为什么 Uber 总是赚不到钱？
原文：Why Can’t Uber Make Money? by Forbes 编译：黄晚 如需转载，请注明「由 GeekCar 黄晚编译自福布斯」无论从哪个角度讲，Uber 这七年来走过的路都可谓非比寻常：没有哪个项目像它那样募集了如此多的资金，增长如此迅速，运营如此全球化，市值如此之高，以及亏损如此之大。 上个月，Uber 的报告中指出，其第三季度亏损约为 15 亿美元，而其 2017 年总亏损由此也已高达 32 亿美元。这样的情况毫无疑问不利于企业的可持续发展。所以，现在需要解决的问题是：为什么亏损如此巨大？如何才能生存下去（暂且不论进一步的发展）？ 自从创始人 Travis Kalanick 从 CEO 的职位上离任之后，有关 Uber 的话题大多集中在令它困扰不已的公司内部的一些不道德或非法行为上。Kalanick 不择手段取得胜利的信条不仅没有在事业上助 Uber 一臂之力，反而还损害了它的声誉。与此同时，Uber 面临的一个更深层次问题也被掩盖起来了：显而易见，Uber 商业模式已经破灭了。以出租车行业的历史发展为背景来评估 Uber 的商业模式，将帮助我们理解其中的缘由。 2010 年在旧金山推出 limo 服务后，Uber 创始人 Garrett Camp 和 Travis Kalanick 就意识到，他们有可能打破全球 1000 亿美元的出租车行业现状。毕竟这一行业一直受到监管，且很长时间以来都没有什么创新，乘客必须忍受出租车提供的不及时、不方便的昂贵服务。而 Uber 将 GPS、谷歌地图、计算能力等已广泛应用的技术结合起来，通过一个精心设计的 App，给用户带来了以智能手机为基础的愉悦的城市交通服务。 Uber 不仅改善了城市的交通出行，而且与普通出租车相比，它也更加便宜、方便。打车和付款都在手机上进行，且费用低廉。凭借着更好、更快、更便宜的服务，Uber 很快在消费者中打开了市场，这也给了它快速扩张的信心。为了招募司机，Uber 承诺高额的报酬以及弹性工作时间，这些条件对那些想增加收入的个人来说有着极大的诱惑。 风投家们被 Uber 雄心勃勃的商业模式所吸引，纷纷加入投资人的行列。通过 18 轮融资，Uber 筹集到了 115 亿美元，其估值也最终达到了 680 亿美元。资金充足的 Uber 将业务扩展到了 84 个国家的 737 个城市。在我撰写这篇文章时，Uber 已为用户提供了超过 50 亿次的出行服务。 这一切看起来风光无限，但是有一点不能忽视，那就是 Uber 想要打破的出租车行业本身在无监管市场扩张时就没有盈利过，这反映了行业的低准入门槛、高可变成本、低规模经济和激烈的价格竞争，而 Uber 当前的商业模式并没有从根本上改变这一产业结构特征。具有讽刺意味的是，Uber 本想避开监管，结果却使自己陷入了不盈利的艰难处境，就像出租车行业在监管前所经历的那样。 为了对比，这里先介绍一点儿历史。1907 年，第一辆燃气出租车出现在纽约街头，开始取代马车提供出租服务。但是，当在消费者承受范围内的福特 T 型车被推向市场后，一些提供更低价格出租服务的经营者涌现出来了，而这对那些以更高成本提供出租服务的旧公司来说意味着极大的威胁，因此在许多大城市中引发了强烈的抗议和不满，他们要求加强监管，严格限制新成员的加入。 听起来很熟悉吧？ 虽然一些城市立法限制了出租车经营者的数量，但美国最大的出租车市场——纽约——直到 20 世纪 30 年代都还处于无监管状态。随着大萧条的开始，许多失业工人转而开起了出租车谋生，但却给出租车行业带来了灾难。由于出租车供应过量，出租车公司和司机们打起来价格战，以此来吸引顾客。司机的净收入和出租车公司的盈利蒸发了，司机和出租车的质量以及乘客的安全都无法得到保证，城市交通更是陷入瘫痪。 这一历史经验与 Uber 当前的商业模式十分相似，也预示了其惨淡的财政状况。