5G與自動駕駛:承諾浮華 現(xiàn)實復雜

Stephen Lawson
5G和自動駕駛之間的關系將不再像是一場婚禮,而更像是一次家庭長途旅行。在新興的技術和部署的困難之間,5G在汽車自動化領域的大規(guī)模應用可能在未來5年或更長時間內不會實現(xiàn)。

自動駕駛是未來5G引入矚目的應用場景之一,可以說承載了無數(shù)人的期待和向往。但是,現(xiàn)實情況要復雜得多。

5G新版本-16版本將于明年發(fā)布,該版本將可能使得自動駕駛汽車以瞬間駕駛決策的速度獲得基于云的智能。與此同時,增強移動寬帶(eMBB)將允許自動駕駛汽車在行進中下載軟件更新;通過不斷共享實時位置和車輛與外界信息連接(V2X,vehicle to everything),自動駕駛汽車可以彼此相安無事地在道路上來往穿梭。

但是,即使這些應用成為現(xiàn)實,沒有大量的后端工作也不會實現(xiàn)。首先,在自動駕駛汽車之間建立有用的5G連接將取決于網(wǎng)聯(lián)汽車(connected cars)的大規(guī)模采用,以實現(xiàn)網(wǎng)絡效應。

更令人望而生畏的是,在構建5G網(wǎng)絡時,自動駕駛汽車需要的低延遲、高吞吐量和高度的可靠性將需要多個層面的改變。

為此,5G和自動駕駛之間的關系將不再像是一場婚禮,而更像是一次家庭長途旅行。在新興的技術和部署的困難之間,5G在汽車自動化領域的大規(guī)模應用可能在未來5年或更長時間內不會實現(xiàn)。

1.可能的沖突

對于全自動駕駛的基本要求,或者它將如何使用蜂窩網(wǎng)絡,目前業(yè)界還沒有達成共識。例如,特斯拉和Waymo主要依靠強大的車載硬件和軟件;福特和大眾等老牌汽車制造商則正在探索車內計算和聯(lián)網(wǎng)功能的混合,包括基于網(wǎng)絡的服務和V2X——一套直接無線連接到附近車輛和道路基礎設施的應用程序。

福特汽車公司聯(lián)網(wǎng)汽車平臺與產品經(jīng)理Jovan Zagajac表示,即使是好的網(wǎng)絡,也不足以滿足自身需求:自動駕駛汽車需要在5G覆蓋率不穩(wěn)定的地方同樣能夠正常駕駛,因此它們也將具備足夠的車載能力,能夠使用傳感器和V2X,以實現(xiàn)安全運行。他還表示,在可行的情況下,蜂窩網(wǎng)絡可以在軟件更新和遠程操作等應用中發(fā)揮重要作用。

諾基亞移動網(wǎng)絡汽車業(yè)務主管Martin Beltrop表示,“通過將實時數(shù)據(jù)等基于網(wǎng)絡的服務用于決策,汽車制造商將能夠減少為做出駕駛決策而在汽車中內置的計算能力和軟件智能。……我們將從云端收集的信息中獲益,以簡化決策。”。但他補充說,“最終的駕駛決策還是在車里。”

隨著時間的推移,5G網(wǎng)絡可以承載一系列支持大規(guī)模自動駕駛的服務,推動這些服務實現(xiàn)的關鍵特性可能包括網(wǎng)絡切片、邊緣計算甚至新的業(yè)務關系。

2.從4G起步

瑞典移動運營商Telia正在試驗一項支持無人駕駛卡車在倉庫之間運輸貨物的服務,愛立信公司為其提供網(wǎng)絡基礎設施。

這些無人駕駛卡車由瑞典初創(chuàng)企業(yè)Einride開發(fā),作為自動化物流系統(tǒng)的一部分,在預先定義的路線上運行。愛立信副總裁兼全球汽車服務主管Claes Herlitz表示,這些卡車可以通過車載傳感器的輸入自行完成大部分行程,但在一些情況下也無法導航。當這種情況發(fā)生時,遠程操作中心的人類司機將進行接管,而在許多地區(qū),遠程人工駕駛或遠程操作將是自動駕駛的一項強制性功能。

