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大眾或將推出全新模塊化平臺MPE 可支持燃料電池汽車

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時間:1900/1/1 0:00:00

“完全無人駕駛的Waymo汽車即將上路。”這是Waymo一封內部信的標題。就在上周,這封郵件被外國網友發布在社交媒體Reddit上,該公司關于無人車的商業計劃隨即被擺上了桌面。內容顯示,Waymo擬取消美國亞利桑那州鳳凰城“早期騎手”項目種子用戶的車內安全員設置。也就是說,乘客在享受專屬駕乘空間的同時,也要承擔起“安全員”的角色,在遇到困難時,通過車內或應用中的“求助”按鈕尋求幫助。至于這些“真正的”無人駕駛車輛的車隊規模、充電標準和行駛條件等細節,Waymo并沒有給出進一步的說明。目前我們只知道這些種子用戶的數量在幾百人左右。Waymo無人車的“速度”著實讓業界驚嘆。就連大眾集團的高管也承認,在自動駕駛領域,他們和Waymo還有一兩年的技術差距。“GM +Cruise”的模式曾經是主機廠眼中最好的自動駕駛手段,一度被提升到與Waymo平起平坐的王者地位,這也為無人車的落地創造了“兩種可能”。目前剛滿10歲的Waymo可能已經完全站在了世界百年工業巨頭面前,甚至以“一個位置”的領先優勢加速行駛。為什么對造車一竅不通的Waymo現在特別擅長?從技術水平、團隊架構、商業模式三個角度來說吧。技術層面:雙重壁壘加持雖然業界對Waymo的綜合能力一直有爭議,但公司的業務能力毋庸置疑。在加州機動車管理局(DMV)發布的《2018年自動駕駛接管報告》中,這家科技公司以1.1萬英里的平均行駛距離奪冠,是Cruise的5200英里的兩倍多。據統計,Waymo投入路測的無人車有111輛,總里程200萬公里,而Cruise投入的無人車有162輛,總里程只有70萬公里。巨大的技術差距也讓兩家公司的價值在當時相差了近十倍。Waymo一直把自己的技術優勢看得很清楚。已經覆蓋了自動駕駛軟硬件的全部設計開發工作,從激光雷達、毫米波雷達、傳感器、系統算法、高精地圖,做到無縫協作。具體來說,Waymo的系統包括三種自研激光雷達,其中一種提供近距離周圍的相干視圖,另一種專注于高清中距離,以及幾乎可以看到三個足球場的新一代遠距離激光雷達。此外,Waymo還配備了由多組高清攝像頭組成的視覺系統,以應對白天和弱光條件下的遠距離物體;還有連續360度視野的雷達系統,用于檢測車輛前后及兩側道路參與者的實時速度;它還包括許多附加傳感器,如可以聽到警車和救護車警笛的音頻檢測系統。雖然自主研發的實踐周期較長,但也初步構成了Waymo的技術壁壘,大大降低了自動駕駛的落地成本。該公司官員表示,幾年前,高端激光雷達傳感器的價格為7.5萬美元。但通過設計自己的傳感器,Waymo降低了90%以上的成本。有趣的是,巡航無人車的傳感器陣容也很豪華。它配備了21個測距雷達,16個攝像頭和5個激光雷達。Cruise對這種無人車的配置成本保持沉默。即便如此,公司也無法掩蓋現實中的技術瓶頸。據悉,2018年巡航無人車道路測試期間,將無法準確識別道路上物體的運動狀態,帶來了諸多實際問題。巡航無人車在經過路邊停放的一排摩托車或自行車時會猶豫不決。車輛軟件系統有時無法識別出行者,有時會誤以為前方有自行車,自動緊急停車。對此,公司的解釋是有獨特的路測理念。與Waymo等主流玩家選擇從簡單場景過渡到復雜的城市交通狀況相比,Cruise首席執行官Kyle Vogt表示,自己的計劃是直接在最復雜的路況下進行測試。但這樣一套說辭,在“路試牛”Waymo面前,多少有點“曲線救國”的意思。從谷歌的一個項目到獨立融資公司,Waymo花了10年時間,借助機器深度學習等人工智能技術開發和改進系統,通過100億英里(約161億公里)的模擬駕駛和超過1000萬英里的實地道路測試訓練自動駕駛模型。