CES 2019 前夕 | 万字长文回顾智能驾驶进化史

当卡尔-奔驰发明汽车，人类进入汽车时代时，科学技术给人类的“旅行”下了新的定义，随着技术的不断发展和进步，人类对智能驾驶的梦想有了新的期望和希望。那么，智能驾驶是如何产生、孕育、发展和爆发的呢？我们能从中得到什么启发？本文将回顾这一历史，并讨论新兴战略技术和产业的发展途径。信息技术的发展有20年的循环规律：1970年至1990年，它起源于PC的数字化，1990年至2010年，它是互联网推动的网络化。从2010年开始的20年里，我们将面临人工智能的寒武纪大爆发。目前，人工智能正在火热发展，创业公司如雨后春笋般涌现。从业者开始思考如何让技术形成连锁反应，促进行业的非线性和跨越式增长。有人将人工智能和工业之间的关系比作“葡萄干和面包”。尽管葡萄干仍然是没有面包的葡萄干，但两者的结合可以创造出高价值的新类别。近年来，作者一直在探索人工智能的产业机遇，并得出结论：在未来15年，智能驾驶将是人工智能带来的最具附加值的产业，而且无人能及。首先，激活、重塑和创造数万亿美元的市场。激活汽车市场，智能、安全、人机驾驶的新体验将再次唤起人们的换车需求；重塑旅游市场，无人驾驶+共享汽车将解决当今困扰消费者和旅游服务提供商的最大问题——司机成本和“坏人”风险。如果目前的网络汽车只解决了2%的出行，那么未来的无人驾驶出租车可以将这一比例提高几十倍；它创造了一个新的消费经济和生产力市场乘客经济。路上的乘客，或消费，或工作，或娱乐，每辆车都可以成为移动的商业地产。其次，它解决了自人类进入汽车社会以来许多尚未解决的社会问题——交通拥堵（以及怠速造成的废气排放）、事故频发、停车难等等。无人驾驶就像一个拥有数千亿公里驾驶经验和数百万年驾驶经验的“老司机”，能够从根本上解决上述问题，真正满足人民群众对美好生活的向往，不疲劳、不愤怒、不醉驾、不随意拥堵、不担心停车。智能驾驶的发展可以分为四个阶段：2004年之前；2004-2009年：妊娠前六年；2010-2015年：第二个六年增长期；2016-2021年：第三个六年开花；

2022-2027年：第四个六年的结果。在2004年之前的自动驾驶生活中，1921年8月，美国诞生了第一辆无人驾驶（实际上是遥控）汽车。美国陆军的一名电子工程师坐在后面的车上，用无线电控制前面无人车的方向盘、离合器和刹车。在1939年的纽约世博会上，通用汽车公司在“未来世界”展览中预测，到1960年，高速公路将拥有电子轨道，与汽车的自动驾驶系统合作，实现无人驾驶，直到离开高速公路才会重新转向司机驾驶。从那时起，通用汽车就不再把这个预测当作笑话，而是在1956年展出了火鸟II，这是一款有史以来第一次看起来像带自动导航系统的“火箭”的概念车。两年后，当《火鸟III》问世时，英国广播公司直播了基于车路协同的无人驾驶。高速公路上的嵌入式电缆通过电子脉冲信号与车端接收器通信，展现了未来高速公路的无人驾驶形态。事实上，具有独立自动驾驶能力的原型Shakey出现在20世纪60年代，诞生于斯坦福研究所，该研究所后来更名为SRI International，并因发明计算机鼠标和语音助手Siri而闻名。Shakey的另一个重要贡献是机器人。Shakey是第一个具有完整感知、规划和控制能力的机器人（这也是后来机器人和无人车的通用框架）。沙基的父亲是查尔斯·罗森，一位科学怪人，斯坦福国际研究所的创始人。猎奇的媒体对Shakey进行了超出其实际能力的耸人听闻的宣传，世界末日理论首次出现，这让科学家们感到相当尴尬，而这也是人工智能学术界第一次与媒体发生冲突，后来又被重复了无数次。如果Shakey只是一个在室内移动的机器人，那么“斯坦福车”就是第一个接近无人驾驶汽车的机器人。Hans Moravec被称为“人工智能最坚定的支持者”，在他的领导下，“斯坦福汽车”取得了巨大进步。莫拉维奇的团队开发了许多新技术，例如使用单个相机来计算场景的深度，后来Mobileye也采用了类似的技术。在大多数情况下，“斯坦福汽车”需要通过远程图像进行控制。有一次它失控了，直接驶入了一条繁忙的道路。当莫拉维奇在监视器上看到一辆真正的汽车呼啸而过“斯坦福汽车”时，他感到震惊，于是对“叛逃机器人”的追捕成为无人车历史上的一笔幽默。莫拉维克在机器视觉的探索中遭受了许多挫折，后来提出了著名的莫拉维克悖论——人类的高阶智能，如推理、规划和下棋，都可以很容易地通过计算机实现。只有几个月大的婴儿才能轻松掌握的低阶智能，如感知和运动协调，是计算机无法企及的。在深度学习还处于初级阶段的时代，科学家们仍然找不到线索。20世纪80年代，电视剧《骑士》中的KITT自动驾驶汽车风靡一时。几乎在同一时间，汽车制造大国日本、德国和美国真正开始了自动驾驶汽车的研发。日本筑波工程研究实验室、德国慕尼黑国防军大学和梅赛德斯车队、美国国防高级研究计划局（DARPA）和卡内基梅隆大学分别开发了以“摄像头为主，其他传感器为辅”的不同自动驾驶汽车原型，并在真实的道路条件下展示了令人信服的能力。特别是卡内基梅隆大学的NavLab在1995年完成了从匹兹堡到圣地亚哥的“无手”穿越美国之旅，其中98.2%的里程是由无人驾驶完成的。尽管车辆的速度并不快，但即使在今天，这样的成就仍然非常显著。这辆后来进入机器人名人堂的无人车是在庞蒂亚克Trans Sport Minivan（小型多用途车）的基础上改装的。主要原因是小型货车可以安装比汽车更多的设备。后来，Waymo还采用了菲亚特克莱斯勒的小型货车“Pacifica”作为无人车改装的基础。20世纪90年代末的另一项开创性工作来自意大利帕尔马大学的视觉实验室VisLab。他们使用由双目摄像头组成的立体视觉系统，在高速公路上实现了2000公里的远距离测试，94%……

无障碍驾驶，时速112公里。几乎在同一时间，中国学术界和工业界也开始探索智能驾驶。1978年，在清华大学，齐国光教授的研究小组开始研究自动驾驶。1986年，何克忠教授的HTMR研究小组向HTMR-III转述，一款接近自动驾驶的原型车真正问世。中国第一辆自动驾驶汽车是20世纪90年代初由北京理工学院、南京科技大学、国防科技大学、清华大学和浙江大学联合研发的ATB-1（自动驾驶试验台-1）。与第一代相比，后来的ATB-2的速度提高了3-4倍，这些机构大多成为中国无人人才的摇篮。同样在20世纪90年代，中国科学院自动化研究所的王飞跃教授开始在美国研究无人驾驶汽车。与美国类似，中国更早地探索了远程驾驶。1980年，国家建立了“远程驾驶反核侦察车”项目，哈尔滨工业大学、沈阳自动化学院和国防科技大学参与了该项目的研究。在第二阶段到来的前一年（2003年），由国防科技大学和一汽合作的红旗CA7460实现了高速公路自动驾驶的示范，峰值速度达到170公里/小时，并实现了自动超车。从2004年到2009年的前六年：催生2004年的大事是DARPA的无人车挑战“大挑战”。“第二次海湾战争”开始时，国防部注意到沙漠作战中士兵的伤亡情况，希望通过无人驾驶解决这一问题。DARPA挑战赛是美国的优良传统。国会拨款通过挑战发现那些革命性和高回报的科学研究成果，极大地缩短了基础科学发现与军事应用之间的差距。三次无人车挑战赛、一次机器人挑战赛和2018年的发射挑战赛使其闻名世界。这项挑战要求无人驾驶汽车成功穿越240公里的沙漠公路。不出所料，所有球队在2004年的沙漠中都被击败了。这使得2005年的挑战成为我们生活中的一天。卡内基梅隆大学的红队是夺冠热门，其负责人兼机器人专家雷德·惠特克决心获胜。他认为，无人驾驶不可能仅仅靠努力就能实现。“如果你没有做每件事，你就没有做过一件事。”这意味着只有你知道所有事情，并且只知道某些方面等于零，你才能成功。这也间接地告诉了无人驾驶的高门槛。在参赛队伍中，斯坦福大学的“斯坦利”无人车并不起眼，但领头羊塞巴斯蒂安·特龙决心夺得冠军。他是机器人SLAM（同步定位和地图创建）技术的先驱，他沮丧地逃离了卡内基梅隆大学，并试图在这场比赛中重获尊严。传统的无人驾驶汽车前三名是卡内基梅隆大学、斯坦福大学和麻省理工学院，但在挑战者中，有一位来自加州大学伯克利分校的年轻人安东尼·莱万多夫斯基。这位特立独行、身高2米2的年轻人驾驶一辆名为“恶灵骑士”的摩托车参赛，引起了足够的关注。卡内基梅隆大学的两辆车一路领先，但下半场莫名其妙的失败导致两辆车大幅减速，仅获得亚军和季军。尽管“斯坦利”在比赛中发生了几次事故，但这并不重要。在删除了一些不相关的代码后，它运行得越来越快，最终赢得了200万美元的一等奖。直到12年后，卡耐基梅隆大学失败的原因才浮出水面。原来，发动机控制模块和喷嘴之间的一个过滤器坏了，导致发动机失去动力。“千里之堤溃于蚁穴”，我们应该对无人驾驶抱有无比敬畏的态度。特隆后来哀叹斯坦福大学的胜利完全是随机的。在这次比赛中，许多车辆使用了激光雷达、高精度地理信息系统和惯性导航系统，直到今天，这些仍然是许多无人车的标配。当然，当时的激光雷达可以说非常奇怪……