缺乏监管的出租车行业需求有限，供应过量，服务质量普遍一般，差别不大，行业准入门槛奇低无比，用户转化成本低，可变成本高，几乎没有规模经济可言。 Uber 以及它在共享出行市场的其他竞争对手目前的处境与此十分相似。无论是当时还是现在，消费者都享受到了低廉车费和等车时间短带来的好处，但在缺乏监管的情况下，这一行业的产业结构特征决定了其盈利的可能性微乎其微。 80 年前，为了解决这一问题，纽约以及一些其他主要大城市做出了一个政治决定：以市民利益为代价换取出租车公司和司机的利益。1937 年的《哈斯法案》（Haas Act）建立了一个许可机制，要求在纽约市内运营的出租车必须要有牌照，而无牌运营将被视为非法运营。这对公开拍卖牌照的政府来说是有利可图的，而拍得牌照的竞拍者则可以在政府控制竞争的保证下高枕无忧地运营。 起初，纽约将牌照数量限制为 16900，二战后减至 11787，50 年后，略微增至 11900，而今天的数量则为 13587。相比较而言，缺乏监管的共享出行市场上，运营车辆数量超过 6 万辆。 通过监管强制限制纽约的出租车数量是一项影响深远的举措。自 1937 年《哈斯法案》通过以来，纽约的人口数量增长了 20%，与此同时，出租车牌照的数量则减少了 20%。其结果就是乘客不得不长时间等待，并为劣质的服务支付高昂的费用。而出租车运营者则享受着不断上升的利润和价格高涨的牌照带来的好处。 纽约出租车牌照二级市场作为行业预期盈利能力的首要指标清楚地表明了这一点。1975-2013 年期间（即主要在 Uber 进入之前），纽约出租车牌照价格上涨超过 2700%，远超道琼斯股价指数。 但是，2011 年 Uber 强势进军纽约，使出租车行业重回无监管扩张的时代，以更低的价格极大改善了城市交通出行，但也使行业再度进入了以牺牲盈利为代价的残酷竞争状态。出租车牌照价格因此暴跌，从 2014 年 140 万美元的最高点跌至三年后的 15 万美元。与此同时，Medallion Financial，一家经营出租车牌照的上市公司，其股价在过去 … 继续阅读
冬天来了，为什么在下雪天测试无人车成了一种「时尚」？
（本文编译自 FT，原文：「Self-driving cars face a new test: snow」）随着气温逐渐降低，北半球许多地区都已出现了降雪。不过，除了传统的圣诞节，今年还多了一个新的话题——无人车。 在即将过去的 2017 年，无人车跨过了一个又一个的里程碑，例如 Waymo 于 11 月宣布将正式在美国亚利桑那州进行完全无人驾驶试运营。现在，无人车又面临另一个严峻的考验——如何在雪天行驶。 下雪对无人车是一个「 很有意思的问题」，Uber 自动驾驶研发中心高级工程师 Carl Wellington 这样说道。 有「 意思」 在哪儿呢？答案是摄像头和雷达。无人车靠摄像头和雷达来感知周围的世界，特别是雷达脉冲。但是，如果下雪，事情就不那么好办了，因为雷达脉冲可能会把雪花误认为街道上的其他东西。 「 激光雷达有着卓越的性能，它能让无人车对周围环境形成细节丰富的三维感知。但是，正因为过于敏感，就连雪花这样小的东西它也不会放过。」Wellington 解释道。去年冬天 Uber 在匹兹堡测试无人车雪天行驶后，他的团队就开始在算法上下大功夫，希望能分辨出从雪花那里反射的脉冲和从其他物体上反射的脉冲。（图解：激光雷达是如何工作的？1. 车上的扫描器发出激光脉冲 2. 扫描器接收由物体反射回来的脉冲 3. 测量脉冲的返回时间并以此为根据计算距离 4. 以每秒数千次的频率发射激光脉冲，在此基础上生成周围环境的精确模型 5. 旋转的扫描器可以生成一个 360˚的模型，不旋转的固态雷达的扫描范围约为 120˚）在「不大不小的雪」这一场景下，Wellington 团队做了测试，结果还不错，但是，大雪和积雪在某种程度上来说仍然「难搞」。 