自动驾驶战场上，特斯拉与谷歌各自手上的制胜法宝

世界上有很多公司从事自动驾驶，但只有两三家公司拥有真正意义上的实际数据。特斯拉算一个，Waymo算另一个。从实现自动驾驶的方向来看，特斯拉和Waymo选择了两条不同的技术路线。特斯拉选择从L2自动驾驶慢慢过渡到L4/L5自动驾驶。Waymo准备一步到位地开始L4级自动驾驶的研发。我们不知道哪种方式是正确的。因为特斯拉和Waymo都取得了很好的进展。2018年3月，更新后的自动驾驶系统获得了好评，驾驶体验得到了极大改善。同时，据网友透露，更新后的2.0车身周围的8个摄像头全部启用，这意味着特斯拉将开始在自动驾驶方面发力。Waymo也取得了不错的成绩：几天前，Waymo向加州机动车管理局提交了一份申请，要求测试一辆全自动汽车（没有方向盘和踏板，也没有服务员），以实现真正的无人驾驶。配置对比谷歌更喜欢激光雷达方案，而特斯拉更喜欢视觉优先方案。谷歌目前使用三种不同类型的激光雷达，外加五个雷达和八个摄像头；特斯拉采用了“毫米波雷达+摄像头”的传感器方案。整车配备了8个摄像头、12个超声波雷达和1个毫米波雷达。马斯克声称，使用这套设备将实现L4级自动驾驶。但最终是否如他所说，还有待验证。与谷歌的自动驾驶不同，特斯拉的解决方案实际上已经大规模生产，并在汽车出厂后组装到汽车上（你看到我，或者我没有看到我，我在那里），换句话说，特斯拉向你出售软件服务。大规模生产时会考虑成本因素。首先，这套设备是标准的，有些人不会启用这项服务，这意味着这部分将成为沉没成本；

其次，一台64线Velodyne激光雷达（Waymo使用的激光雷达）的价格为70000至80000美元。以这样的成本，马云还能赚钱吗？马斯克没有考虑激光雷达。之前，有网友拍到特斯拉使用激光雷达进行自动驾驶测试的照片，价格太美了。如果价格能降下来，估计马云还是愿意用的。当然，这是另一回事。特斯拉的第一代自动驾驶使用了Mobileye的辅助驱动芯片EyeQ3，其计算性能达到了300Gflops。在第二代中，特斯拉使用了NVIDIA的Drive PX 2，其理论计算性能达到了10Tflops。尽管它的计算能力得到了很大的提高，但仍然无法满足特斯拉自动驾驶的计算需求。后来，马斯克宣布他已经开发了自己的人工智能芯片，这应该有计算方面的考虑，所以马斯克直接请来了“芯片之神”吉姆·凯勒。值得一提的是，特斯拉的自研芯片在马斯克宣布后并没有推出。早在2015年9月Jim Keller加入特斯拉后，这项计划就开始了。据美国消费者新闻与商业频道报道，Jim Keller目前领导着一个约50人的团队从事芯片开发，这表明马斯克在自动驾驶领域有多大。马斯克还夸口说，特斯拉制造的人工智能芯片可能是世界上最好的人工智能晶片。事实上，不难理解，电池是电动汽车的心脏，马斯克从一开始就牢牢控制着它。想象一下，驾驶员辅助芯片是自动驾驶的大脑，控制疯子的马斯克可能会把它交给他们。软硬结合到这种程度，特斯拉的自动驾驶将演变成什么样子非常值得期待。另一方面，从300Gflops的算力到10Tflops，三倍的算力增长仍然无法满足计算，这表明特斯拉自动驾驶的毫米波雷达+摄像头自动驾驶性能尚未达到天花板，未来仍有改进的空间。从目前来看，特斯拉在实际数据上更有优势。特斯拉目前有一个庞大的自动驾驶测试团队（包括已经出售的自动驾驶团队，特斯拉是免费的）。据特斯拉介绍，无论自动驾驶模式是否开启，特斯拉都会在阴影模式下收集数据，以测试自动驾驶技术。2016年，特斯拉自动驾驶系统负责人表示，已经收集了7.8亿英里的数据，其中1亿英里来自自动驾驶系统。同年，马斯克表示，自动驾驶每天收集的数据超过300万英里，2017年收集的数据增加到50亿英里。