在他们中间，霍尔兄弟制造的激光雷达有一个洗手盆那么大。这两兄弟是音响店的老板，也是“战斗机器人”的爱好者。从研究机器人到研究激光雷达，激光雷达领域的先驱Velodyne后来被制造出来。我第一次接触无人驾驶汽车是在2005年，当时Gary Bradski（OpenCV英特尔研究所（OpenCV之父）帮助Tron的团队提高了他们的视觉能力。他敦促英特尔的营销部门赞助斯坦福团队。当时，英特尔已经花了10万美元赞助卡内基梅隆大学，所以特隆给出了2万美元的友谊价格，英特尔很幸运地赢得了最后的冠军注。有趣的是，由于“斯坦利”已经被各种赞助商的商标覆盖，英特尔的标志只能贴在前窗上，这是一个非常引人注目的位置，表明这是一辆无人车（因为没有驾驶员通过前窗看后视镜）。眨眼间，2007年，DARPA不满足于荒野无人驾驶，开始了“城市挑战”。卡内基梅隆大学卷土重来。这一次，他们做好了充分的准备，组成了一支由40人组成的队伍，其中包括克里斯·乌尔姆森将军。除了两辆参与车辆外，还有一辆供应车辆提供充足的零部件更换。卡内基梅隆大学的惠特克最终获得了这个称号。据说卡内基梅隆大学这次投入太多，在赢得200万美元奖金后仍然没有弥补赤字。在他们的设备库中，一种新型的64线激光雷达首次出现。为了将这种设备投入使用，卡内基梅隆大学的工程师编写了大量的驱动程序。霍尔兄弟的Velodyne提供了这种特殊的武器，从洗手盆大小到花盆大小，凝聚了他们的许多努力。当卡尔-奔驰发明汽车，人类进入汽车时代时，科学技术给人类的“旅行”下了新的定义，随着技术的不断发展和进步，人类对智能驾驶的梦想有了新的期望和希望。那么，智能驾驶是如何产生、孕育、发展和爆发的呢？我们能从中得到什么启发？本文将回顾这一历史，并讨论新兴战略技术和产业的发展途径。信息技术的发展有20年的循环规律：1970年至1990年，它起源于PC的数字化，1990年至2010年，它是互联网推动的网络化。从2010年开始的20年里，我们将面临人工智能的寒武纪大爆发。目前，人工智能正在火热发展，创业公司如雨后春笋般涌现。从业者开始思考如何让技术形成连锁反应，促进行业的非线性和跨越式增长。有人将人工智能和工业之间的关系比作“葡萄干和面包”。尽管葡萄干仍然是没有面包的葡萄干，但两者的结合可以创造出高价值的新类别。近年来，作者一直在探索人工智能的产业机遇，并得出结论：在未来15年，智能驾驶将是人工智能带来的最具附加值的产业，而且无人能及。首先，激活、重塑和创造数万亿美元的市场。激活汽车市场，智能、安全、人机驾驶的新体验将再次唤起人们的换车需求；重塑旅游市场，无人驾驶+共享汽车将解决当今困扰消费者和旅游服务提供商的最大问题——司机成本和“坏人”风险。如果目前的网络汽车只解决了2%的出行，那么未来的无人驾驶出租车可以将这一比例提高几十倍；它创造了一个新的消费经济和生产力市场乘客经济。路上的乘客，或消费，或工作，或娱乐，每辆车都可以成为移动的商业地产。其次，它解决了自人类进入汽车社会以来许多尚未解决的社会问题——交通拥堵（以及怠速造成的废气排放）、事故频发、停车难等等。无人驾驶就像一个拥有数千亿公里驾驶经验和数百万年驾驶经验的“老司机”，能够从根本上解决上述问题，真正满足人民群众对美好生活的向往，不疲劳、不愤怒、不醉驾、不随意拥堵、不担心停车。智能驾驶的发展可以分为四个阶段：2004年之前；2004-2009年：妊娠前六年；2010-2015年：第二个六年增长期；

2016-2021年：第三个六年开花；

2022-2027年：第四个六年的结果。在2004年之前的自动驾驶生活中，1921年8月，美国诞生了第一辆无人驾驶（实际上是遥控）汽车。美国陆军的一名电子工程师坐在后面的车上，用无线电控制前面无人车的方向盘、离合器和刹车。在1939年的纽约世博会上，通用汽车公司在“未来世界”展览中预测，到1960年，高速公路将拥有电子轨道，与汽车的自动驾驶系统合作，实现无人驾驶，直到离开高速公路才会重新转向司机驾驶。从那时起，通用汽车就不再把这个预测当作笑话，而是在1956年展出了火鸟II，这是一款有史以来第一次看起来像带自动导航系统的“火箭”的概念车。两年后，当《火鸟III》问世时，英国广播公司直播了基于车路协同的无人驾驶。高速公路上的嵌入式电缆通过电子脉冲信号与车端接收器通信，展现了未来高速公路的无人驾驶形态。事实上，具有独立自动驾驶能力的原型Shakey出现在20世纪60年代，诞生于斯坦福研究所，该研究所后来更名为SRI International，并因发明计算机鼠标和语音助手Siri而闻名。Shakey的另一个重要贡献是机器人。Shakey是第一个具有完整感知、规划和控制能力的机器人（这也是后来机器人和无人车的通用框架）。沙基的父亲是查尔斯·罗森，一位科学怪人，斯坦福国际研究所的创始人。猎奇的媒体对Shakey进行了超出其实际能力的耸人听闻的宣传，世界末日理论首次出现，这让科学家们感到相当尴尬，而这也是人工智能学术界第一次与媒体发生冲突，后来又被重复了无数次。如果Shakey只是一个在室内移动的机器人，那么“斯坦福车”就是第一个接近无人驾驶汽车的机器人。Hans Moravec被称为“人工智能最坚定的支持者”，在他的领导下，“斯坦福汽车”取得了巨大进步。莫拉维奇的团队开发了许多新技术，例如使用单个相机来计算场景的深度，后来Mobileye也采用了类似的技术。在大多数情况下，“斯坦福汽车”需要通过远程图像进行控制。有一次它失控了，直接驶入了一条繁忙的道路。当莫拉维奇在监视器上看到一辆真正的汽车呼啸而过“斯坦福汽车”时，他感到震惊，于是对“叛逃机器人”的追捕成为无人车历史上的一笔幽默。莫拉维克在机器视觉的探索中遭受了许多挫折，后来提出了著名的莫拉维克悖论——人类的高阶智能，如推理、规划和下棋，都可以很容易地通过计算机实现。只有几个月大的婴儿才能轻松掌握的低阶智能，如感知和运动协调，是计算机无法企及的。在深度学习还处于初级阶段的时代，科学家们仍然找不到线索。20世纪80年代，电视剧《骑士》中的KITT自动驾驶汽车风靡一时。几乎在同一时间，汽车制造大国日本、德国和美国真正开始了自动驾驶汽车的研发。日本筑波工程研究实验室、德国慕尼黑国防军大学和梅赛德斯车队、美国国防高级研究计划局（DARPA）和卡内基梅隆大学分别开发了以“摄像头为主，其他传感器为辅”的不同自动驾驶汽车原型，并在真实的道路条件下展示了令人信服的能力。特别是卡内基梅隆大学的NavLab在1995年完成了从匹兹堡到圣地亚哥的“无手”穿越美国之旅，其中98.2%的里程是由无人驾驶完成的。尽管车辆的速度并不快，但即使在今天，这样的成就仍然非常显著。这辆后来进入机器人名人堂的无人车是在庞蒂亚克Trans Sport Minivan（小型多用途车）的基础上改装的。主要原因是小型货车可以安装比汽车更多的设备。后来，Waymo还采用了菲亚特克莱斯勒的小型货车“Pacifica”作为无人车改装的基础。20世纪90年代末的另一项开创性工作来自意大利帕尔马大学的视觉实验室VisLab。他们使用由双目摄像头组成的立体视觉系统，在高速公路上实现了2000公里的远距离测试，94%……