从雪花上反射回来的雷达脉冲只是雪天对无人车的考验之一。另外，无人车导航需要高精度 3D 地图，它遇到下雪天也是「痛并快乐着」。 「 下雪时一件比较有意思的事情就是，整个世界被大雪覆盖后看上去就和以前不一样了。」nuTonomy CEO Karl Iagnemma 说。nuTonomy 的大本营在新加坡，但是今年冬天他们又在波士顿开始了雪天测试。「 大雪让世界变了样，但也给无人车提出了难题。」（图解：6. 雪花会干扰扫描器 7. 积雪会改变物体的模样，进一步给自动驾驶系统带来难题）虽然如此，与人类相比，无人车在雪天还是有点儿优势的。得益于无人车本身已有的高精度地图，即使道路标志和人行横道被大雪覆盖，它还是能够知道它们的具体位置。而且，就算下着鹅毛大雪，无人车也可以通过雷达传感器探测到前方的物体，虽然收集到的信息可能不够精确，对行驶帮助不大。 硅谷是个从不下雪的地方，但即使如此，那里的无人驾驶初创公司也已经意识到了不能做「 温室里的花朵」。 第一个让完全无人驾驶车上路的 Waymo 最近也宣布，他们将在底特律接受严冬的考验。「 我们要在雨雪天气中训练我们的无人车，」Waymo CEO John Krafcik 在一份声明中这样说道，其目标之一即「 教会无人车处理在结冰路面上刹车打滑的问题。」 AImotive，一个匈牙利的无人车初创公司，因为同样的原因在芬兰拿到了测试许可。「 这个许可非常重要，因为在芬兰下雪十分常见。」AImotive CEO Laszlo Kishonti 说。此前，AImotive 已在其总部所在地布达佩斯做了小雪天气的测试。 随着测试的进行，这些公司都发现了一个事实：无论是人类司机还是无人车，想要在雪天安全行驶，少不了一个极其重要的因素——自我意识。（图解：无人车的优势所在： 8. 由于有高精度地图，即使路标和人行道被大雪覆盖，无人车也知道它们的具体位置 9. 如果无人车装有雷达传感器，其视野就不会受到雨雪天气影响）无人车需要能够判断它对周围的环境到底了解多少，并对能见度很低或视野受阻时的不确定性有一个清醒的认识。 「 所有这一切的关键之一即在于让无人车去理解——「我知道我在哪里」，并对此确信无疑，或者我并不十分确定——然后再根据理解去行动。」Wellington 说，「 至于正确答案，和人类一样：减速，谨慎。」 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
为了减少交通事故，供应商大陆居然做了一套「智能十字路口」……
众所周知，十字路口和丁字路口通常都是交通事故高发地，人们在这些车辆和行人汇集之处似乎特别容易失误：注意力不集中，或者误判形势等等。 美国交通部的数据显示，美国国内 51%造成人身伤害的交通事故和 28%造成死亡的交通事故都发生在路口，可以说是名副其实的「 人生的十字路口」 了。 这一性命攸关的问题该如何解决呢？Tier 1 供应商大陆的回答是——做一个智能十字路口……他们想用高级驾驶辅助系统、V2X 系统以及传感器来解决这个问题。 简单来说，智能十字路口大概是这样的：首先是由装在十字路口角落的传感器如摄像头、雷达等对路况进行 360˚扫描。然后，这些采集到的信息将被发送给一个传感器融合单元，并通过融合算法生成 360˚的环境模型（这一 360˚路况信息还会被上传到云端供分析之用）。最后，经过处理，探测到的物体位置和移动信息将被发送给正在靠近路口的车辆，而这些车辆都装配了 V2X，并将根据接收到的信息作出判断和决策，防范事故于未然。 这相当于给十字路口安装了一套由摄像头、雷达组成的「监控系统」，然后使用 V2X 系统，把监控到的路况信息和用户的车辆进行交互。 这是一个端对端的解决方案，它的组成部分包括：设在路口扫描路况要用到的整套传感器设备，能够生成环境模型的强大的传感器融合算法，以及车辆和路口交流用的近距离通讯设备。 