5G驱动智能交通迎来四大质变

　　当下，对于任一ToB市场，5G+AI正在并行创未来！

　　5G和AI人工智能是未来全球科技行业发展的两个重要趋势。2019年6月6日，工信部向中国移动、中国电信、中国联通、中国广电发放5G商用牌照，标志着中国5G正式进入商用阶段。

　　三大运营商加快网络建设速度，计划2019年底信号覆盖50余个城市，2020年底覆盖地级市以上城市。5G网络寄托了整个移动互联网产业链未来的希望，也将深度赋智能交通产业，引发产业的深度变革。

　　关于智能交通与AI的话题，已经不绝于耳，甚至有些审美疲劳了。4G改变生活，5G改变社会，那么，未来，5G与智能交通，能发生哪些质变呢，能开启哪些新的市场成长空间，打造新的增长点呢?

　　无人驾驶驶向5G时代

　　无人驾驶，曾几何时如空中楼阁，然，有业界预测，2021年将可以实现中国式无人驾驶的商业落地。

　　5G+AI新一代无人驾驶通过更安全的交通出行，降低交通事故的发生，让民众更有安全感;更加惠民、便民的无人驾驶共享出行方式将可增加人民的幸福感;由无人驾驶赋能的更加智慧、智能的生活方式也将提升大众的获得感。

　　无人驾驶是近两年极为受人瞩目，它其实就是一种智能驾驶形态，利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

　　无人驾驶汽车在不断增加的传感器阵列驱动下，每天将会产生4000G的数据，而4GLTE的速度约为12Mbps，延迟为50ms，对无人驾驶的连接、安全的自治系统需求难以满足。

　　在实现5G无线网络技术后，其速度可以达到10Gbps和1MS的延迟，能够支持智能汽车的发展进程，提升汽车之间以及汽车和周围环境之间可靠沟通的水平，5G技术是无人驾驶车辆互联的关键促成器。

　　另外，汽车内部的数字服务也有赖于5G技术的实现，凭借超低延迟处理大数据的能力为汽车制造者提高乘客体验、增加移动收入提供工具。

　　当然，2019年5G在无人驾驶应用还是一种初级探索阶段，将无人驾驶车辆与更多的网络连接结合，对其安全性无疑存在一定风险。

　　一方面，车辆部件和系统在借助5G网络与外部进行连接时，也增加了可能受到攻击的范围。

　　另一方面，基于无人驾驶车辆对无线网络的依赖，5G基站的建设和维护显得至关重要，保持基站长时间正常工作并且增加基站的分布覆盖是保障可靠数据传输的关键。

　　针对以上问题，汽车制造业需要全面制定5G基站的建设计划，同时借助现有安全技术研发完善无人驾驶车辆的网络安全机制。

　　5G时代的车与路，将更加协同

　　如今已从万物互联迈入万物智联时代，各行各业都在拥抱智能。以智慧交通为例，汽车流量的实时监控、智能化交通管制等，能帮助城市改善拥堵问题。

　　我国即将进入5G时代，相比4G，5G不仅速度更快，低时延为车联网提供了基础条件等特点，让交通向智慧化迈进。

　　V2X是2020年关于智慧路网、车路协同的关键性技术，该技术就是让车路高效协同，是车与路这两者的高度统一，有效协助。

　　顺理成章，其最主要的2个子系统是路侧单元和车载单元，各个交通组成单元通过路侧单元和车载单元，以有线或无线通信方式来实现车辆与车辆、车辆与路侧以及路侧与路侧之间的信息传输和共享。

　　路侧单元的主要功能是：收集路侧传感器检测到的各种信息(如交通流量、突发事件、密集人群、交叉口行人信息、道路异物侵入、路面湿滑状态)，以无线短程通信的方式发送给车辆，以有线或无线通信的方式发送给其它路侧单元或管理中心;接收来自车载单元或其他路侧单元的信息。