在上述案例中,遠程操作既需要較高的上行帶寬來傳輸來自卡車的實時視頻,也需要較低的延遲,以確保駕駛命令及時到達。目前,該項服務是在一個先進的4G無線網(wǎng)絡上運行的,而該網(wǎng)絡具有5G核心。據(jù)Herlitz介紹,該網(wǎng)絡的端到端延遲約為15毫秒,并且能很好地支持該服務。

愛立信公司表示,由于新的頻譜頻段、波束形成、MIMO技術和改進的用戶設備能力,5G無線網(wǎng)絡將允許這類服務擴展到更多的車輛,從而提供更高的容量。

3.集中控制

想象在一個主要城市的交叉路口,在給定的時間里有多達1000輛汽車、自行車、摩托車、行人和其他物體在此交匯,在十字路口執(zhí)行監(jiān)控的是20個攝像頭。

自動交通管理系統(tǒng)將收集這些物體傳輸?shù)臄?shù)據(jù),并將所有相關信息發(fā)送給自動駕駛汽車,每輛汽車將這些輸入與其自身的傳感器相結合,以決定是停車、繼續(xù)行駛還是轉彎。由于交通狀況不斷變化,需要近實時地接收、處理和發(fā)送數(shù)據(jù)。

諾基亞的Beltrop與其他汽車和移動行業(yè)高管表示,如果沒有5G網(wǎng)絡,這樣的系統(tǒng)就無法工作。

一些人認為,5G使自動駕駛汽車更接近網(wǎng)絡機器人控制。道路運營商與移動運營商合作,則可以建立起有效自動化的交通管理系統(tǒng)。

在這一系統(tǒng)下,聯(lián)網(wǎng)車輛將把它們的位置、速度和方向傳達給管理軟件,并創(chuàng)建出一個整體交通狀況的模型(道路和附近汽車上的傳感器將監(jiān)測未聯(lián)網(wǎng)的人類駕駛車輛)。該系統(tǒng)將與每個連接的自動駕駛汽車創(chuàng)建一個虛擬合約,在合約中,車輛將承諾采取停車、加速或轉彎等行動。根據(jù)這些承諾,另一輛進入道路的自動駕駛汽車可以安全地融入交通流。

4.延遲突破

低延遲是5G賦能自動駕駛最大的吸引力。雖然在相關方面還沒有普遍的共識,但經(jīng)常被引用的目標是端到端的延遲不超過10毫秒。諾基亞的Beltrop表示,這需要視自動駕駛車輛的車載電腦在多大程度上依賴于基于網(wǎng)絡的決策服務,這一要求可能低至2毫秒。

這比4G的主要低延遲應用之一VoLTE的要求要嚴格得多。AT&T物聯(lián)網(wǎng)副總裁兼首席技術官Cameron Coursey表示,VoLTE可以處理約100毫秒的往返延遲。這就是5G將發(fā)揮新的重要作用的原因,因為新規(guī)范旨在提供更低的延遲,從運行延遲低至1毫秒開始,而4G的平均延遲為數(shù)十毫秒。

低延遲5G的另一個重要部分是其靈活的網(wǎng)絡架構,這將允許運營商將計算資源部署到網(wǎng)絡的邊緣,以避免長途訪問遙遠的云數(shù)據(jù)中心。

5.大數(shù)據(jù)傳輸

所有自動駕駛車輛都運行著復雜的軟件,特別是需要大量更新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(deep neural networks,DNNs)。這些汽車還不斷收集大量的車載傳感器數(shù)據(jù),以及有關駕駛決策結果的信息,汽車制造商和供應商可以收集這些信息來改進自動駕駛軟件。這些頻繁的下載和上傳將受益于5G網(wǎng)絡的千兆速度無線連接。

軟件更新可能很頻繁,集中化的系統(tǒng)可能會快速收集和分析駕駛數(shù)據(jù),但這些不太可能實時發(fā)生。因此,運營商不一定需要為運行中的自動駕駛車輛提供這種寬帶。當車輛靜止且處于高速連接范圍(例如充電站)時,尤其是在具有密集高頻5G覆蓋的區(qū)域,可以激活大數(shù)據(jù)傳輸。

