Waymo和Tesla，谁能代表全球自动驾驶最高水平？

Wymo推出的自动驾驶出租车服务WymoOne对外国科技媒体进行了筛选。经过近十年的潜心研发，威摩终于将自动驾驶汽车的商业化运营推向了舞台。

汽车制造商呢？针对苹果和谷歌等外行对万亿美元汽车市场的觊觎，丰田执行副总裁DidierLeroy表示：你认为我们会打开大门说“进来”吗？不，我们不会让他们进来。那么，丰田的自动驾驶出租车服务在哪里？不，别误会我的意思，我的目标不是丰田。我的意思是，这里的大型车企都无法通过开发“最复杂的传感器布局+运营自己的车队来收集数据”的自动驾驶技术来赶上Wymo的技术水平。难道没有一家汽车公司站出来向这个行业致敬吗？此外，特斯拉以自动驾驶硬件为标准的车队已经超过50万辆，启用自动驾驶的里程刚刚超过10亿英里。然而，自动驾驶目前的性能无法与自动驾驶相比，所以我们只将其作为一个潜在变量。Wymo的问题TheVerge发了一篇关于WymoOne试驾体验的长文，内容非常详细。简单地说，Wymo将用户体验的方方面面都考虑在内，从应用交付、服务领域、驾驶体验、人车交互甚至定价。一个小细节是，去年年底，威默取消了坐在驾驶座上处理紧急情况的安全员，但在今天的正式商业运营中，这些安全员重新坐在了驾驶座上，因为“乘客觉得没有人会在方向盘后面感到紧张。“WymoOne是全行业第一家实现正式商业化的自动驾驶出租车服务。这是否意味着过去三年的自动驾驶赛道竞争已经结束？Wymo自动驾驶汽车会像谷歌搜索一样迅速席卷全球吗？要想让自动驾驶汽车走向全球，Wymo还有几座山要爬他们自己。在加州车辆管理局（DMV）去年发布的年度报告中，Wymo自动驾驶汽车需要每5596英里（9006公里）手动接管一次。所谓人为接管，是指自动驾驶系统无法处理极其复杂或无法控制的路况，需要由安全员接管处理。每次旅行不到一万公里时，都要接管。这个技术水平能让安全员离开道路吗？当然不是。对比Wymo过去三年提交给加州DMV的年度报告，我们可以发现，尽管Wymo的车队越来越大，路试里程积累的速度越来越快，但技术改进的效率却在下降。2015年，威莫公司将每1300英里接管一次；2016年，它将每5128英里被接管一次，显著提高了394%；

2017年，它变成了每次旅行5596英里，改善率不到10%。从这种效率的提高来看，威默距离真正能够覆盖所有场景的自动驾驶汽车还有很长的路要走。第二个问题是以威默为首的整个技术阵营的问题，即威默的自动驾驶车队的可扩展性非常差。威默自动驾驶汽车采用激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波探头的多传感器融合感知技术路线，并融合上述传感器收集的环境信息，用高精度地图进行规划和决策。事实上，你可以将高精度地图理解为自动驾驶技术感知中的一层冗余。这带来了一个问题。Wymo每次进入城市，都需要绘制一张高精度的城市道路地图，然后自动驾驶车队进入，经过测试后才能运行。除了高精度地图的高成本外，早期繁琐的测试导致自动驾驶车队的可扩展性变得非常差。在北京测试了两年、熟悉任何场景的自动驾驶车队，一进入上海就会被封锁。为什么会这样？我们一直在说，城市开放道路是最复杂的场景，自动驾驶汽车应该率先在工厂、公园等半开放的简单场景中实现商业化。然而，如果车队在一个城市扎根两年，而不是在全省甚至全国范围内行驶，那么它行驶的场景实际上是另一个意义上的有限区域，是一个升级的、更困难的工厂或公园。以Wymo的商业化为例，WymoOne的自动驾驶车队只能在亚利桑那州凤凰城郊区的Tempe、Mes、Gilbert和Chndler四个有限区域行驶。这意味着，尽管Wymo的技术能力排名第一，但在商业化方面，它与国内自动驾驶企业在工厂和园区的商业化探索并没有本质区别。这样的技术路线意味着，即使在凤凰城开始商业化，Wymo也不可能一夜之间在美国推广自动驾驶车队，因为其可扩展性较差。Wymo和Wymo技术阵营的车企对自动驾驶车队的商业化探索注定是一个漫长而渐进的发展过程。这就是为什么，11月14日，彭博社发表了一篇题为《Wymoceosys Self Drivingcrswon’tbeubiquitiousfordes》的文章。WymoCEOJohnKrfcik在文章中表示，自动驾驶技术真的很难。他认为，在未来的许多年里，自动驾驶汽车将需要驾驶员的帮助，他不认为这项技术有一天能够在不与驾驶员互动的情况下全天候运行。综上所述，世界上技术最先进的自动驾驶公司Wymo已经开始商业化，但你还需要很长时间才能开车上班。特斯拉的困境正如文章开头提到的，特斯拉自动驾驶越来越引人注目。拥有50万辆汽车的特斯拉团队正在世界各地的真实开放道路场景中收集道路测试数据，启用自动驾驶的道路测试里程已超过10亿英里。如果你不知道这个数字，Wymo最近的路试里程刚刚超过1000万英里，这可以作为参考。更重要的是，10亿英里仅占整个特斯拉团队总里程的10%，特斯拉团队的累计里程刚刚超过100亿英里。根据ElonMusk的说法，在自动驾驶关闭的90亿英里旅程中，自动驾驶将继续以阴影模式运行，在收集道路测试数据的同时学习人类的驾驶行为模型。但自动驾驶有一个致命的问题：它过于依赖摄像头的感知。许多自动驾驶公司的高管对特斯拉自动驾驶不屑一顾。他们认为，特斯拉将所有鸡蛋放在一个篮子里进行以摄像头为中心的自动驾驶是推测性的，特斯拉迟早会转向激光雷达阵营。ElonMusk之所以没有为特斯拉汽车配备激光雷达和厘米级高精度地图，是因为Autopilot定义的Autopilot传感器将安装在数千辆汽车上，并出售给世界各地的特斯拉车主，这意味着所有昂贵的组件和技术都注定会错过Autopilot。特斯拉可能会等待机会。当激光雷达和高精度地图的成本变得可以接受时，特斯拉将跟进并在第一时间实现商业化。然而，听了El……之后……

