（原标题：自动驾驶，带着“云端大脑”上路）
图源：北京日报客户端
不知不觉中，北京街头缓缓驶过的无人驾驶汽车已融入我们的生活。你想象不到的是，这一切的背后，是一个像“大脑”一样的智力平台来实时管理和调度的。世界上将这样的集成处理中心称为“城市大脑”。它不仅服务于交通系统，还覆盖了城市管理的各个方面，比如公共安全、环境监测、能源调度等。
北京也有这样的“云端大脑”。可以说，任何一项前台看似简单便捷的应用，都离不开后台复杂而精密的技术支撑。
“云端大脑”有多强
简单来说，它是以人工智能为核心的庞大网络系统，通过数不清的传感器、摄像头、物联网设备，实时监测和收集整个城市的交通数据。目前已经有超过10万个视频摄像头加入这个系统，每秒收集到的城市数据，光视频一项就相当于500部完整高清电影。
仅有庞大的信息来源还不够，就像人体的大脑需要通过神经系统指挥手脚行动一样，自动驾驶还需要高效的“神经网络”和灵活的“肢体反应”。这其中，5G网络的高速传输和AI算法的实时决策成为了至关重要的神经链条，自动驾驶汽车则是城市交通的“肢体”，根据“大脑”发出的指令，灵活应对路面上的每一项挑战。
设想一下，一位老奶奶正在过马路，自动驾驶系统会通过摄像头检测到她的步伐缓慢，指挥附近的无人驾驶车辆减速、停车，确保她的安全；在寒冷的冬夜，车辆系统甚至能根据路况和行驶时间，调控车内温度，确保乘客一路温暖。这一系列智能反应，展现了“云端大脑”在复杂城市环境中的能力。这也是北京打造智慧城市的初心所在。
“云端大脑”不仅是一项技术系统，更是一种开放包容的态度。在这座城市里，科技不再是单纯的工具，而是每一个普通市民生活的一部分。正如特斯拉CEO马斯克所说：“自动驾驶的终极目标，是让每个人都能享受自由出行的权利。”技术发展不应疏远人与人之间的连接，而应成为拉近彼此的桥梁。这种理念，让北京不仅是一座高科技城市，更是一座充满人文关怀的智慧城市。
“大脑”好不好，关键看算力
与个体大脑相比，“云端大脑”在处理复杂情况时的优势显而易见。它能全面掌控道路信息，并且能够根据具体车辆的任务轻重缓急，进行智能调度。比如，救护车、消防车的优先级是最高的，通过历史大数据和实时交互反馈，系统可以引导它们选择最优路线，实现智能化的交通管理。这才是“你好我好大家好”，真正实现了智能化的交通管理。
人工智能需要大量的物质基础，北京的四大科技园区——中关村科学城、怀柔科学城、未来科学城和经济技术开发区，就是“云端大脑”中的关键物质功能区。
“云端大脑”的算力有多强？据不完全统计，四大科技园区的计算平台已经存储了超过200PB的数据，每秒可以进行高达千万亿次的高精度浮点计算。这个算力是什么概念呢？意味着，只需不到0.1秒，“云端大脑”就可以统计全国银行账户的资金流动，甚至能够同时浏览每一天的消费记录，进行实时分析。
有了算力布局的“先手”，就为企业的技术创新提供了动力。
脑力越用越灵光
没有挑战性的任务和问题，何来脑力的提升？
说起锻炼“大脑”，北京的优势就在于丰富的交通场景和复杂的道路情况。比如西直门立交桥，开口越来越多的环京高速，给交通系统带来了独特的挑战。而有了这些筋骨般的数据支撑，自动驾驶车辆能够更好地应对实际中的复杂场景：如何识别非机动车、如何处理突然的障碍物，甚至如何在狭窄的道路中顺利转弯。
当然，自动驾驶技术再先进，仍会出现一些问题亟待解决。比如，无人驾驶车辆如果在行驶中发生意外，究竟由谁来承担责任？还有大数据隐私、自动驾驶和网约车司机的合作关系等，不仅关系到技术的发展方向，还直接影响公众对新技术的接受度。
为了解决这些问题，北京市政府在近五年内，发布和修订了20余项与自动驾驶、数据隐私、安全管理等相关的法规和标准，直接扩展了企业的创新空间。目前，大兴机场周边自动驾驶载人运行服务里程近30万公里，亦庄已实现了交通信控全域动态优化，平均通行速度提高了22%以上。