這個數字遙遙領先于任何競爭對手,這是Waymo憑借先發優勢制造的又一個技術壁壘。一般來說,Waymo無人車在投入運營前會經過三個階段的測試。先確認車廠提供的車輛有沒有問題,再“上車”傳感器、電腦等硬件,最后把大部分精力放在自動駕駛軟件的調整上。為了保證系統持續更新的安全性,Waymo軟件版本的每一次更新都要經歷從模擬測試、封閉路線測試到公共道路測試的嚴格流程。在最初的模擬過程中,團隊將在模擬器創建的各種極端條件下測試軟件,并完成角落案例和虛擬場景的覆蓋。通過模擬測試后,新的軟件系統將被推到幾輛測試車上,供有經驗的工程師在封閉的跑道上進行測試。據了解,不同的車輛可以配備不同的軟件版本,從而完成不同操作設計領域(包括地形、道路類型、速度范圍、氣候、一天中的時間、法律法規等)的驗證工作。).最后,新版本將安裝在少量路測車輛上,在確保系統在指定路徑上安全后,再更新到整個測試車隊。隨著后續路測里程的逐步疊加,Waymo還會根據反饋回路不斷調整軟件性能,使其能夠深入理解車輛周圍的環境信息。換句話說,Waymo要求其自動駕駛系統不僅要“看到”物體,還要“理解”這些物體是什么,進而“理解”其行為動機及其對車輛周圍環境的影響。這是L4自動駕駛技術安全水平的重要突破。憑借數千萬英里的駕駛經驗,Waymo無人車針對不同道路參與者的潛在行為建立了精確的訓練模型。其自動駕駛系統甚至可以區分行人、騎自行車者和騎摩托車者的駕駛行為差異。基于此,規劃者通過軟件感知行為預測所有收集到的信息,為車輛規劃安全路徑。值得一提的是,Waymo將防御性駕駛行為植入了規劃者,使其能夠提前做出決策。例如,如果系統感知到前方相鄰車道因施工而關閉,并預測在此車道行駛的自行車將會變道,規劃者將……告一聲“減速”命令,親密地給騎車人讓出空間。團隊架構:凝聚精華,無論是細致的測試工作,還是“防御性駕駛行為”的小細節,Waymo無人車技術都穩步攀升至行業巔峰。令人驚訝的是,這背后是一個不足千人的團隊。最新數據顯示,Waymo共有950名員工,他們被稱為“Waymonaut”。僅在今年的擴張計劃中,Cruise就計劃再雇傭1000名員工。在“短小精悍”的Waymonaut中,有140名高級經理和其他重要工程師,其中50人是高級工程經理。女性高管負責政策和溝通、人力資源、工業設計、安全管理以及負責技術商業化的團隊。在這950人中,工程R&D團隊占總數的三分之二,由Dmitri Dolgov領導。這樣的團隊成為了整個公司運營的核心。有內部員工向媒體描述:“在Waymo,多爾戈夫就像太陽一樣耀眼,一切都圍繞著他領導團隊的工作和節奏。”多爾戈夫直接領導Waymo的硬件團隊,共有260名員工,主要負責不斷升級Waymo自己的傳感器硬件和其他收集數據的計算機,以便為自動駕駛軟件提供數據。此外,公司在軟件研發方面的投入仍然較大,軟件工程師的整體數量遠多于硬件工程師。為此,多爾戈夫還專門從“朋友”Zoox招募了機器學習專家Dragomir Anguelov來領導Waymo的15人研究團隊。在部門同事眼中,多爾戈夫是一個冷靜的人。“他看重‘無情的生產力’,不想糾結于條條框框。”正是這種人物形象,讓他和R&D團隊整體將“第一輛商用無人駕駛汽車”的使命作為技術追求的終極目標。不僅是多爾戈夫,他的妻子安娜·多爾戈夫也在Waymo工作了6年多。她是一名程序發布經理,確保新版本的軟件在發送到車輛電源之前經過適當的審核。在工程團隊所有人的努力下,Waymo One終于上線了。隨著車輛大規模上路行駛,車隊勢必將部分工作重心轉移到運營安全層面。因此,該公司迎來了一位新的首席商務官Amee Chande,他負責管理Waymo的商業戰略、企業發展和合作伙伴關系。在昌德的管理下,誕生了第二大部門——運營團隊,120人的規模僅次于R&D團隊。主要負責監管Waymo的數百輛汽車,以及對乘客和數百名承包商的客服支持。而且,Waymo最近任命黛博拉·赫斯曼(Deborah Hersman)為首席安全官,主要管理公司的安全團隊。