2018年全球5G与自动驾驶发展专题研究
5GVX自动驾驶
Faster transmission
>1Gbps
4G x 10~100
5G之花
更高的连接密度
More Intensified connection
>1百万连接数/km2 4G x 5
更低的网络时延
Lower Latency
~1ms 4G x 1/5
5
5G V2X分级体系可以解决自动驾驶痛点 Layered-decision system for 5G-V2X
全局协作控制层 核心云
Full-scaled core cloud
区域控制层 边缘云
Regional edge cloud
车载终端层 Terminal devices
在车载终端、边缘云、核心网侧、云端分别实现终端层、区域控制层、道路协同控制层以及应用服务层的各项软件功
能。 On terminal end, edge cloud and core cloud respectively achieving functions of terminal layer, regional layer,
规模试验（5大城市，共500站）Scaled-experiment（5 cities, 500 stations in total） 杭州、广州、苏州、武汉、上海，7月份启动NSA，11月份启动SA
Hangzhou, Guangzhou, Suzhou, Wuhan, Shanghai NSA initiated in July, SA in November
联合近百家产业合作伙伴，共同推动5G V2X发展
Promoting the development oth nearly 100 partners.
自动驾驶技术的发展调研报告
自动驾驶技术的发展调研报告一、引言近年来，随着科技的飞速发展和社会的不断变革，自动驾驶技术逐渐成为人们关注的焦点之一。
自动驾驶技术的推广与应用对于社会的发展具有重要意义。
本文将对自动驾驶技术的发展进行调研和分析，以期提供对该领域未来发展的一些参考意见。
二、自动驾驶技术的概述自动驾驶技术是指在车辆行驶时，由计算机系统代替人类驾驶员进行车辆的操控和决策。
这种技术借助传感器、摄像头、激光雷达等设备，实时获取车辆周围的行驶环境信息，并通过算法对数据进行处理和分析，实现车辆的自主导航和自主决策。
三、自动驾驶技术的发展现状目前，全球范围内自动驾驶技术正处于快速发展的阶段。
世界各大汽车厂商纷纷投入大量资源进行相关研发，并相继推出了自动驾驶技术相关的产品。
同时，一些科技巨头也加入了自动驾驶技术的竞争中，并与汽车厂商进行合作，共同研发自动驾驶技术。
四、自动驾驶技术的应用领域自动驾驶技术可以广泛应用于交通运输、物流配送、公共交通等领域。
在交通运输领域，自动驾驶技术可以提高行车安全性，减少交通事故的发生；在物流配送领域，自动驾驶技术可以优化货物的运输效率，减少成本；在公共交通领域，自动驾驶技术可以提供便捷的出行服务，改善城市交通拥堵问题。
五、自动驾驶技术的挑战与未来展望尽管自动驾驶技术发展迅猛，但仍面临着一系列挑战。
首先是法律法规的更新与配套政策的制定，必须要跟上技术的发展。
其次是技术上的难点，如传感器的精准度、数据的处理速度等方面仍需进一步改进。
此外，用户对安全性的信任程度也是影响自动驾驶技术发展的一个因素。
未来，自动驾驶技术将进一步完善。
随着5G技术的发展与应用，自动驾驶技术将更加迅速地推广和普及。
同时，自动驾驶技术还有望应用于更多领域，如农业、矿业等。
随着技术的突破与应用场景的拓展，自动驾驶技术将极大地改变人们的出行方式和生活方式。
六、结论自动驾驶技术正以前所未有的速度改变着我们的生活。