马斯克对激光雷达的评价，你会知道，除非自动驾驶以摄像头为中心的感知路线进入死胡同，否则即使激光雷达降到白菜价，自动驾驶也不会采用。显然，道路系统是面向被动光学的。为了在任何给定/变化的环境中驾驶，我们必须很好地解决被动光学图像识别的问题。如果你解决了这个问题，那么有源光学设备（激光雷达）的意义是什么？它看不懂路标。在我看来，这就像一根拐杖，会让这些公司陷入非常困难的境地。如果你坚持极其复杂的神经网络技术路线，并实现了非常先进的图像识别技术，那么我认为你已经最大限度地解决了问题。然后，您需要将其与日益复杂的雷达信息进行集成。如果你选择一个波长在400纳米-700纳米范围内的有源质子发生器，这实际上是愚蠢的，因为你是被动的。你最终会尝试以大约4毫米的雷达频率主动发射质子，因为（这个频率）可以穿透障碍物，你可以通过雪、雨、灰尘、雾……其他任何东西“看到”前方的道路。令人费解的是，一些公司会使用错误的波长来制造活性质子产生系统。他们用许多昂贵的设备武装汽车，使它们变得昂贵、丑陋和不必要。我认为他们最终会发现自己在竞争中处于劣势。在ElonMusk看来，这是传感器感知信息底部的差异。将激光雷达的感知信息与相机和毫米波雷达集成会使问题复杂化。因此，坚持以相机为中心的感知路线是唯一正确且低成本的解决方案。因此，最终的结果是一个前置毫米波雷达、8个摄像头和12个超声波传感器，这些都是最新的特斯拉Autopilot 2.5的传感器。现在看来，自动驾驶正在做的事情基本上遵循了埃隆上面提到的技术路线。埃隆在接受Recode采访时表示，目前最大的技术挑战是改进深度神经网络，所有八个摄像头最终都将具备识别所有道路交通物体的能力。在所有八个摄像头都启用后，Autopilot运行八个不同复杂度的神经网络，然后融合八个神经网络的感知信息，然后进行路径规划。所谓“坚持极其复杂的神经网络技术路线，实现非常先进的图像识别技术”，以“最大限度地解决问题”。但核心问题是，目前的计算机视觉+人工智能技术+人工智能芯片几乎不可能让人眼+大脑了解环境路况。威莫会用自动驾驶技术颠覆汽车行业吗？目前，这一天还很遥远。特斯拉能否代表汽车行业成功反击？它似乎有无限的潜力，但也有巨大的漏洞。至少需要五年时间才能知道自动驾驶赛道的结果。Wymo推出的自动驾驶出租车服务WymoOne对外国科技媒体进行了筛选。经过近十年的潜心研发，威摩终于将自动驾驶汽车的商业化运营推向了舞台。

