随着 5G 的落地，越来越多的应用前景明朗起来。

7 月 9 日，特斯拉 CEO 埃隆 · 马斯克（以下简称 " 马斯克 "）在世界人工智能大会上发言称，5G 自动驾驶很快会来临。" 我对于未来实现 5G 自动驾驶非常有信心，我认为很快就会实现。特斯拉已经非常接近 5G 自动驾驶了，我有信心我们将在今年完成 L5 级别的基本功能。"

在他看来，依靠 5G 的技术，在目前的自动驾驶领域不存在底层根本性挑战。但是，有很多细节问题仍然需要解决。" 我们面临挑战是要解决所有这些小问题，然后整合系统持续解决长尾问题。当你解决大多数场景问题时，又会不时出现一些奇怪的情况，所以必须有一个系统来解决训练，解决这些奇怪的场景。"

这意味着，自动驾驶的商业化场景也会进入新的阶段。今年以来，虽然疫情在短期内对汽车产业造成影响，但同时也让业界看到 " 无人 " 经济蓬勃的发展空间。根据国际自动机工程师学会标准，自动驾驶分为 L0 至 L5 六个级别。目前，L4 技术已经落地，L5 级别的自动驾驶才是真正实现全路况的自动驾驶。

此前的无人清扫车、无人物流小车、自动驾驶装载卡车等已经落地，未来巨头们将加快在全路况自动驾驶的研发。不过，无论是滴滴、谷歌还是 Uber，眼下需要加强的都是里程测试。无人驾驶仍然需要面对恶劣天气、交通事故等极端状况。

软硬结合

近年来，包括 Alphabet 的 Waymo 和 Uber 在内的汽车制造商，以及科技公司已在自动驾驶行业领域投资了数十亿美元。在国内，百度、滴滴出行也在积极布局。继 4 月份长沙宣布无人驾驶出租车在市内运营之后。近日，北京、上海、广州也陆续宣布无人驾驶网约车正式投入运营。

不过，这项技术需要一段时间才能准备就绪，并让公众完全信任自动驾驶汽车。对此，马斯克认为，特斯拉创建的任何模拟都是现实世界复杂性的子集，因此公司目前非常专注于处理 L5 级别自动驾驶的细节问题。而且，他相信这些问题可以基于特斯拉车辆目前搭载的硬件版本来解决，而未来特斯拉的车辆，只需要通过软件升级，就可以实现 L5 级别自动驾驶。

这也意味着，自动驾驶还需要更多场景的数据来进行训练，因为现实的三维路况、交通状况会十分复杂。从技术发展、解放人类生产力的角度来看，自动驾驶应该早日普及。比较来看，软硬件的完美结合也是不小的挑战。

在马斯克看来，这也正好是特斯拉的一大优势。早在 2018 年，特斯拉便开始了自研芯片的尝试，2019 年 4 月，特斯拉发布 Autopilot 3.0 系统，其搭载特斯拉 FSD（Full Self-Driving Computer）自动驾驶芯片。

据悉，改款自研 FSD 芯片采用 14nm 工艺制造，运算速度由原来的 200 帧 / 秒提升至 2000 帧 / 秒。" 目前已开发了专用的自动驾驶芯片，专用于点积运算。如果我们使用传统的 TPU、CPU 或者是其他相似产品，耗费数百瓦的功率，后备箱会被巨大冷却系统占据，如此一来成本高昂、体积大、能耗高。" 马斯克在大会上谈及自研芯片的原因，是市场上没有成本合理且低功耗的系统。

而在软件应用复杂的自动驾驶系统上，能耗对于汽车里程非常重要。马斯克介绍称，该芯片有八位加速器，用于电机计算。充分利用特斯拉完全自动驾驶系统，可能还需要至少一年时间。

在人工智能算法、训练系统方面，马斯卡表示，人工智能系统主要受芯片发热量和通讯速率限制，所以特斯拉正在开发新的通信和散热冷却系统，用于开发更高效计算机，从而更有效处理视频数据。

目前，特斯拉在中国已经建立了无人驾驶相关的工程团队。

态度审慎

特斯拉在无人驾驶领域的进度加快，也离不开 5G 技术的支持。就在上周，3GPP 官方宣布冻结 5G R16 标准规范。对于集合一系列新生技术的 5G，负责开发其通信标准和技术的 3GPP，在 2018 年形成了首个技术标准 R15，使得 5G 低时延、网络覆盖增强等特点在规范意义上被确定下来。

这成为 5G 发展史上又一个重要里程碑，无疑将加速包括车联网在内的多个物联网应用的开发进展。在国内市场，无人驾驶也在近两个月快速升温，百度在长沙开展无人驾驶出租车于市内运营、AutoX 与文远知行通过高德打车向公众开放测试、沃尔沃联合滴滴开展自动驾驶出租车试运行。

在政策的支持下，当前，国内已开放载人测试许可的城市为广州、长沙、上海、武汉、沧州、北京六个城市。仅在上海市，共有包括上汽、宝马在内的 20 家车企获得了 78 张智能网联汽车测试牌照。

但是，在接受 21 世纪经济报道记者采访的多位业内人士看来，安全谨慎仍然是最重要的信念，不能一蹴而就也不能盲目加速。千寻位置首席科学家冯绍军博士认为，完好性是未来数字无人世界的标配，可以让用户在使用无人驾驶汽车、无人机等智能设备的时候，用得更安全、更放心。相比自动飞行的飞机导航，无人驾驶汽车导航是一个世界性的技术难题。

相较而言，汽车对定位精度的要求更高。飞机快要落地的时候，对精度的要求仍然是米级的。对于智能驾驶汽车来说，车道很窄，和路边的障碍物之间的距离很短，那么汽车对定位精度的要求是 10 到 30 厘米。此外，汽车行驶在路上可能受到周边的树木、同行的卡车、城市楼群的遮挡，甚至还会遭到其他无线电信号的干扰。

" 判断厘米级精度人类都难做到，但机器需要判断接收到的导航信息是否可信，是否可用，是否安全。这就需要借助完好性。" 冯绍军透露，具备完好性的时空智能服务，会很快覆盖到高端的主流车型，让无人驾驶更加智能、安全，也来得更早。