雖然安全小組的規模很小,但其職責涵蓋了“危險分析”和“功能安全”。前者是指評估與Waymo車輛和運營相關的安全風險,后者是指幫助Waymo團隊確保車輛在軟件或硬件故障的情況下能夠安全運營。在這項技術保險下,Waymo無人車業務成功拓展到包括舊金山在內的大型出租車市場,并成功實現自負盈虧。不僅如此,Waymo還依靠一座巨大的金山,母公司Alphabet每年至少投資10億美元在“親兒子”身上。同時,根據Alphabet 2019財年第二季度財報,集團總營收為389.44億美元,凈利潤高達99.47億美元。喊著“金勺子”長大的Waymo甚至向歐洲車企喊出了“獨立融資”的口號。據估計,Waymo將以不超過20%的股份換取150億美元的估值。同樣是“背靠大樹”的通用郵輪,在最近一次融資后估值才達到146億美元。兩位“王子”身價差不多,每年都能拿到10億美元的“零花錢”。相比之下,Waymo的日子過得更紅火——在Waymo無人車上路的同時,Cruise推遲了自動駕駛商業化的計劃,將原計劃在年底推出的自動駕駛出租車業務推遲至2020年。即使通用一直看好Cruise的技術發展,…o到目前為止,其商業計劃尚未在集團層面以任何營銷方式進行宣傳。有業內人士指出,通用汽車可能不希望Cruise經歷與全資子公司汽車共享服務公司Maven和凱迪拉克Book同樣尷尬的學習過程。目前通用在新服務方面的體驗并不完美。百年巨獸要想轉身,絕不想以一種無組織的姿態完成這樣的儀式。這完全集中在Cruise上,該集團希望像介紹一款新車一樣完成無人車的“成人禮”。商業模式:“無限制”背后的增長可能就在這個狹小的縫隙里,Waymo特別自由專注。相比之下,通用Cruise太想追求“兩面”了。Cruise借助主機廠的天然優勢,在車輛組裝時就將自動駕駛系統集成到車上,匹配自己的平臺產品,避免了任何“中間商賺取差價”。這種方法能夠真正協調軟件和硬件之間的關系,并且能夠在開發過程中評估系統的潛在問題。在自動駕駛的道路上,通用每次摔倒都小心翼翼。因為不想被一點意外撞上,克魯斯選擇了路況最復雜、人口比鳳凰城多5倍的舊金山。Kyle Vogt曾說:“Cruise舊金山測試團隊遭遇極端路況的概率增加了46倍。系統遇到極端路況的頻率更高,技術提升的速度也會更快。”然而,即使自動駕駛網約車項目上線時間一再推遲,Cruise現階段的技術效果仍與Waymo相差甚遠,更不用說未來已經廣泛使用的無人駕駛服務了。在這場游戲中,科技公司Waymo僅僅因為膽子大,就輕易換來了更廣闊的商業路線。布局之初,Waymo對造車毫無興趣,而是一路將無人駕駛汽車公司轉型為盈利企業。今天,這個年輕的企業幾乎無限接近這個目標。從最初內測時的免費推廣,到在APP中向早期乘客展示預估價格,直到正式推出收費項目Waymo One。一路走來,分析師估計,到2040年,該公司的拼車服務業務規模將達到800億美元,其獨立物流業務規模將達到900億美元(允許企業交付最后一公里),Waymo將其技術授權給汽車制造商的業務規模將增加70億美元。此外,根據ARK Invest分析師的估計,在取消司機的情況下,Waymo的價格會大幅降低。“完全無人駕駛的Waymo汽車即將上路。”這是Waymo一封內部信的標題。就在上周,這封郵件被外國網友發布在社交媒體Reddit上,該公司關于無人車的商業計劃隨即被擺上了桌面。內容顯示,Waymo擬取消美國亞利桑那州鳳凰城“早期騎手”項目種子用戶的車內安全員設置。也就是說,乘客在享受專屬駕乘空間的同時,也要承擔起“安全員”的角色,在遇到困難時,通過車內或應用中的“求助”按鈕尋求幫助。至于這些“真正的”無人駕駛車輛的車隊規模、充電標準和行駛條件等細節,Waymo并沒有給出進一步的說明。目前我們只知道這些種子用戶的數量在幾百人左右。Waymo無人車的“速度”著實讓業界驚嘆。就連大眾集團的高管也承認,在自動駕駛領域,他們和Waymo還有一兩年的技術差距。