想买一辆无人驾驶车？没那么容易！
当大家在聊无人驾驶汽车概念的时候，往往心中会各种 YY：什么时候无人驾驶车才能进入市场呢？什么时候才能买一辆开开呢？这些看似很寻常的问题，其实都是基于一个假设上做出的——无人驾驶车的消费群体定位于普通大众。 可是，这个假设却是错误的。它低估了无人驾驶车辆行驶环境的复杂性。事实上，在初期，无人驾驶汽车可能并不适用于个人用户。 无人驾驶只能在特定的区域内应用 相信所有车主都想让他们的车在大部分地区以及大部分天气情况下正常行驶。这看似最基本的要求，对于无人驾驶车来说，无异于是一个非常大的挑战。 对于汽车制造商来说，为了满足这一要求，他们必须得要开发一个详细的、包含全球信息的高精度地图。 这可是一个非常艰巨的任务。因为这种地图的复杂性远超过一般的街景地图（比如谷歌，苹果），它涉及到了天气，雨雪等覆盖物等其他因素。 到现在为止，还没有人清楚这种地图的结构是怎么样的。 另外，在开发好这个地图之外，他们还必须投入巨额资金去维持和更新。他们还得开发足够先进的算法，能在各种天气情况下（无论是干旱，小雨，大雪还是暴雨）都能够正常提供支持。 但是，如果无人驾驶技术应用于商业领域，那么上述的困难都并不是问题。 因为出租车或者巴士往往都是在特定的路线之间提供服务，这就不涉及到极端天气的问题，也避免了十分耗时的全球数据收集。 这也是为什么目前是一些出租车公司（比如 Uber， Car2go）超级热衷于研发无人驾驶技术的原因。 无人驾驶技术将会给运输公司带来巨大利润 在大城市，你可以在任何位置、任意时间，仅仅通过手机 App 轻松叫到出租车。一个无人驾驶出租车将会在几分钟内到达，他们会用最快捷的路线承载乘客去目的地，当乘客下车之后，他们又会去新乘客那里。这群「无人驾驶车队」甚至不需要停车的成本。 这样一来，「无人驾驶车队」为公司节省了人工费不说，还节省了停车费。 在一个地区内，有着更多的「无人驾驶车队」，就会吸引更多的消费者，盈利自然也就越多。换句话说，这个领域谁先占有了先机，谁就能分到最大的蛋糕。 在这一点上，生意人早就打好了自己的算盘：企业家和投资者们都很早就开始有所动作了。他们的策略是先在那种没有极端天气的大型城市推广，等到技术成熟了，再推广到其他的地区。 在技术前期，「无人驾驶车队」这种商业模式更易召回和维修 具体来说，就是当无人驾驶汽车「 发生车祸」，「 软件需要更新」 或者「 零件需要维修」 时，生产商可以非常轻松的召回所有车辆，并且厂商也能时刻收集「无人驾驶车队」的数据。 这一点对于无人驾驶技术早期的发展是非常重要的，收集到的这些数据非常有价值。厂商可以根据数据来继续开发技术，也可以通过分析这些数据来派遣服务团队去不同的地方工作。 我们可以试想，如果是第一批无人驾驶车是卖给消费者的话，那么里面涉及到的「 升级」、「 召回」 和「 数据收集」 是不太容易的。因为当汽车卖给不同的车主之后，技术开发团队就不太容易时刻监控这些车的情况了。 无人驾驶技术应用到商业模式更安全 上述所说的「无人驾驶车队」在城市里，就算是以非常低的速度（50km/h），也可以非常高效的运营。这种低速在一定程度上降低了它的风险。 而如果是单独卖给车主的话，他们不太可能会愿意自己的新车一直以低速状态行驶。所以这样一来，卖给车主的车风险也就增大。 现在基本上大家已经明白了，第一辆无人驾驶车很大可能性不会被卖给消费者，而是会用于商业用途。比如说出租车队、巴士队之类，而且它们也很大可能只会在特定的城市中运行。 所以，如果你自己想要买一辆无人驾驶车，估计得再等些年吧。 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！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
一个关于赛车和科技理想的故事