这个方案的作用主要包括两个方面：其一，保护行人和骑行者；其二，在复杂的交通场景中为驾驶者提供行驶帮助。 事实上，今年 10 月份，大陆已经在位于美国密歇根州的研发中心首次展示了这一技术。接下来，他们将着手更大范围的推广，并在俄亥俄州哥伦布的十字路口将这个设想实际落地进行测试。 大陆集团北美地区系统、底盘技术及安全负责人 Jeremy McClain 是这么解释这个技术的：「 我们的方案是对汽车上的软硬件解决方案进行适当调整，并将之应用到基础设施上面。采用这个技术的城市将能更好的确保市民和游客的安全。长期来看，这个技术还能改善市内交通，从而减少交通时间和汽车尾气排放。」 不得不说，大陆的脑洞确实有点意思，他们把本来要装在车上的传感器「搬」到十字路口，摇身一变成为了「基础设施」。 不过在技术以及实际落地层面，它会遇到哪些问题目前还不好说，鉴于 V2X 技术目前距离大规模落地尚需时日，大陆的这个「智能十字路口」，目前也注定只能是个美好的设想。不过在半个月之后的 2018 CES 消费电子展上，大陆将会展出这个概念设计，到时候 GeekCar 也会在现场替大家感受感受。另外，强烈建议大陆来中国测试测试这套系统…… 作为一个一级供应商，大陆这样的公司开始设想智慧出行相关的产品，这其实也是一种信号：传统的汽车零部件供应商在未来的角色已经不仅仅是「供应商」，在传统车企之外，这些供应商或许也会成为「未来出行服务商」。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
全新电动车战略出炉，丰田今后打算这么做
一直以来，丰田的新能源战略都以混动、氢能源为主，而昨天他们却宣布了一项全新的电动车战略： 从 2020 年初开始，丰田会陆续出 10 多款纯电动车型，新车首先会在中国上市，随后推广到日本、印度、美国以及欧洲市场。而在 2025 年时，丰田和雷克萨斯每款车型都将推出电动版。 他们还希望，到 2030 年左右时，旗下电动车销量可以达到 550 万辆，其中包括 100 万辆以上的零排放车辆。至于混动车型，丰田认为，由于市场的增长，他们会在某些车型上推出性能更强大的版本。同时也会考虑开发更简单的混合动力系统，来满足不同用户的需求。另外，丰田还打算在 2020 年时扩大他们的 PHEV 车型阵容。 至于丰田为什么这么做，在一定程度上可以理解为形势所迫。一方面，排放标准越来越严格，因此全球汽车市场对电气化的需求也就越来越旺盛。 另一方面，虽然丰田在混动上占据着优势，有 Mirai 和 Prius，但它在电气化方面上已经落后于它的竞争对手了：在国内，日产有 Leaf。在国外，通用和大众在长续航电动车上也已领先丰田。而这一次发布的全新电动车战略，也意味着丰田的零排放战略开始向正确的方向转变。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
联手 Solid Power 后，宝马准备开发固态电池
最近，宝马宣布与 Solid Power 合作，共同为电动车开发固态电池。至此，宝马也成为最后一个投资固态电池的主要车企。 关于 Solid Power，这是一个脱胎于美国科罗拉多大学波德分校一个电池研究项目的初创公司。他们刚刚搬进了新的办公场所，正在加大招聘力度，为新一轮工作做准备。 至于他们的电池技术，Solid Power 给出的说法是，他们通过在锂电池中加入一个高容量的锂金属阳极，使固态电池的容量达到传统锂电池的 2-3 倍。 这样的技术自然不缺投资者，A123 Systems 等大公司都已经启动投资，而这一次则是宝马。 Solid Power 创始人兼 CEO Doug Campbell 说，自从公司成立以来，他们一直准备开发并生产具备竞争力的固态电池，同时也在关注电池的安全、性能以及成本问题。