想象一下，你走出家门，一辆没有方向盘、没有踏板的未来感十足的车辆悄然停在你面前。你坐进去，报出目的地，然后开始享受这段无人驾驶的旅程。这不是科幻电影的场景，而是即将到来的现实。
10月11日，特斯拉Robotaxi（无人驾驶出租车）正式发布。这次亮相的Cybercab，没有方向盘和踏板，这意味着它不再需要人类进行驾驶，能够真正实现自动驾驶。
01、全球竞逐：
自动驾驶产业发展变入“快车道”
Robotaxi展现的出行革新，给大众在自动驾驶领域带来更多的想象空间。在特斯拉Cybercab出现之前，谷歌、百度、蔚来、路斯特等科技公司和汽车制造商，都在自动驾驶这个前沿领域投入了大量资源。
今年7月，工业和信息化部副部长辛国斌曾明确表示，将深化试点示范，完善标准体系，加快推动高级别自动驾驶智能网联汽车商业化应用。据不完全统计，目前我国已有54个省市区出台开放道路与示范应用规范性文件，其中，28城支持自动驾驶商业探索，24城支持自动驾驶无人化测试。北京、重庆、深圳等地已经开展自动驾驶无人化商业试点示范。红旗第三代L4级Robotaxi在北京政策先行区完成了10万公里以上自动驾驶公开道路测试，测试路线覆盖政策先行区90%以上道路。萝卜快跑已在全国11个城市开展载人测试，累计订单超过700万。随着多个城市的成功试点以及车路云一体化在多地获得强力政策支持，自动驾驶产业发展已变入“快车道”。
02、自动驾驶快速发展，安全问题如何保障？
低延时“0”卡顿，腾讯云音视频为Robotaxi保驾护航
但自动驾驶快速商业化的道路上，安全问题始终是无法绕开的核心话题。当下，为运营中的自动驾驶车配备安全员，在紧急情况下通过远程操控接管车辆是车企普遍采用的方式。尤其是像特斯拉设想的未来自动驾驶场景，车辆本身移除了方向盘和踏板，车内人员无法操控车辆，这种情形下，及时迅速的远程接管更是必不可少。
一般在遇到诸如突发障碍物、复杂交通状况或者自动驾驶系统无法准确识别的极端情况需要远程接管时，车辆会进行识别并作出减速、刹停等相关反应，由远程安全员进行接管，待远程驾驶车辆脱困后再切换到正常速度行驶。而在远程接管过程中，保证远程画面的实时性与稳定性至关重要。但画面信息从现场传送到远程操控的屏幕上，需要经历摄像头采集、编码、网络传输、解码、渲染等环节，期间的耗时会产生远程画面和一线车况的“时差”，一旦延迟过大，后果不堪设想。此外，在公开路段的公网条件下，网络挑战大，一旦出现网络不稳定的情况，也会导致画面卡顿，影响安全员操作。
面对诸多挑战，腾讯云无界远程操控解决方案基于20多年技术积累，以及经过腾讯会议、微信视频号等国民级产品打磨的腾讯云实时音视频技术，对实时性和稳定性等多方面优化升级, 将这套技术用在了自动驾驶的商业化中，成功将画面延时控制在了省内低于150毫秒，而人眨眼的瞬间差不多是200毫秒-400毫秒，它的反应速度比人还要迅速。
在实时性方面，腾讯云无界远程操控解决方案针对相机采集、编码、链路传输、接收解码以及渲染等环节，进行全链路优化，相比基于CPU处理的RTC链路将画面延迟降低约100ms。
为实现最低的延迟处理，基于业界最常用的nvidia自动驾驶芯片平台，腾讯云无界5G远程操控解决方案进行了完整的发送链路加速优化，处理过程中基于芯片内存进行，减少CPU内存拷贝。同时在接收端解码到渲染链路中，方案也引入了全GPU内存的处理方式减少延迟。在图像格式变换、超分上采样等过程中，引入了one-stage的渲染管线处理方式，进一步降低图像格式变换和超分处理带来的延迟。方案为降低延迟，还对缓存进行了优化，引入动态的buffer调整算法，通过更快的网络估计和更平稳的自适应保证传输流畅性，将帧间隔波动稳定在15ms以内。
稳定性方面，针对公开道路环境复杂，网络波动较大，易出现覆盖盲区等痛点，无界远程操控解决方案在音视频码率自适应、HARQ丢包抵抗等传统抗弱网技术基础上，新引入多视频流QoS优先级调度+动态实时超分等多项技术，在极低带宽的弱网环境下，也能通过分辨率和优先级调整，保障主要视频流的画质和稳定传输。
同时，腾讯云无界远程操控解决方案还使用联合传输的方式，对多网的主副通道进行了前向纠错联合编码，通过调整前向纠错的冗余率以及打孔率平滑多网切换过程，实现接近0卡顿网络切换，并可应对双弱网场景，实现通过两个网络联合传输，解决了网络弱覆盖区域视频传输受限，弱网环境下网络反复切换、切换失败等问题。
当前，腾讯云无界远程操控解决方案已与国内多家企业合作，在无人驾驶出租车、远程泊车、远程代驾等多个场景中实现方案落地。未来，随着自动驾驶技术和远程驾驶方案的日臻成熟，马斯克在发布会上所描述的出行场景或许在不远的将来真的能够走入生活。
