5G
5G即第五代移动通信技术，它具有三大特性：超高带宽、超低时延以及超大规模连接[惊呆]。
5G5G和车联网
V2X
车联网，英文叫做 IOV (Internet of Vehicles)，它属于物联网（IOT, Internet of Things) 的一种。
Vehicles，就是车辆、交通的意思。以前我们学英语，都知道把车叫做 car、bus、truck,其实，Vehicles 老外用的更多，相当于统称。
车联网，就是把车与车连接在一起的网络。但是，确切来说，车联网并不只是把车与车连接在一起，它还把车与人、车与路、车与基础设施、(信号灯等）、车与网络、车与车连接在一起。
这里牵出了好几个大家经常看到的车联网概念：
V2V 车与车 ，Vechile to Vechile
V2P 车与人 ，Vechile to Pedestrian
V2R 车与路，Vechile to Road
V2I 车与基础设施 ，Vechile to Infrastructure
V2N 车与网络，Vechile to Network
V2C车与云，Vechile to Cloud
其中V2V 对时延要求最高，具体时延要求是端到端时延不能超过 100ms 。单一的 V2 不是车联网，真正的车联网就是 V2X。
Vehicle to Everything 也就是 V2X ( X 代表 Everything，任何事物），V2X 通信是目前通信领域一个热门议题，在 2015 年在 3GPP RAN#67 次会议上正式立项。
车联网这个物联网中最典型的场景，车联网之所以是典型场景，是因为它本身对通信网络有着极高的要求。大带宽、极低的时延、海量的连接数量、严密的覆盖，这些都是实现车联网必不可少的条件。
目前的技术，包括 LTE-V2X、NB-IoT、LoRa 等，都无法做到完美满足。LTE 时延不如 5G，时延在车联网里就意味着生死，现在高速公路的时速是120Km/h,也就是33米每秒。刹车哪怕晚了1秒，也会有40米以上的制动距离。
所以，如果要支持远程驾驶或自动驾驶，这个网络时延，必须是个位数的毫秒级 (ms）, 5G 的时延低，可以达到 1ms ,足以满足需求。
除了时延之外，5G 还拥有超高带宽和超大规模连接。所以，众多应用场景中，车联网被认为是 5G 引爆点最有可能出现的地方。车联网场景，也被称为 “5G第一场景”。此部分出自链接https://www.zhihu.com/question/23702793/answer/544269891C-V2X 车用无线通信技术
C-V2X
C-V2X，C 即 Cellular（指蜂窝数据），基于 3G/4G/5G 等蜂窝网络通信技术演讲形成的车用无线通信技术，基于3GPP全球统一标准的通信技术，包含 LTE-V2X 和 NR（5G）-V2X，从技术角度讲，LTE-V2X 支持向 NR-V2X 平滑演进。
5GNR ( 5G New Radio )，基于OFDM的全新空口设计的全球性5G标准。
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)即正交频分复用技术，实际上OFDM是MCM(Multi Carrier Modulation)，多载波调制的一种。通过频分复用实现高速串行数据的并行传输, 它具有较好的抗多径衰弱的能力，能够支持多用户接入。
C-V2X 车联网分为近期（LTE-V2X）和中远期（NR-V2X）两个阶段。从应用角度讲，LTE-V2X 的设计目标主要是支持辅助驾驶，提升道路安全及提高效率和舒适性；NR-V2X 通过将通信技术与人工智能、大数据等新技术结合，可以更好地支持自动驾驶及其他新功能。从技术发展上讲，基于 5G 新空口的 NR-V2X 是 LTE-V2X 持续发展的演进阶段，两者是补充关系，而不是替代关系。C-V2X包含两种通信接口
PC5 直接通信接口
终端与终端之间的通信接口，即车、人、道路基础设施之间的短距离直接通信接口；其特点是：通过直连、广播、网络调度的形式实现低时延、高容量、高可靠的通信。
Uu 蜂窝通信接口
U表示用户网络接口：User to Network interface
u表示通用：Universal 终端和基站之间的通信接口，其特点是：实现长距离和更大范围的可靠通信
Uu接口实现的交互数据分为两类：
用户面数据：用户业务数据，如上网、语音、视频等；
控制面数据：主要指 RRC（无线资源控制）消息，实现对 UE 的接入、切换、广播、寻呼等有效控制。
两种通信接口的使用条件：
Uu 接口：当支持 C-V2X 的终端设备（如车载终端、智能手机，路侧单元等）处于基站的蜂窝网络覆盖范围内时，在蜂窝网络的控制下方可使用；
PC5 接口：无论是否有蜂窝网络覆盖均可采用 PC接口进行 V2X 通信。
C-V2X 将 Uu 接口和 PC5 接口相结合，彼此相互支撑，形成有效冗余来保障通信可靠性。
什么是自动驾驶
人们对于自动驾驶最早的误解，其实源于一些媒体的误读。很多媒体把 Autopilot 这一词简单简单拆解为 “Auto” 和 “pilot” 两个词汇，并将中文意思曲解为自动驾驶。
仍然需要人类做出关键决策的特斯拉驾驶辅助系统
然而其实 Autopilot 这个词源于飞机、列车、轮船领域的辅助驾驶系统。维基百科也给这个词做了明确的定义：
An autopilot is a system used to control the trajectory of a vehicle without constant ‘hands-on’ control by a human operator being required.