这次与宝马的合作将证实，固态电池有助于推动电动车继续向前发展。 在宝马之前，现代、丰田等车企都早已加入投资固态电池的行列，丰田更是宣布最快将在 2020 年实现生产。这种说法虽然有些激进，但从中也可以看出汽车厂商们对固态电池寄予了厚望。 不过，有一点需要注意的就是，固态电池虽然更安全，能量密度上也有较大提高空间。但是，同样也有不足之处，例如温度范围、电极电流密度等问题。另外，传统锂电池的发展也并非止步不前。所以，固态电池的竞争力到底如何，还有待商榷。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
大陆公开自动化无线充电和双向汽车充电生态系统
前不久，大陆公开了一些全新的电动车充电技术，他们计划下个月在拉斯维加斯举办的 CES 上展出这些技术。其中 主要涉及电动车充电基础设施的两个不同部分，而汽车制造商可以将这两项技术应用在电动车中： 1、无线感应充电板，电池 Pack 上搭载的感应器可以通过微型导航系统指引司机把车停在可最快充电的停车点。 大陆宣布，这项技术可以实现充电 90 秒行驶 1 英里，也就是说，充电 1 小时行驶 40 英里，相当于按照 10 千瓦、40A/250V 的规格进行交流充电。后续版本还会与自动驾驶系统结合，可在无人操作的情况下自动定位停车。 2、AllCharge 系统，这套系统可以让电动车在任何充电站充电，不用考虑充电速度、电流和电压水平。如果 AllCharge 系统可以顺利应用，也将成为首个兼容特斯拉超级充电站的第三方系统。 AllCharge 系统的运行方式非常独特，没有采用专用的逆变器，而是使用汽车内部的交流电机逆变器将交流电转变为直流电，随后储存在电池当中。这样做最大的好处就是可以节约成本、减轻汽车重量。理论上，这套系统还兼容 CHAdeMO 及 CCS 组合式直流充电标准，可以进行快速充电。 AllCharge 系统的另一个好处就是，除了直流端口之外，使用交流端口也可以连接在充电接口上。 由于电池容量大的特点，电动车除了行驶还可以作为储能装置使用 。通常情况下，想要实现这种效果，需要花费数千欧元装上一个能把直流电转变为交流电的逆变器。 而 AllCharge 系统 则本身自带双向充电功能，交流电输出无上限。这项双向充电功能不仅可以满足私人能源需求，还有可能激发移动服务供应商创造新的商业模式。另外，从长远来看，这项技术还为汽车的使用场景提供了新的可能，把汽车当作移动能源存储器，帮助人类实现向可再生能源的转变。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
豪掷百亿欧元，博世要造电动车电池？明年就有答案了
博世想做动力电池了，这个全球最大的 Tier 1 终于禁不住电动车魅力的诱惑开始蠢蠢欲动。 虽然博世此前并没有亲自生产动力电池，但在这方面却早已开始布局。早在一年前，他们就收购了美国的一家固态电池初创公司「 Seeo」。同时还有消息传出，他们将在 2020 年之前向市场推出容量为 50 千瓦时、仅重 190 千克的电池组。 现在看来，他们终于准备涉足动力电池生产业务。博世汽车部门的负责人 Volkmar Denner 说 ，他们将在明年作出决定，是否投资 200 亿欧元生产电池，到 2030 年使电池产能达到 200 千兆瓦时。 Volkmar Denner 还说，这项计划将成为他们战略部署中的重中之重，只要能在这方面取得领先，就可以获得 20%的市场份额。而他们的预计是， 2030 年的动力电池总需求为 1000 千兆瓦时， 20%的市场份额即 200 千兆瓦时，这需要近 200 亿 欧元的投资。虽然博世并不存在财政困难，但考虑到这其中包含着很多不确定因素和风险，所以从企业层面来说，博世还真的需要好好考虑一下。