據英國《金融時報》報道，谷歌在2010年展示的無人駕駛技術引起了汽車行業更廣泛的興趣，現在它制定了更雄心勃勃的目標。谷歌決心進行這場要么賺很多錢，要么失去一切的。
傳統汽車制造商最近展示了最新的自動駕駛實驗，希望從人類駕駛到自動駕駛的轉變是一個穩定的發展過程。但這種漸進式的改進并不符合谷歌的風格。由于谷歌擁有強大的財政資源，可以投資于面向未來的項目，汽車制造商更喜歡從自動駕駛技術最新進步帶來的汽車帶來的超額利潤中受益。
谷歌無人駕駛汽車項目負責人Urmson表示，該團隊的使命是通過徹底改變出行方式來改善人們的生活。卡內基梅隆大學教授拉古納坦·拉杰庫馬爾對這一計劃表示樂觀，但他預測，谷歌的無人駕駛汽車技術至少需要五年時間才能投入實際應用，因此汽車制造商正在開發的駕駛員輔助技術是必要的墊腳石。
曾在卡內基梅隆大學機器人研究所任教的烏爾姆森對這項技術表示贊賞，但委婉地表示，汽車制造商的野心有限，并質疑他們是否真的有能力從駕駛輔助技術轉向全自動駕駛技術。
根據urmson的說法，汽車傳感器的成本已經穩步下降。車頂激光控制傳感器的初始單價為7.5萬美元，但要在車頂安裝激光傳感器，距離量產還有很長的路要走。Rajkumar教授估計，在三年內，谷歌將能夠將其無人駕駛技術的成本降至每輛車10000至15000美元，這將有助于其技術進入主流市場。
谷歌能否將其大膽的嘗試轉化為商業成功，將在很大程度上取決于它能否找到一種符合無人駕駛汽車成本結構和設計目的的商業模式。此外，谷歌需要找到汽車行業的合作伙伴來構建這種模式，但目前還沒有汽車公司同意合作。
Urmson認為，有很多可能的進入市場的方式，比如向汽車制造商出售技術，或者成立一支由谷歌運營的出租車車隊。Rajkumar教授和其他更為謹慎的專家認為，需要多年時間才能消除所有需要消除的技術障礙，然后讓無人駕駛汽車在公共道路上行駛將是安全的。
谷歌對其無人駕駛汽車充滿信心，并在底層技術方面取得了巨大進展。它的無人駕駛汽車使用旋轉的“激光雷達”來構建汽車周圍環境的圖像，激光雷達每秒收集150個讀數。輪轂和汽車內部的傳感器以及格柵處的雷達收集的信息也輸入到汽車上的處理器。根據這些信息，軟件可以為車輛選擇安全的行駛速度和路線。
谷歌用于改進無人駕駛汽車底層算法的機器學習技術已逐漸顯示出人類行為的特征。urmson表示，無人駕駛汽車的語義理解能力大大增強，它可以估計道路上其他司機的意圖，預測他們的行為并做出相應的反應。據英國《金融時報》報道，谷歌在2010年展示的無人駕駛技術引起了汽車行業更廣泛的興趣，現在它制定了更雄心勃勃的目標。谷歌決心進行這場要么賺很多錢，要么失去一切的。
傳統汽車制造商最近展示了最新的自動駕駛實驗，希望從人類駕駛到自動駕駛的轉變是一個穩定的發展過程。但這種漸進式的改進并不符合谷歌的風格。由于谷歌擁有強大的財政資源，可以投資于面向未來的項目，汽車制造商更喜歡從自動駕駛技術最新進步帶來的汽車帶來的超額利潤中受益。
谷歌無人駕駛汽車項目負責人Urmson表示，該團隊的使命是通過徹底改變出行方式來改善人們的生活。卡內基梅隆大學教授Ragunathan Rajkumar對這一計劃表示樂觀，但他預測Goog……
無人駕駛汽車技術至少需要五年的時間才能投入實際應用，因此汽車制造商正在開發的駕駛員輔助技術是一塊必要的墊腳石。
曾在卡內基梅隆大學機器人研究所任教的烏爾姆森對這項技術表示贊賞，但委婉地表示，汽車制造商的野心有限，并質疑他們是否真的有能力從駕駛輔助技術轉向全自動駕駛技術。
根據urmson的說法，汽車傳感器的成本已經穩步下降。車頂激光控制傳感器的初始單價為7.5萬美元，但要在車頂安裝激光傳感器，距離量產還有很長的路要走。Rajkumar教授估計，在三年內，谷歌將能夠將其無人駕駛技術的成本降至每輛車10000至15000美元，這將有助于其技術進入主流市場。
谷歌能否將其大膽的嘗試轉化為商業成功，將在很大程度上取決于它能否找到一種符合無人駕駛汽車成本結構和設計目的的商業模式。此外，谷歌需要找到汽車行業的合作伙伴來構建這種模式，但目前還沒有汽車公司同意合作。
Urmson認為，有很多可能的進入市場的方式，比如向汽車制造商出售技術，或者成立一支由谷歌運營的出租車車隊。Rajkumar教授和其他更為謹慎的專家認為，需要多年時間才能消除所有需要消除的技術障礙，然后讓無人駕駛汽車在公共道路上行駛將是安全的。
谷歌對其無人駕駛汽車充滿信心，并在底層技術方面取得了巨大進展。它的無人駕駛汽車使用旋轉的“激光雷達”來構建汽車周圍環境的圖像，激光雷達每秒收集150個讀數。輪轂和汽車內部的傳感器以及格柵處的雷達收集的信息也輸入到汽車上的處理器。根據這些信息，軟件可以為車輛選擇安全的行駛速度和路線。
谷歌用于改進無人駕駛汽車底層算法的機器學習技術已逐漸顯示出人類行為的特征。urmson表示，無人駕駛汽車的語義理解能力大大增強，它可以估計道路上其他司機的意圖，預測他們的行為并做出相應的反應。
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