随着特斯拉汽车销量的增加，数据呈指数级增长。在阴影模式下收集了数十亿的数据。谷歌的实际数据积累也相当可观：自2009年以来，Waymo在真实道路上的实际自动驾驶里程已超过500万英里，主要集中在城市街道。仅在2017年，Waymo就在实验室模拟了27亿英里的自动驾驶里程（问问你是否害怕），但仍略逊于特斯拉。毕竟，模拟数据只是模拟数据，无法与真实路况进行比较。因此，真实路试的价值就显得尤为重要。Waymo在算法上比特斯拉好。从这些时间点不难发现，Waymo的自动驾驶技术正在明显提升。早在2015年，Waymo就宣布开始真正实现无人化；从2017年的600辆克莱斯勒到2018年的20000辆I-Paces，也从侧面证实了Waymo应该对自己的自动驾驶有信心，他不满足于这样的小打小闹。他需要获得更多的实际操作经验和大量的数据。Waymo曾表示，自动驾驶技术将于今年年底投入商业使用，Waymo的野心可见一斑。说了这么多共同点，不难发现特斯拉和谷歌还有一些共同点：软硬结合。特斯拉自然不需要解释太多。作为一个控制狂，马斯克一开始就把电动汽车的制造牢牢掌握在自己手中。同样，在与松下就电池进行合作后，马斯克决定建立自己的电池工厂。事实证明，马斯克是正确的；

在自动驾驶领域，马斯克还决定开发自己的芯片。Waymo也是如此，他将自动驾驶掌握在自己手中。自动驾驶不同于其他技术。它需要做的是软件和硬件之间的协调。只有软硬兼施，才能充分发挥其更大的优势。了解硬件和软件需要在哪里运行是一门伟大的知识。Waymo从一开始的目标就不是制造自己的汽车，而是深入理解和解决自己的自动驾驶在实际应用中可能遇到的问题。因此，Waymo对自动驾驶方案与硬件和车身载体的结合有了更深入的理解。这也是其他互联网公司无法比拟的。中国独特的数据优势主要是以百度为首的一批自动驾驶公司。4月19日，百度Apollo刚刚庆祝了它的一岁生日。它从2.0升级到2.5，并开放了视觉感知、实时相对地图、高速规划和控制三大能力，并宣布比亚迪成为阿波罗计划的第一百个合作伙伴。百度在构建这个平台时更多考虑的是数据量。毕竟，目前大部分的数据流量入口都掌握在车企手中。百度要做的是，举起自动驾驶的大旗，聚集国内主要车企，打造自己的自动驾驶生态。不得不承认的是，国内的自动驾驶技术与国外还有一定的差距。在加州汽车管理局的自动驾驶年度报告中，谷歌Waymo和通用汽车Cruise遥遥领先。2017年，Waymo跑了352500英里，测试了75辆车，手动干预了63次，Cruise的路试里程为131600英里。先后有90多辆车参加了路试，共有105个分离。百度在加州有四辆测试车，均为林肯MKZ车型，总测试里程为1971英里，间隔48次。总体而言，仍有很大的改进空间。李彦宏曾表示，人工智能中国竞争的优势在于数据。自动驾驶也是如此。中国相对复杂的道路和交通条件可以从数据中获得不同的场景，然后进行优化。换句话说，在美国可以实现的自动驾驶在中国可能不适用，但在中国可以实现的无人驾驶在美国肯定可以运行。这是由于数据差异造成的。根据英特尔的预测，2030年自动驾驶市场将达到8000亿美元，2050年将达到7万亿美元。自动驾驶目前仍是一片蓝海。自动驾驶的竞争将变得越来越激烈。如果将自动驾驶比作一棵树，那么算法的计算能力就是它的种子，决定了它的增长潜力；数据是它的土壤养分，决定了它的生长速度。特斯拉和Waymo在数据量和算法算力方面的竞争，是未来整个自动驾驶行业的缩影。在这样的背景下，国内外各大自动驾驶公司各有千秋。未来自动驾驶技术将如何发展？如何实现自动驾驶场景的应用？在不久的将来，每个人都会给出答案。