谷歌Waymo开始教自动驾驶汽车识别并礼让警车了

来源：36Kr综合报告

谷歌Waymo和优步的无人驾驶诉讼以高管安东尼·莱万多夫斯基被解雇而告终，优步自动驾驶团队分崩离析。如今，大获全胜的Waymo团队终于将注意力重新集中在技术研发上。这一次，Waymo与监管部门合作，对其自动驾驶汽车进行了识别和应对策略测试。

Waymo团队在其官方Medium博客上表示，上个月，Waymo与亚利桑那州钱德勒市的消防和警察部门合作，启动了该行业的第一个紧急车辆测试日。36Kr了解到，有了新的传感器套件，在第一个紧急车辆测试日，Waymo自动驾驶汽车成功地感应到了火灾、费静、救护车、警用摩托车甚至“卧底警车”等不同车型，使这些车型能够率先通过，并引导自动驾驶汽车做出决策。

当这些应急车辆在Waymo自动驾驶汽车周围行驶时，后者的传感器套件会收集它们的相对速度、距离和角度，从而建立自动驾驶汽车的“视觉”和“听觉”数据库，帮助自动驾驶汽车更安全地向道路上的应急车辆提供反馈。新的传感器套件在感知方面得到了进一步提升：“（得益于新的传感器套装）Waymo自动驾驶汽车的感知范围达到了之前传感器套件的两倍”。

人类驾驶员通常可以感知警报声的方向，并用它来控制汽车，从而做出更安全、更明智的决定。这样一个显而易见的决策过程对机器来说并不那么容易。目前，Waymo技术团队正在“教”自动驾驶汽车识别警报来自哪个方向。例如，当自动驾驶汽车感觉到后方传来警报时，汽车会自动靠边停车，让位于警车；当汽车前部响起警报声时，汽车将通过十字路口。

为了提高传感精度和广度，Waymo技术团队再次定制了传感器套件，并重新设计了音频检测系统，这是为了提高自动驾驶汽车的“听觉”；在视觉方面，通过定制视觉系统、毫米波雷达和激光雷达的组合，Waymo自动驾驶汽车可以更清晰地“看到”应急车辆和警示灯。这些先进的传感器套件使Waymo自动驾驶汽车能够实时可靠地检测紧急车辆；

通过这些传感器收集的数据库，可以训练软件进行迭代优化。最终的效果是，即使是从未遇到过急救车（或由于角度或照明环境不同而难以识别）的自动驾驶汽车，仍然可以轻松识别急救车。

这实际上是Waymo的经典套路。与开发安卓操作系统的想法不同，Waymo在自动驾驶技术的研发中走的是软硬件高度集成的路线。在今年早些时候的底特律车展上，Waymo首席执行官John Krafcik宣布，公司已经完成了整个自动驾驶硬件套件的独立研发。一个突破是将激光雷达的成本降低了90%以上。此外，据官博介绍，为了提高安全冗余度，Waymo自动驾驶汽车配备了三种不同类型的激光雷达：短程、中程和远程。此外，Waymo是业内唯一一家自主研发和应用128线激光雷达的技术制造商。

虽然Waymo的自动驾驶路测里程只有300万英里，但你还记得不久前百度AI开发者大会上的场景吗？百度总裁兼首席运营官、智能汽车事业群总经理陆奇宣布了一款名为“阿波罗模拟引擎”的软件工具。

百度声称Apollo模拟引擎是“加速Apollo生态创新的核心，积累海量场景数据，用数据模拟物理世界。开发者和生态合作伙伴可以在模拟引擎中实现数百万公里的日常测试，大大提高自动驾驶技术的发展进度和智能化。”

每个人都是一家拥有庞大计算机数据中心的搜索公司。百度想到了，但谷歌不会想到。去年年底，谷歌公开表示，除了美国各地实际的200万英里（迄今为止高达300多万英里）路测里程外，谷歌在计算机数据中心已经运行了10亿英里的路测里程。在加州DMV的自动驾驶道路测试中，人工干预的频率领先于许多强大的自动驾驶技术制造商，这不是开玩笑的。

此外，今年3月，Waymo开始测试自动驾驶汽车在雪地极端环境下的性能。

雪地环境被认为是自动驾驶汽车最具挑战性的路况之一。雪地里的自动驾驶汽车的环境感知能力甚至比晚上还要差。例如，激光雷达通过发射和接收激光束来感知车辆周围的环境，也就是说，激光雷达的性能在夜间不会显著降低。然而，雪有两个特点：温度低，周围环境差异小。这意味着，不仅激光雷达、相机和超声波传感器的性能会下降，而且所获得的有效数据也会严重减少。当地面上有雪时，摄像机和激光雷达很难看到道路上的车道标线。汽车需要依靠这些标记来防止车道漂移并实现安全导航。雪也使探测意外障碍物变得更加困难。

在此之前，Waymo团队已经陆续完成了覆盖华盛顿和亚利桑那州几乎所有极端天气环境的测试，如夜间、大雨、浓雾、沙尘和沙尘暴。

也可以说，谷歌开发自动驾驶技术的思路与苹果非常相似。首先，它与软件和硬件高度集成。其次，在芯片和软件系统的不断升级和完善方面，它有引领行业的趋势。有意思的是，在百度人工智能开发者大会上，陆奇毫不犹豫地将Apollo平台称为“汽车行业的安卓”。在自动驾驶领域两大生态系统的优缺点之争中，你更看好谷歌的“iOS”还是百度的“Android”？来源：36Kr综合报告

