自動駕駛戰場上，特斯拉與谷歌各自手上的制勝法寶

世界上有很多公司從事自動駕駛，但只有兩三家公司擁有真正意義上的實際數據。特斯拉算一個，Waymo算另一個。從實現自動駕駛的方向來看，特斯拉和Waymo選擇了兩條不同的技術路線。特斯拉選擇從L2自動駕駛慢慢過渡到L4/L5自動駕駛。Waymo準備一步到位地開始L4級自動駕駛的研發。我們不知道哪種方式是正確的。因為特斯拉和Waymo都取得了很好的進展。2018年3月，更新后的自動駕駛系統獲得了好評，駕駛體驗得到了極大改善。同時，據網友透露，更新后的2.0車身周圍的8個攝像頭全部啟用，這意味著特斯拉將開始在自動駕駛方面發力。Waymo也取得了不錯的成績：幾天前，Waymo向加州機動車管理局提交了一份申請，要求測試一輛全自動汽車（沒有方向盤和踏板，也沒有服務員），以實現真正的無人駕駛。配置對比谷歌更喜歡激光雷達方案，而特斯拉更喜歡視覺優先方案。谷歌目前使用三種不同類型的激光雷達，外加五個雷達和八個攝像頭；特斯拉采用了“毫米波雷達+攝像頭”的傳感器方案。整車配備了8個攝像頭、12個超聲波雷達和1個毫米波雷達。馬斯克聲稱，使用這套設備將實現L4級自動駕駛。但最終是否如他所說，還有待驗證。與谷歌的自動駕駛不同，特斯拉的解決方案實際上已經大規模生產，并在汽車出廠后組裝到汽車上（你看到我，或者我沒有看到我，我在那里），換句話說，特斯拉向你出售軟件服務。大規模生產時會考慮成本因素。首先，這套設備是標準的，有些人不會啟用這項服務，這意味著這部分將成為沉沒成本；

其次，一臺64線Velodyne激光雷達（Waymo使用的激光雷達）的價格為70000至80000美元。以這樣的成本，馬云還能賺錢嗎？馬斯克沒有考慮激光雷達。之前，有網友拍到特斯拉使用激光雷達進行自動駕駛測試的照片，價格太美了。如果價格能降下來，估計馬云還是愿意用的。當然，這是另一回事。特斯拉的第一代自動駕駛使用了Mobileye的輔助驅動芯片EyeQ3，其計算性能達到了300Gflops。在第二代中，特斯拉使用了NVIDIA的Drive PX 2，其理論計算性能達到了10Tflops。盡管它的計算能力得到了很大的提高，但仍然無法滿足特斯拉自動駕駛的計算需求。后來，馬斯克宣布他已經開發了自己的人工智能芯片，這應該有計算方面的考慮，所以馬斯克直接請來了“芯片之神”吉姆·凱勒。值得一提的是，特斯拉的自研芯片在馬斯克宣布后并沒有推出。早在2015年9月Jim Keller加入特斯拉后，這項計劃就開始了。據美國消費者新聞與商業頻道報道，Jim Keller目前領導著一個約50人的團隊從事芯片開發，這表明馬斯克在自動駕駛領域有多大。馬斯克還夸口說，特斯拉制造的人工智能芯片可能是世界上最好的人工智能晶片。事實上，不難理解，電池是電動汽車的心臟，馬斯克從一開始就牢牢控制著它。想象一下，駕駛員輔助芯片是自動駕駛的大腦，控制瘋子的馬斯克可能會把它交給他們。軟硬結合到這種程度，特斯拉的自動駕駛將演變成什么樣子非常值得期待。另一方面，從300Gflops的算力到10Tflops，三倍的算力增長仍然無法滿足計算，這表明特斯拉自動駕駛的毫米波雷達+攝像頭自動駕駛性能尚未達到天花板，未來仍有改進的空間。從目前來看，特斯拉在實際數據上更有優勢。特斯拉目前有一個龐大的自動駕駛測試團隊（包括已經出售的自動駕駛團隊，特斯拉是免費的）。據特斯拉介紹，無論自動駕駛模式是否開啟，特斯拉都會在陰影模式下收集數據，以測試自動駕駛技術。2016年，特斯拉自動駕駛系統負責人表示，已經收集了7.8億英里的數據，其中1億英里來自自動駕駛系統。同年，馬斯克表示，自動駕駛每天收集的數據超過300萬英里，2017年收集的數據增加到50億英里。隨著特斯拉汽車銷量的增加，數據呈指數級增長。在陰影模式下收集了數十億的數據。谷歌的實際數據積累也相當可觀：自2009年以來，Waymo在真實道路上的實際自動駕駛里程已超過500萬英里，主要集中在城市街道。僅在2017年，Waymo就在實驗室模擬了27億英里的自動駕駛里程（問問你是否害怕），但仍略遜于特斯拉。畢竟，模擬數據只是模擬數據，無法與真實路況進行比較。因此，真實路試的價值就顯得尤為重要。Waymo在算法上比特斯拉好。從這些時間點不難發現，Waymo的自動駕駛技術正在明顯提升。早在2015年，Waymo就宣布開始真正實現無人化；從2017年的600輛克萊斯勒到2018年的20000輛I-Paces，也從側面證實了Waymo應該對自己的自動駕駛有信心，他不滿足于這樣的小打小鬧。他需要獲得更多的實際操作經驗和大量的數據。Waymo曾表示，自動駕駛技術將于今年年底投入商業使用，Waymo的野心可見一斑。說了這么多共同點，不難發現特斯拉和谷歌還有一些共同點：軟硬結合。特斯拉自然不需要解釋太多。作為一個控制狂，馬斯克一開始就把電動汽車的制造牢牢掌握在自己手中。同樣，在與松下就電池進行合作后，馬斯克決定建立自己的電池工廠。事實證明，馬斯克是正確的；