另一個自動化概念要求自動駕駛車輛共享實時傳感器數(shù)據(jù),以便汽車可以“看穿”前面的車輛,特別是擋住前方交通視線的大卡車。由于它涉及實時流媒體視頻,因此在邊緣計算的幫助下,這可能需要高速寬帶和低延遲。因此,該應用可能會通過廣域網(wǎng)而不是直接的V2X連接,因此路邊網(wǎng)絡(roadside networks)需要變得更快、更強大。

6.確保網(wǎng)絡聯(lián)通

可靠性是自動駕駛應用的一個主要關注點,因為信號丟失或駕駛輔助應用失控都可能會影響駕駛安全。幫助確保性能和可用性的一個重要5G改進是網(wǎng)絡切片,它將允許移動運營商通過向應用程序分配虛擬化網(wǎng)絡資源來為其設置特定的服務質量(QOS)。由于該安全要求,自動駕駛應用程序可以被分配比其他網(wǎng)絡應用程序更高的優(yōu)先級。

5GAA的Flament說,在未來5年內,自主駕駛服務如果需要5G網(wǎng)絡上有保障的QOS,它們可能會使用通用網(wǎng)絡切片,就像運行在共享邊緣服務器上的其他應用程序所使用的網(wǎng)絡切片一樣。這種邊緣計算基礎設施,連同網(wǎng)絡切片,將首先部署在密集的城市地區(qū)。稍后,當5G進入這些地區(qū)以外的高速公路時,如果道路運營商要求,運營商可以為自動駕駛車輛創(chuàng)建專門的網(wǎng)絡切片。

7.可靠性挑戰(zhàn)

Tolaga Research的分析師Philip Marshall認為,網(wǎng)絡切片是一個開始,但要使5G網(wǎng)絡足夠可靠,以支持自動駕駛將是一項艱巨的任務。實現(xiàn)較低的平均延遲不足以支持像駕駛這樣的任務關鍵型應用程序。我們需要的是持續(xù)的低延遲。他說,這將需要比一些人預期的更高的網(wǎng)絡密度。

他還說,大規(guī)模實施網(wǎng)絡切片可能需要幾年時間。為了在不為優(yōu)先應用程序構建單獨基礎設施的情況下取得成果,需要對網(wǎng)絡核心和RAN進行虛擬化。他說,要在開放的道路上使用網(wǎng)絡切片技術實現(xiàn)自動駕駛應用,運營商首先必須在廣闊的區(qū)域內轉換為云計算RAN架構,而現(xiàn)在這樣做還為時過早。Marshall還認為:“網(wǎng)絡切片將與沒有廣域要求的應用程序一起孵化。……嘗試在廣域5G網(wǎng)絡環(huán)境中實現(xiàn)網(wǎng)絡切片是瘋狂的。”

8.誰該為網(wǎng)絡失敗負責

愛立信的Herlitz說,當5G網(wǎng)絡開始支持自動駕駛時,網(wǎng)絡正常運行時間將成為一個更大的問題,特別是對物流和廢物管理公司等企業(yè)客戶來說。

這些客戶將需要服務水平協(xié)議(SLA)比現(xiàn)在提供的任何東西更好,特別是關于停機問題。在這種情況下,移動運營商將需要融入客戶的業(yè)務中,由技術人員在現(xiàn)場立即解決影響網(wǎng)絡可用性的問題。他說,當客戶的核心業(yè)務依賴于機器人卡車時,48小時不提供服務的成本將高得驚人。

目前,汽車供應商大陸集團展示了一種幫助車輛預防上述問題的系統(tǒng)。該公司稱,預測性連接“利用網(wǎng)絡性能的歷史信息和車輛路線的預測來判斷車輛可能在哪些地方超出覆蓋范圍。然后,汽車可以切換到不同的網(wǎng)絡,優(yōu)先使用正在使用的應用程序,甚至可以切換到故障轉移模式,在這種模式下,它依賴于內置的傳感器和計算能力。”

