余下便是电脑替代人脑的判断过程，也就是各家新势力，例如特斯拉、小鹏、蔚来等车企的核心算法功能，谁家的数据库大，运行算法更合理，那么谁家的智能驾驶体验和安全性就越高。从某种程度上来说，传感器收集信息和车辆算法做出判断是相互制约和互补的关系。

这也就是为什么特斯拉选择激进地大幅采用工况相对单一的视觉传感器的原因，因为人家数据库运行时间久，采样数据庞大，算法所兼容的情况也就更多。当然了，判断能力强是能补上收集信息不全的缺点，但若信息采集过于不确定，那么出事的概率还是挺高的，这也是特斯拉此前出现撞上白色前车的重要原因，信息采集不到，算法自然不会起到任何的判断作用。

粗略了解目前的智能驾驶运行逻辑之后可以发现，现阶段智能驾驶还是单枪匹马的形式，即它还是模仿真人驾驶来替代真人驾驶。这样的运作逻辑优点在于起效快，只要自己够优秀，那么体验就能提升很明显，缺点在于无论怎么提升体验，它的可靠性永远不能达到100%，最理想的结果也就是达到了真人驾驶的安全程度，这样的表现离法规支持和群众完全接受还有段距离。

打破L2（部分自动化）的核心，可能是5G通讯？

从上文可以知道，目前L2级别的智能驾驶在运行上并不太需要高带宽、低延迟的5G通讯，同时我们也知道，依靠自身采集信息加以判断的逻辑，在可靠性上也永远是达不到100%的。那么5G通讯的特性可以给我们带来什么启发？

在现有L2级别智能驾驶的逻辑里面我们可以利用5G通讯，提升厘米级高精地图的使用体验，更大带宽的5G网络更适配高精地图所需要的大数据量问题，且低延迟的特性也可以很大程度上解决此前4G或者3G信号有时候定位失效漂移的问题。这对于现阶段封闭道路，例如高速公路的自动驾驶执行来说，绝对是项能够提升体验和安全的好技术。

难道这就是5G通信对于自动驾驶的所有优势了？非也非也，如果只有这点期望，那未免对5G通信的想象有些过于狭隘了。从L1-L5的自动驾驶级别当中，要想实现更高阶的自动驾驶，那么依靠目前自检自判的自动驾驶逻辑肯定是不行的，因为这套逻辑下不可能保证有100%的可靠性和安全性。能够实现这样可能性的，需要引进新的概念V2X，俗称万物互联。