在自動駕駛領域，馬斯克還決定開發自己的芯片。Waymo也是如此，他將自動駕駛掌握在自己手中。自動駕駛不同于其他技術。它需要做的是軟件和硬件之間的協調。只有軟硬兼施，才能充分發揮其更大的優勢。了解硬件和軟件需要在哪里運行是一門偉大的知識。Waymo從一開始的目標就不是制造自己的汽車，而是深入理解和解決自己的自動駕駛在實際應用中可能遇到的問題。因此，Waymo對自動駕駛方案與硬件和車身載體的結合有了更深入的理解。這也是其他互聯網公司無法比擬的。中國獨特的數據優勢主要是以百度為首的一批自動駕駛公司。4月19日，百度Apollo剛剛慶祝了它的一歲生日。它從2.0升級到2.5，并開放了視覺感知、實時相對地圖、高速規劃和控制三大能力，并宣布比亞迪成為阿波羅計劃的第一百個合作伙伴。百度在構建這個平臺時更多考慮的是數據量。畢竟，目前大部分的數據流量入口都掌握在車企手中。百度要做的是，舉起自動駕駛的大旗，聚集國內主要車企，打造自己的自動駕駛生態。不得不承認的是，國內的自動駕駛技術與國外還有一定的差距。在加州汽車管理局的自動駕駛年度報告中，谷歌Waymo和通用汽車Cruise遙遙領先。2017年，Waymo跑了352500英里，測試了75輛車，手動干預了63次，Cruise的路試里程為131600英里。先后有90多輛車參加了路試，共有105個分離。百度在加州有四輛測試車，均為林肯MKZ車型，總測試里程為1971英里，間隔48次。總體而言，仍有很大的改進空間。李彥宏曾表示，人工智能中國競爭的優勢在于數據。自動駕駛也是如此。中國相對復雜的道路和交通條件可以從數據中獲得不同的場景，然后進行優化。換句話說，在美國可以實現的自動駕駛在中國可能不適用，但在中國可以實現的無人駕駛在美國肯定可以運行。這是由于數據差異造成的。根據英特爾的預測，2030年自動駕駛市場將達到8000億美元，2050年將達到7萬億美元。自動駕駛目前仍是一片藍海。自動駕駛的競爭將變得越來越激烈。如果將自動駕駛比作一棵樹，那么算法的計算能力就是它的種子，決定了它的增長潛力；數據是它的土壤養分，決定了它的生長速度。特斯拉和Waymo在數據量和算法算力方面的競爭，是未來整個自動駕駛行業的縮影。在這樣的背景下，國內外各大自動駕駛公司各有千秋。未來自動駕駛技術將如何發展？如何實現自動駕駛場景的應用？在不久的將來，每個人都會給出答案。世界上有很多公司從事自動駕駛，但只有兩三家公司擁有真正意義上的實際數據。特斯拉算一個，Waymo算另一個。從實現自動駕駛的方向來看，特斯拉和Waymo選擇了兩條不同的技術路線。特斯拉選擇從L2自動駕駛慢慢過渡到L4/L5自動駕駛。Waymo準備一步到位地開始L4級自動駕駛的研發。我們不知道哪種方式是正確的。因為特斯拉和Waymo都取得了很好的進展。2018年3月，更新后的自動駕駛系統獲得了好評，駕駛體驗得到了極大改善。同時，據網友透露，更新后的2.0車身周圍的8個攝像頭全部啟用，這意味著特斯拉將開始在自動駕駛方面發力。Waymo也取得了不錯的成績：幾天前，Waymo向加州機動車管理局提交了一份申請，要求測試一輛全自動汽車（沒有方向盤和踏板，也沒有服務員），以實現真正的無人駕駛。配置對比谷歌更喜歡激光雷達方案，而特斯拉更喜歡視覺優先方案。谷歌目前使用三種不同類型的激光雷達，外加五個雷達和八個攝像頭；

