据英国《金融时报》报道，谷歌在2010年展示的无人驾驶技术引起了汽车行业更广泛的兴趣，现在它制定了更雄心勃勃的目标。谷歌决心进行这场要么赚很多钱，要么失去一切的。
传统汽车制造商最近展示了最新的自动驾驶实验，希望从人类驾驶到自动驾驶的转变是一个稳定的发展过程。但这种渐进式的改进并不符合谷歌的风格。由于谷歌拥有强大的财政资源，可以投资于面向未来的项目，汽车制造商更喜欢从自动驾驶技术最新进步带来的汽车带来的超额利润中受益。
谷歌无人驾驶汽车项目负责人Urmson表示，该团队的使命是通过彻底改变出行方式来改善人们的生活。卡内基梅隆大学教授拉古纳坦·拉杰库马尔对这一计划表示乐观，但他预测，谷歌的无人驾驶汽车技术至少需要五年时间才能投入实际应用，因此汽车制造商正在开发的驾驶员辅助技术是必要的垫脚石。
曾在卡内基梅隆大学机器人研究所任教的乌尔姆森对这项技术表示赞赏，但委婉地表示，汽车制造商的野心有限，并质疑他们是否真的有能力从驾驶辅助技术转向全自动驾驶技术。
根据urmson的说法，汽车传感器的成本已经稳步下降。车顶激光控制传感器的初始单价为7.5万美元，但要在车顶安装激光传感器，距离量产还有很长的路要走。Rajkumar教授估计，在三年内，谷歌将能够将其无人驾驶技术的成本降至每辆车10000至15000美元，这将有助于其技术进入主流市场。
谷歌能否将其大胆的尝试转化为商业成功，将在很大程度上取决于它能否找到一种符合无人驾驶汽车成本结构和设计目的的商业模式。此外，谷歌需要找到汽车行业的合作伙伴来构建这种模式，但目前还没有汽车公司同意合作。
Urmson认为，有很多可能的进入市场的方式，比如向汽车制造商出售技术，或者成立一支由谷歌运营的出租车车队。Rajkumar教授和其他更为谨慎的专家认为，需要多年时间才能消除所有需要消除的技术障碍，然后让无人驾驶汽车在公共道路上行驶将是安全的。
谷歌对其无人驾驶汽车充满信心，并在底层技术方面取得了巨大进展。它的无人驾驶汽车使用旋转的“激光雷达”来构建汽车周围环境的图像，激光雷达每秒收集150个读数。轮毂和汽车内部的传感器以及格栅处的雷达收集的信息也输入到汽车上的处理器。根据这些信息，软件可以为车辆选择安全的行驶速度和路线。
谷歌用于改进无人驾驶汽车底层算法的机器学习技术已逐渐显示出人类行为的特征。urmson表示，无人驾驶汽车的语义理解能力大大增强，它可以估计道路上其他司机的意图，预测他们的行为并做出相应的反应。据英国《金融时报》报道，谷歌在2010年展示的无人驾驶技术引起了汽车行业更广泛的兴趣，现在它制定了更雄心勃勃的目标。谷歌决心进行这场要么赚很多钱，要么失去一切的。
传统汽车制造商最近展示了最新的自动驾驶实验，希望从人类驾驶到自动驾驶的转变是一个稳定的发展过程。但这种渐进式的改进并不符合谷歌的风格。由于谷歌拥有强大的财政资源，可以投资于面向未来的项目，汽车制造商更喜欢从自动驾驶技术最新进步带来的汽车带来的超额利润中受益。
谷歌无人驾驶汽车项目负责人Urmson表示，该团队的使命是通过彻底改变出行方式来改善人们的生活。卡内基梅隆大学教授Ragunathan Rajkumar对这一计划表示乐观，但他预测Goog……
无人驾驶汽车技术至少需要五年的时间才能投入实际应用，因此汽车制造商正在开发的驾驶员辅助技术是一块必要的垫脚石。
曾在卡内基梅隆大学机器人研究所任教的乌尔姆森对这项技术表示赞赏，但委婉地表示，汽车制造商的野心有限，并质疑他们是否真的有能力从驾驶辅助技术转向全自动驾驶技术。
根据urmson的说法，汽车传感器的成本已经稳步下降。车顶激光控制传感器的初始单价为7.5万美元，但要在车顶安装激光传感器，距离量产还有很长的路要走。Rajkumar教授估计，在三年内，谷歌将能够将其无人驾驶技术的成本降至每辆车10000至15000美元，这将有助于其技术进入主流市场。
谷歌能否将其大胆的尝试转化为商业成功，将在很大程度上取决于它能否找到一种符合无人驾驶汽车成本结构和设计目的的商业模式。此外，谷歌需要找到汽车行业的合作伙伴来构建这种模式，但目前还没有汽车公司同意合作。
Urmson认为，有很多可能的进入市场的方式，比如向汽车制造商出售技术，或者成立一支由谷歌运营的出租车车队。Rajkumar教授和其他更为谨慎的专家认为，需要多年时间才能消除所有需要消除的技术障碍，然后让无人驾驶汽车在公共道路上行驶将是安全的。
谷歌对其无人驾驶汽车充满信心，并在底层技术方面取得了巨大进展。它的无人驾驶汽车使用旋转的“激光雷达”来构建汽车周围环境的图像，激光雷达每秒收集150个读数。轮毂和汽车内部的传感器以及格栅处的雷达收集的信息也输入到汽车上的处理器。根据这些信息，软件可以为车辆选择安全的行驶速度和路线。
谷歌用于改进无人驾驶汽车底层算法的机器学习技术已逐渐显示出人类行为的特征。urmson表示，无人驾驶汽车的语义理解能力大大增强，它可以估计道路上其他司机的意图，预测他们的行为并做出相应的反应。
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