“云端大脑”的建设不仅推动技术创新，还在帮助人们拥抱这一变革，转换角色融入智能出行时代。北京经开区聚集了120多家智能网联汽车企业，通过与本地社区和企业合作，完善了技术培训与支持体系，如新设远程安全保障岗位等，帮助转型中的汽车从业人员学习和适应新科技。传统出租车司机可能需要适应与自动驾驶车队合作的新模式，而车辆调度员的角色正在转变为监控系统的算法管理者。
未来的出行服务人员将更多地与“云端大脑”共同协作，提供高质量的出行体验。
“云端大脑”还能升级吗？
不完全局限于自动驾驶和智慧交通领域，“云端大脑”还可以广泛应用于城市管理、税务管理、食品安全等多个方面。通过AI系统，政府能够实时分析城市的财税情况和生产构成，提高税收效率和产业调节政策的针对性；通过智能传感器实时检测市场上的食品质量、销量变化，提醒生产厂家调整备货。这样的智能化升级将让城市变得更加智慧、高效和宜居。
展望一下，在不久的将来，出门前，手机预约无人驾驶车辆，无需担心车位和停车问题；生活缴费不再是繁琐的事情，而是会收到贴心的家庭运行费用提醒；头疼脑热时可以先调出AI医生进行初步诊断和建议……这样的生活场景已经触手可及。
那时候，当你坐在无人驾驶的温暖汽车里，看着天窗外的漫天雪花飘过，可能会不禁感叹：科技与生活的结合，竟如此自然又充满温度。这不仅是一场技术革命，更是一首科技与人文交融的交响曲。
在这座城市中，人工智能让无数人看到了机会与挑战。面对AI，与其担心忐忑，不如及早“下场共舞”。其实，换个角度来看，这也许是一次促使我们重新审视自身技能和价值的机会。
自动驾驶可以减少交通事故吗 来看看到底靠不靠谱
自动驾驶可以减少交通事故吗？来看看到底靠不靠谱自动驾驶汽车是近年来科技领域的热门话题。 自2012年谷歌获得美国首个自动驾驶汽车许可证以来，奔驰、沃尔沃、大众、通用、丰田、日产、特斯拉等知名汽车厂商纷纷宣布了自己的自动驾驶汽车验证开发计划。 虽然目前自动驾驶汽车对普通大众来说还比较遥远，但这股未来智能科技的浪潮已经袭来，让我们来看看自动驾驶汽车的庐山真面目。 概念篇自动驾驶汽车是指不需要人来进行操纵驾驶，所有或部分的驾驶操控由车辆计算机完成。 根据自动化程度的不同，自动驾驶技术主要分为辅助驾驶、部分自动化、高度自动化和完全自动化四个阶段，其中只有完全自动化才是真正意义上的无人驾驶。 辅助驾驶是车辆为驾驶员提供有益于驾驶的相关信息，例如车道偏离预警、碰撞预警、盲区监测、倒车雷达/影像、360环视影像等系统。 部分自动化是车辆在紧急情况下为保障车辆及人员安全，车载电脑将代替驾驶员对车辆操控进行直接干预，例如自动刹车系统等。 高度自动化是在一定的场景下车辆完全无需人来操控，驾驶者只需要对驾驶活动进行监测，例如自动泊车系统、自适应巡航驾驶系统等。 完全自动化是指汽车驾驶完全由计算机接管，人可完全信任汽车，并从事其他活动，不需要任何驾驶监视活动，例如2014年谷歌推出的没有方向盘和刹车的无人驾驶汽车。 原理篇自动驾驶汽车融合了各种辅助驾驶技术，主要利用人工智能、计算机视觉、雷达、监控装置以及导航定位系统的协同合作。 自动驾驶控制模块是自动驾驶汽车的大脑，接收各种传感输入信息（交通标志、汽车、行人、路况、车况等），并输出相应的决策控制信息（转向、加速、制动、换挡等）。 同时具备一个知识库，存储各种路况行驶资料，并具备人工智能的分析能力，能够自主规划路线并对各种紧急状况作出预判。 单目或多目摄像头利用计算机视觉让自动驾驶汽车能够实时识别交通信号灯、交通标志、车道线、近距离低速障碍物等，同时加上与道路基础设施以及云端数据库的通信，让汽车按照交通规则行驶，并进行相应的路线规划。 车载微波雷达能够探测车辆周围的环境以及较远的路障，激光雷达能够精确绘制周边200米内的3D地形图，为汽车提供控制决策参考。 