谷歌Waymo和优步的无人驾驶诉讼以高管安东尼·莱万多夫斯基被解雇而告终，优步自动驾驶团队分崩离析。如今，大获全胜的Waymo团队终于将注意力重新集中在技术研发上。这一次，Waymo与监管部门合作，对其自动驾驶汽车进行了识别和应对策略测试。

Waymo团队在其官方Medium博客上表示，上个月，Waymo与火灾合作……

亚利桑那州钱德勒市将启动该行业的第一个紧急车辆测试日。36Kr了解到，有了新的传感器套件，在第一个紧急车辆测试日，Waymo自动驾驶汽车成功地感应到了火灾、费静、救护车、警用摩托车甚至“卧底警车”等不同车型，使这些车型能够率先通过，并引导自动驾驶汽车做出决策。

当这些应急车辆在Waymo自动驾驶汽车周围行驶时，后者的传感器套件会收集它们的相对速度、距离和角度，从而建立自动驾驶汽车的“视觉”和“听觉”数据库，帮助自动驾驶汽车更安全地向道路上的应急车辆提供反馈。新的传感器套件在感知方面得到了进一步提升：“（得益于新的传感器套装）Waymo自动驾驶汽车的感知范围达到了之前传感器套件的两倍”。

人类驾驶员通常可以感知警报声的方向，并用它来控制汽车，从而做出更安全、更明智的决定。这样一个显而易见的决策过程对机器来说并不那么容易。目前，Waymo技术团队正在“教”自动驾驶汽车识别警报来自哪个方向。例如，当自动驾驶汽车感觉到后方传来警报时，汽车会自动靠边停车，让位于警车；当汽车前部响起警报声时，汽车将通过十字路口。

为了提高传感精度和广度，Waymo技术团队再次定制了传感器套件，并重新设计了音频检测系统，这是为了提高自动驾驶汽车的“听觉”；在视觉方面，通过定制视觉系统、毫米波雷达和激光雷达的组合，Waymo自动驾驶汽车可以更清晰地“看到”应急车辆和警示灯。这些先进的传感器套件使Waymo自动驾驶汽车能够实时可靠地检测紧急车辆；

通过这些传感器收集的数据库，可以训练软件进行迭代优化。最终的效果是，即使是从未遇到过急救车（或由于角度或照明环境不同而难以识别）的自动驾驶汽车，仍然可以轻松识别急救车。

这实际上是Waymo的经典套路。与开发安卓操作系统的想法不同，Waymo在自动驾驶技术的研发中走的是软硬件高度集成的路线。在今年早些时候的底特律车展上，Waymo首席执行官John Krafcik宣布，公司已经完成了整个自动驾驶硬件套件的独立研发。一个突破是将激光雷达的成本降低了90%以上。此外，据官博介绍，为了提高安全冗余度，Waymo自动驾驶汽车配备了三种不同类型的激光雷达：短程、中程和远程。此外，Waymo是业内唯一一家自主研发和应用128线激光雷达的技术制造商。

虽然Waymo的自动驾驶路测里程只有300万英里，但你还记得不久前百度AI开发者大会上的场景吗？百度总裁兼首席运营官、智能汽车事业群总经理陆奇宣布了一款名为“阿波罗模拟引擎”的软件工具。

百度声称Apollo模拟引擎是“加速Apollo生态创新的核心，积累海量场景数据，用数据模拟物理世界。开发者和生态合作伙伴可以在模拟引擎中实现数百万公里的日常测试，大大提高自动驾驶技术的发展进度和智能化。”

每个人都是一家拥有庞大计算机数据中心的搜索公司。百度想到了，但谷歌不会想到。去年年底，谷歌公开表示，除了美国各地实际的200万英里（迄今为止高达300多万英里）路测里程外，谷歌在计算机数据中心已经运行了10亿英里的路测里程。在加州DMV的自动驾驶道路测试中，人工干预的频率领先于许多强大的自动驾驶技术制造商，这不是开玩笑的。

此外，今年3月，Waymo开始测试自动驾驶汽车在雪地极端环境下的性能。

雪地环境被认为是自动驾驶汽车最具挑战性的路况之一。雪地里的自动驾驶汽车的环境感知能力甚至比晚上还要差。例如，激光雷达通过发射和接收激光束来感知车辆周围的环境，也就是说，激光雷达的性能在夜间不会显著降低。然而，雪有两个特点：温度低，周围环境差异小。这意味着，不仅激光雷达、相机和超声波传感器的性能会下降，而且所获得的有效数据也会严重减少。当地面上有雪时，摄像机和激光雷达很难看到道路上的车道标线。汽车需要依靠这些标记来防止车道漂移并实现安全导航。雪也使探测意外障碍物变得更加困难。

在此之前，Waymo团队已经陆续完成了覆盖华盛顿和亚利桑那州几乎所有极端天气环境的测试，如夜间、大雨、浓雾、沙尘和沙尘暴。

也可以说，谷歌开发自动驾驶技术的思路与苹果非常相似。首先，它与软件和硬件高度集成。其次，在芯片和软件系统的不断升级和完善方面，它有引领行业的趋势。有意思的是，在百度人工智能开发者大会上，陆奇毫不犹豫地将Apollo平台称为“汽车行业的安卓”。在自动驾驶领域两大生态系统的优缺点之争中，你更看好谷歌的“iOS”还是百度的“Android”？

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