至于移動運營商、汽車制造商、應用程序提供商或其他實體是否會對依賴網(wǎng)絡的自動駕駛應用程序失敗負責,Herlitz和其他人表示,現(xiàn)在還為時過早。即使沒有網(wǎng)絡因素,涉及自動駕駛的交通事故責任已經(jīng)是一個遠未解決的熱門話題。

9.設置時間表

將5G和自動駕駛汽車結合起來,將涉及網(wǎng)絡和汽車領域多方力量的多項艱巨的技術任務。Flament表示,5GAA正在與網(wǎng)絡供應商和汽車制造商合作,以集中他們的時間計劃,這樣無論是汽車還是網(wǎng)絡都不會被困在等待之中。

Flament認為,雖然首批5G調制解調器應該在2022年開始出現(xiàn)在新車上,但支持URLLC和新的高頻無線電的調制解調器可能要到2025年才會出現(xiàn)。同時,在2025年左右,5G基礎設施才能與這些調制解調器進行通信,以實現(xiàn)自動駕駛。他還說,新一代的車間通訊(V2V)可以讓車輛共享更多的數(shù)據(jù),更加可靠,更好地支持自動駕駛,可能會在同一時間到來。

隨著5G將移動網(wǎng)絡的角色從主要的消費者語音和數(shù)據(jù)服務擴展到新興的關鍵任務(如自動駕駛),網(wǎng)絡需求不斷增長,基礎設施變得更加復雜。雖然5G和自動駕駛的路線圖仍在制定中,但5G顯然有可能推動汽車自動化的發(fā)展。

10.面向未來的C-V2X

5G在車輛自動化方面的一些應用可能會對運營商的網(wǎng)絡提出新的要求,而其他功能則將使用車輛、道路基礎設施和行人設備之間的直接連接。

高通、寶馬、福特等公司正致力于將蜂窩汽車通信(C-V2X)擴展到5G之上。這項技術目前正在4G無線網(wǎng)絡上測試,是基于IEEE802.11p無線局域網(wǎng)標準的V2X系統(tǒng)的蜂窩替代品,包括直接短程通信(DSRC)。

兩個系統(tǒng)都允許網(wǎng)聯(lián)汽車和其他道路使用者進行通信,即使在蜂窩網(wǎng)絡覆蓋薄弱或不存在的情況下。它們有多種操作模式,旨在使聯(lián)網(wǎng)的人類人駕駛汽車,以及后來的自動駕駛汽車更安全地協(xié)同工作。

例如,自動駕駛汽車可以互相警告前方的障礙物,如建筑區(qū)或停滯不前的汽車。交通信號燈可以將其狀態(tài)告知自動駕駛汽車,并對其變化進行計時,以改善交通模式。急救車可能會迫使自動駕駛汽車在經(jīng)過時靠邊停車。行人口袋里的V2X智能手機可以在行人過街時通知汽車。路邊信標可以向過往的汽車發(fā)送交通、天氣信息,以及實時高清地圖。

支持者說C-V2X比802.11p具有更長的范圍和更高的可靠性,加上5G的演進,它還可以搭載用于娛樂、信息和診斷的車載調制解調器。

高通公司稱,針對3GPP 5G標準第16版的增強將允許C-V2X的延遲小于1毫秒。但美國和歐盟仍在權衡授權或認可哪種技術。

據(jù)5GAA稱,C-V2X可以在不受擁塞的情況下實現(xiàn)持續(xù)的低延遲。高通公司表示,該系統(tǒng)可以根據(jù)具體實施提供4毫秒或更低的延遲。為了滿足延遲要求,該系統(tǒng)可以使用確定性的資源調度,在多輛車共享的頻譜范圍內優(yōu)化分配資源。

雖然C-V2X有一種模式,可以通過蜂窩網(wǎng)絡上的基站管理車輛之間的直接鏈路,但它也允許車載無線電自行管理。無需通過運營商的網(wǎng)絡向云端發(fā)送數(shù)據(jù)包,低延遲更容易實現(xiàn)。

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