如果最终这项决策通过，那也将是有史以来动力电池产业规模最大的一笔投资。 不过，话又说回来，Tier 1 在电池方面有大动作毕竟还很罕见。通常情况下，都是电池厂商和主机厂在布局，例如特斯拉之前位于美国内华达州的 Gigafactory，博世在这方面并没有什么优势。当然，考虑到他们已经收购了「Seeo」，而固态电池相比于传统锂离子电池又更为安全，且在能量密度上有较大提升空间，因此，这件事也并非毫无看点，至于具体如何，明年再见分晓。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
无人车到底如何保证安全性？Mobileye 提出的「谨慎控制」原则或许有些启发
（本文由黄晚编译，原文：Do Self-Driving Cars Dream Of Safe Streets? ）今年早些时候，在美国得克萨斯州奥斯汀举行的 SXSW 大会上，福特董事长比尔·福特说出了许多汽车界从业人士都在思考，或者更确切的说，其实是在担忧的一件事——即将到来的无人驾驶。 随着各大汽车厂商和硅谷玩家们对全自动驾驶（即 L5 自动驾驶，没有方向盘和踏板）持续不断的大手笔投入，这一领域正吸引越来越多人关注的目光，并成为人们争相报道的对象。 比尔·福特说，无人车的具体设计制造相对来说较为简单，因为技术正在飞速进步，困难的是如何让无人车去做生死抉择。「 如果一辆无人车在事故快要发生时必须选择去撞谁，那么它是应该保住乘客的性命还是避免撞到行人？人类司机没有时间考虑这样的问题，我们仅仅本能的做出反应。但是，无人车有能力对结果做出选择。如果它最终决定牺牲你来挽救其他人的生命，那么你还会坐这辆车吗？ 比尔·福特公开谈论这一问题对正发展得如火如荼的无人驾驶来说只是小小地提了个醒，但它却在美国购车者中引发了一连串的思考。今年早些时候，美国汽车协会（AAA）曾做过一项调查，调查结果显示，四分之三的司机害怕乘坐无人车，54%的受访者表示路上有无人车会让他们缺乏安全感。而且，在比尔·福特开启这个话题之后，有人就得出结论：「 如果我们需要告诉一辆无人车它是应该杀死一位修女还是一个童子军，那么就不会有无人车了。」 这正是英特尔高级副总裁及 Mobileye 联合创始人 Amnon Shashua 的观点（今年 3 月份，英特尔以 153 亿美元的价格收购了 Mobileye）。 Shashua 相信，要想解决这个问题，必须从实际出发来考虑，而不是把它当作一个复杂无解的哲学或伦理学难题。简单来说，他认为，无人车能否被消费者广泛认可并接受的关键在于：大众对无人车的交通事故率抱有一个什么样的期待。 就目前而言，这个问题的答案可能为 0。也就是说，大家希望无人车不要出事儿。无论是去年佛罗里达州那起致命的特斯拉事故，还是最近拉斯维加斯无人驾驶小巴被撞事件，舆论的反应都极为强烈，不仅给予其头版头条的「 殊荣」，还大有揪住不放之势。相反，对传统交通工具几乎每日如例行公事般重复的连环相撞以及间或的重大伤亡，甚至连地方报纸都有些不屑一顾。 与此同时，世界各地的监管者们正迫不及待地想让无人车尽快上路，以最小化由交通事故引起的无情灾难，但这也进一步强化了人们对无人车安全问题过度的关注和警觉。去年，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）表示，他们对将无人车作为「 显著减少由人为因素导致的交通事故」 的手段持肯定态度。 在这样的背景下，Shashua 和 Mobileye 的程序员们想出了一个能够消除人们对无人车的恐惧的创造性的解决办法。他们在一定程度上以 NHTSA600 万交通事故的数据为基础，制定出了一套覆盖所有交通事故排列可能的近 40 个方案，然后再把人类司机针对交通规则和路况所能作出的完美判断编成算法公式。