这是一个关于赛车的故事。 故事的主人公是一位前印地 (IndyCar) 赛车车手 Sam Schmidt。15 年前，一次严重的车祸让 Sam 大叔的第三和第四椎骨之间的骨髓遭到无可挽回的损伤。他自此终身瘫痪。 赛车手的意志远超常人。虽然下半生只能坐在轮椅上，Sam 大叔依旧创立了自己的车队和慈善基金会，生意做得是风生水起。不过总是有遗憾的。酷爱赛车的他，现在只能坐在轮椅上，看着赛车呼啸而过。 直到 2013 年，Arrow 公司的出现。 他们愿意和 Sam 的赛车队合作，一起研发一款仅仅用头部就能控制的赛车，帮助 Sam 大叔实现梦想。 他们的项目 SAM（Semi-Autonomous Motorcar），是将 2014 款 Corvette C7 Stingray 车型采用集成先进电子技术和人机界面进行了改装。一个具专业赛车手资格的四肢瘫痪驾驶者可以在专业赛道条件下，通过头部左右移动，吐气以及咬合来安全操控赛车。 技术之美 头部的左右转动控制赛车转向 Sam 大叔的帽子上嵌有 8 个红外线传感器，前挡风玻璃上安装 4 个红外线摄像机。当 Sam 左右转动头部时，摄像机可以捕捉到头部转动引起的反射光的变化（精确度达 0.1 毫米）。然后车载计算机分析得到的数据，作出指令来控制赛车向左或是向右转向。 吐气控制加速 Sam 大叔嘴巴含的是一个压力传感器，它对应的是油门。传感器能非常敏锐的捕捉到大叔吐出的气流，当大叔匀速吐气时，赛车平稳加速。当大叔猛地吐气时，赛车迅速加速。 通过咬合来刹车 要想刹车也简单，同样是嘴里的那个压力传感器。当 Sam 大叔下咬传感器时，对应的信号会传到刹车踏板，赛车安全刹车。 除了 Sam 大叔通过头部控制赛车之外，安装在车身的 GPS 每秒会进行多达 100 次的定位，当赛车偏离车道时，赛车会自动驾驶回到正常轨道。 2014 年 5 月，Sam 大叔终于重新回到了赛车场。终于他以 97 英里/小时的速度，在标志性的椭圆形赛道上驾驶了四个示范圈，成为了第 98 届印第安纳波利斯 500 大奖赛的一个合资格的驾驶者。 在印地 500 之后，他又驾驶了四圈，时速达到 107 英里/小时。Sam 成为了第一个在印第安纳波利斯站（IndyLights）高速驾驶的四肢瘫痪者，赢得了全球赞誉。 科技理想：让这个世界更美好 其实这并不仅仅是一个赛车的故事。 当身边的科技已经多到眼花缭乱的时候，我就在想，到底什么样的创新才是好的呢。 SAM 项目帮助一个残疾人拿回他曾经拥有的东西－－开赛车的自由，追逐梦想的自由。这个技术未来还会帮助更多的 Sam 大叔们拿回自己的独立性，完成他们的心愿。 科技并不是为了炫酷，并不是为了装逼，并不是为了发朋友圈。让人们生活得更好，才是科技真正的意义。 希望有更多的科技能有自己的「 科技理想」，创造新的有趣的东西，让我们的社会更加美好。让每个人都能像 Sam 一样借助科技的力量，追逐自己想要的生活。 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！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
除了谷歌们，国外还有哪些顶尖无人驾驶汽车团队？
已经被谷歌，Uber 和苹果的无人驾驶车新闻刷屏了？其实除了这些互联网大佬之外，国外还有很多团队在研究无人驾驶技术。下面，我们来看看国外几个比较牛逼的造车团队。 卡耐基梅隆大学 (CMU), 通用汽车合作研究实验室，美国 其实卡耐基梅隆与通用公司早在 2003 年就开始了无人驾驶技术方面的合作。2007 年的时候，双方合作的第一辆无人驾驶车「Boss」 获得了 DARPA 城市挑战赛的第一名。在第二年（2008 年），通用公司与 CMU 的合作研究实验室正式成立。 实验室最新的一项成果为一辆自动驾驶版凯迪拉克 (Cadillac SRX)。它与谷歌的自动驾驶汽车有一个很大的不同之处，谷歌的车顶有一个非常醒目的激光雷达，而它没有（见上图），外形上比较好看。这样也节省了成本，因为这个激光雷达的价格很高，大约要 6 万美元。 没有采用 360 度激光雷达，CMU 的做法是在车体内部和外侧采用一组多个较小的激光雷达，把不同部分的激光雷达的反馈数据整合在一起。