特斯拉采用了“毫米波雷達+攝像頭”的傳感器方案。整車配備了8個攝像頭、12個超聲波雷達和1個毫米波雷達。馬斯克聲稱，使用這套設備將實現L4級自動駕駛。但最終是否如他所說，還有待驗證。與谷歌的自動駕駛不同，特斯拉的解決方案實際上已經大規模生產，并在汽車出廠后組裝到汽車上（你看到我，或者我沒有看到我，我在那里），換句話說，特斯拉向你出售軟件服務。大規模生產時會考慮成本因素。首先，這套設備是標準的，有些人不會啟用這項服務，這意味著這部分將成為沉沒成本；其次，一臺64線Velodyne激光雷達（Waymo使用的激光雷達）的價格為70000至80000美元。以這樣的成本，馬云還能賺錢嗎？馬斯克沒有考慮激光雷達。之前，有網友拍到特斯拉使用激光雷達進行自動駕駛測試的照片，價格太美了。如果價格能降下來，估計馬云還是愿意用的。當然，這是另一回事。特斯拉的第一代自動駕駛使用了Mobileye的輔助驅動芯片EyeQ3，其計算性能達到了300Gflops。在第二代中，特斯拉使用了NVIDIA的Drive PX 2，其理論計算性能達到了10Tflops。盡管它的計算能力得到了很大的提高，但仍然無法滿足特斯拉自動駕駛的計算需求。后來，馬斯克宣布他已經開發了自己的人工智能芯片，這應該有計算方面的考慮，所以馬斯克直接請來了“芯片之神”吉姆·凱勒。值得一提的是，特斯拉的自研芯片在馬斯克宣布后并沒有推出。早在2015年9月Jim Keller加入特斯拉后，這項計劃就開始了。據美國消費者新聞與商業頻道報道，Jim Keller目前領導著一個約50人的團隊從事芯片開發，這表明馬斯克在自動駕駛領域有多大。馬斯克還夸口說，特斯拉制造的人工智能芯片可能是世界上最好的人工智能晶片。事實上，不難理解，電池是電動汽車的心臟，馬斯克從一開始就牢牢控制著它。想象一下，駕駛員輔助芯片是自動駕駛的大腦，控制瘋子的馬斯克可能會把它交給他們。軟硬結合到這種程度，特斯拉的自動駕駛將演變成什么樣子非常值得期待。另一方面，從300Gflops的算力到10Tflops，三倍的算力增長仍然無法滿足計算，這表明特斯拉自動駕駛的毫米波雷達+攝像頭自動駕駛性能尚未達到天花板，未來仍有改進的空間。從目前來看，特斯拉在實際數據上更有優勢。特斯拉目前有一個龐大的自動駕駛測試團隊（包括已經出售的自動駕駛團隊，特斯拉是免費的）。據特斯拉介紹，無論自動駕駛模式是否開啟，特斯拉都會在陰影模式下收集數據，以測試自動駕駛技術。2016年，特斯拉自動駕駛系統負責人表示，已經收集了7.8億英里的數據，其中1億英里來自自動駕駛系統。同年，馬斯克表示，自動駕駛每天收集的數據超過300萬英里，2017年收集的數據增加到50億英里。隨著特斯拉汽車銷量的增加，數據呈指數級增長。在陰影模式下收集了數十億的數據。谷歌的實際數據積累也相當可觀：自2009年以來，Waymo在真實道路上的實際自動駕駛里程已超過500萬英里，主要集中在城市街道。僅在2017年，Waymo就在實驗室模擬了27億英里的自動駕駛里程（問問你是否害怕），但仍略遜于特斯拉。畢竟，模擬數據只是模擬數據，無法與真實路況進行比較。因此，真實路試的價值就顯得尤為重要。Waymo在算法上比特斯拉好。從這些時間點不難發現，Waymo的自動駕駛技術正在明顯提升。早在2015年，Waymo就宣布開始真正實現無人化；