无障碍驾驶，时速112公里。几乎在同一时间，中国学术界和工业界也开始探索智能驾驶。1978年，在清华大学，齐国光教授的研究小组开始研究自动驾驶。1986年，何克忠教授的HTMR研究小组向HTMR-III转述，一款接近自动驾驶的原型车真正问世。中国第一辆自动驾驶汽车是20世纪90年代初由北京理工学院、南京科技大学、国防科技大学、清华大学和浙江大学联合研发的ATB-1（自动驾驶试验台-1）。与第一代相比，后来的ATB-2的速度提高了3-4倍，这些机构大多成为中国无人人才的摇篮。同样在20世纪90年代，中国科学院自动化研究所的王飞跃教授开始在美国研究无人驾驶汽车。与美国类似，中国更早地探索了远程驾驶。1980年，国家建立了“远程驾驶反核侦察车”项目，哈尔滨工业大学、沈阳自动化学院和国防科技大学参与了该项目的研究。在第二阶段到来的前一年（2003年），由国防科技大学和一汽合作的红旗CA7460实现了高速公路自动驾驶的示范，峰值速度达到170公里/小时，并实现了自动超车。从2004年到2009年的前六年：催生2004年的大事是DARPA的无人车挑战“大挑战”。“第二次海湾战争”开始时，国防部注意到沙漠作战中士兵的伤亡情况，希望通过无人驾驶解决这一问题。DARPA挑战赛是美国的优良传统。国会拨款通过挑战发现那些革命性和高回报的科学研究成果，极大地缩短了基础科学发现与军事应用之间的差距。三次无人车挑战赛、一次机器人挑战赛和2018年的发射挑战赛使其闻名世界。这项挑战要求无人驾驶汽车成功穿越240公里的沙漠公路。不出所料，所有球队在2004年的沙漠中都被击败了。这使得2005年的挑战成为我们生活中的一天。卡内基梅隆大学的红队是夺冠热门，其负责人兼机器人专家雷德·惠特克决心获胜。他认为，无人驾驶不可能仅仅靠努力就能实现。“如果你没有做每件事，你就没有做过一件事。”这意味着只有你知道所有事情，并且只知道某些方面等于零，你才能成功。这也间接地告诉了无人驾驶的高门槛。在参赛队伍中，斯坦福大学的“斯坦利”无人车并不起眼，但领头羊塞巴斯蒂安·特龙决心夺得冠军。他是机器人SLAM（同步定位和地图创建）技术的先驱，他沮丧地逃离了卡内基梅隆大学，并试图在这场比赛中重获尊严。传统的无人驾驶汽车前三名是卡内基梅隆大学、斯坦福大学和麻省理工学院，但在挑战者中，有一位来自加州大学伯克利分校的年轻人安东尼·莱万多夫斯基。这位特立独行、身高2米2的年轻人驾驶一辆名为“恶灵骑士”的摩托车参赛，引起了足够的关注。卡内基梅隆大学的两辆车一路领先，但下半场莫名其妙的失败导致两辆车大幅减速，仅获得亚军和季军。尽管“斯坦利”在比赛中发生了几次事故，但这并不重要。在删除了一些不相关的代码后，它运行得越来越快，最终赢得了200万美元的一等奖。直到12年后，卡耐基梅隆大学失败的原因才浮出水面。原来，发动机控制模块和喷嘴之间的一个过滤器坏了，导致发动机失去动力。“千里之堤溃于蚁穴”，我们应该对无人驾驶抱有无比敬畏的态度。特隆后来哀叹斯坦福大学的胜利完全是随机的。在这次比赛中，许多车辆使用了激光雷达、高精度地理信息系统和惯性导航系统，直到今天，这些仍然是许多无人车的标配。当然，当时的激光雷达可以说非常奇怪……

在他们中间，霍尔兄弟制造的激光雷达有一个洗手盆那么大。这两兄弟是音响店的老板，也是“战斗机器人”的爱好者。从研究机器人到研究激光雷达，激光雷达领域的先驱Velodyne后来被制造出来。我第一次接触无人驾驶汽车是在2005年，当时Gary Bradski（OpenCV英特尔研究所（OpenCV之父）帮助Tron的团队提高了他们的视觉能力。他敦促英特尔的营销部门赞助斯坦福团队。当时，英特尔已经花了10万美元赞助卡内基梅隆大学，所以特隆给出了2万美元的友谊价格，英特尔很幸运地赢得了最后的冠军注。有趣的是，由于“斯坦利”已经被各种赞助商的商标覆盖，英特尔的标志只能贴在前窗上，这是一个非常引人注目的位置，表明这是一辆无人车（因为没有驾驶员通过前窗看后视镜）。眨眼间，2007年，DARPA不满足于荒野无人驾驶，开始了“城市挑战”。卡内基梅隆大学卷土重来。这一次，他们做好了充分的准备，组成了一支由40人组成的队伍，其中包括克里斯·乌尔姆森将军。除了两辆参与车辆外，还有一辆供应车辆提供充足的零部件更换。卡内基梅隆大学的惠特克最终获得了这个称号。据说卡内基梅隆大学这次投入太多，在赢得200万美元奖金后仍然没有弥补赤字。在他们的设备库中，一种新型的64线激光雷达首次出现。为了将这种设备投入使用，卡内基梅隆大学的工程师编写了大量的驱动程序。霍尔兄弟的Velodyne提供了这种特殊的武器，从洗手盆大小到花盆大小，凝聚了他们的许多努力。在接下来的10年里，64线激光雷达已经成为世界上大多数无人驾驶汽车的必要部件。这两项挑战极大地激发了科研会议的信心，培养了大批人才。据说谷歌的创始人拉里·佩奇是个极客。他和特龙成为了亲密的朋友，因为他们对机器人感兴趣。对于无人驾驶，佩奇有了一个新想法。他招募了Tron加入谷歌，并首次在谷歌街景上试用。到2009年，他秘密成立了无人车项目“Chauffer”，并聚集了一批在挑战赛中成名的著名选手，其中包括前面提到的乌尔姆森和莱万多夫斯基。Amnon Shashua是麻省理工学院的视觉专家。他是特龙在斯坦福大学学术假期期间的室友。作为希伯来大学的教授，他创立了Mobileye，这是第一个尝试生产ADAS（高级驾驶员辅助系统）技术的先驱。Mobileye成立于1999年，到2009年，它已经走过了“从0到1”的艰辛历程，其产品已经安装在许多型号中。在其成立之初，没有人想到它要到2014年才能上市。更让人意想不到的是，它在2017年被英特尔收购，而在这18年里，它走上了一条很少有人走的路。DARPA的无人驾驶汽车挑战激励了中国的同事。2009年，在国家自然科学基金重大研究计划“视听信息认知计算”的支持下，首届中国“智能汽车未来挑战”在Xi的举行，拉开了中国一系列挑战的序幕。从2010年到2015年的第二个六年：增长2010年，Tron成立了Google X作为创始人，在那里匆忙推出了许多“登月计划”项目。项目必须满足三个条件：1。它将使数亿用户受益；2.它看起来有点科幻；

3.以今天的技术，它可以在几年内实现。毫无疑问，无人驾驶符合这些条件。谷歌的第一辆无人车是在混合动力电动汽车普锐斯的基础上改装的，顶部装有64线激光雷达，用于构建高分辨率三维环境模型或高精度地图。这些测试车伪装成街景数据采集车，经常在夜间出没以避开公众视线，还可以在无人车的道路上采集高精度地图。尽管他们非常低调，但还是不可避免地被交警抓住了。詹姆斯·库夫纳是卡耐基梅隆大学车队中最早进入谷歌的工程师之一。现在，他是丰田无人驾驶汽车的领导者，他能回忆起被交警拦下时的情景。“纸遮不住火。”最后，著名记者约翰·马尔科夫从一位测试司机的高中同学那里挖出了令人震惊的信息，并在《纽约时报》上曝光，这让“汽车之都”底特律陷入了深深的震惊。内华达州很快成为美国第一个允许无人驾驶汽车上路的州。在谷歌无人车的核心骨干中，有最初的“幽灵骑士”的拥有者莱万多夫斯基。这个年轻人深受佩奇的赞赏，他是一个麻烦制造者，无视规则，甚至不关心安全。他带领谷歌从几家公司购买技术和组件，如510 SYSTEMS。后来，大家才知道，这些公司是莱万多夫斯基自己私人经营的。佩奇对此表现出了极大的宽容，不仅承诺投入大量资金，甚至还购买了510 SYSTEMS。谷歌的第二代无人车是一款动力更强的雷克萨斯，也是一款混合动力车。如前所述，无人车基本型号的第一个要求是足够大，可以容纳各种设备，第二个要求是电子控制，因为发动机的底部控制算法比电机的要困难得多，大多数团队更喜欢把时间花在高级算法上。但真正引人注目的是2014年谷歌第三代无人驾驶汽车“萤火虫”的诞生。这辆类似考拉的汽车被完全重新设计用于无人驾驶，比如去掉雨刷，因为司机不需要在雨中看到道路。根据设计，这款车没有方向盘，但由于加州法律的限制，安装了一个操纵杆作为方向盘。这辆车后来获得了红点设计奖。与此同时，Mobileye赢得了车厂的信任，基于视觉的ADAS低成本解决方案进入主流市场。到2015年，装机容量已接近1000万台。Mobileye还秘密启动了自动驾驶的研发工作。与谷歌的解决方案相比，Mobileye基于视觉的解决方案是独一无二的。例如，它使用视觉地图，从视觉中提取的地图特别小（与谷歌的GB级别相比，每公里只有10kb的数据），适合众包实时上传和更新。事实上，基于视觉的定位更接近人类的驾驶风格。我们根据道路上的标志来评估大致位置，并根据道路线路的变化做出实时决策（选择哪条车道，是否上匝道等）。然后，只需从视觉中提取这些标志和线条，并通过众包将其上传到地图上，即可在驾驶时通过视觉匹配获得定位。事实上，2015年发生了几件大事。首先，年初，梅赛德斯-奔驰的无人驾驶概念车F015在CES上惊艳亮相，一下子将无人车呈现在了公众面前。2月初，有消息称，出租车应用优步从卡内基梅隆大学及其附属国家机器人研究中心挖掘了50多名科学家和工程师，成立了自己的无人车研发团队。据说，优步创始人特拉维斯·卡兰尼克在乘坐谷歌无人车后既兴奋又害怕（谷歌是优步的投资者）。他认为这是对行业的颠覆性技术，但这会“自杀”，所以他做出了重大举措。最面对面的“未来已经到来”是特斯拉在10月份发布的自动驾驶。尽管自动驾驶是L2级别的辅助驾驶，但许多普通车主都被这个名字误导了。三名勇敢的司机开启了自动驾驶模式，完成了穿越美国东西海岸的任务，平均速度达到84公里/小时。当然，在这个过程中也有危险……

