Waymo自动驾驶路测近2000万公里

日前，《日本经济新闻》的报道称，从自动驾驶公司向加州提交的报告中可以看出，在自动驾驶的技术开发竞争中，谷歌旗下的Waymo一路领先，其自动驾驶汽车的路测里程远超第二大美国通用汽车。

去年，Waymo还六次公布了其自动驾驶汽车的路试里程，最后一次路试里程高达1609万公里。综合来看，Waymo的自动驾驶路试成绩达到了2000万公里的量级，这意味着它绕地球飞行了500圈。

但即便如此，为什么这种自动驾驶技术还没有成为我们今天的日常生活呢？原因如下。仔细研究不完善的高精度地图系统后发现，自动驾驶本身并不难，但难在道路上的配套技术和配置。自动驾驶的核心技术在于高精度地图，高精度地图在自动定位、导航控制和安全方面发挥着至关重要的作用。

目前，我们每天使用的地图通常是基于GPS导航系统的传统地图，而传统地图是基于抽象的路网收集和生产，可以很好地满足驾驶员的需求，但对自动驾驶来说有一定的局限性。

自动驾驶技术在定位方面的要求主要是本地定位和全球定位。局部定位是通过车道线监测和路面监测来确定车辆与环境的关系；全球定位是通过地图的数据来感受车辆的位置。这里需要更准确、更详细的高精度地图。

同时，高精度地图直接决定了自动驾驶的安全性和效率。因此，为了完全满足其需求，有必要实现厘米级的精度，也有必要实时改变和更新周围的环境。正是由于其精确多变的特性，它也很难制作。

从我们现阶段每天使用的地图来看，精度通常只有3-7米，在山区和其他地区会有所降低。即使在美国，谷歌和Here地图也无法完全满足现阶段自动驾驶对地图的依赖和需求。尽管有一些高清地图在很小的范围内试用，但真正完美的高精度地图的普及和实际应用还需要一段时间。统计不完善的大数据如果将高精度地图比作自动驾驶的核心技术，那么大数据信息自然是自动驾驶技术研发的前提和增长的助推器，因为大数据给自动驾驶技术带来了难以想象的影响和意义。

自动驾驶的大数据包括三种类型：技术、众包和个人数据。技术数据是一组传感器，作为汽车的“眼睛”，可以帮助汽车更全面地“看到”周围环境，从而避开障碍物；众包数据是汽车在行驶时从周围环境中感知到的数据，如交通状况、道路状况变化等；

另一方面，通过不断“学习”用户在车内的兴趣爱好，比如他们喜欢听的音乐和经常走的路线，个人数据在驾驶过程中更加人性化。这三种数据的积累对于自动驾驶来说是不可或缺的。只有通过这些数据的积累，汽车才能完成安全高效的自动驾驶过程。

举个简单的例子，当一个人站在十字路口，自动驾驶汽车需要通过十字路口时，它会首先通过雷达和地图检测到这种情况。随后，需要利用一系列大数据分析来判断是否有必要收益，从而实现安全收益。

建立一个能够满足自动驾驶需求的复杂、庞大的数据库，势必需要多年的积累。然而，到目前为止，自动驾驶技术的发展时间有限，现有数据远远不足以支撑自动驾驶的大数据需求。因此，大数据还需要积累一段时间。相关法律法规的缺位和滞后从目前自动驾驶的发展来看，除了上述技术问题外，相关法律法规落地也是制约其发展的重要因素。

目前，只有美国等发达国家在自动驾驶技术方面出台了相对完善的法律法规。直到2017年，北京市才出台了《北京市自动驾驶汽车道路测试管理实施细则（试行）》；

2018年，国家发展改革委发布了《智能汽车创新发展战略》。此外，与外国相比，它仍然相对保守。百度创始人李彦宏也收到了一张自动驾驶汽车的罚单。

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目前，包括百度、蔚来汽车、上汽等国内知名汽车公司和科技公司在内的大多数企业都选择美国作为研究地点。原因是目前的交通安全和侵权责任无法涵盖自动驾驶的内容，从长远来看将直接影响我国自动驾驶技术的发展。

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自动驾驶领域相关法律法规的缺位和滞后，不仅让自动驾驶遥遥无期，也影响着中国的自动驾驶技术在全球“自动驾驶赛道”中跑出“中国速度”。因此，尽快制定和完善符合中国国情的自动驾驶法律法规迫在眉睫。总结目前，尽管包括Waymo在内的许多公司在自动驾驶的开发和测试方面取得了一些进展和成就，但我们不能否认，自动驾驶的“团队之战”还有很长的路要走。