定位导航系统加上高精度地图能够为车辆提供精确的路径规划及导航服务。 车辆上的车辆状态传感器（如车速、加速度、转角等传感设备）以及控制执行器（转向、加速、制动等执行器）将确保汽车能够安全有效地被操控。 总结篇目前自动驾驶汽车（无人驾驶）还处于研发的原型验证阶段。 目前的研究方向主要有三个方面：高速公路环境、城市环境和特殊环境下的无人驾驶系统。 高速公路环境是具备良好标志的结构化环境，应用相对简单，主要包括道路标志线识别、车辆跟随等功能。 相比而言，城市环境车速较慢，应用前景广阔，但环境相对复杂，对感知和控制算法提出了更高的要求。 城市环境中的无人自动驾驶是目前自动驾驶研究的重要方面。 特殊环境下主要指在军事和其他一些特殊条件下的应用。 2014年7月网络宣布已经启动“网络无人驾驶汽车”研发计划，加上之前谷歌公司以及国际知名车企的推动，自动驾驶技术已经成为一个大势所趋的发展方向。 目前国内自主品牌车企也早已加大对自动驾驶汽车的布局，一汽、东风、上汽、广汽、奇瑞、比亚迪等国内车企均在自动驾驶汽车上发力，虽然目前处于原型验证工作阶段，离量产和应用还有一段距离，但自动驾驶汽车技术正逐渐成熟，并成为大势所趋，按照目前的发展速度及各车企的规划，相信到2020年左右自动驾驶汽车将逐步得到商业化应用，让我们拭目以待。
5G和自动驾驶究竟有没有关系？有什么关系？
5G技术为自动驾驶赋能，主要在车联网和云计算两个层面。 在完全落地之前，任何质疑都是可以理解的。 但5G与自动驾驶的结合，值得期待，我们所向往的终究是美好的汽车生活。
知乎上有一句标准话术，“先问是不是，再问为什么”。
所以，老知乎会将这个问题进行拆解，然后就变成了“5G技术和自动驾驶之间究竟有没有关系？如果有，那么究竟是什么关系？”
于是，我在搜索引擎上输入了这个问题，并且将搜索时间设定为2005年至2015年，果然，这是一个经典的问题。
为什么选定2005年至2015年呢？因为这10年间，我们经历了3G时代和4G时代的更迭。 而作为最佳载体的智能手机，也从不可高攀之物，变成了寻常之事。
从2015年起，我们又在展望5G时代，能够搜索到的较早一篇文章，恰好是在讲5G与自动驾驶汽车的关系。 如今5年之后，再来关注这个问题，网络上可以吵得热火朝天，但能够想象到的答案与5年前却大同小异。
2020年，我们提出了“新基建”，5G基础设施开始加速落地了。 当然，我们有更强的底气，可以更为准确地评估5G与自动驾驶之间的关系。 不可回避的是，在5G技术完全落地之前，很多困难也是实打实的，要一步步去克服。
这个世界，不缺少抬杠挑刺的人，也不缺少巧借概念编织骗局的人，但更需要造梦的人，以及为了那个美好梦想一步步去实现的人。
回到正题，5G和自动驾驶有没有关系？答案是一定有，而究竟是什么关系，不妨从需求端来理解，或许更能说明问题。
自动驾驶需要车联网吗？
我们提到的自动驾驶，尤其是L0-L5的自动驾驶分级，本质上属于单车智能。 这是车企的主攻方向，也是离车企最近的技术舞台。
对于单车智能而言，主要涉及感知、规划、控制几个层面，包括传感器、处理器和算法。
传感器有雷达、摄像头，处理器主要指芯片，算法更偏软件领域，或自研，或合作。
目前，多数车企的单车自动驾驶水平，正处于L2级。 即使达到了L3级，也可能囿于法规等原因，不敢轻易试探L3的说法。 因为L3允许驾驶员脱手，但在紧急状态下又需要驾驶员快速接管，这几乎是一种悖论，所以，也有观点认为L2应该向L4直接进化。
除了单车智能，还有一项技术是车联网。 不过，车联网的边界范畴，绝不仅是“汽车能上网”那么简单。
在3G时代，汽车装导航，可以接入互联网播报一些简单的路况或天气信息。
在4G时代，出现了智能汽车的概念，车里有一块大屏，可以像操控手机一样进行点选，功能也更加丰富，可以听网上的歌，或者看视频，也可以完成一些简单的远程操控，比如，开空调，关天窗。