未来，自动驾驶技术有望持续发展，并逐渐成为交通出行的主流方式。
自动驾驶车辆和5G网络技术结合的应用研究
物流信息实时追踪
通过5G网络，可以实时追 踪物流信息，提高物流效 率和准确性。
自动化仓储管理
利用5G网络连接，可以实 现自动化仓储管理，提高 仓库运营效率和准确性。
公共安全和应急响应
紧急救援车辆导航
通过5G网络连接，紧急救援车辆 可以实时获取道路信息和交通状
况，快速到达救援现场。
公共安全监控
利用5G网络高速传输特性，可以 实现公共场所的实时监控和录像
自动驾驶车辆的法规和政 策尚不完善，需要政府和 行业共同努力推动相关法 规和政策的制定和实施。
社会接受度挑战
公众对自动驾驶车辆的信 任度和接受度有待提高， 需要加强宣传和教育。
03
5G网络技术
5G网络概述
5G网络定义
5G网络是第五代移动通信技术的简称，是当前4G网络技术的升级 和扩展。
5G网络的发展历程
网络安全与隐私保护
5G网络的应用广泛，涉及众多领域，因此网络安全和隐私保护成为其面临的重要挑战之一。需 要加强网络安全措施，采用加密技术和隐私保护技术。
自动驾驶车辆与5G网络的结
04
合应用
智能交通系统
交通流量优化
通过5G网络实时传输交通路况信 息，自动驾驶车辆可以实时调整
行驶路线，减少拥堵和延误。
计算机视觉技术
通过图像处理和模式识别技术，实现 车辆对周围环境的感知和理解。
高精度地图与定位技术
通过高精度地图和定位技术，实现车 辆的精确定位和路径规划。
自动驾驶车辆的挑战与解决方案
01
02
03
技术挑战
包括传感器性能、感知与 决策算法的准确性、网络 安全等问题，需要不断改 进和优化技术方案。
法规与政策挑战
2018年中国5G产业与应用发展
2018年中国5G产业与应用发展作者：赛迪顾问来源：《软件和集成电路》2019年第05期我国正大力开展5G技术与产业化的前沿布局，并在多个领域取得了积极进展，为抢占5G发展先机打下了坚实基础。
第五代移动电话行动通信标准，也称第五代移动通信技术，英语缩写为5G。
与4G相比，5G具有更高的速率、更宽的带宽、更高的可靠性、更低的时延等特征，能够满足未来虚拟现实、超高清视频、智能制造、自动驾驶等用户和行业的应用需求。
目前5G还处于规划阶段，概念和技术未形成统一的标准。
我国正大力开展5G技术与产业化的前沿布局，并在多个领域取得了积极进展，为抢占5G发展先机打下了坚实基础。
我国移动通信技术起步虽晚，但在5G标准研发上正逐渐成为全球的领跑者。
我国在1G、2G发展过程中以应用为主，处于引进、跟随、模仿阶段。
从3G开始，我国初步融入国际发展潮流，自主研发的TD-SCDMA成为全球三大标准之一。
在4G研发上，我国已经有了自主研发的TD-LTE系统，并成为全球4G主流标准。
在5G方面，我国政府、企业、科研机构等各方高度重视前沿布局，力争在5G标准制定及产业发展上引领全球。
本文节选自《2018年中国5G产业与应用发展白皮书》，在对5G的概念和产业链进行分析的基础上，对我国5G产业及应用未来发展进行研究，判断5G投资价值并且给出相关预判。
此外，希望通过预判我国5G产业发展状况，掌握5G产业及应用发展的新方向，为未来各地5G产业及应用的发展提供决策支撑。
随着新一代信息技术持续快速发展，各个领域都在发生翻天覆地的变化。
5G，也就是第五代移动通信技术，正在打破传统的通信方式，在全球范围内衍生出更加开放、融合、创新的通信架构。
本文从5G的概念定义、主要特点以及产业演进三个方面进行了简要的阐述。
5G概念界定及发展演进赛迪顾问认为，5G移动宽带系统将成为面向2020年以后人类信息社会需求的无线移动通信系统，能够满足未来广泛的数据和连接业务快速发展的需要，提升用户体验。