这样既增加了美观性，同时也降低了成本。（官网链接：http://varma.ece.cmu.edu/GM-CMU-AD-CRL/）AutoNOMOS group，柏林自由大学，德国 他们团队的第一款自动驾驶汽车名叫「 柏林精神」（Spirit of Berlin），是他们仅用了 9 个月的时间和非常有限的资金研发出来的。「 柏林精神」 参加了 2007 年的 DARPA 城市挑战赛，并最终进入了半决赛，算是非常厉害的。 AutoNOMOS 拥有两辆自动驾驶原型车。第一辆名叫「MadeInGermany」 ，第二辆名字有点山寨，叫爱•因斯坦（e-Instein）。在 2011 年的时候，MadeInGermany 在柏林成功进行了道路测试。 他们目前致力于开发一整套无人驾驶系统，以减少安全事故的发生。该软件一旦研发成熟，首先会应用在私人汽车领域，之后慢慢拓展到公共交通工具上。（官网链接：http://autonomos-labs.com/history/）不伦瑞克技术大学（TU Braunschweig），德国 该学校有一个名叫「Stadtpilot」的项目，专门研发无人驾驶技术。2007 年的时候，这个团队带着一辆由大众帕萨特改造的无人驾驶汽车「Caroline」 参加了 DARPA 城市挑战赛，并且挤进了前 11 名。 随后，他们推出了第二辆无人驾驶车——Leonie。Leonie 早在 2010 年就以最高 60km/h 的速度，成功完成了城市路测。他们称，Leonie 是世界上第一个在真实场景中成功测试的无人自动驾驶车。（官网链接：https://www.tu-braunschweig.de/presse/medien/presseinformationen?year=2010&pinr=134）卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）， 德国 作为德国首批三所精英大学之一，KIT 当然也有自己的无人驾驶技术团队。他们参加了 2005 年和 2007 年两届 DARPA 城市挑战赛。 KIT 的无人驾驶车是与奔驰合作研发的，在 2013 年已经在德国南部自动驾驶超过 100km。跟其他的无人车辆相比，该车的特点是没有使用激光雷达，而使用了贴近市场的传感器和立体相机。 我们可以用上面的图浅显的理解 KIT 是怎样利用立体相机构建模型的。 原图（黑白）是左边一辆车面向试验车行驶，右边一辆车停在路旁。下图是利用传感器和摄像机构建的模型。其中，颜色代表距离（比如红色代表<5 米, 绿色代表>20 米），路上白色的箭头代表运动物体的速度，箭头方向即为运动方向。我们可以看到模拟的数学模型与真实场景是完全符合的。（技术解析 pdf http://www.mrt.kit.edu/z/publ/download/2014/ZieglerAl2013ITSMag.pdf）Universität der Bundeswehr, 慕尼黑，德国 Universität der Bundeswehr 团队致力于研究于预期为基础的感知（4D 扫视视觉），越野导航及自主驾驶。该团队研发的 MuCAR-3 如上图。 MuCAR-3 车顶也有一个 360 度激光扫描仪，由大众 Tourag 改造而成，拥有和人类相似的电子眼，64 束 10Hz 的激光，监测范围最高可达 100 米。目前被应用于军事侦察领域。（官网链接：https://www.unibw.de/tas/forschung-en?set_language=en/）VisLab，帕尔马大学，意大利 Vislab 最开始是隶属于帕尔马大学的子公司，目前已与安霸（美国高清视频解决方案提供商）合并。 Vislab 主要做的是开发机器的视觉算法和智能系统在汽车领域的应用。这个团队研究关于自动驾驶技术已经超过 20 年，他们算是全球最早的几个将计算机视觉系统技术应用到车辆中的团队。相比其他的团队，他们的特点不使用激光雷达而使用计算机视觉技术。 2010 年，Vislab 用两辆自动驾驶汽车，完成了从意大利到中国 13000 公里的无人驾驶测试。2013 年 7 月，Vislab 的 BRAiVE 汽车，也成功完成了在意大利的乡间，城市和高速公路测试。 他们目前最新的一款无人驾驶车是在 14 年 3 月底推出了 … 继续阅读