Shashua 称，以这些规则为基础，为无人车在每一可能情况下的决定编程，汽车厂商们就可以向消费者保证，即使发生事故，无人车也不会是需要负责的那一方。 Mobileye 安全系统的核心奉行这样一个概念——谨慎控制，这个原则将为无人车提供可使它保持在安全领域内的可用选择。例如，下面这幅图中就展示了一幕常见的场景。 蓝车正试图驶出停车位，但却被旁边的建筑物挡住了视线，不知道道路上是否有车正向它这一边驶来。如果是一位小心谨慎的司机，他会慢慢挪动，逐渐扩大视野范围，直到他觉得可以开出去了。但是，实际情况却是，他不可能获得完全的视野，最后一刻作出决定也是仅凭直觉。即使他已经做得很好了，他还是有可能因为自己的行为为即将到来的交通事故负责。如果他是一位马虎的司机，还在心不在焉的弄导航或打电话，发生事故的可能就更大了。 相反，处于「谨慎控制」中的无人车将以限速为基础计算红车最高的合理车速，以此决定在给红车刹车机会并逐渐获得完全视野的前提下它可以开出多远。如果红车超速了，那么发生车祸就是它的责任了。而如果红车也是一辆无人车，它会开得更加小心翼翼，并在估计到可能会有在它视野之外的汽车从停车位出来后向马路中央靠拢。 谨慎控制似乎让比尔·福特担心的那个「无人车必须做出选择」的棘手难题变得毫无意义，主要原因在于，「在即将发生的车祸中谁生谁死」这一伦理上的两难处境被一个严格、冷静的规则所取代：如果非无人车因自身失误有与无人车发生碰撞的可能，无人车将尽量避免碰撞发生，但不会以主动引发另一事故为代价减轻当前伤害。 也就是说，如果没有其他安全方案可供选择，无人车将接受碰撞的事实，即使车内乘客会有生命危险。「 换个角度来看问题，我们就会陷入滑坡理论。」Shashua 说。「 或许一辆车看起来后座好像没有人——所以它可以用后部迎接无人车的碰撞——实际上却坐着婴儿。也就是说，存在着不可见因素。且事后看来，无人车的所作所为其实造成了更严重的后果。」 Mobileye 相信，如果所有汽车厂商都采用其以成千上万的事故模拟为基础的开源算法公式，美国每年的交通事故死亡率将下降三个数量级，即从每一百万小时的驾驶时间发生一起交通死亡事故下降到每 10 亿小时的驾驶时间发生一起交通死亡事故。当然，这得假设所有汽车都是无人车，而事故原因将是设备故障或恶劣的驾驶环境。 有些专家对 Mobileye 的安全宣言表示反对。如杜克大学人类和自主实验室的主任 Missy Cummings 就告诉 EETimes,Mobileye 可能低估了会影响无人车的潜在软件错误的数量。她以 2016 年的 Stout Risius Ross 汽车保修和召回报告为证指出，自 2012 年以来，在汽车召回案例中软件问题所占的比重越来越大。这份调查还发现，2005 年至 2012 年间，共有 32 次召回是因软件问题而起，涉及车辆 360 万辆。从 2012 年底到 2015 年 6 月期间，这一数字几乎翻了一番。但是，EETimes 采访的所有学者和工程师都对 Mobileye 为无人车安全所做的努力表示赞赏。 目前为止，Mobileye 的安全算法在汽车界只能算是曲高和寡，因为大家都在奋力争夺无人驾驶领域的话语权。无论是 Google、Uber、Lyft 还是众多的初创公司以及各大汽车厂商，大家都认为完全自动驾驶将在下一个十年内到来。没有人想冒着失去市场领导权的风险去过早地接触规则，并最终成为竞争中的失败者。「Mobileye 认为应该制定安全标准，这点毫无疑问并没错，但是在当前局势下，汽车厂商们想的只有一件事——疯狂发展技术。」C3 Group 董事长兼联合创始人 Doug Newcomb 说。 对于汽车厂商们的做法，Shashua 将之归类为行业自杀行为。没有统一的安全标准，汽车厂商们只会各行其是：以成千上万次的多余模拟对无人车进行过度设计，超出需要地堆积传感器和计算能力。对外，他们一致宣称汽车有充分的安全保障，但却没人能绝对保证这些汽车不会引发交通事故。