5G技术对自动驾驶技术发展的推动研究提案
5G技术对自动驾驶技术发展的推动研究提案摘要：自动驾驶技术是近年来备受关注的研究领域之一。
随着5G技术的快速发展，对自动驾驶技术的推动也日益显著。
本文将探讨5G技术对自动驾驶技术发展的潜力，并提出相关研究方向和未来发展趋势。
1. 引言自动驾驶技术是当今汽车工业的重要发展方向之一。
随着科技的不断进步和智能化的需求增加，自动驾驶技术已成为未来交通领域的关键。
5G技术的出现为自动驾驶技术的发展带来了巨大的机遇和挑战。
2. 5G技术的优势2.1 高速低延迟5G技术相较于4G具有更快的传输速度和更低的延迟。
这为自动驾驶车辆的实时通信和数据传输提供了更强的支持，确保了无线网络传输的即时性。
2.2 大容量5G技术基于更高的频率和更宽的频谱范围，具有更大的网络容量。
这意味着可以支持大量的设备连接和海量数据的传输，使得自动驾驶车辆可以实时获取海量的交通信息和传感器数据。
2.3 高可靠性5G技术采用了低时延、高准确性的传输方式，增强了网络的可靠性和稳定性。
这对于自动驾驶车辆的实时决策和控制至关重要，保证了行驶安全和效率。
3. 5G技术对自动驾驶技术的推动3.1 实时高清视频传输5G技术的高速传输和低延迟特性，为自动驾驶车辆提供了实时高清视频传输的可能。
这对于车辆感知周围环境、行驶路径规划和决策等方面至关重要。
3.2 大规模数据处理和分析5G技术的大容量和高速传输能力，使得自动驾驶车辆可以实时上传和处理大规模的传感器数据。
这将有助于实现更精确的环境感知和智能化的决策算法优化。
3.3 车辆间通信5G技术为自动驾驶车辆之间的实时通信提供了基础，车辆可以通过5G网络进行信息交互和协同行驶，提高行车安全和效率。
4. 研究方向和挑战4.1 网络安全自动驾驶车辆依赖5G网络传输大量的敏感数据，网络安全的保护成为亟待解决的问题。
研究应重点关注数据加密、隐私保护以及网络攻击的防御等方面。
4.2 网络覆盖和连通性5G网络的覆盖范围和连通性对于自动驾驶车辆的使用至关重要。
5G R18主要研究内容综述
包括 4 个工作组（Working Group，WG）。 TSG RAN 的六个 WG 的工作如下： （1）RAN WG1：负责无线层 1（物理层）； （2）RAN WG2 ：负责无线层 2 与层 3 的无线资源
控制； （3）RAN WG3： 负 责 UTRAN/E-UTRAN/NG-RAN
的架构以及相关的网络接口； （4）RAN WG4：负责无线性能与协议方面； （5）RAN WG5：负责移动终端一致性测试； （6）RAN AHG1：国际电联（内部）协调问题特设
NR vices
降低终端复杂性与能耗的技术，包括降低带宽到 5MHz 与降低终端的 FR1 数据速率等的研究，赋能万物互
New SI: Study on further reduced RedCap 联 。 [26]
UE complexity / cost for NR
RP-213488 RP-213554
RP-213528 RP-213588
[94e-06-R18-PositionEvo] New WI： Further NR positioning enhancements
研究 sidelink 能提升精度、完整性与功率效率的定位方案，以及研究简化能力（RedCap）UE 对定位支持等 。 [14]
[94e-04-R18-Duplex] New SI：Study evolution of NR duplex operation
on
确定时分双工（TDD）频段双工场景，研究双工增强的评估方法论，使能同一时隙上下行双工传输，同时研