s、 但特斯拉没有同意，从而为后来的事故埋下了隐患。在2010年至2015年的这个阶段，中国略显沉默。2010年，前面提到的VisLab四辆自动驾驶汽车从意大利帕尔马出发，穿越9个国家，行驶13000公里到达中国上海。VisLab和中国之间的关系并没有结束。随后，一些国内无人驾驶青年部队参观了VisLab。2015年，具有中国背景的视觉芯片公司安巴收购了VisLab。2011年7月，国防科技大学何汉根教授技术团队自主研发的红旗HQ3无人驾驶汽车首次完成了长沙至武汉286公里的高速全程无人驾驶测试，其中人工驾驶里程不到1%，与上一代CA7460相比，它在硬件小型化、控制精度和稳定性方面取得了显著进展。基于此，国防科技大学还获得了“智能汽车未来挑战赛”的冠军。在那之后，李德毅院士的团队成为了锦标赛的常客（除了2013年被北京理工学院夺得，其主要选手是宇时科技CTO姜岩博士）。2015年下半年，发生了三件令人难忘的事件。8月，宇通与李德一院士共同完成了郑开高速公路33公里无人公交车，这是世界上第一辆无人公交车。11月，第七届“智能汽车未来挑战赛”在常熟成功举办。中央电视台新闻联播报道了这一挑战，无人驾驶成为公众茶余饭后的谈资。12月，百度推出无人车年度爆款，百度与宝马联合运营的无人车在G7“高速五环路-奥林匹克森林公园”路线上来回穿梭，吸引了无数眼球。对于这个项目中的一些人来说，这次演示是一个结束，然后他们离开百度开始了新的旅程。对于百度来说，这是一个开始。自动驾驶部门正式成立，由王进担任总指挥。他称之为“三年的商业化和五年的量产”，“如果汽车行业不改变自己的生活，就会被其他人改变”。这三起事件让国人意识到，在无人驾驶这一高科技领域，中国没有空缺。2015年，正值疫情爆发前夕。2016年至2021的第三个六年：盛开的吴晓波在《三十年的激荡》中写道：“这个时代到来时，势不可挡。万物肆意生长，尘土飞扬，江河汇成江河，无名山峰耸立，天地大开一段时间。”用这段话来描述2016年的开始是恰当的。2016年是无人值守的“春分”季节。作者于2016年2月辞职创业，包括风险投资（VC）在内的许多人对商业模式充满怀疑。出乎意料的是，三月份发生了几件大事。AlphaGo五局战胜李世石点燃了人们对人工智能的热情，通用汽车以10亿美元收购了当时只有几台原型机、40多人的Cruise Automation，这让VC意识到无人驾驶时代即将到来。在中国和北京的春季车展上，长安与博世和清华合作推出了几款“2000公里进京”无人车，无人车真正进入了中国的公众视野。4月，英特尔高调宣布押注智能驾驶领域。笔者作为英特尔的老员工，也在做无人驾驶创业，这也是非常受关注的。5月，英特尔聘请的咨询公司找到了作者，希望为英特尔的战略提供建议。我的建议很简单：买Mobileye。一年后，英特尔宣布以153亿美元收购Mobileye（这可能与我的建议没有因果关系），代表着PC时代的巨头正式大规模进入这一领域。春天很冷，几起事故让人们感到怀疑。今年2月，谷歌的无人驾驶汽车撞上了一辆公交车，这是谷歌首次主动承认责任。然而，轻微的碰撞并没有引起太多的批评，后来总结的教训之一是不要嘲笑公交车司机。5月，特斯拉的第一起致命车祸成为头条新闻。死者是一名司机和一名特斯拉爱好者。当时，车辆正在高速自动驾驶模式下行驶，但司机正在观看视频，完全无视保持警惕的责任……

道路状况。自动驾驶系统没有检测到一辆大卡车正在过马路，车辆以极高的速度从卡车下面驶过，司机当场死亡。在事故中，尽管Mobileye vision未能识别出白色拖车的侧面，但由于其安装位置较低，前视雷达没有击中目标。公众开始质疑：这种测试版的软件和硬件可以上路吗？你想在软件升级后重新检查汽车吗？另一方面，自动驾驶被错误地宣传为自动驾驶，但本质上它仍然是一种辅助驾驶。一个月后，在媒体和业界，特斯拉发布了一篇博客为自己辩护。在事故发生前的七个月里，自动驾驶完成了1.3亿英里的自动驾驶里程，而美国人类司机平均每9400万英里就发生一次致命车祸。自动驾驶系统还不够安全吗？然而，特斯拉之前没有统计过中国发生的类似车祸，因为在这种情况下，自动驾驶的数据降至每6500万英里发生一次致命车祸。从那时起，有多少无事故里程可以被认为是安全的，成为摆在行业面前的一个悬而未决的问题。这起事故也导致了特斯拉和Mobileye之间的“分手”。除了事故的表面责任外，还有另一个重要原因。特斯拉独立开发计算机视觉的雄心触动了Mobileye的核心利益。经过几轮相互指责，特斯拉首先宣布博世的毫米波雷达是主要传感器，并于10月正式宣布自动驾驶硬件2.0版（HW2）采用了自己的视觉系统。也许是马斯克的“第一原则”（人们可以通过视觉驾驶，无人驾驶也可以），也可能是特斯拉的推广方法。他们声称HW2具有全自动驾驶能力，购买HW2的新车只需3000美元，未来将通过软件升级实现无人驾驶。具有讽刺意味的是，整整两年后的2018年10月，特斯拉从宣传册中删除了这一选项。在过去的两年里，特斯拉经历了大量的人才流失。许多评估显示，HW2.x在推出一年后基本达到了1.0的水平。然而，对2.x软件和硬件的完全控制仍然可以让特斯拉掌握大量数据。2016年8月的一件大事是，优步斥资6.8亿美元收购了卡车自动驾驶公司Otto。当Karanic在匹兹堡设立研发中心时，他对无人驾驶进入商业化抱有很高的期望。然而，一年多的进步并没有让他满意。收购奥托再次被增持，但他没有想到这会成为未来压垮他的最后一根稻草。奥托的创始人是为谷歌工作的不守规矩的莱万多夫斯基。佩奇的宽容并没有让他松一口气，谷歌巨额奖金带来的满足感也逐渐消退。大公司的繁文缛节和谨慎让他深感深陷困境，因此在2016年初，他召集了一群人建立了另一个门户网站。硅谷对“背叛”相当宽容，但鉴于无人驾驶技术的稀缺性，谷歌有可能与逃亡者签署一些非正式的竞业禁止条款，而大多数逃亡者在创建新公司时故意避免直接竞争。在接下来的10年里，64线激光雷达已经成为世界上大多数无人驾驶汽车的必要部件。这两项挑战极大地激发了科研会议的信心，培养了大批人才。据说谷歌的创始人拉里·佩奇是个极客。他和特龙成为了亲密的朋友，因为他们对机器人感兴趣。对于无人驾驶，佩奇有了一个新想法。他招募了Tron加入谷歌，并首次在谷歌街景上试用。到2009年，他秘密成立了无人车项目“Chauffer”，并聚集了一批在挑战赛中成名的著名选手，其中包括前面提到的乌尔姆森和莱万多夫斯基。Amnon Shashua是麻省理工学院的视觉专家。他是特龙在斯坦福大学学术假期期间的室友。作为希伯来大学的教授，他创立了Mobileye，这是第一个尝试生产ADAS（高级驾驶员辅助系统）技术的先驱。Mobileye成立于1999年，到2009年，它已经走过了“从0到1”的艰辛历程，其产品已经安装在许多型号中。在其成立之初，没有人想到它要到2014年才能上市。更让人意想不到的是，它在2017年被英特尔收购，而在这18年里，它走上了一条很少有人走的路。DARPA的无人驾驶汽车挑战激励……

中国的同事。2009年，在国家自然科学基金重大研究计划“视听信息认知计算”的支持下，首届中国“智能汽车未来挑战”在Xi的举行，拉开了中国一系列挑战的序幕。从2010年到2015年的第二个六年：增长2010年，Tron成立了Google X作为创始人，在那里匆忙推出了许多“登月计划”项目。项目必须满足三个条件：1。它将使数亿用户受益；2.它看起来有点科幻；

