幾天前跟朋友們在群里視頻聊天，說到了最近的5G手機，又說到了新基建，就有朋友想讓我說說，5G究竟能給生活帶來什么？

因為他覺得5G相比4G并沒什么本質上的不同——無非網速快了很多。

為什么整個科技圈似乎把5G看的無比重要，甚至有人將之稱為“第四次工業革命”？但好像它距離普通用戶還有很漫長的距離。

雖然我自己并不認為5G是第四次工業革命（原因我會寫到另一篇文章中），但它的重要性毋庸置疑，它將會是下一次技術革命來臨前的重要節點和基礎技術之一。

所以對于朋友的問題，我只能試著從某一個很小的場景切入，比如衣食住行里的“行”，我將應用場景設定在城市，試著說明在5G的加持下，城市智能交通系統會變成什么樣，進而如何影響我們的日常生活。

1、交通失控：信息大爆炸的必然結果

交通是什么？

從普通人的視角來看，交通就是道路、道路上的人、各類車以及紅綠燈等設施所共同構成的系統。

而從專業角度來講，交通是個變量眾多的數學模型，道路、人、各類車、氣候條件、突發事件、紅綠燈……等各類信息都屬于一道數學公式里的不同變量，而眾多數學公式相互聯系，構成一個龐大的數據系統。

在過去的許多年里，因為交通系統中各類影響因子（變量）的發展都是可預見的，人類的交通系統基本上都處于可控范圍內。

但自從汽車工業跨入上世紀后半葉，尤其是這二十年來，各種自動化組裝流水線的高效運轉，以及全球供應鏈的成熟（這里邊做出巨大貢獻的毫無疑問是中國），汽車的制造成本被大幅壓縮，加上全球經濟環境的穩定與活躍，全球GDP在這半個世紀里基本上穩步上升，人們的生活水平獲得實質提升，所以汽車的消費高漲也就順理成章。

需要指出的是發展中國家如我國出現的交通問題，在西方國家發展初期也都出現過，但由于西方發達國家人口密度普遍偏低，且道路網絡發達，所以一直都處于可控范圍內。

全球各國的城市化步驟也一直在推動，人流匯聚，財富匯聚，交通需求也呈現出集中化趨勢，于是交通變量開始呈現出指數級增長。

這種情況下，城市做出的對策一般是修建更多的道路，包括用于疏解交通壓力的高架、快速路、立交橋、軌道交通等設施，同時根據車流量增設紅綠燈，擴大交通管制隊伍。

但是人們還是會發現，即便做出了如此多的舉措，在理論上也不應該再出現如此多的交通問題，為什么事實卻截然不同？

其實答案很簡單，因為我們處理交通狀況的能力有上限。

在以前，在車輛比較少的年代里，人們的交通出行方式比較單一，那個時候的交通問題基本歸咎于人們掌握的信息不夠多；而現代的交通系統中依然存在著很多問題，其原因在于人們處理信息的滯后性，時間會放大整個交通系統惡化的程度，這里邊缺乏足夠的交通信息也是一個重要原因；而放到今天，信息化手段的運用，基本上能夠讓我們看到城市的每一個角落，但依然無法解決交通問題，這里的根本原因在于我們的處理能力不足。

這不是個人或者制度原因，它是個技術原因。

在今天，每一個玩著手機的路人，每一輛共享單車或電動自行車，各種類型的汽車，氣候條件，公共安全/衛生事件，路況信息，信號燈……等等所有一切的能夠影響交通系統的人事物都是一個數據包，這個數據包每時每刻都在更新數據，這些動態數據構成整個交通系統。