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只有研究自动驾驶技术本身，不断开发更精细的地图，积累多年的大数据，并及时颁布和完善相关法律法规，我们才有机会让自动驾驶技术在未来进入我们的日常生活。日前，《日本经济新闻》的报道称，从自动驾驶公司向加州提交的报告中可以看出，在自动驾驶的技术开发竞争中，谷歌旗下的Waymo一路领先，其自动驾驶汽车的路测里程远超第二大美国通用汽车。

去年，Waymo还六次公布了其自动驾驶汽车的路试里程，最后一次路试里程高达1609万公里。综合来看，Waymo的自动驾驶路试成绩达到了2000万公里的量级，这意味着它绕地球飞行了500圈。

但即便如此，为什么这种自动驾驶技术还没有成为我们今天的日常生活呢？原因如下。仔细研究不完善的高精度地图系统后发现，自动驾驶本身并不难，但难在道路上的配套技术和配置。自动驾驶的核心技术在于高精度地图，高精度地图在自动定位、导航控制和安全方面发挥着至关重要的作用。

目前，我们每天使用的地图通常是基于GPS导航系统的传统地图，而传统地图是基于抽象的路网收集和生产，可以很好地满足驾驶员的需求，但对自动驾驶来说有一定的局限性。

自动驾驶技术在定位方面的要求主要是本地定位和全球定位。局部定位是通过车道线监测和路面监测来确定车辆与环境的关系；

全球定位是通过地图的数据来感受车辆的位置。这里需要更准确、更详细的高精度地图。

同时，高精度地图直接决定了自动驾驶的安全性和效率。因此，为了完全满足其需求，有必要实现厘米级的精度，也有必要实时改变和更新周围的环境。正是由于其精确多变的特性，它也很难制作。

从我们现阶段每天使用的地图来看，精度通常只有3-7米，在山区和其他地区会有所降低。即使在美国，谷歌和Here地图也无法完全满足现阶段自动驾驶对地图的依赖和需求。尽管有一些高清地图在很小的范围内试用，但真正完美的高精度地图的普及和实际应用还需要一段时间。统计不完善的大数据如果将高精度地图比作自动驾驶的核心技术，那么大数据信息自然是自动驾驶技术研发的前提和增长的助推器，因为大数据给自动驾驶技术带来了难以想象的影响和意义。

自动驾驶的大数据包括三种类型：技术、众包和个人数据。技术数据是一组传感器，作为汽车的“眼睛”，可以帮助汽车更全面地“看到”周围环境，从而避开障碍物；众包数据是汽车在行驶时从周围环境中感知到的数据，如交通状况、道路状况变化等；另一方面，通过不断“学习”用户在车内的兴趣爱好，比如他们喜欢听的音乐和经常走的路线，个人数据在驾驶过程中更加人性化。这三种数据的积累对于自动驾驶来说是不可或缺的。只有通过这些数据的积累，汽车才能完成安全高效的自动驾驶过程。

举个简单的例子，当一个人站在十字路口，自动驾驶汽车需要通过十字路口时，它会首先通过雷达和地图检测到这种情况。随后，需要利用一系列大数据分析来判断是否有必要收益，从而实现安全收益。

建立一个能够满足自动驾驶需求的复杂、庞大的数据库，势必需要多年的积累。然而，到目前为止，自动驾驶技术的发展时间有限，现有数据远远不足以支撑自动驾驶的大数据需求。因此，大数据还需要积累一段时间。相关法律法规的缺位和滞后从目前自动驾驶的发展来看，除了上述技术问题外，相关法律法规落地也是制约其发展的重要因素。

目前，只有美国等发达国家在自动驾驶技术方面出台了相对完善的法律法规。直到2017年，北京市才出台了《北京市自动驾驶汽车道路测试管理实施细则（试行）》；

2018年，国家发展改革委发布了《智能汽车创新发展战略》。此外，与外国相比，它仍然相对保守。百度创始人李彦宏也收到了一张自动驾驶汽车的罚单。

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目前，包括百度、蔚来汽车、上汽等国内知名汽车公司和科技公司在内的大多数企业都选择美国作为研究地点。原因是目前的交通安全和侵权责任无法涵盖自动驾驶的内容，从长远来看将直接影响我国自动驾驶技术的发展。

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自动驾驶领域相关法律法规的缺位和滞后，不仅让自动驾驶遥遥无期，也影响着中国的自动驾驶技术在全球“自动驾驶赛道”中跑出“中国速度”。因此，尽快制定和完善符合中国国情的自动驾驶法律法规迫在眉睫。总结目前，尽管包括Waymo在内的许多公司在自动驾驶的开发和测试方面取得了一些进展和成就，但我们不能否认，自动驾驶的“团队之战”还有很长的路要走。

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只有研究自动驾驶技术本身，不断开发更精细的地图，积累多年的大数据，并及时颁布和完善相关法律法规，我们才有机会让自动驾驶技术在未来进入我们的日常生活。

标签：北京发现蔚来

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