从计算层面来看，有了5G，如果设备完善的话，会有边缘计算节点。这样很多计算的负载的需求可以转移到路两侧的边缘计算节点，从而有效的降低了车端对算力的要求。这样好处有两点：一是整体算力更强，提升自动驾驶的感知能力。另外一方面，可以降低功耗。因为自动驾驶对算力要求比较高，利用边缘计算节点可降低油耗，尤其是电车能够提升汽车的续航里程。
举个例子，其他的移动设备的能力比车还要弱，汽车在“空闲”时，其他的设备也可借助于车端的计算能力来帮助用户来做一些事情。比如实时翻译功能，现在我们使用都是翻译笔，翻译笔里面有专门的GPU，需要硬件加速。
但未来的实时翻译可能就不需要这样的运算方式，比如手机里装一个软件，真正的计算是可以在一些车端实现，或者场端实现。由于基*比较密，低延时的切换也比较快，这样我们可以很快速在这种移动过程当中，通过双向的计算形式，用手机来做这种翻译，。
而对于云端来说，延时较低的情况下，可以大规模的将运算直接传到云端去计算。比如刚提到的SLAM，可以在建图过程当中收集大量的原始数据，核心的建图优化算法放在云端做，把结果实时反馈车端。
从技术角度来说，5G对光纤的要求也很高，因为每个通信链路的数据都很大，光纤相当于现在的骨干网络，骨干网络的带宽也一定要足够宽，才能可以来满足时间方面的要求。否则节点很多，但细的骨干网一定会造成堵塞。所以，无缝连接以外还有一些其他的基础设施都要跟上，才能满足整个的需求。
对整个自动驾驶的生态来说，在5G的加持以后发展会更快，有一个更大的维度弥补技术短板，在核心技术的突破后，会加速产业的成熟，也会逐步产生更多的相关消费行为和内容需求，使整个生态形成正反馈。
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