究子带非重叠全双工及其动态 / 灵活 TDD 增强，包括 gNode B 之间以及 UE 之间交叉链路干扰（CLI）的解 决方案等，提升上行覆盖、降低空口时延、提高系统容量与配置灵活性 。 [16]
速途研究院：2018年5G产业链研究报告
速途研究院：2018年5G产业链研究报告12月27至28日，全国工业和信息化工作在北京召开会议，会议明确了2019年要加快5G商用部署，做好标准、研发和试验工作，加速产业链成熟及应用创新。
5G是第五代移动通信网络，不仅进一步提升了用户的网络体验，更是推动万物互联技术和应用发展的基础。
2019年各国的5G进程将加速落地，5G时代正式来临。
速途研究院分析师通过对2018年5G行业相关公开数据的收集整理，并配合用户调研，分析讨论5G行业的发展趋势。
5G主要应用场景2015年6月，国际电信联盟ITU在ITU-RWP5D第2次会议上，明确了5G的三个主要应用场景，即eMBB，uRLLC和mMTC。
其中eMBB，又译为增强移动带宽，是指在移动通信领域的应用，具体表现在超高的传输速率和广阔的覆盖率。
5G的传速速率峰值可达数十Gbps，可以满足很多的应用，如AR增强现实和VR虚拟现实，超高清的视频传输，以及高速移动物体上的无缝衔接，使用户达到全新的体验。
而且增强移动带宽也将会是最先商用的情景。
uRLLC，即高可靠低延时通信，主要为机器到机器的实时通信而设计。
如在无人驾驶领域为保证用户的安全，传输时延需低至1ms，且需要超强的可靠性。
另外此应用领域还有远程医疗手术和工业自动化控制等。
mMTC，海量机器类通信，主要应用在物联网领域，场景特点为设备量巨大，如智能家居方面、智慧城市还有环境监测，都需要承载很多的连接设备。
我国移动基站数量截至2018年第三季度，我国的移动基站数量达639万，其中3G/4G的基站数量达479万个，占比为74.96%。
不过到了5G时代，最显著的特点是，频率更高了，但是高频信号绕射能力较差，在传播过程中衰减也较为严重，因此5G时代将需要更多的基站数量来支撑，届时基站将以更多的小微基站形式出现。
同样，无线通讯技术使用的频谱带宽与频率呈正相关，频谱带宽的增加，通信所能容纳的数据容量也将大幅提高，也将允许更多的设备接入网络，提供较大的数据容量。
5G网络下汽车无人驾驶技术现状与发展前景分析
5G网络下汽车无人驾驶技术现状与发展前景分析
随着5G网络技术的发展，汽车无人驾驶技术也逐渐成为研究和发展的热点。
本文将对5G网络下汽车无人驾驶技术的现状和发展前景进行分析。
一、5G网络对汽车无人驾驶的影响
5G网络作为下一代移动通信技术，具有高带宽、低延迟和大连接性的特点，对汽车无人驾驶技术的发展具有重要意义。
1. 高带宽：5G网络具有高速率的特点，可以提供稳定的数据传输能力，为汽车无人
驾驶提供数据支持。
无人驾驶汽车需要实时处理大量的传感器数据，并通过云计算进行数
据分析和处理，5G网络的高带宽能够满足这一需求。
2. 低延迟：5G网络具有极低的延迟，可以实现毫秒级的数据传输，使得无人驾驶汽
车能够更快地响应实时的交通信息和环境变化，提高行驶的安全性和稳定性。
3. 大连接性：5G网络支持大规模的设备连接，可以实现车联网的高效通信。
无人驾
驶汽车需要通过车联网与其他车辆、交通设施和云端进行通信，获取周围环境的信息和实
时交通状况，5G网络的大连接性可以满足这一需求。
5G网络对汽车无人驾驶技术的发展具有重要的影响和推动作用。
在5G网络的支持下，无人驾驶汽车的感知、通信和控制技术将得到进一步的提升和创新，进而推动汽车产业的
变革和智能交通的发展。
