最快12年后，waymo将改变世界

大多数车企可能要做好被00后抛弃的准备——因为Waymo在本周的谷歌I/O大会上宣布，将于今年晚些时候正式开始无人驾驶出租车车队的商业运营。由谷歌自动驾驶项目演变而来的Waymo，一直走在该领域的最前沿。从第一次开放路测，到第一次完全无人驾驶路测，再到第一次邀请外人试乘，再到第一次商业运营，这是目前最先进的无人驾驶，毫无争议。与市场上的任何其他系统相比，Waymo可能能够看得更远，识别得更好，决策得更快。但是会不会只是短堆里短一点？毕竟大部分竞品还在努力实现人类监督下的L4自动驾驶。无人驾驶的最终目标不是打败这些产品，而是更好地取代人类驾驶。但是现在的Waymo能否发挥出普通司机的正常水平，其实是一个有待解决的问题。Waymo相当于什么级别的司机？如果我们只是实现了“无人驾驶”技术，那么通过在车上堆一堆摄像头和激光雷达传感器，加上道路规则算法，我们或许可以假装做到。过去困扰我的一个问题是，在这样的条件下实现的无人驾驶，会是一个弱机驾驶员。不像人那么灵活，可以根据实际情况灵活掌握。例如，如果你想换车道，你所要做的就是给你旁边的哥们施加压力，一直挤到他给你让出空间。而严格按照规则设定的无人驾驶，是做不到停车、超车等动作的。这会让无人驾驶陷入两难境地。是不是要等到排除了所有人为因素之后，无人驾驶才能真正提高交通效率，否则还是拖泥带水的新手。Waymo的研究人员实际上正在思考如何让无人驾驶汽车适应与它共享道路的人类司机，如何让它的驾驶更加自然以及其他细微的改进。解决方法是深度学习。Waymo在这方面起步较早。他们与谷歌大脑项目团队(谷歌深度学习的一个研究团队)合作，提高自动驾驶的认知和行为准确性。Waymo今天的成就绝不是一个创业项目的结果，而是基于谷歌所做的战略投资和与姐妹公司的密切支持。例如，他们通过分析大量的街景来定义一个行人，然后找到一种视觉模式，然后用这种算法来教会计算机一个行人应该是什么样子。这种方法非常有效，谷歌也使用这种技术进行预测和规划。最近他们把精力花在了自动机器学习上，让神经网络实现自我进化。Waymo从一开始就对AI有很高的要求，因为它是唯一一家从一开始就坚持扔掉驾驶座的公司。但是，到现在为止，我们五六十岁的出租车大叔能熟练练习的，Waymo都做不到。就在4月底，推特上出现了一段视频，即有网友拍摄到一辆搭载Waymo的无人驾驶facet打算在车流中变道。几次尝试都失败了，最后还是从高速上下来了——说明这一块还需要不断完善。600万英里的技术壁垒，关键不是里程的进步，这显然是不够的。尤其是领域内的先发优势会越来越不明显。从技术角度来看，竞争对手最终会赶上来。毕竟谷歌在机器学习方面并不处于垄断地位。谷歌很强，但整个领域更强。行业内的其他玩家有办法赶上来，比如收购技术型创业公司，在起跑线上偷跑进度，缩短差距。开场“不如以前重要”。换句话说，2018年从事自动驾驶汽车工作的人从一开始就使用了深度学习和神经网络，绕过了Waymo当初走过的弯路。所以2018年出行一英里比五年十年前出行一英里还贵。这也让Waymo的600万英里公共道路测试和50亿英里模拟测试显得有些膨胀。在这一点上，Waymo的工程师同意。机器学习到一定程度，收入也会降低。行驶里程超过10倍不代表我可以给你更多的数据集。真正重要的是，你可以在这方面找到例外……漫长的过程。有效里程实际上可以提供足够的数据来训练神经网络，比如极端情况，比如乱穿马路。判断遵守规则的人是否过马路和乱穿马路的人是否过马路是完全不同的。