3.以今天的技术，它可以在几年内实现。毫无疑问，无人驾驶符合这些条件。谷歌的第一辆无人车是在混合动力电动汽车普锐斯的基础上改装的，顶部装有64线激光雷达，用于构建高分辨率三维环境模型或高精度地图。这些测试车伪装成街景数据采集车，经常在夜间出没以避开公众视线，还可以在无人车的道路上采集高精度地图。尽管他们非常低调，但还是不可避免地被交警抓住了。詹姆斯·库夫纳是卡耐基梅隆大学车队中最早进入谷歌的工程师之一。现在，他是丰田无人驾驶汽车的领导者，他能回忆起被交警拦下时的情景。“纸遮不住火。”最后，著名记者约翰·马尔科夫从一位测试司机的高中同学那里挖出了令人震惊的信息，并在《纽约时报》上曝光，这让“汽车之都”底特律陷入了深深的震惊。内华达州很快成为美国第一个允许无人驾驶汽车上路的州。在谷歌无人车的核心骨干中，有最初的“幽灵骑士”的拥有者莱万多夫斯基。这个年轻人深受佩奇的赞赏，他是一个麻烦制造者，无视规则，甚至不关心安全。他带领谷歌从几家公司购买技术和组件，如510 SYSTEMS。后来，大家才知道，这些公司是莱万多夫斯基自己私人经营的。佩奇对此表现出了极大的宽容，不仅承诺投入大量资金，甚至还购买了510 SYSTEMS。谷歌的第二代无人车是一款动力更强的雷克萨斯，也是一款混合动力车。如前所述，无人车基本型号的第一个要求是足够大，可以容纳各种设备，第二个要求是电子控制，因为发动机的底部控制算法比电机的要困难得多，大多数团队更喜欢把时间花在高级算法上。但真正引人注目的是2014年谷歌第三代无人驾驶汽车“萤火虫”的诞生。这辆类似考拉的汽车被完全重新设计用于无人驾驶，比如去掉雨刷，因为司机不需要在雨中看到道路。根据设计，这款车没有方向盘，但由于加州法律的限制，安装了一个操纵杆作为方向盘。这辆车后来获得了红点设计奖。与此同时，Mobileye赢得了车厂的信任，基于视觉的ADAS低成本解决方案进入主流市场。到2015年，装机容量已接近1000万台。Mobileye还秘密启动了自动驾驶的研发工作。与谷歌的解决方案相比，Mobileye基于视觉的解决方案是独一无二的。例如，它使用视觉地图，从视觉中提取的地图特别小（与谷歌的GB级别相比，每公里只有10kb的数据），适合众包实时上传和更新。事实上，基于视觉的定位更接近人类的驾驶风格。我们根据道路上的标志来评估大致位置，并根据道路线路的变化做出实时决策（选择哪条车道，是否上匝道等）。然后，只需从视觉中提取这些标志和线条，并通过众包将其上传到地图上，即可在驾驶时通过视觉匹配获得定位。事实上，2015年发生了几件大事。首先，年初，梅赛德斯-奔驰的无人驾驶概念车F015在CES上惊艳亮相，一下子将无人车呈现在了公众面前。2月初，有消息称，出租车应用优步从卡内基梅隆大学及其附属国家机器人研究中心挖掘了50多名科学家和工程师，成立了自己的无人车研发团队。据说，优步创始人特拉维斯·卡兰尼克在乘坐谷歌无人车后既兴奋又害怕（谷歌是优步的投资者）。他认为这是对行业的颠覆性技术，但这会“自杀”，所以他做出了重大举措。最面对面的“未来已经到来”是特斯拉在10月份发布的自动驾驶。尽管自动驾驶是L2级别的辅助驾驶，但许多普通车主都被这个名字误导了。三名勇敢的司机开启了自动驾驶模式，完成了穿越美国东西海岸的任务，平均速度达到84公里/小时。当然，在这个过程中也有危险……

s、 但特斯拉没有同意，从而为后来的事故埋下了隐患。在2010年至2015年的这个阶段，中国略显沉默。2010年，前面提到的VisLab四辆自动驾驶汽车从意大利帕尔马出发，穿越9个国家，行驶13000公里到达中国上海。VisLab和中国之间的关系并没有结束。随后，一些国内无人驾驶青年部队参观了VisLab。2015年，具有中国背景的视觉芯片公司安巴收购了VisLab。2011年7月，国防科技大学何汉根教授技术团队自主研发的红旗HQ3无人驾驶汽车首次完成了长沙至武汉286公里的高速全程无人驾驶测试，其中人工驾驶里程不到1%，与上一代CA7460相比，它在硬件小型化、控制精度和稳定性方面取得了显著进展。基于此，国防科技大学还获得了“智能汽车未来挑战赛”的冠军。在那之后，李德毅院士的团队成为了锦标赛的常客（除了2013年被北京理工学院夺得，其主要选手是宇时科技CTO姜岩博士）。2015年下半年，发生了三件令人难忘的事件。8月，宇通与李德一院士共同完成了郑开高速公路33公里无人公交车，这是世界上第一辆无人公交车。11月，第七届“智能汽车未来挑战赛”在常熟成功举办。中央电视台新闻联播报道了这一挑战，无人驾驶成为公众茶余饭后的谈资。12月，百度推出无人车年度爆款，百度与宝马联合运营的无人车在G7“高速五环路-奥林匹克森林公园”路线上来回穿梭，吸引了无数眼球。对于这个项目中的一些人来说，这次演示是一个结束，然后他们离开百度开始了新的旅程。对于百度来说，这是一个开始。自动驾驶部门正式成立，由王进担任总指挥。他称之为“三年的商业化和五年的量产”，“如果汽车行业不改变自己的生活，就会被其他人改变”。这三起事件让国人意识到，在无人驾驶这一高科技领域，中国没有空缺。2015年，正值疫情爆发前夕。2016年至2021的第三个六年：盛开的吴晓波在《三十年的激荡》中写道：“这个时代到来时，势不可挡。万物肆意生长，尘土飞扬，江河汇成江河，无名山峰耸立，天地大开一段时间。”用这段话来描述2016年的开始是恰当的。2016年是无人值守的“春分”季节。作者于2016年2月辞职创业，包括风险投资（VC）在内的许多人对商业模式充满怀疑。出乎意料的是，三月份发生了几件大事。AlphaGo五局战胜李世石点燃了人们对人工智能的热情，通用汽车以10亿美元收购了当时只有几台原型机、40多人的Cruise Automation，这让VC意识到无人驾驶时代即将到来。在中国和北京的春季车展上，长安与博世和清华合作推出了几款“2000公里进京”无人车，无人车真正进入了中国的公众视野。4月，英特尔高调宣布押注智能驾驶领域。笔者作为英特尔的老员工，也在做无人驾驶创业，这也是非常受关注的。5月，英特尔聘请的咨询公司找到了作者，希望为英特尔的战略提供建议。我的建议很简单：买Mobileye。一年后，英特尔宣布以153亿美元收购Mobileye（这可能与我的建议没有因果关系），代表着PC时代的巨头正式大规模进入这一领域。春天很冷，几起事故让人们感到怀疑。今年2月，谷歌的无人驾驶汽车撞上了一辆公交车，这是谷歌首次主动承认责任。然而，轻微的碰撞并没有引起太多的批评，后来总结的教训之一是不要嘲笑公交车司机。5月，特斯拉的第一起致命车祸成为头条新闻。死者是一名司机和一名特斯拉爱好者。当时，车辆正在高速自动驾驶模式下行驶，但司机正在观看视频，完全无视保持警惕的责任……

道路状况。自动驾驶系统没有检测到一辆大卡车正在过马路，车辆以极高的速度从卡车下面驶过，司机当场死亡。在事故中，尽管Mobileye vision未能识别出白色拖车的侧面，但由于其安装位置较低，前视雷达没有击中目标。公众开始质疑：这种测试版的软件和硬件可以上路吗？你想在软件升级后重新检查汽车吗？另一方面，自动驾驶被错误地宣传为自动驾驶，但本质上它仍然是一种辅助驾驶。一个月后，在媒体和业界，特斯拉发布了一篇博客为自己辩护。在事故发生前的七个月里，自动驾驶完成了1.3亿英里的自动驾驶里程，而美国人类司机平均每9400万英里就发生一次致命车祸。自动驾驶系统还不够安全吗？然而，特斯拉之前没有统计过中国发生的类似车祸，因为在这种情况下，自动驾驶的数据降至每6500万英里发生一次致命车祸。从那时起，有多少无事故里程可以被认为是安全的，成为摆在行业面前的一个悬而未决的问题。这起事故也导致了特斯拉和Mobileye之间的“分手”。除了事故的表面责任外，还有另一个重要原因。特斯拉独立开发计算机视觉的雄心触动了Mobileye的核心利益。经过几轮相互指责，特斯拉首先宣布博世的毫米波雷达是主要传感器，并于10月正式宣布自动驾驶硬件2.0版（HW2）采用了自己的视觉系统。也许是马斯克的“第一原则”（人们可以通过视觉驾驶，无人驾驶也可以），也可能是特斯拉的推广方法。他们声称HW2具有全自动驾驶能力，购买HW2的新车只需3000美元，未来将通过软件升级实现无人驾驶。具有讽刺意味的是，整整两年后的2018年10月，特斯拉从宣传册中删除了这一选项。在过去的两年里，特斯拉经历了大量的人才流失。许多评估显示，HW2.x在推出一年后基本达到了1.0的水平。然而，对2.x软件和硬件的完全控制仍然可以让特斯拉掌握大量数据。2016年8月的一件大事是，优步斥资6.8亿美元收购了卡车自动驾驶公司Otto。当Karanic在匹兹堡设立研发中心时，他对无人驾驶进入商业化抱有很高的期望。然而，一年多的进步并没有让他满意。收购奥托再次被增持，但他没有想到这会成为未来压垮他的最后一根稻草。奥托的创始人是为谷歌工作的不守规矩的莱万多夫斯基。佩奇的宽容并没有让他松一口气，谷歌巨额奖金带来的满足感也逐渐消退。大公司的繁文缛节和谨慎让他深感深陷困境，因此在2016年初，他召集了一群人建立了另一个门户网站。硅谷对“背叛”相当宽容，但鉴于无人驾驶技术的稀缺性，谷歌有可能与逃亡者签署一些非正式的竞业禁止条款，而大多数逃亡者在创建新公司时故意避免直接竞争。近日，有媒体称，根据国家发展改革委的新规定，混合动力汽车将于2019年正式退出新能源行列，划为燃油汽车。新政的后续行动将对混合动力汽车的许可和补贴产生影响。对此，深圳市交通委明确表示，国家发改委的《规定》不会影响深圳市新能源汽车增量调控政策。个别媒体发布的“混合动力车≠新能源”、“混合动力汽车退出新能源行列”的说法是错误的。近日，有媒体称，根据国家发展改革委的新规定，混合动力汽车将于2019年正式退出新能源行列，划为燃油汽车。新政的后续行动将对混合动力汽车的许可和补贴产生影响。对此，深圳市交通委明确表示，国家发改委的《规定》不会影响深圳市新能源汽车增量调控政策。“混合动力汽车≠新能源”和“混合动力车退出行列……