汽车制造商呢？针对苹果和谷歌等外行对万亿美元汽车市场的觊觎，丰田执行副总裁DidierLeroy表示：你认为我们会打开大门说“进来”吗？不，我们不会让他们进来。那么，丰田的自动驾驶出租车服务在哪里？不，别误会我的意思，我的目标不是丰田。我的意思是，这里的大型车企都无法通过开发“最复杂的传感器布局+运营自己的车队来收集数据”的自动驾驶技术来赶上Wymo的技术水平。难道没有一家汽车公司站出来向这个行业致敬吗？此外，特斯拉以自动驾驶硬件为标准的车队已经超过50万辆，启用自动驾驶的里程刚刚超过10亿英里。然而，自动驾驶目前的性能无法与自动驾驶相比，所以我们只将其作为一个潜在变量。Wymo的问题TheVerge发了一篇关于WymoOne试驾体验的长文，内容非常详细。简单地说，Wymo将用户体验的方方面面都考虑在内，从应用交付、服务领域、驾驶体验、人车交互甚至定价。一个小细节是，去年年底，Wymo移除了……

安全员坐在驾驶座上处理紧急情况，但在今天的正式商业运营中，这些安全员坐回了驾驶座，因为“乘客觉得没有人会在方向盘后面紧张。”WymoOne是整个行业第一家实现正式商业化的自动驾驶出租车服务。这是否意味着过去三年的自动驾驶赛道竞争已经结束？威酩自动驾驶汽车会像谷歌搜索一样迅速席卷全球吗？威莫要想让自动驾驶汽车走向全球，还有几座山要爬。威默目前的自动驾驶汽车并不能真正自己驾驶。在加州车辆管理局（DMV）去年发布的年度报告中，Wymo自动驾驶汽车需要每5596英里（9006公里）手动接管一次。所谓人为接管，是指自动驾驶系统无法处理极其复杂或无法控制的路况，需要由安全员接管处理。每次旅行不到一万公里时，都要接管。这个技术水平能让安全员离开道路吗？当然不是。对比Wymo过去三年提交给加州DMV的年度报告，我们可以发现，尽管Wymo的车队越来越大，路试里程积累的速度越来越快，但技术改进的效率却在下降。2015年，威莫公司将每1300英里接管一次；2016年，它将每5128英里被接管一次，显著提高了394%；

2017年，它变成了每次旅行5596英里，改善率不到10%。从这种效率的提高来看，威默距离真正能够覆盖所有场景的自动驾驶汽车还有很长的路要走。第二个问题是以威默为首的整个技术阵营的问题，即威默的自动驾驶车队的可扩展性非常差。威默自动驾驶汽车采用激光雷达、毫米波雷达、摄像头和超声波探头的多传感器融合感知技术路线，并融合上述传感器收集的环境信息，用高精度地图进行规划和决策。事实上，你可以将高精度地图理解为自动驾驶技术感知中的一层冗余。这带来了一个问题。Wymo每次进入城市，都需要绘制一张高精度的城市道路地图，然后自动驾驶车队进入，经过测试后才能运行。除了高精度地图的高成本外，早期繁琐的测试导致自动驾驶车队的可扩展性变得非常差。在北京测试了两年、熟悉任何场景的自动驾驶车队，一进入上海就会被封锁。为什么会这样？我们一直在说，城市开放道路是最复杂的场景，自动驾驶汽车应该率先在工厂、公园等半开放的简单场景中实现商业化。然而，如果车队在一个城市扎根两年，而不是在全省甚至全国范围内行驶，那么它行驶的场景实际上是另一个意义上的有限区域，是一个升级的、更困难的工厂或公园。以Wymo的商业化为例，WymoOne的自动驾驶车队只能在亚利桑那州凤凰城郊区的Tempe、Mes、Gilbert和Chndler四个有限区域行驶。这意味着，尽管Wymo的技术能力排名第一，但在商业化方面，它与国内自动驾驶企业在工厂和园区的商业化探索并没有本质区别。这样的技术路线意味着，即使在凤凰城开始商业化，Wymo也不可能一夜之间在美国推广自动驾驶车队，因为其可扩展性较差。Wymo和Wymo技术阵营的车企对自动驾驶车队的商业化探索注定是一个漫长而渐进的发展过程。这就是为什么，11月14日，彭博社发表了一篇题为《Wymoceosys Self Drivingcrswon’tbeubiquitiousfordes》的文章。WymoCEOJohnKrfcik在文章中表示，自动驾驶技术真的很难。他认为，在未来的许多年里，自动驾驶汽车将需要驾驶员的帮助，他不认为这项技术有一天能够在不与驾驶员互动的情况下全天候运行。综上所述，世界上技术最先进的自动驾驶公司Wymo已经开始商业化，但你还需要很长时间才能开车上班。特斯拉的困境正如文章开头提到的，特斯拉自动驾驶越来越引人注目。拥有50万辆汽车的特斯拉团队正在世界各地的真实开放道路场景中收集道路测试数据，启用自动驾驶的道路测试里程已超过10亿英里。如果你不知道这个数字，Wymo最近的路试里程刚刚超过1000万英里，这可以作为参考。更重要的是，10亿英里仅占整个特斯拉团队总里程的10%，特斯拉团队的累计里程刚刚超过100亿英里。根据ElonMusk的说法，在自动驾驶关闭的90亿英里旅程中，自动驾驶将继续以阴影模式运行，在收集道路测试数据的同时学习人类的驾驶行为模型。但自动驾驶有一个致命的问题：它过于依赖摄像头的感知。许多自动驾驶公司的高管对特斯拉自动驾驶不屑一顾。他们认为，特斯拉将所有鸡蛋放在一个篮子里进行以摄像头为中心的自动驾驶是推测性的，特斯拉迟早会转向激光雷达阵营。ElonMusk之所以没有为特斯拉汽车配备激光雷达和厘米级高精度地图，是因为Autopilot定义的Autopilot传感器将安装在数千辆汽车上，并出售给世界各地的特斯拉车主，这意味着所有昂贵的组件和技术都注定会错过Autopilot。特斯拉可能会等待机会。当激光雷达和高精度地图的成本变得可以接受时，特斯拉将跟进并在第一时间实现商业化。然而，听了El……之后……