Waymo能做的就是尽可能的增加新的经验值，依靠自动机器学习迭代。另外，基于视觉系统的机器也可能被忽悠。例如，如果你在停车标志上贴一张贴纸，机器可能会认为这是限速标志。例如，谷歌的神经网络最近将一只3D打印的乌龟误认为是一把。但人们不会做出如此离谱的判断。Waymo工程师表示，他们正在将这些低频、奇怪的东西添加到系统中。这也导致了Waymo只能在小范围内实现无人驾驶运营。其数据过于集中，无法支撑全球范围，即使没有其他基础设施，也很难突破目前的电子围栏。相比之下，至少在数据层面，特斯拉可能有更大的优势，因为它有在世界各地运行的带有自动驾驶硬件的汽车来收集数据。这对机器学习算法更重要。对于Waymo来说，最大的困难可能在中国，原因你也知道。出租车是改变交通的下一步棋，但有些人仍然相信先发优势的护城河。例如，瑞银最近发布报告称，到2030年，Waymo将拥有全球自动驾驶出租车市场60%的份额。这一主流份额意味着世界上许多汽车公司将采用它的技术，或者他们将坐以待毙，等待它过时...在我的理解中，就是退出历史舞台。现在的市场品牌太多，碎片太多。其实没必要等到无人驾驶到来。只有少数汽车公司，如戴姆勒和通用汽车，可以运行自己的系统，并与Waymo对抗。今年年初，通用汽车宣布了其第二代自动驾驶汽车，该汽车也是没有驾驶舱的无人驾驶汽车，并基于此在2019年推出自己的无人驾驶出租车车队。值得注意的是，这两家公司正计划从出租车车队入手。根据瑞银的报告，2030年汽车销量的12%将是无人驾驶出租车，约为2600万辆。结合最近发生的事情，从某种意义上来说，技术最终可能会填补人性或者监管做不到的漏洞，这将是一件很奇妙的事情。大多数车企可能要做好被00后抛弃的准备——因为Waymo在本周的谷歌I/O大会上宣布，将于今年晚些时候正式开始无人驾驶出租车车队的商业运营。由谷歌自动驾驶项目演变而来的Waymo，一直走在该领域的最前沿。从第一次开放路测，到第一次完全无人驾驶路测，再到第一次邀请外人试乘，再到第一次商业运营，这是目前最先进的无人驾驶，毫无争议。与市场上的任何其他系统相比，Waymo可能能够看得更远，识别得更好，决策得更快。但是会不会只是短堆里短一点？毕竟大部分竞品还在努力实现人类监督下的L4自动驾驶。无人驾驶的最终目标不是打败这些产品，而是更好地取代人类驾驶。但是现在的Waymo能否发挥出普通司机的正常水平，其实是一个有待解决的问题。Waymo相当于什么级别的司机？如果我们只是实现了“无人驾驶”技术，那么通过在车上堆一堆摄像头和激光雷达传感器，加上道路规则算法，我们或许可以假装做到。过去困扰我的一个问题是，在这样的条件下实现的无人驾驶，会是一个弱机驾驶员。不像人那么灵活，可以根据实际情况灵活掌握。例如，如果你想换车道，你所要做的就是给你旁边的哥们施加压力，一直挤到他给你让出空间。而严格按照规则设定的无人驾驶，是做不到停车、超车等动作的。这会让无人驾驶陷入两难境地。是不是要等到排除了所有人为因素之后，无人驾驶才能真正提高交通效率，否则还是拖泥带水的新手。Waymo的研究人员实际上正在思考如何让无人驾驶汽车适应与它共享道路的人类司机，如何让它的驾驶更加自然以及其他细微的改进。解决方法是深度学习。Waymo在这方面起步较早。他们合作……d与谷歌大脑项目团队(谷歌深度学习的一个研究团队)合作，提高自动驾驶的认知和行为准确性。Waymo今天的成就绝不是一个创业项目的结果，而是基于谷歌所做的战略投资和与姐妹公司的密切支持。