“GM +Cruise”的模式曾經是主機廠眼中最好的自動駕駛手段,一度被提升到與Waymo平起平坐的王者地位,這也為無人車的落地創造了“兩種可能”。目前剛滿10歲的Waymo可能已經完全站在了世界百年工業巨頭面前,甚至以“一個位置”的領先優勢加速行駛。為什么對造車一竅不通的Waymo現在特別擅長?從技術水平、團隊架構、商業模式三個角度來說吧。技術層面:雙重壁壘加持雖然業界對Waymo的綜合能力一直有爭議……該公司的業務能力毋庸置疑。在加州機動車管理局(DMV)發布的《2018年自動駕駛接管報告》中,這家科技公司以1.1萬英里的平均行駛距離奪冠,是Cruise的5200英里的兩倍多。據統計,Waymo投入路測的無人車有111輛,總里程200萬公里,而Cruise投入的無人車有162輛,總里程只有70萬公里。巨大的技術差距也讓兩家公司的價值在當時相差了近十倍。Waymo一直把自己的技術優勢看得很清楚。已經覆蓋了自動駕駛軟硬件的全部設計開發工作,從激光雷達、毫米波雷達、傳感器、系統算法、高精地圖,做到無縫協作。具體來說,Waymo的系統包括三種自研激光雷達,其中一種提供近距離周圍的相干視圖,另一種專注于高清中距離,以及幾乎可以看到三個足球場的新一代遠距離激光雷達。此外,Waymo還配備了由多組高清攝像頭組成的視覺系統,以應對白天和弱光條件下的遠距離物體;還有連續360度視野的雷達系統,用于檢測車輛前后及兩側道路參與者的實時速度;它還包括許多附加傳感器,如可以聽到警車和救護車警笛的音頻檢測系統。雖然自主研發的實踐周期較長,但也初步構成了Waymo的技術壁壘,大大降低了自動駕駛的落地成本。該公司官員表示,幾年前,高端激光雷達傳感器的價格為7.5萬美元。但通過設計自己的傳感器,Waymo降低了90%以上的成本。有趣的是,巡航無人車的傳感器陣容也很豪華。它配備了21個測距雷達,16個攝像頭和5個激光雷達。Cruise對這種無人車的配置成本保持沉默。即便如此,公司也無法掩蓋現實中的技術瓶頸。據悉,2018年巡航無人車道路測試期間,將無法準確識別道路上物體的運動狀態,帶來了諸多實際問題。巡航無人車在經過路邊停放的一排摩托車或自行車時會猶豫不決。車輛軟件系統有時無法識別出行者,有時會誤以為前方有自行車,自動緊急停車。對此,公司的解釋是有獨特的路測理念。與Waymo等主流玩家選擇從簡單場景過渡到復雜的城市交通狀況相比,Cruise首席執行官Kyle Vogt表示,自己的計劃是直接在最復雜的路況下進行測試。但這樣一套說辭,在“路試牛”Waymo面前,多少有點“曲線救國”的意思。從谷歌的一個項目到獨立融資公司,Waymo花了10年時間,借助機器深度學習等人工智能技術開發和改進系統,通過100億英里(約161億公里)的模擬駕駛和超過1000萬英里的實地道路測試訓練自動駕駛模型。這個數字遙遙領先于任何競爭對手,這是Waymo憑借先發優勢制造的又一個技術壁壘。一般來說,Waymo無人車在投入運營前會經過三個階段的測試。先確認車廠提供的車輛有沒有問題,再“上車”傳感器、電腦等硬件,最后把大部分精力放在自動駕駛軟件的調整上。為了保證系統持續更新的安全性,Waymo軟件版本的每一次更新都要經歷從模擬測試、封閉路線測試到公共道路測試的嚴格流程。在最初的模擬過程中,團隊將在模擬器創建的各種極端條件下測試軟件,并完成角落案例和虛擬場景的覆蓋。通過模擬測試后,新的軟件系統將被推到幾輛測試車上,供有經驗的工程師在封閉的跑道上進行測試。據了解,不同的車輛可以配備不同的軟件版本,從而完成不同操作設計領域(包括地形、道路類型、速度范圍、氣候、一天中的時間、法律法規等)的驗證工作。).最后,新版本將安裝在少量路測車輛上,在確保系統在指定路徑上安全后,再更新到整個測試車隊。隨著后續路測里程的逐步疊加,Waymo還會根據反饋回路不斷調整軟件性能,使其能夠深入理解車輛周圍的環境信息。換句話說,Waymo要求其自動駕駛系統不僅要“看到”物體,還要“理解”這些物體是什么,進而“理解”其行為動機及其對車輛周圍環境的影響。