纳尼！Uber 被曝出亏损巨大？
最近 Uber 的财政状况令人堪忧。（感觉壕一般的 Uber，咋可能。有木有搞错！！！）据 Bloomberg 6 月 30 日的报道，有知情人士披露了一份 Uber 的投资意向书，该文件上的数据显示 Uber 在赚得 4.15 亿美元营业收入的同时亏损了 4.7 亿美元。 不过这份神秘的文件并没有给出这些数据确切的时间点，我们也不清楚这究竟是年度，季度或是一个月的数据。 对此，Uber 方面的发言人回应说，这些都是非常旧的数据，完全不能反映出 Uber 现在的运营状况。不过发言人也没透露这是啥时候的数据。但是有人推测应该是 2014 年左右的。 其实，无论是季度或者年度数据，亏损 4.7 亿美元都是挺危险的信号。 可以假设一下，如果这个数据是一个季度的，那么这个亏损量是非常惊人的。如果把季度数据乘以四就得到年度数据亏损量，那么 Uber 的年亏损额将接近 20 亿美元。 当然，我们也可以猜测这个亏损额是年度数据。那么问题来了，如果这是去年年度数据，就是说 Uber 在 2014 年亏损 4.7 亿美元，那么就意味着，在亏损的同时 Uber 在 2014 年全球范围总利润仅有 4.15 亿美元。 也许大家对总利润 4.15 亿美元没有什么概念。其实这算少得可怜的利润了。要知道在 2014 年底，Uber 的市场估值就已经达到 180 亿美元。目前，Uber 在全球覆盖的城市数量已经超过 300 个城市。Uber 刚刚完成 15 亿美元融资，其中包括来自百度的 6 亿美元的投资，其最新估值已经接近 500 亿美元。 Uber 对于其财务业绩依旧极为保密，即便对于其潜在投资者也不愿透露太多信息。 知情人士在 6 月 23 日称，中国的高瓴资本将领投 Uber 当前这一轮的可转换债券融资。如果 Uber 在公开市场发行股票，那么此轮债券融资中的投资者就可以按照 11.5%的复合折价率将债券转换成股票。这批债券将在 2022 年到期，如果投资者持有债券至到期，那么可获得 8%的年回报率。 根据可转换债交易的条款，如果 Uber 等待上市的时间延长，投资者所获得的回报也会继续增加。因此 Uber 也许会加快上市进程。 报道称，Uber 一直在忙于筹集现金。知情人士上周称，Uber 正在与多家华尔街银行谈判，寻求获得 20 亿美元的信贷额度。 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！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
扒一扒雷克萨斯悬浮滑板背后的物理原理
能拥有像科幻影片《回到未来》里出现的悬浮滑板，估计是很多小盆友们儿时的梦想吧。 终于在电影中所描述的未来－西元 2015 年，全球著名豪华汽车品牌雷克萨斯推出了最符合原影片设想的悬浮滑板－Slide。 这里是官方的介绍视频： 酷酷的滑板悬浮在半空中，上面还有缕缕青烟飘出。为什么我第一反应是踩上去会不会烫脚？（你是不是傻 sa 啊）。 根据官网的描述，Slide 设计上沿用了雷克萨斯汽车风格，使用了车用高级材料结合天然竹子打造外观。而大家所关心的悬浮原理，则是利用了液氮冷却的超导技术，加上永久磁铁来进行悬浮。 虽然说的挺好的，但是视频里并没有展示真人玩滑板的过程，所以有些人心里还是半信半疑的。去年 HUVr 悬浮滑板不是也火了一把么，后来被证实了这只是一个恶作剧而已。 不过根据 BBC 的说法，雷克萨斯确实已经造出了 Slide 的原型，并且他们承诺将在今年夏天会放出更多的相关视频。 