5G 賦予汽車感知能力，開啟車聯網商業模式新局

今年 2 月，韓國 SK 電信（SK Telecom）與韓國運輸安全管理局合作，成功在 5G 網路支持下，完成兩輛自動駕駛車試行。這兩輛自駕車行駛了近 2 公里的路程，路途中，它們能交換即時的路況資訊、與周遭的車輛保持適當距離；另外，也能感知外在環境、躲避路上的障礙物，甚至能在前方突然出現人類模型時自行停車。

「我們的目標不是製造獨立自主的汽車，而是將汽車與其他汽機車和行人連接起來，最終使未來的交通不再需要交通標誌燈。」SK 電信指出，2019 年預計將在主要高速公路推出這種自動駕駛服務，未來要進一步擴展到街道。

這是全球第一個透過 5G 網路試行自駕車的案例，過去兩年，自駕車的測試在全世界早已方興未艾，各地都有自駕車上路。在移動通訊產業，汽車更幾乎取代智能手機，成為新一波鎂光燈焦點，根據研調機構 Strategy Analytics 預計，到了 2025 年將有 3.82 億台互連車輛，龐大的數量意味著同樣龐大的產值，這解釋了為何現階段從上游的通訊廠商、晶元商，再到傳統車廠、營運商甚至網路服務商，幾乎沒有人不談車聯網，以及最終自駕車將如何影響生活。

事實上，汽車產業的變革往往跟通訊系統的演進脫不了關係。目前，車聯網的關鍵通訊網路可分為 V2V（車對車）、V2I（車對基礎設施）、V2P（車對行人）、V2N（車對網路）4 種，若說車載操作系統是汽車的大腦，那可擴充連接性的通訊網路就像大動脈一般舉足輕重，賦予汽車「感知」能力。

要在這樣的感知能力中實踐「無人駕駛汽車」，「智能」與「即時」是兩大關鍵詞。舉例來說，無人駕駛汽車依賴高精度的圖資反饋與即時更新，必須具備高精度的座坐標、道路路標、周邊物件等資訊，再同時透過雲端即時更新路況、障礙物、道路維修等即時動態路況，緊接著人工智慧的角色也跟著進來，需結合車輛感測器所偵測到的周邊資訊、以及遠方的即時路況資訊後，將各種資訊進行彙整、運算分析，最後才能做出正確的駕駛決策。

在這一連串的過程中，可預期的是會需要龐大的數據運算能力，根據英特爾預估，伴隨自駕車所產生的資料浪潮，預計將在 2020 年達到每天約 4TB 資料量，過去 4G 網路做不到，但在 5G 大頻寬、低延遲的通訊特性下可以做到，可望進一步提升無人駕駛汽車的穩定性及推動商業化普及。為因應越來越多的數據流，現階段的車聯網廠商也開始布局邊緣運算（Edge Computing）技術，將傳統的雲端運算架構，轉至提升邊緣端的數據與資料處理能力。

或許 5 年後當你開車上路時會是這種場景：你的車子將提前告訴你前方的交通資訊、自動與周遭的車輛交換信號，在你行經路口時，提醒你前方將有來車經過；在危急時刻協助你做更好、更迅速的判斷，如同除了你之外的第二個駕駛。

5G 即將在 2020 年邁入商轉，研調機構 IHS Markit 預估，2035 年 5G 將為全球經濟創造 12.3 萬億美元的產值，其中汽車產業就創造 2.4 萬億美元，幾乎占 5G 對全球經濟影響力預估值的五分之一。未來，車聯網與自駕車將因 5G 迎來黃金髮展期。而現階段，除了持續布局技術端，也可以看到廠商開始思索新的商業模式，比如說：我們到底為什麼需要一輛無人駕駛汽車？

日本車廠豐田（Toyota）的答案還算新穎。豐田在今年 1 月的消費性電子大展（CES），就展示了一個名為「e-Palette」的無人駕駛汽車商用平台，能讓無人駕駛汽車依照業者的需求，自行選擇適合安裝的系統及車隊管理工具，目前，平台合作的業者已包括 Uber、滴滴出行、亞馬遜、必勝客等，計劃在 2020 年東京奧運時試行，這意味著除了接駁用途之外，未來無人駕駛汽車也許還可以搖身一變，成為配送物流車、行動旅館、商店甚至披薩店。

下一步，還可能是共享服務的再升級。目前的共享汽車服務，已經累積了大量的載客數據，可以在適當的時間到達有乘車需求的區域，而隨著無人駕駛汽車趨勢崛起，未來購買汽車的人數除了會因此下降，也間接推升對於共享車輛服務的需求。資誠聯合會計師事務所在「2018 全球汽車產業未來趨勢報告」中便指出，全球汽車產業將在 2030 年面臨重大改變，屆時將有 40% 駕駛里程會透過無人駕駛汽車完成、超過三分之一會來自共享汽車。

今年 3 月，日產汽車（NISSAN）就與日本三菱汽車、法國車廠雷諾以及中國最大叫車服務業者滴滴出行合作，開始測試一項自動駕駛共享乘車服務「Easy Ride」，除了自動駕駛之外，甚至還會推薦乘客餐廳。可以說，未來 5G 為汽車產業帶來的顛覆，不僅止於技術，也將是商業模式的升級。

車聯網的三大亮點：

1. 讓連網更安全：低遲延、高傳輸速率，增加車輛連網服務的穩定性。

2. 讓自駕車更聰明：結合更好的人工智慧數據分析，做出正確的駕駛決策。

3. 商業模式升級：催生「無人駕駛汽車」結合「共享服務」商機。

（本文由 數碼時代授權轉載；首圖來源：intel）

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