世界上有很多公司从事自动驾驶，但只有两三家公司拥有真正意义上的实际数据。特斯拉算一个，Waymo算另一个。从实现自动驾驶的方向来看，特斯拉和Waymo选择了两条不同的技术路线。特斯拉选择从L2自动驾驶慢慢过渡到L4/L5自动驾驶。Waymo准备一步到位地开始L4级自动驾驶的研发。我们不知道哪种方式是正确的。因为特斯拉和Waymo都取得了很好的进展。2018年3月，更新后的自动驾驶系统获得了好评，驾驶体验得到了极大改善。同时，据网友透露，更新后的2.0车身周围的8个摄像头全部启用，这意味着特斯拉将开始在自动驾驶方面发力。Waymo也取得了不错的成绩：几天前，Waymo向加州机动车管理局提交了一份申请，要求测试一辆全自动汽车（没有方向盘和踏板，也没有服务员），以实现真正的无人驾驶。配置对比谷歌更喜欢激光雷达方案，而特斯拉更喜欢视觉优先方案。谷歌目前使用三种不同类型的激光雷达，外加五个雷达和八个摄像头；

特斯拉采用了“毫米波雷达+摄像头”的传感器方案。整车配备了8个摄像头、12个超声波雷达和1个毫米波雷达。马斯克声称，使用这套设备将实现L4级自动驾驶。但最终是否如他所说，还有待验证。与谷歌的自动驾驶不同，特斯拉的解决方案实际上已经大规模生产，并在汽车出厂后组装到汽车上（你看到我，或者我没有看到我，我在那里），换句话说，特斯拉向你出售软件服务。大规模生产时会考虑成本因素。首先，这套设备是标准的，有些人不会启用这项服务，这意味着这部分将成为沉没成本；其次，一台64线Velodyne激光雷达（Waymo使用的激光雷达）的价格为70000至80000美元。以这样的成本，马云还能赚钱吗？马斯克没有考虑激光雷达。之前，有网友拍到特斯拉使用激光雷达进行自动驾驶测试的照片，价格太美了。如果价格能降下来，估计马云还是愿意用的。当然，这是另一回事。特斯拉的第一代自动驾驶使用了Mobileye的辅助驱动芯片EyeQ3，其计算性能达到了300Gflops。在第二代中，特斯拉使用了NVIDIA的Drive PX 2，其理论计算性能达到了10Tflops。尽管它的计算能力得到了很大的提高，但仍然无法满足特斯拉自动驾驶的计算需求。后来，马斯克宣布他已经开发了自己的人工智能芯片，这应该有计算方面的考虑，所以马斯克直接请来了“芯片之神”吉姆·凯勒。值得一提的是，特斯拉的自研芯片在马斯克宣布后并没有推出。早在2015年9月Jim Keller加入特斯拉后，这项计划就开始了。据美国消费者新闻与商业频道报道，Jim Keller目前领导着一个约50人的团队从事芯片开发，这表明马斯克在自动驾驶领域有多大。马斯克还夸口说，特斯拉制造的人工智能芯片可能是世界上最好的人工智能晶片。事实上，不难理解，电池是电动汽车的心脏，马斯克从一开始就牢牢控制着它。想象一下，驾驶员辅助芯片是自动驾驶的大脑，控制疯子的马斯克可能会把它交给他们。软硬结合到这种程度，特斯拉的自动驾驶将演变成什么样子非常值得期待。另一方面，从300Gflops的算力到10Tflops，三倍的算力增长仍然无法满足计算，这表明特斯拉自动驾驶的毫米波雷达+摄像头自动驾驶性能尚未达到天花板，未来仍有改进的空间。从目前来看，特斯拉在实际数据上更有优势。特斯拉目前有一个庞大的自动驾驶测试团队（包括已经出售的自动驾驶团队，特斯拉是免费的）。据特斯拉介绍，无论自动驾驶模式是否开启，特斯拉都会在阴影模式下收集数据，以测试自动驾驶技术。2016年，特斯拉自动驾驶系统负责人表示，已经收集了7.8亿英里的数据，其中1亿英里来自自动驾驶系统。同年，马斯克表示，自动驾驶每天收集的数据超过300万英里，2017年收集的数据增加到50亿英里。随着特斯拉汽车销量的增加，数据呈指数级增长。