随着技术的不断突破和成熟，相信5G网络下的汽车无人驾驶技术将逐渐进入商业化应用阶段，并成为未来汽车发展的重要方向。
5G发展路线和关键的技术
5G关键技术
大规模天线技术
原理：通过增加天线数量提高信号传输效率和覆盖范围 优势：提高数据传输速率降低延迟提高网络容量 应用：5G基站、移动终端等设备 挑战：天线设计、信号处理、功耗控制等
容量等特 点。
毫米波通信技术面临的挑战包括信 号衰减、干扰等问题需要采取相应 的技术措施解决。
人工智能在5G中的应用
● 5G网络中的I技术：用于网络优化、资源调度、故障诊断等 ***在5G终端中的应用：智能语音助 手、智能推荐、智能安全等 ***在5G网络切片中的应用：根据用户需求动态调整网络资源分配 ***在5G网络边缘计算中的应用：提高数据处理效率降低网络延迟
● ***在5G终端中的应用：智能语音助手、智能推荐、智能安全等 ● ***在5G网络切片中的应用：根据用户需求动态调整网络资源分配 ● ***在5G网络边缘计算中的应用：提高数据处理效率降低网络延迟
采用智能调 度：根据网 络流量和需 求动态调整 网络资源降 低网络能耗
5G网络部署成本问题及解决方案
成本问题：5G网络部署需 要大量的基站和设备成本 高昂
解决方案：采用虚拟化技 术降低设备成本
成本问题：5G网络需要大 量的频谱资源频谱成本高
解决方案：采用频谱共享 技术降低频谱成本
成本问题：5G网络需要大 量的电力消耗电力成本高
5G技术挑战与解 决方案
5G网络覆盖问题及解决方案
5G网络覆盖问题：由于5G频段较高信号传播距离较短导致覆盖范围有限
解决方案：采用大规模MIMO技术提高信号传输效率和覆盖范围
解决方案：采用小基站技术通过增加基站数量提高信号覆盖密度
解决方案：采用网络切片技术根据不同应用场景的需求动态调整网络资源分配提高网络覆盖 效率
2018年5G产业链深度研究报告
5G产业链
5G产业链由上游基站升级（含基站射频、基带芯片等）、中游网络建设、下游产品 应用及终端产品应用场景构成，包括器件原材料、基站天线、小微基站、通信网络 设备、光纤光缆、光模块、系统集成与服务商、运营商等各细分产业链。
２０１８年５Ｇ产业链深度研究报告
5G行业深度研究报告
目录
5G综述：2018年-2019年标准陆续冻结，2020年有望大规模商用 国外5G行业最新进展 国内5G行业最新进展 国内外运营商的最新进展 国内外通信设备商巨头的最新进展 承载网：网络升级扩容拉动光通信行业需求增长 基站侧：静待标准冻结和运营商加大资本开支 终端侧：5G时代刺激消费电子终端投资机会 内容侧：满足不同应用场景，看好物联网和视频行业的发展 投资思路总结
பைடு நூலகம்
长飞光纤光缆
亨通光电
特发信息
老牌光纤光缆公司，没有光棒（明年可能有办法解决）。短期受益于国企改革的催化 。中长期可能改善光棒来源，同时并购基金中一些5G相关标的值得关注。
5G产业链相关推荐标的逻辑（差异化标的）
烽火通信
看好公司由光通信专家向领先的ICT方案商转型升级的战略。公司是国内最具竞争实 力的光通信企业，上半年业绩保持平稳增长，基本符合市场预期；公司转型ICT进展 顺利，有望成为新的增长引擎；存货规模连续四个季度保持增长，上半年达107.95亿 元，总资产占比到40%，值得关注。
网络规 划设计
终 端 侧
终端天线 、滤波器
麦捷科技 信维通信
(完整word版)2018年自动驾驶行业分析之全球篇