驾驶辅助是一个用来控制载具轨道而无须人工一直干预的系统。
这句话里面的关键词其实是 “constant” 持续的。也就是说，Autopilot 所代表的驾驶辅助系统是不需要人类持续干预的，但是仍然需要人类做出某些干预，比如关键性的决策等，机器只是在一旁辅助。
不需要人类驾驶员做出决策的 Uber 全自动驾驶车
而关于我们大众所认知的自动驾驶，或者说全自动驾驶，在维基百科中同样也有相关的定义。我们所认知的无人驾驶车，准确的说应该叫做 “Autonomous car”。
而这一概念的定义是：
An autonomous car (driverless car, self-driving car, robotic car) is a vehicle that is capable of sensing its environment and navigating without human input.
自动驾驶车（无人驾驶车，自驾驶车，机器人车）是能自动感应周围环境并且无需人干预而自动导航的载具。
与对于驾驶辅助的定义类似，无人驾驶车概念的关键支持在于无需人类干涉。也就是说机器会自动感知，自动做出决策并且自动驾驶。
所以这样来说，自动驾驶究竟是什么的定义问题就变得格外简单了。驾驶辅助和自动驾驶，最主要的区别在于人的参与度，前者需要人参与，而后者完全不需要人参与。此部分出自链接：https://www.zhihu.com/question/54647152/answer/141361131自动驾驶基本原理
关于自动驾驶的基本原理，需了解三大关键词：传感器、数据融合（Data Fusion）、100%安全性决策。
1、传感器
自动驾驶需要的传感器系统主要有三种类型：摄像头、雷达和激光雷达。
摄像头 摄像头是自动驾驶必备的传感器，包括前视、后视和 360 度摄像系统，后视和 360 度摄像头主要提供 360 度外部环境呈现，前视摄像头主要用于识别行人、车辆、道路、交通标志等。
雷达（RADAR） 自动驾驶需要多个雷达传感器，其功能是无线探测和测距，主要用于盲点检测、防碰撞、自动泊车、制动辅助、紧急制动和自动距离控制等应用。目前的雷达系统主要基于 24GHz 和 77GHz，相较于 24GHz，77GHz 在测量距离和速度时具有更高的精度，以及更高的角分辨率，且还具备天线尺寸小、干扰小等优点。
激光雷达（LiDAR） LiDAR，即 Light Detection And Ranging 的缩写，它是一种基于激光的系统，除发射器（激光器）外，系统还具备高灵敏度的接收器。LiDAR 主要用于测量静止和移动物体的距离，并通过处理提供所检测物体的三维图像。
LiDAR 应用于自动驾驶所面临的挑战是，如何克服在雨雪、雾、温度等环境影响下识别较远距离的物体，同时，这玩意成本太高，目前不适合汽车领域的大规模部署。
2、数据融合（Data Fusion）
数据融合就是将不同传感器（如雷达、摄像头和激光雷达）数据进行智能化合成，实现不同信息源的互补性、冗余性和合作性，从而做出更好、更安全的决策。
比如摄像头具有分辨颜色（识别指示牌和路标）的优势，可易受恶劣天气环境和光线的影响，但雷达在测距、穿透雨雾等有优势，两者互补融合可作出更精确、更可靠的评估和判断。
3、100%安全性决策