當海量的交通相關信息來到控制中心，我們就需要同時處理這些數據并將結果回傳，以維持整個系統的有效運轉。

而真實情況是，我們現在依然沿用一個世紀前的處理方式，所以很多交通影響因子都處于失控狀態，最終導致了整個系統的失控。

而如果有更多的交通設施（比如無人駕駛類設備）進入這個交通系統，整個交通系統又不做出對應改變的話，交通必然進一步失控。

但現在看來，低時延、高數據速率傳輸已經不算什么難題，看來我們的交通終于有特效藥吃了。

2、5G如何構建新交通系統？

上邊說過，交通系統存在數據量巨大、變化快、瞬時高并發等特點，如果這些特點能夠被一種技術針對性解決，整個社會的運轉必然會更加高效。

幸運的是，5G的特點就像是為交通量身打造的。

5G的特點我們說過：低時延、高數據傳輸速率、大規模設備連接等。

現在我們知道5G將會幫助人們構建新交通系統，但應該如何構建？這是個問題。

在對于交通的終極規劃方案里，人工智能是最終選擇也是最優選擇，而遺憾的是，人工智能僅靠5G技術的發展無法實現。

在這里，有必要引申一句老祖宗的話——“天之道，損有余而補不足；人之道，損不足而益有余”。意思大家應該都懂，在我看來，5G構建新交通系統的中心思想就在這句話里。

首先，我們需要搭建許多5G基站。這些基站將為交通系統中的所有狀態極其不穩定的變量提供一個穩定的信息傳輸環境。比如說車載系統可以將車輛異常信息標注后傳送回控制中心，人們對于交通狀況的實時反饋也能迅速進入大數據分析系統中。

其次，所有交通影響因子都需要連接到5G網絡——可以保證數據的低時延傳輸，這里需要一定的硬件支持。比如說機器用5G芯片，這類芯片功能單一，但擁有基本的控制單元，它可以應用于汽車，也能應用于電動自行車，甚至可以內置于平衡車、自行車等簡易交通工具中。

再次，要建立大數據分析中心和交通系統的云計算平臺。前者的作用在于梳理復雜多變的交通狀況，并給出可行的標準管理方案，同時能夠迅速羅列交通事故的重要信息。這個大數據分析中心的數據來源于第二條里所講到的各類設備，這些數據可能包含事故人員信息（是否有傷病）、周邊路況信息等，這些信息幫助交通管理人員迅速處理事情，恢復交通的正常運轉。而這些評估，需要云計算平臺提供算力。

最后，無人駕駛與交通預測系統的結合。

這個算是很重要的過渡。當前的無人駕駛技術，基本上依賴的還是汽車本身系統對于交通實況的處理能力。換句話來說，駕駛員換成了汽車上的人工智能系統，這個系統需要許多的傳感器來輔助駕駛，這些傳感器就如同人的感官一樣，它們收集各類路況信息，然后迅速處理并形成決策，汽車隨之做出改變。

從本質上來說，它改變的是人們的駕駛方式，而并非交通系統。甚至可以說，無人駕駛也可能對于整個交通系統來說是一個重大缺陷。

因為它無法預測路況，它是基于現狀進行處理的，而真實的交通事故一般都起源于瞬時信息量暴增，它是概率學中小概率的疊加產物。

所以我們需要汽車與汽車之間信息共享，汽車與系統之間信息共享，這樣就可以在事故發生前進行有效規避。

這種預測系統中，汽車要充當的角色在我看來是執行者，而非決策者，因為它無法“看”到所有的情況，而決策者需要擁有“上帝視角”。

在不遠的將來，5G加持的新交通系統將擁有自己的傳感系統，比如說衛星——天基傳感系統、攝像頭——地基傳感系統，以及內置于各類設備上的傳感器、芯片等電子元件。

它們與交通設備自身的傳感器進行交通信息交換和比對，這樣的話，人們將得到最大的交通視野。

3、我們距離新交通系統還有多遠？

說實話，需要解決的問題還有很多，這里邊不僅包含技術問題，比如L4（無人駕駛最高等級）能否滿足交通系統對于交通設備運行的要求，如何實現不同設備傳輸數據的標準化等；還包含法理問題，比如說很簡單的一個場景——如果你駕駛一輛具有無人駕駛功能的汽車在路上撞了人，那么事故責任如何劃分。

在羅列這些困難之前，我們可以先看看，在人工智能時代沒有真正到來前，新交通系統會給我們的生活帶來哪些改變。

我們可以設定一個生活場景，比如一位城市里的5G用戶。

首先說明一下，你在將來辦理的5G卡可能會有一些附屬卡，這些卡片基本跟5G手機卡一樣，不過它們的使用者并非人類，而是機器，比如說汽車、電動自行車等，插上卡后，這些設備在網絡世界中就相當于有了真實的身份證，可以持證上路，同時成為交通系統能“看”到的交通工具。