2018年自动驾驶行业分析之全球篇撰写时间：2018年6月目录第1章概述 (3)1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义 (3)1.1.1 自动驾驶的定义 (3)1.1.2 自动驾驶分级 (3)1.2 自动驾驶产业链 (4)1.2.1 产业链结构图 (4)1.2.2 产业链价值趋势 (5)1.2.3 自动驾驶系统产业链结构 (6)第2章全球自动驾驶产业发展现状 (7)2.1 全球政策 (7)2.2 全球自动驾驶发展比较 (9)2.2.1 发展情况比较 (9)2.2.2 竞争地位比较 (9)2.2.3 研发技术比较 (11)2.3 全球自动驾驶汽车量产时间表 (12)2.4 自动驾驶发展难题 (14)2.4.1 技术难题 (14)2.4.2 法律难题 (16)2.4.3 伦理难题 (17)2.5 自动驾驶市场规模与前景 (17)2.6 自动驾驶行业发展趋势 (18)2.6.1 以尽快商用为目标，2020年是重要时间节点 (18)2.6.2 以网联汽车为方向，推动系统研发和通信标准统一 (18)2.6.3 以创新业态为引领，互联网企业成为重要驱动力量 (18)2.6.4 以产业融合为突破，催生并购潮与深度合作 (19)第1章概述1.1 自动驾驶驾驶的概念与定义1.1.1 自动驾驶的定义目前的自动驾驶可分为两类。
一类是目前非常火爆的无人驾驶，更强调的是车的自主驾驶以实现舒适的驾驶体验或人力成本的节省，典型的例子为百度和Google的无人车；一类是ADAS(全称为Advanced Driver Assistance System，即高级辅助驾驶系统），发展历史已久，早在1970年就已进入车厂布局中。
两者都是利用安装在车上的各式各样传感器收集数据，并结合地图数据进行系统计算，从而实现对行车路线的规划并控制车辆到达预定目标。
随着人们对安全、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为汽车的新方向。
图表1：ADAS与无人驾驶的区别不过，ADAS也可以视作无人驾驶汽车的前提，随着ADAS实现的功能越来越多，渐进式可实现无人驾驶。
5G网络下汽车无人驾驶技术现状与发展前景分析
5G网络下汽车无人驾驶技术现状与发展前景分析1. 引言1.1 5G网络的普及加速无人驾驶技术发展当提到无人驾驶技术，我们不得不谈到5G网络的普及。
5G网络的快速发展与普及，为无人驾驶技术的发展提供了强大的技术支持和基础设施。
5G网络的高速、低时延、高可靠性等特点，为汽车无人驾驶技术带来了巨大的优势。
在传统的4G网络下，无人驾驶车辆由于网络延迟等问题，可能会导致无法实时感知周围环境、无法及时做出决策，从而导致安全隐患。
而随着5G网络的普及，能够实现毫秒级的低时延，使得无人驾驶车辆能够更加精准地感知周围环境、做出及时的决策，大大提升了无人驾驶车辆的安全性和可靠性。
5G网络还能够支持更大规模的设备连接，为实现车与车之间、车与路边基础设施之间的实时通信打下了坚实基础。
可以说5G网络的普及加速了无人驾驶技术的发展，为未来智能交通系统的建设奠定了坚实基础。
随着5G网络的不断发展和完善，相信无人驾驶技术将会迎来更加广阔的发展空间，给人们的出行带来更便捷、更安全、更高效的体验。
1.2 汽车无人驾驶技术的重要性汽车无人驾驶技术的重要性体现在多个方面。
无人驾驶技术将大大提升交通系统的效率。
自动驾驶汽车能够减少交通拥堵，提高道路利用率，并且降低了碰撞和交通事故的风险。
无人驾驶技术也将改变人们的出行方式。
通过共享无人驾驶汽车，人们可以实现更便捷、环保的出行方式，同时减少了对私人汽车的依赖，减少城市交通压力和环境污染。
无人驾驶技术还可以提升道路安全性。
减少了人为驾驶错误导致的交通事故，大大降低了伤亡风险。
最重要的是，无人驾驶技术将推动汽车产业向智能化和自动化方向发展，为未来交通系统带来革命性变革，带动整个社会和经济的发展。