据《纽约客》报道，他还建造了一座名为“通往未来之路”的教堂，并宣称“上帝可以在人工智能的基础上实现、接受和崇拜。”“我不相信上帝，但我相信，从我们的认知角度来看，我们正在创造的是我们的上帝。他相信机器最终会超越人类，他所在教会的信徒将在心理和精神上为即将到来的变化做好准备。这种带有鲜明“异教徒”色彩的演讲让人想起愤世嫉俗的“邪恶科学家””。优步进入后卡兰尼克时代，新任首席执行官对自动驾驶犹豫不决，而景驰在与百度和解后分裂。这两起诉讼表明，知识产权纠纷离这个新兴领域并不遥远。然而，在自动驾驶专利的布局上，美德日远远领先于中国“在2017年，2018年可能是一个“冲击“，既有商业隆隆的春雷，也有寒冷的春天。2018年初让一些人高兴，也有一些人难过。Velodyne已经降价一半。2017年，对于许多无人驾驶公司来说，一件非常痛苦的事情是他们买不到激光雷达，他们不得不等上几个月。当他们最终在年底购买并囤积了一些商品时，激光雷达的价格在市场上的数量已经减少。此时，激光雷达领域不再是Velodyne公司的唯一领域。法雷奥的Scala已经实现了奥迪A8的第一个量产项目，传统的原始设备制造商和供应商巨头已经投资并购，只有三家公司押注德尔福。几乎所有公司都在押注固态或半固态激光雷达。除了Quantergy和Innoviz在过去两年非常受欢迎之外，一些新公司（如Luminar、速腾聚创和Innovusion）也展示了更好的产品原型。两年前，广能在大规模生产中遇到了一些麻烦。尽管在光学相控阵技术路线上仍处于领先地位，但基于MEMS微电流计、光学二维电流计和Flash技术的固态激光雷达在工业化方面取得了更快的进展。Innoviz获得了宝马的订单，Velodyne的新产品velarray似乎是后来者。在过去的2017年，加州机动车管理局（DMV）发布的数据显示，Waymo在35万英里的测试里程基础上，每5596英里实现一次手动干预，Cruise紧随其后，每1254英里进行一次手动介入。与2016年每5000英里的干预相比，Waymo在2017年仅增长了10%，这稍微令人失望。仔细观察Waymo的数据，积极的因素是2017年最后几个月每次干预的里程数都有了很大的提高。这一趋势是否会在2018年继续下去，将很快揭晓。Waymo的工程总监在麻省理工学院演讲时说了一句深刻的话：“当你完成90%时，你还有90%的路要走（当你认为你完成了90%时，实际上你只走了10%）”。Waymo对这条道路的艰巨性和长期性有着深刻的理解。然而，这家公司非常善于“鲁莽行事”。Waymo的“早期骑手项目”又向前迈出了一大步。2018年，Waymo从亚利桑那州的一些车辆上撤走了安保人员，早期乘客开始真正“独占”无人车的空间。2018年3月，Waymo与捷豹路虎签署协议，要求后者定制2万辆无人车。Waymo的胜利给Cruise带来了巨大的压力。此时，通用汽车做出了一个巨大的决定，将Cruise推向资本市场，并利用外部资本和资源加快其发展。5月31日，软银宣布将向Cruise投资22.5亿美元。仅仅一天后，Waymo做出回应，将从菲亚特克莱斯勒购买的汽车数量增加到62000辆。8月，摩根士丹利将Waymo的估值推高至1750亿美元，其中机器人自动驾驶出租车业务的估值为800亿美元，自动化物流服务的估值为900亿美元。10月3日，本田进一步向Cruise注资27.5亿美元，这也将其估值推高至146亿美元。通用汽车一开始以10亿美元的价格收购了Cruise，从未想过这部分的估值在两年半后达到了通用汽车总市值的1/3。当你想到英特尔以153亿美元收购了Mobileye时，没有必要大惊小怪。在此背景下，尽管2018年全年是资本的寒冬，但无人驾驶公司仍有融资的消息传出。创业公司和风险投资（VC）都是……

分成两个营地。一个是硅谷的“火箭派”，其理论基础是，既然无人驾驶是为了登月，那么就卷起袖子制造火箭。由于未来的大方向是出行，我们将一步到位地进行无人驾驶出租车的运营。有人评论说，这“不是Waymo的生活，而是Waymo的病。”世界上没有第二家公司像Waymo那样土豪，一被收购就拥有8.2万辆无人车，但有两位数的公司在商业模式上竞购Waymo。没有Waymo的“富爸爸”，它只能依靠VC来支付多年的账单。众所周知，即使是Waymo的8.2万辆车，获取数据的能力也有限，在二三十个道路清洁的城市行驶时，数据也不够丰富多样。这意味着Waymo的L4商业化路径存在可扩展性问题。另一个阵营是务实的道路，从垂直细分开始，“农村包围城市”。在赛车领域，如果你想先冲过终点线，你必须完成比赛，即使是从进站开始。然而，在“火箭派”眼中，这是一个“阶梯派”。如果你想去月球，先建造一个梯子是务实的，但未来的天花板太低了。业内有很多关于“diss”路线的说法。Waymo说我想飞一整天，学习如何跳跃。一些“高大上”的基金会认为，为了在旱季生存，你已经进化成了仙人掌，而当雨季到来时，你最多只能是一个更高、更胖的仙人掌，你无法长成参天大树。尽管这些说法有点偏颇，但垂直细分领域确实存在一些与开放道路L4级自动驾驶不匹配的场景，而且由于市场规模有限，无法获得算法升华所需的大量数据。这两条路径似乎都存在数据可用性问题。那么，你需要多少数据，或者你需要多少英里才能证明安全呢？就无人驾驶而言，Waymo累积的里程数最多，2018年10月累积了1000万英里。即使有L2自动驾驶，正如我们之前所说，特斯拉在2016年的自卫，1.3亿英里和2起致命事故，也是不够的。美国著名智库兰德公司给出了一个数学模型。如果要从统计数据上证明无人驾驶比人类驾驶好20%，它将需要110亿英里。这意味着100辆汽车将在500年内每天24小时、每年365天运行。特斯拉的灵感之一是：要学会通过用户的汽车获取数据和验证算法，如果有1000万辆汽车，一辆汽车只需要行驶1100英里和110亿英里。因此，更合理的路径是利用火箭技术建造各种飞机，然后利用飞机的资金和数据来升级火箭技术。具体而言，使用基于L4级开放道路的技术（火箭技术），将维度缩小到有明确边界的L3级/L4级商业场景（各类飞机），并在大规模部署这些场景后，进一步突破L4级公开道路的局限性。凭借这一战略，驭势科技在L3级高速公路、L4级最后3公里微循环、停车场独立停车和机场无人物流拖车等方面取得了商业突破。特别值得一提的是，驭势和上汽通用五菱实现了全球首个自动泊车终端用户交付，一键长途泊车，一键叫车。在与Gofun的分时租赁中也使用了类似的技术，用户可以自动取车和还车，同时运营商可以通过车站之间的无人编队调度来降低运营成本。这些场景的部署带来了大量的交通场景数据，这些数据反馈了L4级自动驾驶算法在开放道路上的演变。2018年的“灰犀牛”是一场意外。当整个行业进入深水区时，事故已经成为一种高概率的风险。Waymo、优步和特斯拉都发生过多起事故，而且都发生过致命事故。自优步收购奥托以来，一些变化悄然发生。莱万多夫斯基对安全的蔑视改变了公司的文化。优步在旧金山的办公室里有一句口号“安全是第三”。路透社后来指出，优步的测试车改为沃尔沃XC 90后，新的改装设计扩大了传感器的盲区，而高耸的64线激光雷达改变了汽车的重心结构。然而，201年的展期……