這是L4自動駕駛技術安全水平的重要突破。憑借數千萬英里的駕駛經驗,Waymo無人車針對不同道路參與者的潛在行為建立了精確的訓練模型。其自動駕駛系統甚至可以區分行人、騎自行車者和騎摩托車者的駕駛行為差異。基于此,規劃者通過軟件感知行為預測所有收集到的信息,為車輛規劃安全路徑。值得一提的是,Waymo將防御性駕駛行為植入了規劃者,使其能夠提前做出決策。例如,如果系統感知到前方相鄰車道因施工而關閉,并預測在此車道行駛的自行車將會變道,規劃者將……告一聲“減速”命令,親密地給騎車人讓出空間。團隊架構:凝聚精華,無論是細致的測試工作,還是“防御性駕駛行為”的小細節,Waymo無人車技術都穩步攀升至行業巔峰。令人驚訝的是,這背后是一個不足千人的團隊。最新數據顯示,Waymo共有950名員工,他們被稱為“Waymonaut”。僅在今年的擴張計劃中,Cruise就計劃再雇傭1000名員工。在“短小精悍”的Waymonaut中,有140名高級經理和其他重要工程師,其中50人是高級工程經理。女性高管負責政策和溝通、人力資源、工業設計、安全管理以及負責技術商業化的團隊。在這950人中,工程R&D團隊占總數的三分之二,由Dmitri Dolgov領導。這樣的團隊成為了整個公司運營的核心。有內部員工向媒體描述:“在Waymo,多爾戈夫就像太陽一樣耀眼,一切都圍繞著他領導團隊的工作和節奏。”多爾戈夫直接領導Waymo的硬件團隊,共有260名員工,主要負責不斷升級Waymo自己的傳感器硬件和其他收集數據的計算機,以便為自動駕駛軟件提供數據。此外,公司在軟件研發方面的投入仍然較大,軟件工程師的整體數量遠多于硬件工程師。為此,多爾戈夫還專門從“朋友”Zoox招募了機器學習專家Dragomir Anguelov來領導Waymo的15人研究團隊。在部門同事眼中,多爾戈夫是一個冷靜的人。“他看重‘無情的生產力’,不想糾結于條條框框。”正是這種人物形象,讓他和R&D團隊整體將“第一輛商用無人駕駛汽車”的使命作為技術追求的終極目標。不僅是多爾戈夫,他的妻子安娜·多爾戈夫也在Waymo工作了6年多。她是一名程序發布經理,確保新版本的軟件在發送到車輛電源之前經過適當的審核。在工程團隊所有人的努力下,Waymo One終于上線了。隨著車輛大規模上路行駛,車隊勢必將部分工作重心轉移到運營安全層面。因此,該公司迎來了一位新的首席商務官Amee Chande,他負責管理Waymo的商業戰略、企業發展和合作伙伴關系。在昌德的管理下,誕生了第二大部門——運營團隊,120人的規模僅次于R&D團隊。主要負責監管Waymo的數百輛汽車,以及對乘客和數百名承包商的客服支持。而且,Waymo最近任命黛博拉·赫斯曼(Deborah Hersman)為首席安全官,主要管理公司的安全團隊。雖然安全小組的規模很小,但其職責涵蓋了“危險分析”和“功能安全”。前者是指評估與Waymo車輛和運營相關的安全風險,后者是指幫助Waymo團隊確保車輛在軟件或硬件故障的情況下能夠安全運營。在這項技術保險下,Waymo無人車業務成功拓展到包括舊金山在內的大型出租車市場,并成功實現自負盈虧。不僅如此,Waymo還依靠一座巨大的金山,母公司Alphabet每年至少投資10億美元在“親兒子”身上。同時,根據Alphabet 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One。一路走來,分析師估計,到2040年,該公司的拼車服務業務規模將達到800億美元,其獨立物流業務規模將達到900億美元(允許企業交付最后一公里),Waymo將其技術授權給汽車制造商的業務規模將增加70億美元。此外,根據ARK Invest分析師的估計,在取消司機的情況下,Waymo的價格會大幅降低。

標簽:大眾奧迪保時捷奧迪A5帕薩特

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