汽车无人驾驶技术的重要性将随着5G网络的发展不断凸显，为我们的出行体验和生活带来更多便利和安全保障。
2. 正文2.1 5G网络下汽车无人驾驶技术的现状5G网络的普及正在加速汽车无人驾驶技术的发展。
随着5G技术的不断成熟和普及，汽车制造商和科技公司正加速推进无人驾驶汽车的研发和应用。
5G+AI无人驾驶市场调研报告
传统车企与科技企业在无人驾驶研发上的优劣势对比
优势
传统车企掌握着造车的传 统工艺，在技术发展方面 获得了多项专利技术。 传 统 传统企业更接近受众，拥 车 有多年积累下来的经验， 企 更懂得消费者的喜好。 传统车企能够很好地将自 动驾驶技术同造车结合起 来，更容易掌握数据。
资料来源：
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2.2 无人驾驶：产业链
传统Tier1供应商 汽车控制（油门、制动、转
向）、解决方案集成、其他汽
前装市场为整车厂提供部件支持
整车厂商（OEM） 整车生产/组装
Mobileye 英伟达 恩智 瑞萨
Mobileye Nvidia车交互系统的深度变革：根据伟世通的数据未来5年全球整车销售增长率大概每年3%左右，而座舱电子的增长速 度将达到8%，到2020年全球市场规模高达432亿美元，其中高端车载信息娱乐系统、高端仪表、Telamatics模块以及集成式 HUD的年均增速均在30%以上。
提升驾驶安全性为汽车发展重点，ADAS高增长可期：就ADAS渗透率而言，欧美地区市场接近8%，新兴国家市场则仅为2%。 据PR Newswire测算，未来全球ADAS渗透率将大幅提升，预计2022年全球新车ADAS搭载率将达到50%。目前ADAS系统处 于 导入期，预计将快速增长。
业务
汽车内饰和汽车电 子
智能机器人
高端方向盘和内饰 功能件
主被动安全系统供 应商
车载信息系统 工业机器人和自动
化系统供应商 主被动安全系统供
5G与自动驾驶：实现智能交通
5G与自动驾驶：实现智能交通随着科技的飞速发展，我们正逐渐进入一个智能化的时代。
其中，5G和自动驾驶技术是两个备受关注的热门话题。
5G网络的应用为自动驾驶提供了更加灵活、高效的通信环境，而自动驾驶技术的发展也将极大地推动智能交通的实现。
首先，5G网络为自动驾驶提供了强大的支持。
与之前的4G网络相比，5G网络在带宽、延迟和连接数量方面有着巨大的提升。
这意味着更大容量的数据传输，更快速度的反馈和更稳定的连接，有利于实现自动驾驶车辆与周围环境的实时交流与协同。
以往，自动驾驶技术主要依赖传统的车载传感器获得车辆周围环境的信息，但受到传感器范围和精度的限制，在某些复杂情况下可能无法提供准确的数据。
而有了5G网络的支持，自动驾驶车辆可以通过连接云端服务器和其他车辆实现信息的共享与交流。
例如，在道路交通拥堵时，车辆可以通过与交通信号灯的连接，获取最新的交通状况信息，并相应地调整行驶速度和路线，提高交通效率。
此外，自动驾驶车辆之间的实时通信也能够大大减少交通事故的发生，提高行车安全性。
其次，自动驾驶技术的发展将极大地推动智能交通的实现。
目前，自动驾驶技术正在经历从辅助驾驶到完全自动驾驶的转变。
完全自动驾驶技术的实现需要强大的计算能力和高精度的定位、感知技术，而5G网络的低延迟和高带宽可以满足这些需求。
对于城市交通而言，自动驾驶技术的应用将大大提升交通系统的效率和可靠性。
一方面，自动驾驶技术可以根据交通状况和乘客需求，智能调度车辆，提高运输效率。
例如，通过智能调度算法，自动驾驶的出租车可以实现实时的拼车和路线规划，减少车辆数量和通行时间，提高城市交通的整体效率。
