5G時代快來臨 汽車將會更聰明

工商時報【資策會MIC資深產業分析師鍾曉君】 5G熱潮方興未艾，全球主要國家無不將5G技術、應用與相關建設視為國家重要發展目標之一，尤其隨著5G商用化腳步邁入倒數計時階段，除了技術規格上的競爭，掌握5G世代的應用需求，提前布局5G關聯應用商機更不容忽視。也因此，在技術驗證同時，業者們也逐步進行5G世代相關應用之測試，以確保2020年商用化來臨的各項技術應用可行性。 自2013年起，全球主要國家眼見下世代行動通訊技術即將崛起，紛紛成立5G發展、推動組織，並致力於5G通訊網路目標設定，以加速技術發展，滿足未來5G世代各種應用情境需求。2015年6月中旬，隨著國際標準組織ITU正式公布5G願景及藍圖規畫，將5G使用情境分為三大軸向：增強型行動寬頻（Enhanced Mobile Broadband, eMBB）、超可靠且低延遲通訊（Ultra－Reliable and Low Latency Communications, URLLC）、大規模機器通訊（Massive Machine Type Communications, mMTC）。 並藉由各軸向場景相互搭配後，進而型塑、發展不同的5G世代創新應用情境，例如以增強型行動寬頻為主要軸向，搭配超可靠且低延遲通訊相關技術場景後，展現出的應用包括3D╱UHD影像、擴增實境、自動駕駛汽車等；而搭配大規模機器通訊，則型塑出智慧家庭、智慧建築甚至擴及智慧城市。如此一來，讓各方對於5G未來應用發展的想像更形具體。 2016年6月，3GPP提出了最新版的新服務與市場技術實現方法（Study on New Service and Markets Technology Enablers, SMARTER）研究項目總論，也發表了針對四個子項目的研究報告，包含討論可實現高速傳輸、高密度、高用戶移動性等功能的eMBB，相關應用如VR、UHD；打造智慧城市等應用的大規模物聯網；需高可靠超低延遲通訊的相關應用，以及支持並優化上述應用發展的Network Operation。其內容探討各種5G技術需求案例、情境場景以及對5G網路的潛在需求分析。值得注意的是，3GPP特別將V2x獨立出來，針對增強型車聯網的相關應用服務與技術需求進行探討。 因此，SMARTER目前可說是歸納了5G世代的五大應用範疇： 1.增強型行動寬頻（eMBB）：包括擴增實境（AR）與虛擬實境（VR）等需要高傳輸速度與高容量之應用。 2.關鍵通信（CriC）：包括工業控制、雲端機器人、無人機等對於穩定度要求極高的通信應用。 3.大量連結物聯網（mMTC）：包括智慧城市、智慧電表等需要有大量終端連結需求的應用。 4.網路運作（NEO）：包括網路切片（Network Slicing）等需要更多網路運作彈性的應用。 5.增強型車聯網（eV2X）：包括車對車對車（Vehicle－to－Vehicle, V2V）通訊、車對行人通訊（Vehicle－to Pedestrian, V2P）等車聯網應用。 2016年9月，中國移動廣東公司於中國國際通信展上和Ericsson攜手及中山大學現場展示全球首個基於商用車輛的自動駕駛與遠程遙控駕駛技術，並於北京現場分別進行在自動駕駛和遠距遙控駕駛模式下，該車輛在自動駕駛模式中，於不同情境中行駛可自主躲避障礙物及行人；在無法自主處理的情境中，則可透過在遠端的駕駛員藉由遙控方式介入處理。此項技術特色在於，能夠實現自動駕駛狀態與遠距遙控駕駛之間的無縫切換，當駕駛員不需要坐在車內的情況，遠距控制駕駛可幫助自動駕駛提前切換至「無人」駕駛狀態。而這樣的場景應用，正需要高可靠、低延遲的技術以支撐自動駕駛汽車的反應能力；也需超高頻寬與傳輸速率將車輛接收的高畫質影像將同步畫面傳送到遠端駕駛員處，方能在遠距控制狀況下達到同步執行、駕駛的效果。 而在中國移動展示中，在自動駕駛模式下，操作一輛位於2,200公里外中山大學校園內的汽車進行自動尋線和避讓障礙物等，在北京展廳的參觀者，可以通過兩個屏幕、分別從司機視角和車外視角觀看汽車的行進。此一應用技術的開發，除了面向未來無人車之發展，也著重於在特定環境、狀況下的應用，如不適合人員前往的災區作業，降低人員所面臨的風險，或針對農林礦業等偏遠區域進行操作，不需人員往返、提升作業效率。 2016年11月NTT DoCoMo宣布和DeNA共同進行以5G技術進行自動駕駛車輛遠端控制的實證試驗。此測試的第一步，乃是利用設置在自動駕駛車輛的攝影鏡頭拍攝行駛中自動駕駛車輛周邊的高畫質影像，並使用5G無線技術進行傳輸試驗。 此次實證目的是針對無駕駛員的自駕車輛進行遠端控制，藉由5G技術將遠隔兩地的操作人員與自動駕駛車連接一起。藉此把NTT DoCoMo的5G無線技術經驗與DeNA運用自動駕駛技術的行動服務設計經驗相互結合，在遠端實現對自動駕駛車輛的監控及對乘客的相關支援服務；主要目標是能夠實現讓用戶更放心、安全地自動駕駛服務。（本文作者為資策會MIC資深產業分析師鍾曉君）