没有引起太多关注。自从莱万多夫斯基离开优步后，新首席执行官上任后，人们对自动驾驶的态度开始模糊。据《商业内幕》报道，该团队担心该项目的取消，必须以快速的进展取悦领导，但也要满足领导对乘坐舒适性的要求，因此忽略了许多安全设计。这些因素累积在一起，最终导致了3月18日世界上第一辆无人驾驶汽车引发的致命车祸（特斯拉的几次都不是无人驾驶）。一辆优步无人车撞死了一名行人，该行人在夜间驾驶时非法推自行车过马路。尽管有行人自己的责任，也有优步安全司机的重大责任（类似于特斯拉的第一次致命事故和观看视频），但优步自身的问题是不可推卸的，比如为了乘坐舒适性在技术上禁用了原车的自动紧急制动系统，错过了最后一秒的安全保障，以及在管理方面将车内人数从两人减少到一人。事故发生后，优步暂停了所有测试，重新审查了安全设计和管理，直到年底才重新上路。这个教训很痛苦。另一个阴云之下的消息是，优步关闭了自动驾驶卡车部门，这使得最初对奥托的收购更加毫无用处。作为一名无人驾驶者，对安全的敬畏和对行业基本规律的尊重是必不可少的。Waymo还发生了几起事故，包括一名保安睡着导致的车祸。《信息》披露，Cruise和Waymo无人车在实际路况下仍然不理想。路透社10月的一篇文章也指出，Cruise要实现L4级量产还有很长的路要走。在这个领域，对L4量产轻描淡写，忽视安全的大跃进发展是不可避免的。Waymo采取了“两进一出”的策略。10月30日，加州车辆管理办公室向Waymo颁发了一张完全无人驾驶的测试许可证，即它可以在加州的公共道路上合法测试无人驾驶车辆，而无需安全人员。然而，在11月底，经过仔细考虑，Waymo将安全员放回了驾驶座。与此同时，Waymo任命前国家运输安全委员会主席Deborah Hersman为首席安全官。12月初，在亚利桑那州凤凰城郊区，名为Waymo One的无人驾驶出租车支付服务正式开始运营。在此之前，Krafsick像往常一样谈到了困难，并认为无处不在、无所不能的L5级自动驾驶将不得不等待几十年，希望媒体和公众降低期望。回到“当你完成了90%，你还有90%的时间”这句话，如果今天的技术和成本要求不能快速解决最后10%的问题，那么有可能通过人、车和环境的整体思维来解决吗？这就是车路协调的概念。2018年，中国孕育着全新的基础设施。阿里和百度都提出了“车路协同”的概念。基于LTE-V2X和5G带来的超视距感知能力和高可靠性、低延迟链路，我们可以将部分感知和决策能力放在路边，并利用边缘云的思想来解决环境和基础设施问题。驭势科技还与三大运营商和四大设备供应商在“5G+自动驾驶”方面进行了合作。汽车端计算是价值链中的另一个重要元素，尤其是芯片。用于高级无人驾驶的主要芯片要么来自NVIDIA，要么来自Intel/Mobileye。自从中兴通讯被禁止以来，美国已经提供了一份商业控制清单。对于中国的工业来说，有必要采取预防措施。华为、寒武纪和地平线等国内芯片制造商正在加快开发适合无人驾驶的AI加速芯片。随着无人驾驶算法逐渐固定，专用加速芯片将发挥更重要的作用，特斯拉也采取了这一策略。价值链中的另一个重要因素是数据。无人车想要变得越来越智能，就需要数据。欧盟在数据立法方面一直处于领先地位。《通用数据保护条例》（GDPR）号称是历史上最严格的，这让无数互联网公司感到不知所措。数据是一种资源，也是一个烫手山芋。这对互联网公司来说是正确的，但对汽车工厂来说是非常宽容的。据《纽约客》报道，他还建造了一座教堂……

他撰写了《通往未来的道路》，并宣称“上帝可以在人工智能的基础上实现、接受和崇拜。”“我不相信上帝，但我相信从我们的认知角度来看，我们正在创造的是我们的上帝。”他相信机器最终会超越人类，他的教会的信徒将在精神上和精神上为即将到来的变化做好准备。这种带有鲜明“异教徒”色彩的演讲让人想起科幻电影中愤世嫉俗的“邪恶科学家”。优步进入后卡兰尼克时代，新任首席执行官对自动驾驶犹豫不决，而景驰则在与百度和解后分道扬镳。这两起诉讼表明，知识产权纠纷离这个新兴领域不远了。然而，在自动驾驶专利的布局上，美德日遥遥领先于中国。2017年的“雨”过后，2018年可能是一场“震荡”，既有商业隆隆的春雷，也有冷清的春天。2018年的开始让一些人高兴，也让一些人悲伤。Velodyne已将其价格降低了一半。2017年，对于许多无人驾驶公司来说，一件非常痛苦的事情是，他们买不到激光雷达，还要等上几个月。当他们最终在年底购买并囤积了一些商品时，市场上的激光雷达价格已经降低了。此时，激光雷达领域不再是Velodyne公司的唯一领域。法雷奥的Scala已经实现了奥迪A8的第一个量产项目，传统的原始设备制造商和供应商巨头已经投资并购，只有三家公司押注德尔福。几乎所有公司都在押注固态或半固态激光雷达。除了Quantergy和Innoviz在过去两年非常受欢迎之外，一些新公司（如Luminar、速腾聚创和Innovusion）也展示了更好的产品原型。两年前，广能在大规模生产中遇到了一些麻烦。尽管在光学相控阵技术路线上仍处于领先地位，但基于MEMS微电流计、光学二维电流计和Flash技术的固态激光雷达在工业化方面取得了更快的进展。Innoviz获得了宝马的订单，Velodyne的新产品velarray似乎是后来者。在过去的2017年，加州机动车管理局（DMV）发布的数据显示，Waymo在35万英里的测试里程基础上，每5596英里实现一次手动干预，Cruise紧随其后，每1254英里进行一次手动介入。与2016年每5000英里的干预相比，Waymo在2017年仅增长了10%，这稍微令人失望。仔细观察Waymo的数据，积极的因素是2017年最后几个月每次干预的里程数都有了很大的提高。这一趋势是否会在2018年继续下去，将很快揭晓。Waymo的工程总监在麻省理工学院演讲时说了一句深刻的话：“当你完成90%时，你还有90%的路要走（当你认为你完成了90%时，实际上你只走了10%）”。Waymo对这条道路的艰巨性和长期性有着深刻的理解。然而，这家公司非常善于“鲁莽行事”。Waymo的“早期骑手项目”又向前迈出了一大步。2018年，Waymo从亚利桑那州的一些车辆上撤走了安保人员，早期乘客开始真正“独占”无人车的空间。2018年3月，Waymo与捷豹路虎签署协议，要求后者定制2万辆无人车。Waymo的胜利给Cruise带来了巨大的压力。此时，通用汽车做出了一个巨大的决定，将Cruise推向资本市场，并利用外部资本和资源加快其发展。5月31日，软银宣布将向Cruise投资22.5亿美元。仅仅一天后，Waymo做出回应，将从菲亚特克莱斯勒购买的汽车数量增加到62000辆。8月，摩根士丹利将Waymo的估值推高至1750亿美元，其中机器人自动驾驶出租车业务的估值为800亿美元，自动化物流服务的估值为900亿美元。10月3日，本田进一步向Cruise注资27.5亿美元，这也将其估值推高至146亿美元。通用汽车一开始以10亿美元的价格收购了Cruise，从未想过这部分的估值在两年半后达到了通用汽车总市值的1/3。当你想到英特尔以153亿美元收购了Mobileye时，没有必要大惊小怪。在此背景下，尽管2018年全年是资本的寒冬，但无人驾驶公司仍有融资的消息传出。创业公司和风险投资（VC）都分为两个阵营。一个是硅谷的“火箭派”，其理论基础是……

载人驾驶就是登上月球，然后卷起袖子制造火箭。由于未来的大方向是出行，我们将一步到位地进行无人驾驶出租车的运营。有人评论说，这“不是Waymo的生活，而是Waymo的病。”世界上没有第二家公司像Waymo那样土豪，一被收购就拥有8.2万辆无人车，但有两位数的公司在商业模式上竞购Waymo。没有Waymo的“富爸爸”，它只能依靠VC来支付多年的账单。众所周知，即使是Waymo的8.2万辆车，获取数据的能力也有限，在二三十个道路清洁的城市行驶时，数据也不够丰富多样。这意味着Waymo的L4商业化路径存在可扩展性问题。另一个阵营是务实的道路，从垂直细分开始，“农村包围城市”。在赛车领域，如果你想先冲过终点线，你必须完成比赛，即使是从进站开始。然而，在“火箭派”眼中，这是一个“阶梯派”。如果你想去月球，先建造一个梯子是务实的，但未来的天花板太低了。业内有很多关于“diss”路线的说法。Waymo说我想飞一整天，学习如何跳跃。一些“高大上”的基金会认为，为了在旱季生存，你已经进化成了仙人掌，而当雨季到来时，你最多只能是一个更高、更胖的仙人掌，你无法长成参天大树。尽管这些说法有点偏颇，但垂直细分领域确实存在一些与开放道路L4级自动驾驶不匹配的场景，而且由于市场规模有限，无法获得算法升华所需的大量数据。这两条路径似乎都存在数据可用性问题。那么，你需要多少数据，或者你需要多少英里才能证明安全呢？就无人驾驶而言，Waymo累积的里程数最多，2018年10月累积了1000万英里。即使有L2自动驾驶，正如我们之前所说，特斯拉在2016年的自卫，1.3亿英里和2起致命事故，也是不够的。美国著名智库兰德公司给出了一个数学模型。如果要从统计数据上证明无人驾驶比人类驾驶好20%，它将需要110亿英里。这意味着100辆汽车将在500年内每天24小时、每年365天运行。特斯拉的灵感之一是：要学会通过用户的汽车获取数据和验证算法，如果有1000万辆汽车，一辆汽车只需要行驶1100英里和110亿英里。因此，更合理的路径是利用火箭技术建造各种飞机，然后利用飞机的资金和数据来升级火箭技术。具体而言，使用基于L4级开放道路的技术（火箭技术），将维度缩小到有明确边界的L3级/L4级商业场景（各类飞机），并在大规模部署这些场景后，进一步突破L4级公开道路的局限性。凭借这一战略，驭势科技在L3级高速公路、L4级最后3公里微循环、停车场独立停车和机场无人物流拖车等方面取得了商业突破。特别值得一提的是，驭势和上汽通用五菱实现了全球首个自动泊车终端用户交付，一键长途泊车，一键叫车。在与Gofun的分时租赁中也使用了类似的技术，用户可以自动取车和还车，同时运营商可以通过车站之间的无人编队调度来降低运营成本。这些场景的部署带来了大量的交通场景数据，这些数据反馈了L4级自动驾驶算法在开放道路上的演变。2018年的“灰犀牛”是一场意外。当整个行业进入深水区时，事故已经成为一种高概率的风险。Waymo、优步和特斯拉都发生过多起事故，而且都发生过致命事故。自优步收购奥托以来，一些变化悄然发生。莱万多夫斯基对安全的蔑视改变了公司的文化。优步在旧金山的办公室里有一句口号“安全是第三”。路透社后来指出，优步的测试车改为沃尔沃XC 90后，新的改装设计扩大了传感器的盲区，而高耸的64线激光雷达改变了汽车的重心结构。然而，2017年的一次展期并没有引起太多关注。自从莱万多夫斯基离开优步后，人们对自动驾驶的态度开始了……