另一方面，自动驾驶技术可以优化道路设计和交通规划。
通过对大量车辆行驶数据的分析，可以获取交通瓶颈点和拥堵原因，进而改善道路布局和交通信号灯控制，减少交通拥堵和交通事故的发生。
然而，与5G和自动驾驶相关的问题也不容忽视。
首先是数据隐私和网络安全问题，这是目前智能交通面临的一大挑战。
浅谈5G技术对智能驾驶的影响
浅谈5G技术对智能驾驶的影响摘要：以高带宽、低延迟、高可靠这三大特点为基础的5G技术，其应用场景除了手机等通讯设备以外，在汽车行业也同样十分广泛。
随着5G网络逐渐融入智能驾驶系统，交通系统的安全性、可靠性、效率将不断增强。
可以说,5G技术是未来联网汽车和无人驾驶汽车不可或缺的一部分，它的发展对于智能驾驶有着决定性的作用。
在5G技术之下，从车联网到无人驾驶，这一即将迎来变化的万亿级市场未来可期。
关键词：5G技术；无人驾驶；车联网无线网络从3G发展到4G，然后到4GLTE,现在5G技术也即将问世，该技术是第五代的蜂窝移动通信（5th generation mobile networks或5th generation wireless systems），其峰值理论传输速度可达每秒数十Gb，比4G网络的传输速度快数百倍。
5G性能的目标是高数据速率，减少延迟，节省能源，降低成本，提高系统容量和大规模设备连接。
随着5G技术的诞生，用智能终端分享3D电影、游戏以及超高画质（UHD）节目的时代已向我们走来。
同时，5G技术在智能驾驶方面的影响也是巨大的，它使得车载导航的精确度大大提高，车载系统的渗透率和普及率也得到一定程度的提升。
美国《汽车新闻》3月4日报道，高科技与汽车工业之间的界限日益模糊，2019年5G等新技术在汽车领域方面的应用，变得不再陌生。
一、无人驾驶领域无人驾驶汽车正在迅速的发展，并逐步走进人们的生活，世界经济论坛发布的一项研究显示，到2026年时，美国将会有10%的汽车是无人驾驶汽车，这在一定程度上也是为了让技术能够快速成熟和普及。
高精地图是无人驾驶依靠的最核心的技术，其通过对周围环境进行精确的描述，来延伸传感器的感知范围，以更精确的程度帮助汽车了解其所处的地理位置、周围的环境状况以及应该如何进行下一步的操作等问题。
相比于传统的导航地图，高精度地图不仅仅有高精度的坐标，同时还会有准确的道路状况，并且包含有每个车道的坡度、曲率、航向、高程以及侧倾的数据等，会真实地反映出道路的实际模样。
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2018 年全球5G 与自动驾驶发展专题研究
以Waymo 为代表的“单车智能式”自动驾驶取得重大进展，开启了商业化运营，不过在实际运营过程中也遇到了很多技术难题，譬如无法与其他交通参与者有效沟通，在十字路口和变道时反应迟钝。
2018 年，智能网联汽车产业界普遍认识到，L4 以上自动驾驶车的规模商业化时间将比原计划推后数年。
2018 年，车路协同获得更多的认同，C-V2X 和5G 技术的发展提速。
5G 具有高带宽、低时延、高可靠性、海量连接的特点。
5G 的传输速率是4G 的几十倍乃至上百倍，时延也大大提高。
在4G 时代时延为20 毫秒，5G 时代可以低至1 毫秒，非常符合自动驾驶的低时延需求。
5G 自动驾驶可以开展快速、大量、稳定的数据传输，属于“网联式”自动驾驶，比传统的“单车智能式”自动驾驶有很大优势。
“单车智能式”自动驾驶
需要加装多个激光雷达、毫米波雷达、车载计算单元等，成本高、方案复杂。
“网联式”自动驾驶可以发挥5G 的优势，通过5G 将感知、决策和控制发挥云端的优势，比传统自动驾驶汽车表现更智能，成本更低。