一旦出现交通事故，重则导致人身伤亡，因此，自动驾驶对技术安全的要求相当苛刻，需实现接近 100%的安全性。
简而言之，自动驾驶就是通过传感器收集全面的环境信息，再对信息融合处理，并作出接近 100%安全性决策。 目前多数人所谈的自动驾驶，都是基于汽车本地端的传感器、数据融合来实现决策的。 但是，你有没有想过，这种单凭本地端实现的方式存在一些局限性。
当汽车横穿十字路口时，自动驾驶能预知从左侧高速驶来的大卡车吗？ 由于易受雨、雪、雾、强光等环境影响，摄像头能始终准确识别指示牌和红绿灯吗？
高速公路的时速是120Km/h,也就是33米每秒。刹车哪怕晚了1秒，也会有40米以上的制动距离。 总之，道路环境异常复杂，雷达、摄像头和激光雷达等本地传感系统受限于视距、环境等因素影响，要实现 100%安全性，自动驾驶需要弥补本地传感器所欠缺的感知能力。
简单的理解，本地传感系统让汽车实现了“眼观六路”，但自动驾驶还需要“耳听八方”。
这就需要 C-V2X 闪亮登场。 与雷达、激光雷达等传感器不同，我们可以把 V2X 视为一种无线传感器系统的解决方案，它允许车辆通过通信信道彼此共享信息，它可检测隐藏的威胁，扩大自动驾驶感知范围，能预见接下来会发生什么，从而进一步提升自动驾驶的安全性、效率和舒适性。C-V2X 被认为是自动驾驶的关键推动因素之一。自动驾驶系统
自主式环境感知系统
ADAS（Advanced Driving Assistance System）系统
长距雷达
中短距雷达
激光雷达
摄像头
超声波雷达
单车传感器缺点
雨雪天气受影响
无法有效探测道路结冰、转弯
非直线视距/死角，无法探测
安装多传感器，成本高昂
事后探测、被动接受、有延迟
协同式环境感知系统
弥补现有技术条件下自动驾驶车辆独立的环境感知系统的不足。
缺点
对网络有要求、对其他车辆也有要求。自动驾驶发展三阶段
阶段1 单车自动驾驶
“无联网” 仅依靠传感器，单车智能算法，效率低
阶段2 多车协作（V2X）
“局域网” 邻近车辆通过V2X交互信息，有限多车协作
阶段3 云自动驾驶
“互联网” 车辆控制上移到云，单车成本降低，交通效率大幅提升
中心云?? —边缘云?? —车辆
MEC移动边缘计算，把MEC服务器部署到基站后面离用户更近，大幅降低服务响应时延，是V2X类紧要通讯实现的基础。自动驾驶级别：Level 1 到 5级
L1级：辅助驾驶
车辆对方向盘和加减速中的一项操作提供驾驶，人类驾驶员负责其他驾驶动作
L2级：部分自动驾驶
车辆对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶，人类驾驶员负责其他驾驶动作
L3级：条件自动驾驶
由车辆完成大部分驾驶操作，人类驾驶员需要集中注意力以备不时之需
L4级：高度自动驾驶
由车辆完成所有驾驶操作，人类驾驶员不需要集中注意力，但限定道路和环境条件
L5级：完全自动驾驶
由车辆完成所有驾驶操作，人类驾驶员不需要集中注意力，不限定道路和环境
L3—L5需要5G。
单车自动驾驶系统，本身不需要 5G 。
但是未来跑在路上的车，一定不会是纯单车自动驾驶形式的。为了提升安全和更好的系统决策，未来的自动驾驶和车联网一定是密不可分的。通过车联网，给自动驾驶系统提供更多的信息，进而做出更合理的决策。
没有 5G 自动驾驶也会发展，但是难且贵，而 5G 的出现则大大促进了自动驾驶更快的发展！