在阴影模式下收集了数十亿的数据。谷歌的实际数据积累也相当可观：自2009年以来，Waymo在真实道路上的实际自动驾驶里程已超过500万英里，主要集中在城市街道。仅在2017年，Waymo就在实验室模拟了27亿英里的自动驾驶里程（问问你是否害怕），但仍略逊于特斯拉。毕竟，模拟数据只是模拟数据，无法与真实路况进行比较。因此，真实路试的价值就显得尤为重要。Waymo在算法上比特斯拉好。从这些时间点不难发现，Waymo的自动驾驶技术正在明显提升。早在2015年，Waymo就宣布开始真正实现无人化；

从2017年的600辆克莱斯勒到2018年的20000辆I-Paces，也从侧面证实了Waymo应该对自己的自动驾驶有信心，他不满足于这样的小打小闹。他需要获得更多的实际操作经验和大量的数据。Waymo曾表示，自动驾驶技术将于今年年底投入商业使用，Waymo的野心可见一斑。说了这么多共同点，不难发现特斯拉和谷歌还有一些共同点：软硬结合。特斯拉自然不需要解释太多。作为一个控制狂，马斯克一开始就把电动汽车的制造牢牢掌握在自己手中。同样，在与松下就电池进行合作后，马斯克决定建立自己的电池工厂。事实证明，马斯克是正确的；在自动驾驶领域，马斯克还决定开发自己的芯片。Waymo也是如此，他将自动驾驶掌握在自己手中。自动驾驶不同于其他技术。它需要做的是软件和硬件之间的协调。只有软硬兼施，才能充分发挥其更大的优势。了解硬件和软件需要在哪里运行是一门伟大的知识。Waymo从一开始的目标就不是制造自己的汽车，而是深入理解和解决自己的自动驾驶在实际应用中可能遇到的问题。因此，Waymo对自动驾驶方案与硬件和车身载体的结合有了更深入的理解。这也是其他互联网公司无法比拟的。中国独特的数据优势主要是以百度为首的一批自动驾驶公司。4月19日，百度Apollo刚刚庆祝了它的一岁生日。它从2.0升级到2.5，并开放了视觉感知、实时相对地图、高速规划和控制三大能力，并宣布比亚迪成为阿波罗计划的第一百个合作伙伴。百度在构建这个平台时更多考虑的是数据量。毕竟，目前大部分的数据流量入口都掌握在车企手中。百度要做的是，举起自动驾驶的大旗，聚集国内主要车企，打造自己的自动驾驶生态。不得不承认的是，国内的自动驾驶技术与国外还有一定的差距。在加州汽车管理局的自动驾驶年度报告中，谷歌Waymo和通用汽车Cruise遥遥领先。2017年，Waymo跑了352500英里，测试了75辆车，手动干预了63次，Cruise的路试里程为131600英里。先后有90多辆车参加了路试，共有105个分离。百度在加州有四辆测试车，均为林肯MKZ车型，总测试里程为1971英里，间隔48次。总体而言，仍有很大的改进空间。李彦宏曾表示，人工智能中国竞争的优势在于数据。自动驾驶也是如此。中国相对复杂的道路和交通条件可以从数据中获得不同的场景，然后进行优化。换句话说，在美国可以实现的自动驾驶在中国可能不适用，但在中国可以实现的无人驾驶在美国肯定可以运行。这是由于数据差异造成的。根据英特尔的预测，2030年自动驾驶市场将达到8000亿美元，2050年将达到7万亿美元。自动驾驶目前仍是一片蓝海。自动驾驶的竞争将变得越来越激烈。如果将自动驾驶比作一棵树，那么算法的计算能力就是它的种子，决定了它的增长潜力；数据是它的土壤养分，决定了它的生长速度。特斯拉和Waymo在数据量和算法算力方面的竞争，是未来整个自动驾驶行业的缩影。在这样的背景下，国内外各大自动驾驶公司各有千秋。未来自动驾驶技术将如何发展？如何实现自动驾驶场景的应用？在不久的将来，每个人都会给出答案。

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