马斯克对激光雷达的评价，你会知道，除非自动驾驶以摄像头为中心的感知路线进入死胡同，否则即使激光雷达降到白菜价，自动驾驶也不会采用。显然，道路系统是面向被动光学的。为了在任何给定/变化的环境中驾驶，我们必须很好地解决被动光学图像识别的问题。如果你解决了这个问题，那么有源光学设备（激光雷达）的意义是什么？它看不懂路标。在我看来，这就像一根拐杖，会让这些公司陷入非常困难的境地。如果你坚持极其复杂的神经网络技术路线，并实现了非常先进的图像识别技术，那么我认为你已经最大限度地解决了问题。然后，您需要将其与日益复杂的雷达信息进行集成。如果你选择一个波长在400纳米-700纳米范围内的有源质子发生器，这实际上是愚蠢的，因为你是被动的。你最终会尝试以大约4毫米的雷达频率主动发射质子，因为（这个频率）可以穿透障碍物，你可以通过雪、雨、灰尘、雾……其他任何东西“看到”前方的道路。令人费解的是，一些公司会使用错误的波长来制造活性质子产生系统。他们用许多昂贵的设备武装汽车，使它们变得昂贵、丑陋和不必要。我认为他们最终会发现自己在竞争中处于劣势。在ElonMusk看来，这是传感器感知信息底部的差异。将激光雷达的感知信息与相机和毫米波雷达集成会使问题复杂化。因此，坚持以相机为中心的感知路线是唯一正确且低成本的解决方案。因此，最终的结果是一个前置毫米波雷达、8个摄像头和12个超声波传感器，这些都是最新的特斯拉Autopilot 2.5的传感器。现在看来，自动驾驶正在做的事情基本上遵循了埃隆上面提到的技术路线。埃隆在接受Recode采访时表示，目前最大的技术挑战是改进深度神经网络，所有八个摄像头最终都将具备识别所有道路交通物体的能力。在所有八个摄像头都启用后，Autopilot运行八个不同复杂度的神经网络，然后融合八个神经网络的感知信息，然后进行路径规划。所谓“坚持极其复杂的神经网络技术路线，实现非常先进的图像识别技术”，以“最大限度地解决问题”。但核心问题是，目前的计算机视觉+人工智能技术+人工智能芯片几乎不可能让人眼+大脑了解环境路况。威莫会用自动驾驶技术颠覆汽车行业吗？目前，这一天还很遥远。特斯拉能否代表汽车行业成功反击？它似乎有无限的潜力，但也有巨大的漏洞。至少需要五年时间才能知道自动驾驶赛道的结果。

标签：特斯拉丰田发现北京汉

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