其结果就是，发生车祸后这些汽车厂商可能会面临极高的法律风险，而且这些因为装备了各种昂贵部件而造假不菲的无人车，将超出普通消费者的能力范围。与此同时，有些汽车厂商可能会以安全考虑为代价换取低廉的售价，但这会给消费者选择安全的无人车带来混乱，并进一步加深他们的这一信念：无人车很危险。 迫于无人车开发者们要求更多发挥空间的压力，美国政府似乎已决意采取放任自由的态度。目前，有一项法案已被众议院通过并提交给了参议院，这一法案将以综合立法的权力替代之前东拼西凑的州立法规，这些州立法规只允许无人车在特定道路上进行有限制的测试（有些州至今为止都不允许无人车上路）。一旦最终通过，NHTSA 将有权规定无人车的设计、结构、性能，而各州则只负责车辆登记和许可。最重要的可能是，这一法案通过后，NHTSA 就可以批准无人车厂商每年在美国道路上投放 10 万辆暂不符合联邦机动车安全标准的无人车（三年内逐步实施）。 面对这一有待通过的「 随心所欲」 的法案，Mobileye 想要说服汽车厂商们齐心协力处理安全和事故责任问题将是难上加难。而我们也将比预期更早发现，在为无人车编程的过程中，扮演上帝角色的开发者们，是否真如他们自己所想的那样能让无人车万无一失？ 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
台湾初创公司发布超跑，号称性能媲美特斯拉新 Roadster
最近，新一代 Roadster 在特斯拉略带忽悠的宣传下可谓是赚足了眼球，它的出现似乎给超跑设立了新的标杆。但是，它并非一骑绝尘。风光没多久之后，一位不甘寂寞的搅局者出现了，这就是来自台北的初创公司 Xing Mobility。最近，他们公开了自己的电动超跑原型「Miss R」。 Miss R 由四个独立的 350V 电动机驱动，0-100km/h 加速 1.8 秒（特斯拉新 Roadster 0-100km/h 加速 2 秒），0-200km/h 加速 5.1 秒，最高时速超过 270km/h（特斯拉新 Roadster 最高时速超过 400km/h），最大功率可达 1341 马力，与科尼塞克 Agera RS 基本一致。续航方面，Xing Mobility 没有给出数据，但 Miss R 可以在 5 分钟内完成更换电池的工作，省去充电过程，而特斯拉则宣称 Roadster 的续航为 620 英里。 从以上数据可以看出，Miss R 确实是一辆性能卓越的电动超跑，它在某些方面甚至超过了 Roadster，如百公里加速。而且，还不止于此。与普通超跑不同，Miss R 将是一辆同时具备公路能力和越野能力的电动超跑。Xing Mobility 的联合创始人兼 CEO Royce YC Hong 说：「 这辆原型车背后的核心理念就是去实现传统汽油动力汽车所无法实现的颠覆性的性能水平和驾驶体验。」 不过，由于 Xing Mobility 的定位并非汽车厂商，而是电动动力总成技术的研发，所以它这次公开其超跑原型 Miss R 也不是为了以汽车厂商的身份与特斯拉竞争，而是为了展示其电动动力总成技术，并吸引汽车厂商的目光。 Xing Mobility 的电动动力总成技术是和 3M 联合开发的，其模块化电池系统外形酷似乐高积木，共有 98 个可堆叠模块，每个模块包含 42 个锂离子电池，总共拥有 4116 个电池单元。Xing Mobility 已经在与对此电池系统有意向的公司进行谈判。 与 Roadster 一样，Miss R 离真正上市还有一段时间。Xing Mobility 计划于 2018 年底推出全功能原型车，正式量产也只有 20 台，并将于 2019 年开始以 100 万美元的价格出售。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。