那么，当来到了5G时代，车联网的价值才有可能继续“破圈”。
根本原因是5G更强，但5G比4G技术到底强在哪里？
其实，5G的全称是第五代移动通信网络，本质上是一套技术标准。 而这套标准的提出，本质上就是为了比4G更进步。
我们直观理解的话，就是“速度快，延迟低，带宽大”。
汽车是一个高速移动的物体，速度快、延迟低，与汽车联网技术恰好相融。
那么，就需求而言，我们为什么需要成熟的车联网技术？
在一定程度上，拓展单车智能的上限。
单车智能技术存在上限，主要受传感器、算法等影响。 比如，在风雨交加的恶劣天气里，摄像头等传感器的识别能力大受影响。
从目前看，即使在正常的道路环境中，不仅存在范围盲区，也存在无法识别的少见物体，比如弯道中突然出现的对向车辆，单车智能仍需要不断训练，不断提高安全性能。
如果真正做到了车联万物，也就是V2X，车与车之间，车与基础设施之间可以信息互通，而5G技术的低延迟性，保证了运动物体位置以及速度的准确性，这也是高精定位的范畴。
一方面，我们可以构建一个城市大脑，对车联网信息进行统一处理，再对每一辆车发出调度指令。 最基本的一个应用是合理规划路线，最大化道路运力，主动规避拥堵，而当道路上全是自动驾驶汽车时，合理调度的能力还将被放大。
另一方面，我们更应该注意到车与车之间的互联能力，车联网技术很重要的应用在于此。
车辆在道路上行驶，彼此互为障碍物，为了不发生事故，那就要互相避障。 单车智能存在盲区，可能无法识别一些突然闯入的车辆。 如果做到了车与车互联，相当于放大了单车智能的识别圈。
比如，A车在两辆卡车之间行驶，由于卡车体型巨大，A车无法轻易看清旁边车道的前后情况，这时，如果车联网起作用，A车可以明确知道旁边车道是否安全，此时是否可以超车。
当然，这并不是说，单车智能技术就可以不思进取了，将来坐等车联网完全铺设好即可。
单车智能与车联网技术之间，是一个互补关系，而不是一个取代关系。
车联网是一个大格局，算是IoT物联网的一个延伸，不止于车，不止于路，信息能够交互好，就好像远远地可以打招呼，告诉对方自己的状态，而打招呼的对象不是人与人，而是物与物。
单车智能是一个小世界，智能化要从本体率先完成，要对外部环境、内部需求有一个准确的执行力。 单车智能本身也是不容放松的，这是自动驾驶的一个核心，车联网是助力。
有时候，我们对自动驾驶有所抗拒，无非就是对安全性有所担忧。 单车智能+车联网，相当于上了两把锁，彼此赋能，齐步走，自动驾驶才更可能落地。
云计算有着怎样的发展潜力？
云计算并非5G时代的专属，一直被认为是一个潜在风口。 但因为5G的速度快、延迟低、带宽大，所以，在5G时代，云计算可能被真正催熟。
云计算，理解起来很容易。 相当于将海量数据存在“云端”，通过“云端”的处理器进行计算。 这样的好处在于，既减轻了终端存储大量数据的压力，也可以实现海量数据的共享，经过大数据计算后，可以得出更具趋势化的结论。
既然5G的传输速度如此之快，那么有没有可能弃用终端的处理器，完全依靠云端进行计算工作呢？手机行业曾有类似的设想，但目前仍没有产品落地。 至于未来会不会实现，使得智能设备更轻更薄，我们姑且保持期待。
来到汽车行业，云计算会有怎样的帮助呢？
曾与业界的朋友交流，了解到这样的设想：将来，自动驾驶汽车需要处理的数据非常多，对芯片的算力要求很高，单车的造价成本也会很高。
那么，不妨将一些算力需求转移到云端，仅在车载终端保留应急处理的本地计算硬件，从而降低成本，节省空间。
当然，这样的设想仍需要实际论证。比如，即便5G解决了车端入网的速度与延迟问题，但经过云端计算再传回车端，用时还是过长，能否满足车辆控制的即时性需求呢？
毕竟，本地硬件的处理速度和执行速度，一定是快于云计算的。
在安全为王的前提下，汽车交予云端处理的数据对即时性不能有太大的需求，那些需要趋势判断和深度学习的数据更为合适。