o新任首席执行官上任后变得模糊不清。据《商业内幕》报道，该团队担心该项目的取消，必须以快速的进展取悦领导，但也要满足领导对乘坐舒适性的要求，因此忽略了许多安全设计。这些因素累积在一起，最终导致了3月18日世界上第一辆无人驾驶汽车引发的致命车祸（特斯拉的几次都不是无人驾驶）。一辆优步无人车撞死了一名行人，该行人在夜间驾驶时非法推自行车过马路。尽管有行人自己的责任，也有优步安全司机的重大责任（类似于特斯拉的第一次致命事故和观看视频），但优步自身的问题是不可推卸的，比如为了乘坐舒适性在技术上禁用了原车的自动紧急制动系统，错过了最后一秒的安全保障，以及在管理方面将车内人数从两人减少到一人。事故发生后，优步暂停了所有测试，重新审查了安全设计和管理，直到年底才重新上路。这个教训很痛苦。另一个阴云之下的消息是，优步关闭了自动驾驶卡车部门，这使得最初对奥托的收购更加毫无用处。作为一名无人驾驶者，对安全的敬畏和对行业基本规律的尊重是必不可少的。Waymo还发生了几起事故，包括一名保安睡着导致的车祸。《信息》披露，Cruise和Waymo无人车在实际路况下仍然不理想。路透社10月的一篇文章也指出，Cruise要实现L4级量产还有很长的路要走。在这个领域，对L4量产轻描淡写，忽视安全的大跃进发展是不可避免的。Waymo采取了“两进一出”的策略。10月30日，加州车辆管理办公室向Waymo颁发了一张完全无人驾驶的测试许可证，即它可以在加州的公共道路上合法测试无人驾驶车辆，而无需安全人员。然而，在11月底，经过仔细考虑，Waymo将安全员放回了驾驶座。与此同时，Waymo任命前国家运输安全委员会主席Deborah Hersman为首席安全官。12月初，在亚利桑那州凤凰城郊区，名为Waymo One的无人驾驶出租车支付服务正式开始运营。在此之前，Krafsick像往常一样谈到了困难，并认为无处不在、无所不能的L5级自动驾驶将不得不等待几十年，希望媒体和公众降低期望。回到“当你完成了90%，你还有90%的时间”这句话，如果今天的技术和成本要求不能快速解决最后10%的问题，那么有可能通过人、车和环境的整体思维来解决吗？这就是车路协调的概念。2018年，中国孕育着全新的基础设施。阿里和百度都提出了“车路协同”的概念。基于LTE-V2X和5G带来的超视距感知能力和高可靠性、低延迟链路，我们可以将部分感知和决策能力放在路边，并利用边缘云的思想来解决环境和基础设施问题。驭势科技还与三大运营商和四大设备供应商在“5G+自动驾驶”方面进行了合作。汽车端计算是价值链中的另一个重要元素，尤其是芯片。用于高级无人驾驶的主要芯片要么来自NVIDIA，要么来自Intel/Mobileye。自从中兴通讯被禁止以来，美国已经提供了一份商业控制清单。对于中国的工业来说，有必要采取预防措施。华为、寒武纪和地平线等国内芯片制造商正在加快开发适合无人驾驶的AI加速芯片。随着无人驾驶算法逐渐固定，专用加速芯片将发挥更重要的作用，特斯拉也采取了这一策略。价值链中的另一个重要因素是数据。无人车想要变得越来越智能，就需要数据。欧盟在数据立法方面一直处于领先地位。《通用数据保护条例》（GDPR）号称是历史上最严格的，这让无数互联网公司感到不知所措。数据是一种资源，也是一个烫手山芋。这对互联网公司来说是正确的，但对汽车工厂来说是非常宽容的。在欧盟关于自动驾驶汽车注册的最新投票中，第7A条确认“自动驾驶汽车生成的数据是自动生成的……

d、 本质上没有创造性，因此，它不适用于版权保护或数据库权利”。这意味着，在未经车主同意的情况下，汽车工厂可以收集自动驾驶汽车产生的数据（包括GPS轨迹信息在内的遥感信息）并将其出售给第三方。这可以说是对汽车工厂最好的帮助。在中国，《中华人民共和国网络安全法》要求重要数据不能出境，外资和合资车厂不能将数据发送到国外进行研发。因此，在中国建立研发团队和研发供应链势在必行。对于国内科技公司和新的供应链参与者来说，这是一个绝佳的机会。2018年即将结束，距离2021还有三年时间。该行业的目标是实现L4无人驾驶在某些地区（如城市地区）的大规模应用。目前，我们可以持谨慎乐观的态度。2022年至2027年的第四个六年期：结果如果第三个六年的目标成功实现，第四个6年期将为四级无人驾驶开辟道路。无人驾驶带来的变化远不止是汽车行业。它将彻底改变旅行和物流，改变原子在这个世界上的运动。到第五年（2028-2033年），道路上流动的大部分车辆将是无人共享汽车，汽车数量将减少一半以上，但汽车的使用率将大大提高，交通堵塞将成为过去，天空将恢复蓝色，停车位将改为公园、活动空间和住宅，车祸几乎为零。交通流、信息流和能量流融合，所有与人或事有关的交通都将被重新定义，保险业需要涅盘重生，服务业将找到新的爆发点——上述无人驾驶出租车是除家庭和办公室之外的第三个空间，是移动商业地产、移动电影院、移动办公空间和移动咖啡馆。智能驾驶是人工智能与传统汽车相结合的创新产品，是汽车行业发展的未来。智能驾驶作为一项革命性的技术，既是一项技术创新，也是一项社会创新。无论是法律法规和政策，还是道德伦理辩论，我们都应该有勇气和耐心来保护和引导其健康发展。我热切地期待着有一天，道路没有阻塞，天空是蓝色的，我可以自由旅行。在欧盟关于自动驾驶汽车注册的最新投票中，第7A条确认“自动驾驶汽车生成的数据是自动生成的，本质上没有创造性，因此不适用于版权保护或数据库权利”。这意味着，在未经车主同意的情况下，车厂可以收集自动驾驶汽车产生的数据（包括GPS轨迹信息在内的遥感信息），并将其出售给第三方。这可以说是对汽车工厂最好的帮助。在中国，《中华人民共和国网络安全法》要求重要数据不能出境，外资和合资车厂不能将数据发送到国外进行研发。因此，在中国建立研发团队和研发供应链势在必行。对于国内科技公司和新的供应链参与者来说，这是一个绝佳的机会。2018年即将结束，距离2021还有三年时间。该行业的目标是实现L4无人驾驶在某些地区（如城市地区）的大规模应用。目前，我们可以持谨慎乐观的态度。2022年至2027年的第四个六年期：结果如果第三个六年的目标成功实现，第四个6年期将为四级无人驾驶开辟道路。无人驾驶带来的变化远不止是汽车行业。它将彻底改变旅行和物流，改变原子在这个世界上的运动。到第五年（2028-2033年），道路上流动的大部分车辆将是无人共享汽车，汽车数量将减少一半以上，但汽车的使用率将大大提高，交通堵塞将成为过去，天空将恢复蓝色，停车位将改为公园、活动空间和住宅，车祸几乎为零。交通流、信息流和能量流是一体的，所有的交通都与人或t有关……

ngs将被重新定义，保险业需要涅盘重生，服务业将找到新的爆发点。上述无人驾驶出租车是除家庭和办公室之外的第三个空间，是一个移动商业地产、移动电影院、移动办公空间和移动咖啡馆。智能驾驶是人工智能与传统汽车相结合的创新产品，是汽车行业发展的未来。智能驾驶作为一项革命性的技术，既是一项技术创新，也是一项社会创新。无论是法律法规和政策，还是道德伦理辩论，我们都应该有勇气和耐心来保护和引导其健康发展。我热切地期待着有一天，道路没有阻塞，天空是蓝色的，我可以自由旅行。

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