好了，你的卡都插在了對應的位置后，可以開始你的一天。

清晨你開車上班，那么汽車在啟動時，你可能就會得到路線信息和車輛信息，同時你的手機和智能家居系統進行“溝通”后，會告知你的狀態，然后啟動車子，出發。

如果無人駕駛還沒有那么發達，大概這時候你還是要自己開車，但汽車系統會擁有一定的權限，比如說緊急制動等等，這個時候，汽車系統會與交通系統的大數據分析中心連接，在正常情況下，它會以綠色數據包（安全狀態）的形式存在于數據庫中，而如果在前方十字路口處，在你看不到的地方有一輛汽車涉嫌危險駕駛，并可能會對你的駕駛狀況產生威脅時，在大數據分析中心，你的數據包會變成紅色，大數據在分析狀況后馬上回傳信息給你的汽車，以及危險駕駛的車輛。

危機渡過后，數據包再次恢復綠色狀態，你繼續前行。

到公司后，汽車會根據攝像頭及傳感器回傳信息自行泊車。

中午的時候，你要步行去兩條街以外吃飯，這個時候，手機將會成為你跟交通系統的連接點，你甚至可以玩著手機過馬路，因為交通系統在你過馬路前，就會將指令發送給計劃從這里經過的汽車上，當然，還是要以小心為上。

晚上下班，晚高峰，你可以設置成自動駕駛模式，匯入車流往家趕。這些距離很近的車輛將共享所有信息，比如說路況、速度等，就像車輛與車輛聊天一樣，汽車可以精準地避免追尾等事件的發生，甚至于不會出現堵車現象——因為汽車之間存在高度的協調性。

你可以盡情設想一下，這種智能化能給人類生活帶來的巨大改善，以及對于時間效率的巨大提升。

那我們順著這個過程找找問題。

第一，系統適應性問題。

我們知道這樣的系統比較依賴5G基站以及大數據、云計算等，問題在于極端天氣條件或突發事態狀況下，這些設施能否繼續工作。

新交通系統對于5G網絡的要求很高，不僅是強度、覆蓋面積、密度，還包含三維空間中數據傳輸能力。

當然，以后可能會有天基系統支持5G，但在大霧或極端雨雪天氣，5G對于系統的支撐強度還是個疑問。

第二，數據隱私性問題。

這個之前談過，這也是阿里達摩院2020年重點研究方向之一，它不僅存在于交通領域，對于金融領域和民生領域同樣重要。

因為連接設備的數目將遠超過如今，同時各類設備的連接也前所未有地緊密，那么如果這里邊某一個點出現了BUG，對于整個系統來說，也就存在了巨大的威脅。

第三，AI權限問題。

大數據分析中心實質上類似于初級的人工智能，如前所述，人工智能將是整個系統里唯一擁有“上帝視角”的存在，那么它的權限包含哪些就需要我們仔細斟酌。

盡管在這個系統中，每一種交通情況的對應處理方式我們都會以程序的形式羅列進去，但我們無法預測真實交通事故發生時，AI在復雜情況下所做的決定是否合理。

代碼在邏輯自洽時還好說，如果代碼自相矛盾，那么會不會出現意料之外的情況，這是需要我們在設計之初就去思考的問題。

第四，法理問題。

這個其實已經說過了，在真正推出無人駕駛之前，就存在這種在法律上很難界定責任的情形。那么在退出以AI為核心的新交通系統之前，我們該怎么判定事故責任。

因為新交通系統存在預判模塊，那么在理論上來說，接受指令的汽車不應該出現事故，但實際情況中我們無法避免意外的發生，當意外發生時，責任該由誰來負擔？

人工智能？汽車系統？還是駕駛者角色與乘坐者角色有些模糊的車輛擁有者？這是個問題。

當然，這些是我們在通向智能交通系統道路上所要面對的問題，而不是去回避以及停下來的理由。

總結

其實5G的發展跟我們每一個人息息相關，跟我們的生活也息息相關，它不是股票市場里一個浮沉的概念，也不是科技圈來展示自己智商和見識的優秀工具，它是一種還未被證實的必需品——就像電話之于電報時代，智能手機之于互聯網。

遲早有一天，我們會發現5G沉入底層，成為這個世界的“基礎設施”。

而且要著重說明的是，中國的5G在世界行列中第一次來到了“引領者”的位置，而很可能，我們新的騰飛機會也在于此，這也是我們強調“新基建”的意義所在。

愿我們有更好的明天。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的5G+交通：智能交通系统，离我们还有多远？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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