例如，他们通过分析大量的街景来定义一个行人，然后找到一种视觉模式，然后用这种算法来教会计算机一个行人应该是什么样子。这种方法非常有效，谷歌也使用这种技术进行预测和规划。最近他们把精力花在了自动机器学习上，让神经网络实现自我进化。Waymo从一开始就对AI有很高的要求，因为它是唯一一家从一开始就坚持扔掉驾驶座的公司。但是，到现在为止，我们五六十岁的出租车大叔能熟练练习的，Waymo都做不到。就在4月底，推特上出现了一段视频，即有网友拍摄到一辆搭载Waymo的无人驾驶facet打算在车流中变道。几次尝试都失败了，最后还是从高速上下来了——说明这一块还需要不断完善。600万英里的技术壁垒，关键不是里程的进步，这显然是不够的。尤其是领域内的先发优势会越来越不明显。从技术角度来看，竞争对手最终会赶上来。毕竟谷歌在机器学习方面并不处于垄断地位。谷歌很强，但整个领域更强。行业内的其他玩家有办法赶上来，比如收购技术型创业公司，在起跑线上偷跑进度，缩短差距。开场“不如以前重要”。换句话说，2018年从事自动驾驶汽车工作的人从一开始就使用了深度学习和神经网络，绕过了Waymo当初走过的弯路。所以2018年出行一英里比五年十年前出行一英里还贵。这也让Waymo的600万英里公共道路测试和50亿英里模拟测试显得有些膨胀。在这一点上，Waymo的工程师同意。机器学习到一定程度，收入也会降低。行驶里程超过10倍不代表我可以给你更多的数据集。真正重要的是，你能在这个漫长的过程中找到例外。有效里程实际上可以提供足够的数据来训练神经网络，比如极端情况，比如乱穿马路。判断遵守规则的人是否过马路和乱穿马路的人是否过马路是完全不同的。Waymo能做的就是尽可能的增加新的经验值，依靠自动机器学习迭代。另外，基于视觉系统的机器也可能被忽悠。例如，如果你在停车标志上贴一张贴纸，机器可能会认为这是限速标志。例如，谷歌的神经网络最近将一只3D打印的乌龟误认为是一把。但人们不会做出如此离谱的判断。Waymo工程师表示，他们正在将这些低频、奇怪的东西添加到系统中。这也导致了Waymo只能在小范围内实现无人驾驶运营。其数据过于集中，无法支撑全球范围，即使没有其他基础设施，也很难突破目前的电子围栏。相比之下，至少在数据层面，特斯拉可能有更大的优势，因为它有在世界各地运行的带有自动驾驶硬件的汽车来收集数据。这对机器学习算法更重要。对于Waymo来说，最大的困难可能在中国，原因你也知道。出租车是改变交通的下一步棋，但有些人仍然相信先发优势的护城河。例如，瑞银最近发布报告称，到2030年，Waymo将拥有全球自动驾驶出租车市场60%的份额。这一主流份额意味着世界上许多汽车公司将采用它的技术，或者他们将坐以待毙，等待它过时...在我的理解中，就是退出历史舞台。现在的市场品牌太多，碎片太多。其实没必要等到无人驾驶到来。只有少数汽车公司，如戴姆勒和通用汽车，可以运行自己的系统，并与Waymo对抗。今年年初，通用汽车宣布了其第二代自动驾驶汽车，该汽车也是没有驾驶舱的无人驾驶汽车，并基于此在2019年推出自己的无人驾驶出租车车队。值得注意的是，这两家公司正计划从出租车车队入手。根据瑞士联合银行的报告，12%的汽车公司…到2030年，美国将会有大约2600万辆无人驾驶出租车。结合最近发生的事情，从某种意义上来说，技术最终可能会填补人性或者监管做不到的漏洞，这将是一件很奇妙的事情。

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