汽車的發展已經走到了關鍵的時間節點——130 年前誕生的傳統汽車正在演化成智能網聯汽車，與網際網路、通信等多個行業深度融合在一起。而人們對於智能網聯汽車最大的想像力就是無人駕駛。
那麼，真正的無人駕駛離我們還有多遠？
這個問題，或許可以在同濟大學朱西產教授的近日在中國國際車聯網技術大會上的演講，以及與新智駕的對話中找到答案。
5G+C-V2X 助力無人駕駛發展
事實上，業內已經接受了智能汽車 L0 到 L5 的分級。L0/1/2 代表初級智能，通常可以理解為駕駛輔助系統；現在整個行業正在從 L2+ 向 L3 人機共駕的中等演進，而高等智能的汽車一定是要具備無人駕駛功能的。
在朱西產看來，在初級智能階段，通信技術對於智能網聯汽車的作用並沒有特別顯著。
但就 L3 來說，整個汽車行業都在追趕特斯拉，即幫助駕駛員在一定程度上脫離駕駛。朱西產在與新智駕對話的過程中說道：
憑藉這樣的功能，車企把車輛的售價增加 5 到 10 萬是沒有問題的。不過，目前 L3 的發展也面臨著法律法規的問題，駕駛員不能深度脫離駕駛。
從技術的角度來說，L3 級車輛需要更好的傳感器，包括雷射雷達。據朱西產透露，就目前而言，針對一些示範區採購的無人駕駛車輛，很多雷射雷達供應商也無法承諾兩年的產品保質期。
汽車的電子構架也在發生變化——從傳統汽車的分布式構架，走向如今特斯拉為代表的域控制電子電氣架構，將來還會演進成中央集成式的電子電氣構架，即車上只有一臺計算機。而車載計算平臺的功耗太高，也會在一定程度上影響到車輛的可靠性。
同時，L3 的發展不是一蹴而就的過程，而是需要不斷收集用戶數據，通過 FOTA 來升級更新車內的軟體。而且，要想實現真正的無人駕駛，離不開高精度地圖的支持，而高精地圖更新的頻率更快，所承載的數據量也比目前導航地圖要大得多，「所以我們需要比 4G 流量更大，帶寬更高的 5G 通訊。」
由於單車智能自身存在「感知盲區」以及高精地圖高頻率採集和更新的昂貴成本，必須依賴於低時延和高可靠的 C-V2X 通信技術支持，賦能無人駕駛車車、車路實時通信，兼顧安全和效率。朱西產說道：
由於自動駕駛需要更強的感知能力，現階段車端的計算能力又有限，可以通過新的車聯網通信技術來進行車路協同輔助。
無人駕駛落地的時間節點
無人駕駛的技術水平上升十分迅速。根據報告數據顯示，百度平均每 18050 英裡發生一次接管；Waymo 平均每 13219.4 英裡發生一次接管。
在技術的成熟度已經達到這種水平的時候，安全員還有沒有必要放在車上？是不是可以移到遠端平臺？一個安全員可不可以遠程監管多輛車，甚至是幾十輛車？
Robotaxi 如果想進入商業運營階段，就必須得去掉安全員。但這並不意味著，只要去掉安全員，就能夠真正實現無人駕駛的商業落地。
在朱西產看來，無人駕駛真正改變人們的出行方式，大概是在 2030-2050 年。
而且，在這個過程中，還有許多因素會影響無人駕駛最終到來的時間。比如雷射雷達的成本、自動駕駛系統的可靠性，路端改造的速度、以及無人駕駛的商業性價比。
朱西產向新智駕作了詳細的解答：
首先是雷射雷達的價格，現在還是處於比較高的狀態；
整個自動駕駛系統的可靠性需要驗證，如果一輛運營車輛一年能跑 20 萬公裡，跑 4 年 80 萬公裡還能不能保證傳感器的壽命，以及系統的可靠性；
雲端的支持和路端的改造需要政府的批准，這也需要時間。
等到車、路、雲一切準備就緒，無人駕駛才算是可以落地了，但無人駕駛商業性價比的問題又隨之而來。
是用 Robotaxi來作計程車合算，還是像滴滴一樣，基於人類駕駛員的網約車模式更合算？
對於這一問題，朱西產也發表了自己的看法：
這個是要看自動駕駛系統的成本。 一個人類司機一年收入大概十幾萬元，如果自動駕駛系統的成本 50 萬元，就說明使用無人駕駛車 5 年時間都收不回成本，商業價值就不大了。
不過，朱西產指出，從目前行業的發展趨勢而言，L4 確實比 L3 更容易落地。
現在很多為 L3 開發的自動駕駛技術，已經以 L2+ 的形式落地了，比如今年新上市的一些車型；而 L4 的技術則可能以 L2++ 的形式落地，然後通過不斷地更新迭代，去達到真正的 L3/4 級自動駕駛。
朱西產強調：
無論以哪種形式落地都說明，駕駛員仍然是駕駛的主體，要承擔所有產品責任、安全事故責任。從私家車的角度而言，這是車企可以接受的模式，但對於需要進行 Robotaxi 而言，無人駕駛是商業運營的前提。
基於上述原因，朱西產認為，真正意義上的 L4 將會比 L3 更早實現商業落地，尤其是落地在以商業運營為目的的車輛之上。
此外，在 C-V2X 技術的幫助下，在車路協同改造較為完備的區域，限定區域的中低速無人駕駛將會率先落地。
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