Waymo路测已超2000万公里 自动驾驶却为何还没成为日常？

近日，有外媒报道称，在自动驾驶技术领域，走在行业前列的谷歌兄弟公司Waymo已经配备了其自动驾驶技术测试车，并正在美国多地进行道路测试。目前测试里程可能已经超过2000万公里。

就在2018年，Waymo还六次公布了其自动驾驶汽车的路测里程，最后一次路测里程高达1609万公里。2000万公里是什么概念？以地球为例。赤道的周长约为40000公里，也就是说，2000万公里是地球的500倍。这样的路测结果似乎在一定程度上解释了自动驾驶技术的相对成熟，但直到今天，它还没有正式成为我们的日常生活。原因是什么？需要完善和推广的高精度地图，其实归根到底是高精度地图。自动驾驶的技术本身并不难，但很难补充配套的技术和配置。说到自动驾驶的核心技术，必须是高精度地图，它在自动定位、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。短时间内大数据的积累如果说高精度地图是自动驾驶核心技术的重中之重，那么毫无疑问，大数据是自动驾驶技术研发的前提，也是推动其成长的“催熟剂”，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。法律法规的缺位和滞后就自动驾驶技术的发展而言，除了自身的技术壁垒外，相关法律法规的不完善也是自动驾驶技术发展的一大障碍。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。

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。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。结论尽管目前包括Waymo在内的多家公司在自动驾驶的路测方面取得了一定成绩，但必须承认，“走在前列，动在全身”的自动驾驶技术还有很长的路要走。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。近日，有外媒报道称，在自动驾驶技术领域，走在行业前列的谷歌兄弟公司Waymo已经配备了其自动驾驶技术测试车，并正在美国多地进行道路测试。目前测试里程可能已经超过2000万公里。

就在2018年，Waymo还六次公布了其自动驾驶汽车的路测里程，最后一次路测里程高达1609万公里。2000万公里是什么概念？以地球为例。赤道的周长约为40000公里，也就是说，2000万公里是地球的500倍。这样的路测结果似乎在一定程度上解释了自动驾驶技术的相对成熟，但直到今天，它还没有正式成为我们的日常生活。原因是什么？需要完善和推广的高精度地图，其实归根到底是高精度地图。自动驾驶的技术本身并不难，但很难补充配套的技术和配置。说到自动驾驶的核心技术，必须是高精度地图，它在自动定位、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。短时间内大数据的积累如果说高精度地图是自动驾驶核心技术的重中之重，那么毫无疑问，大数据是自动驾驶技术研发的前提，也是推动其成长的“催熟剂”，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。法律法规的缺位和滞后就自动驾驶技术的发展而言，除了自身的技术壁垒外，相关法律法规的不完善也是自动驾驶技术发展的一大障碍。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。

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。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。结论尽管目前包括Waymo在内的多家公司在自动驾驶的路测方面取得了一定成绩，但必须承认，“走在前列，动在全身”的自动驾驶技术还有很长的路要走。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。

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