方便识别和传输数据。例如，经过改造后，汽车或许也可以接收、识别红绿灯信号，红绿灯上也可以安装摄像头，以采集汽车行驶速度、驾驶习惯等数据，从而减少出现道路堵塞的几率。

虽然有关L5（完全自动驾驶）的畅想早已让人迫不及待，但当下无人驾驶汽车的现实表现却还是差着一截。下一些无人驾驶车企的研发思路是“整车为王”，恨不得在汽车上装上所有传感器，但这种思路并不正确，因为一旦碰到强光、沙尘暴等极端情况，这些传感器很可能会暂时失灵。自动驾驶一定会成功，只是这个时间节奏可能没有这么快。虽然百度生产的“阿波龙”等无人驾驶汽车已经销售了100多台，但要想达到理想的无人驾驶效果，还需要进一步改进车辆以外的数据采集和传输、分析能力。

无人驾驶是趋势，但由于技术储备和产品的市场转化很重要，目前，很多厂商都在投入巨资搞研发、搞储备，目的是为卡位，不过，个人的看法是没有市场和商业转化，那些因实力不强，单靠研发能撑多久很难说的。
有一些研发企业剑走偏锋，在低速无人车上发力，如：湖南某云公司、深圳做港口无人搬运车的招商某智控公司、安徽某自控公司、北京某保公司等，以及各主机厂家都有在着手低速无人驾驶项目，如：观光车、洒水车、巡逻车等的研发，也有样车的投入。能看到的是，招商的低速无人车已有了市场转化的方案，北京某保公司也在探索中。

无人驾驶汽车开启升级换代序幕本文作者：工信部赛迪研究院陆峰博士本文发表在中共中央党校《学习时报》2017年6月21日科技版。无人驾驶汽车的发展是汽车工业一次新的革命，将推动汽车工业进入全新的发展时代，对汽车工业产业结构、组织方式、服务模式、全球布局和竞争格局都会产生重大而深远的影响。一场汽车新工业革命即将到来汽车和互联网融合发展催生了无人驾驶汽车。互联网与经济社会的融合正在向汽车工业领域全面渗透，除了谷歌、苹果、百度、阿里等互联网公司正在加速布局智能汽车领域之外，福特、宝马、奔驰、大众等传统汽车厂商也在积极拥抱互联网等信息技术，加速研发自动驾驶技术，以无人驾驶汽车为代表的智能汽车革命正在蓄势待发，许多公司相关产品已经处在了大规模商业化的前夜，一场汽车新工业革命即将到来。人工智能等技术发展加速了无人驾驶汽车产业化。移动互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术的发展为汽车产业实现智能化和无人化发展提供了坚实的技术支撑，万物互联、泛在感知、海量信息、高速计算、智能分析等信息资源和信息能力让汽车有了自我观察、思考、判断和控制能力，环境感知、智能决策、自动控制成为了未来汽车发展的标配。无人驾驶汽车的发展将对汽车工业产生重要和深远的影响。不仅是汽车发展的技术革命，更会对汽车工业产业结构、组织方式、服务模式、全球布局和竞争格局产生强烈地震效应，推动汽车产业全面升级换代，引发产业组织模式创新，重塑原有区域布局和竞争格局。能否抓住无人驾驶汽车发展机遇，事关我国在新一轮汽车工业革命之中能否实现弯道超车，抢占汽车工业发展主导权。无人驾驶汽车发展现状和问题产业链多个环节核心关键技术基础薄弱。无人驾驶最为关键的技术在于提高车辆在行驶过程中对道路情况的全方位感知和反馈控制能力，然而我国目前在这方面存在多项技术薄弱状况：一是道路场景信息感知和识别能力弱，特别是复杂场景下对道路标识、交通信号、周围物体等感知精准不高，受天气、光照、视角等因素影响较大。二是信息快速并行处理能力弱，道路环境、交通信号、路径导航、车辆控制等信息智能化协同处理速度慢，难以满足高速驾驶环境下信息处理速度要求。三是缺乏高精准度数字化控制技术，难以满足道路实际行车环境需求，数字化、软件化、毫秒级、毫米级反馈控制能力有待提高。汽车行业和互联网融合应用水平低。目前，汽车行业与互联网融合应用主要集中在汽车导航、车内娱乐、远程控制等简单应用，而信息技术与车辆驾驶控制系统本身融合较少。移动互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术在汽车研发设计、生产制造、道路行驶等领域融合程度较低，尤其在车辆驾驶控制、交通状况识别、行车道路规划、行车安全保障等方面，互联网等信息技术应用还处在起步阶段，信息技术对汽车研发设计、驾驶控制等变革创新作用尚未发挥。无人驾驶汽车发展对策和建议加强产业关键技术攻关研究。加强无人驾驶关键技术研究，提高汽车场景感知、信息处理和反馈控制能力。一是加强激光测距、近景观察、车载雷达、GPS高精度定位、三维位置感知、位置超声传感、交通标志和信号解析等信息感知技术研究，提高感知精度和灵敏度。二是加强信息快速并行分析处理技术研究，构建汽车场景智能感知分析模型，提高对场景信息的快速分析和识别能力。三是加强高精度控制技术研究，深入推进信息技术与车辆控制系统融合，推进数字化、软件化和网络化控制，提高敏捷控制和精准控制能力。深化汽车行业和互联网融合发展。深化互联网等相关信息技术在汽车驾驶控制、车内娱乐、自动导航、行车安全等领域全方位融合应用。培育和壮大产业发展生态圈。加快构建无人驾驶产业生态圈，提高产业整体竞争力。一是推进统一、开放、标准的车载信息服务平台建设，构建车载信息服务产业生态圈，充分利用众包众创力量做大做强车载信息服务。二是整合产学研资源，充分利用高等院校、科研院所在雷达探测、模式识别、人工智能、信号处理等方面学科优势，加强无人驾驶场景感知和识别等基础技术攻关研究，提高关键核心技术国内自主可控水平。三是推进驾驶控制、车载信息、路径导航、安全保障等全链条汽车信息服务开放式发展，构建无人驾驶技术开放信息服务平台，降低无人驾驶系统开发成本，提高用户结合车辆和硬件系统构建自动驾驶系统的能力。

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