事實也的確如此，此后不久阿里、騰訊也都紛紛以不同方式入局，包括華為也不想錯過這場盛宴，二年前也開始悄然布局。
然而雖然行業(yè)內(nèi)熱鬧非凡，卻總給公眾一種雷聲大雨點小的感覺，為什么呢?因為至今沒有出現(xiàn)一款真正能夠商業(yè)化的民用級的無人駕駛車，這里面雖然有監(jiān)管和政策審批方面的原因，但技術(shù)上無疑也是一個巨大的障礙。
當(dāng)然，說到這里一定會有人反駁說你不看新聞嗎，你OUT了，某某市不是已經(jīng)讓無人駕駛車上馬路了嗎?，某某市不是已經(jīng)有無人駕駛的公交車了嗎?
對了，去年還有一則很火的新聞，李老板不是坐著自家的無人駕駛車上北京五環(huán)了嗎?
沒錯，這些新聞都是真的，但你或許沒有注意一些細節(jié)，這些所謂的上路的車子所謂的公交車其實都是在封閉半封閉的路段行駛的，路上根本就沒什么人。
李老板是真上五環(huán)了，不過人家正緊張地坐在邊上呢，而且事先也收到交通違章的處罰，所以說無人駕駛這件事就目前來說還只處在概念和測試階段，即便是已經(jīng)上路的公交車也是在不斷累積數(shù)據(jù)。
說得嚴重點，現(xiàn)在航空界的許多寶貴的數(shù)值經(jīng)驗都是以一次次空難的鮮血代價換來的，無人駕駛汽車恐怕也難以繞過這個坎，只不過會溫和不少。
那么，從技術(shù)上講，究竟還存在哪些障礙未能克服呢?這中間最重要的幾點是對實物的識別、判斷和信息的傳輸。
對實物的識別方面，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，已經(jīng)相對完善，前方究竟是一個人還是一條狗還是一棵樹還是一塊路牌，以目前的技術(shù)基本都能識別出來。
除了這種利用攝像頭+視覺分析的技術(shù)，還有利用雷達和感應(yīng)裝備來判斷前方的障礙物，甚至在一些新設(shè)道路上對信號燈路牌等設(shè)施上都安裝可以與汽車通訊的裝備，減少無人駕駛車的計算量以加快反應(yīng)速度。
但所有上述這一切都離不開重要的一點，那就是數(shù)據(jù)的快速安全且準確無誤的傳輸，這里面的重點不是傳輸，而是快速安全且準確無誤。
就目前的技術(shù)，安全和準確無誤不難實現(xiàn)，可以通過對傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進行加密和增加校驗位來實現(xiàn)，甚至我們平時生活中的即時通訊都是能夠進行加密而讓外人即使截獲數(shù)據(jù)也無法輕易破解。
所以，最后的關(guān)鍵還是“快速”兩個字，要實現(xiàn)快速則意味著要將延遲降到最小，別看我們現(xiàn)在4G上網(wǎng)覺得已經(jīng)很快了，無論是語音還是視頻都能讓人感覺不到半點延后，但這種速度用在無人駕駛上卻還是不夠的，因為實際上它的延遲達到了依然達到了幾十毫秒級。
設(shè)想一下，無人駕駛途中遇到突然闖入到面前的物體，你先要通過攝像頭捕捉(或雷達感應(yīng))，然后經(jīng)過幾十毫秒傳輸?shù)杰嚿系挠嬎銠C系統(tǒng)，再要分析，識別，再做出判斷和反應(yīng)，你確信這個時候還來得及?人類熟練到一定程度可以實現(xiàn)條件反射(但往往也是不夠準確的)，計算機卻不行。
所以，減少網(wǎng)絡(luò)延遲，第一時間接收到外部信息是重中之重，而這一點就要依賴于即將到來的5G技術(shù)，可以說，5G技術(shù)將是無人駕駛的最重要的技術(shù)基礎(chǔ)。
如果沒有5G，無人駕駛技術(shù)將遇到瓶頸，好比只是嬰兒蹣跚學(xué)步的樣子，永遠不能真正上街頭去遛彎。
相信5G時代的到來也將讓無人駕駛時代真正到來!