　　车载单元的主要功能是：收集各类车载传感器采集到的信息(如定位、运动等)进行融合处理后发送给其它车载单元;接收来自其它车载单元的信息;接收来自路侧单元的信息;对接收到的信息和收集到的本车传感器信息进行融合处理，做出安全预警判断和车辆控制决策，以合适的交互方式向驾驶人提供信息，或向车辆控制单元发出控制指令。

　　5G赋能，让车路协同成为自动驾驶明确方向。其实当前自动驾驶的技术路线，单车智能的车路协同也备受关注。

　　单车智能，通过更多的传感器，联合更好的算法，让车不需要任何外力就能实现相对安全的自动驾驶。

　　但在实践中这个目标非常难做到，面对复杂的交通环境，包括人、车的意图，意外因素，以及交通规则的限制等，很难判断。传感器高成本也是非常重要的因素。

　　而利用V2X技术，在5G的保障下，最大的优势就是可以进行超视距的感知，这是单车智能无法做到的。同时还可以实现高精度和低成本的感知。

　　就低成本而言，如果把大多数的感知责任从车端移到云端，可以极大减少单车成本，同时提升车辆的安全性，还有很重要的一点就是能够减少车辆的耗电。

　　5G赋能，让出行变得更智慧

　　因满足运输与出行，交通才出行。

　　2018年交通部5号令要求"两客一危"部署实时车载监控设备预防司机疲劳驾驶和突发公共安全事件。

　　目前车载视频监控主要采用3G/4G网络进行实时回传，由于上行带宽受限、覆盖、时延等原因，视频监控画面质量差、不时有卡顿及马赛克(高峰期)，无法达到实时监控及及时发现高危人员的效果，存在一定的安全隐患。

　　AI技术的发展，智能算法在司机上岗时对于身份进行校验，防止替换班;驾驶过程中进行驾驶行为的实时检测预警，同时通过车身配置的更多的高清摄像机、雷达等传感器，对于车道偏离、前向碰撞、盲区监测进行主动预警。

　　通过驾驶过程的行为和习惯生成驾驶模型，驾驶技能评价、驾驶速度分析、短期安全系数分析、报警事件分析，企业可以用数据针对驾驶人进行考核，可实现针对性培训，督促驾驶人更加安全的驾驶。

　　移动车载类场景，包括：公交车、出租车、地铁等公共交通车辆，交巡警摩托、执法警车、巡逻车等执法巡逻车辆，校车、押运车、运钞车、危化品运输车等特种车辆。

　　这些车辆均需要被重点监管，但受限于当前的无线技术和网络能力，监管的范围、时效性、有效性都无法保证。

　　一方面，由于带宽和稳定性不足，无法实现全量实时回传，对驾驶人/乘客/车辆真实状况无法掌控，可实时视频调阅的并发路数少，画质模糊，偶发卡顿，无法有效支撑突发事件高效处置。

　　另一方面，车载监控视频存储在本地，设备易损坏，数据易丢失，无法可靠提供突发事件的视频调取。当前交通车辆已成为天网的监控盲区，只能在事后通过"回头看"获取线索。

　　随着5G网络时代的到来，使得车载监控系统从标清化向高清化、联网化、智能化的方向发展成为可能。

　　借助5G网络的大带宽、高可靠、低时延特性，可以满足高帧率、高质量的视频数据实时传输需求，把视频回传到后台进行云化存储，保障数据不丢失，大幅提高数据存储可靠性。

　　同时高清视频传输也为后续开展智能化应用提供数据基础，结合后端AI能力，对司机危险驾驶行为进行智能识别及预警，实现对运输车辆的实时监测和精细化管理。

　　随着经济的发展，飞机成为人们出行的主流方式，飞行提升了出行效率，但机场的重重安检却又降低了出行效率，值机、托运、预安检、安检、登机等繁琐流程，重复验证降低了出行的体验。

　　另一方面机场当前在管理上也多依靠人工巡检、人工视频监控，效率低，隐患大。

（编辑：厦门站长网）

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