從2017年的600輛克萊斯勒到2018年的20000輛I-Paces，也從側面證實了Waymo應該對自己的自動駕駛有信心，他不滿足于這樣的小打小鬧。他需要獲得更多的實際操作經驗和大量的數據。Waymo曾表示，自動駕駛技術將于今年年底投入商業使用，Waymo的野心可見一斑。說了這么多共同點，不難發現特斯拉和谷歌還有一些共同點：軟硬結合。特斯拉自然不需要解釋太多。作為一個控制狂，馬斯克一開始就把電動汽車的制造牢牢掌握在自己手中。同樣，在與松下就電池進行合作后，馬斯克決定建立自己的電池工廠。事實證明，馬斯克是正確的；在自動駕駛領域，馬斯克還決定開發自己的芯片。Waymo也是如此，他將自動駕駛掌握在自己手中。自動駕駛不同于其他技術。它需要做的是軟件和硬件之間的協調。只有軟硬兼施，才能充分發揮其更大的優勢。了解硬件和軟件需要在哪里運行是一門偉大的知識。Waymo從一開始的目標就不是制造自己的汽車，而是深入理解和解決自己的自動駕駛在實際應用中可能遇到的問題。因此，Waymo對自動駕駛方案與硬件和車身載體的結合有了更深入的理解。這也是其他互聯網公司無法比擬的。中國獨特的數據優勢主要是以百度為首的一批自動駕駛公司。4月19日，百度Apollo剛剛慶祝了它的一歲生日。它從2.0升級到2.5，并開放了視覺感知、實時相對地圖、高速規劃和控制三大能力，并宣布比亞迪成為阿波羅計劃的第一百個合作伙伴。百度在構建這個平臺時更多考慮的是數據量。畢竟，目前大部分的數據流量入口都掌握在車企手中。百度要做的是，舉起自動駕駛的大旗，聚集國內主要車企，打造自己的自動駕駛生態。不得不承認的是，國內的自動駕駛技術與國外還有一定的差距。在加州汽車管理局的自動駕駛年度報告中，谷歌Waymo和通用汽車Cruise遙遙領先。2017年，Waymo跑了352500英里，測試了75輛車，手動干預了63次，Cruise的路試里程為131600英里。先后有90多輛車參加了路試，共有105個分離。百度在加州有四輛測試車，均為林肯MKZ車型，總測試里程為1971英里，間隔48次。總體而言，仍有很大的改進空間。李彥宏曾表示，人工智能中國競爭的優勢在于數據。自動駕駛也是如此。中國相對復雜的道路和交通條件可以從數據中獲得不同的場景，然后進行優化。換句話說，在美國可以實現的自動駕駛在中國可能不適用，但在中國可以實現的無人駕駛在美國肯定可以運行。這是由于數據差異造成的。根據英特爾的預測，2030年自動駕駛市場將達到8000億美元，2050年將達到7萬億美元。自動駕駛目前仍是一片藍海。自動駕駛的競爭將變得越來越激烈。如果將自動駕駛比作一棵樹，那么算法的計算能力就是它的種子，決定了它的增長潛力；數據是它的土壤養分，決定了它的生長速度。特斯拉和Waymo在數據量和算法算力方面的競爭，是未來整個自動駕駛行業的縮影。在這樣的背景下，國內外各大自動駕駛公司各有千秋。未來自動駕駛技術將如何發展？如何實現自動駕駛場景的應用？在不久的將來，每個人都會給出答案。

標簽：特斯拉發現比亞迪林肯

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