首先，自动驾驶会产生大量的数据，对于终端的存储压力很大，非常适合上传到云端；再者，云端数据可以共享，某一辆车遇到的特殊场景可以被算法学习，并将优化方案共享给所有车辆，自动驾驶技术也将更加成熟。
最先落地的可能性是什么？
目前，自动驾驶能够实现的主要在一些特殊的应用场景。
1.封闭园区内的自动驾驶小车
在一些码头、工业园区内，具备自动驾驶功能的小车已经开始服役了。 这一场景的特点是路线基本固定，突然闯入的障碍物并不多，识别起来比较容易。 印象中，在一些车企的制造工厂中，早已有一些智能小车用来运输零部件了。
类似的自动驾驶小车可以与新零售、快递行业进行结合。 比如，这类小车可以自动送货上门，京东、苏宁都做过类似的尝试。 再比如，在某些公园内，可以将这类小车设计为移动售货亭，但无人看守，只是沿着固定路线沿途“叫卖”，有需要购买的游客随喊随停。
2.高速公路上编队行驶的自动驾驶货车
面向C端的自动驾驶是一个大生意，可能需要很多年才可以实现。 如果面向B端，可实现的难度在降低，最佳的一个例子是货车。
货车的应用场景有很多，我们主要针对的是长途运输。 如果要走长途，道路场景其实比较单一，采用一些驾驶辅助功能，就可以极大地缓解货车司机的驾驶疲劳度。 货车的路线一般比较明确，那么，编队行驶，统一调度也就有了可能。
优化路线，降低货车的驾驶难度，还可以提高长途行驶的安全性，这与货运行业的效率需求是高度统一的。 将来，只要成本控制得当，B端会率先接纳自动驾驶的技术优势。
在新基建的范畴中，我国也在筹建一批支持车路协同的高速公路，最先试点的也会是商用货车。
写在最后
自动驾驶，热度多年不息。 从上世纪50年代开始，人们就在憧憬着自动驾驶的未来。
但时至今日，我们也不敢轻易下结论，自动驾驶将会在多少年之后成为现实。 只能说，我们离自动驾驶越来越近了。 以前只有想象，现在有了落地的技术可能性。
5G时代能带来多么美好的生活，我们不做过分吹捧，只是客观分析。 但这个时代一定会来，我们保持期待，等待花开烂漫。
自动驾驶汽车涉及哪些技术？
自动驾驶汽车涉及哪些技术？1. 环境感知技术：自动驾驶汽车需要通过传感器来“看”周围环境，这些传感器包括雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头等，它们帮助车辆识别道路状况、障碍物、交通标志和其他车辆等。 2. 行为决策技术：基于环境感知收集到的信息，自动驾驶汽车需要一个“大脑”来思考如何行动。 这个“大脑”通常是一个复杂的算法系统，它分析传感器数据，做出决策并规划车辆的行驶路径。 3. 车辆控制系统执行技术：决策做出后，自动驾驶汽车需要一套控制系统来执行这些决策，包括加速器、制动器和转向系统等，以确保车辆按照预定路径安全行驶。 除了这三个基本技术，自动驾驶汽车和未来的智慧交通系统还依赖于以下共性技术的支撑：4. 高性能运算处理器平台：这些平台为环境感知、行为决策等算法提供强大的计算能力，是自动驾驶汽车区别于传统汽车的关键。 5. 车与外部设施通信的C-V2X技术：C-V2X技术让车辆能与交通信号灯、行人、其他车辆以及云端等进行通信，使车辆从一个孤立的个体变成智慧交通系统中有机的组成部分。 6. VEPP高精度定位技术：为了提高感知结果的精确性和可靠性，自动驾驶汽车需要准确知道自己的实时位置。 例如，亚米级的定位精度可以帮助车辆更准确地判断车道位置、与交通信号灯的距离等，从而更安全地驾驶。 实现完全自动驾驶和智慧交通是一个充满挑战的过程，涉及人工智能、环境感知、智能决策等新技术，以及运动控制、远程通信等基础技术。 此外，基础设施建设、法律法规等方面的进步也是推动自动驾驶技术发展的重要因素。 随着各行各业的共同努力，我们期待着这一将造福全人类的技术取得更快发展。