记忆当中这貌似不是第一个悬浮滑板 其实看到 Slide，很多小胖友肯定联想到了去年酷炫的 Hendo Hoverboard。Hendo 底部有四个悬浮设备，它是利用悬浮设备中的相反电极和磁铁提供动力飘起来的。 Slide 滑板与 Hendo 虽然都是磁悬浮，但 Slide 是借助超导体，产生的是和 hendo 不一样的磁场。 背后的物理原理其实蛮简单 虽然 Slide 看起来很神奇，其实里面的物理道理也是蛮简单的。我们先来看看 Slide 里最重要的一个部件－超导体。 超导体泛指在一定低的温度下电阻突变为 0 的材料。电阻为 0 就意味着电流在超导材料中传输时根本没有损耗。而这次雷克萨斯采用的类似「钇钡铜氧」的超导材料可以在-196℃时电阻变为零。 而 Slide 里的液氮就是给超导材料降温用的。常压下液氮的沸点刚好是-196℃。这刚好也解释了为啥 Slide 自带青烟特效。 超导体有着各种奇特的性质，最著名的就是其抗磁性，也称作迈斯纳效应。果壳网对超导抗磁性的解释是：当把超导体放进磁场中时，由于电感应作用，在超导体表面形成感应电流 I（永久电流），在超导体内部，感应电流 I 激发的磁场和外磁场等值反向，相互抵消。下图显示出放进磁场中的超导体球体的磁感应分布情况。 超导体的抗磁性使得在外界磁场不太强的情况下产生斥力。如果将一个处于超导状态的物体放在一块永久磁铁上，斥力与重力平衡，就实现了超导悬浮。 从上面的分析也可以知道，Slide 必须处于一个外界磁场的环境下。所以视频中的那个可不是普通的水泥地，里面也是装有特殊材料的。下图就是雷克萨斯在巴塞罗那专门建立的一个公园来试验 Slide。（去巴塞罗那玩的小朋友可以去参观参观哦）这次没得买 被 Slide 的物理原理和狂拽的外形所迷倒，想买买买了？很遗憾，雷克萨斯表示他们没有出售 Slide 的计划。 至于原因，个人猜测可能是因为成本太高，为了买个滑板还得重新铺段路，听起来是不太靠谱。不过一切都是在慢慢进步的。我们就端个小板凳，在这个夏天等等看吧。无论最后结果咋样，都总比没有尝试好吧，你觉得呢？ 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！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
SpaceX 火箭发射后爆炸,Elon Musk 这个生日不开心
本周日（6 月 28 日）是 Elon Musk 的 44 岁生日，同时也是他的公司－SpaceX 发射猎鹰 9 号火箭的日子。本想借火箭来庆祝自己的生日，却没想到火箭在升空后不到 3 分钟就爆炸。这已经是 SpaceX 近月来第三次回收火箭试验失败了。 此次猎鹰 9 号搭载的龙飞船（Dragon）的任务是给国际空间站供给食物和器材。龙飞船上装有超过 4 吨的食物，这是给空间站的宇航员 Kelly 一年的食物。另外，飞船上还有太空实验用的器材和一些电子设备，比如微软的 Hololens。（这么多的食物毁了，吃货们看到了这个消息估计哭得比 Musk 还伤心。）这次发射任务最吸引人的地方仍然是回收一级运载火箭的试验。 一般的一级火箭主要是飞船的推进器，在到达太空边缘时会和火箭的其他部分分离，然后解体并坠落在海中。这样意味着每次的发射任务都得制造新的火箭，也造成了火箭发射的巨大成本。 而 SpaceX 的猎鹰 9 号火箭可以在发射后返回，我们就可以对它进行循环利用。如下图所示，火箭起飞后的 3 分钟，一二级火箭分离，上级继续推着飞船前进，而第一级运载火箭则返回地面，回收利用。 下面是猎鹰 9 号火箭的结构图，可回收的第一级运载火箭在最下端，装满食物和器材的龙飞船则在最上端。 美国宇航局（NASA）表示目前暂不清楚火箭爆炸原因。Elon Musk 则发 Twitter 说，这次爆炸与液氧罐压力异常增大有关，SpaceX 将通过故障树分析（Fault Tree Analysis），找到事故的确切原因。 宇航员 Kelly 刚刚在空间站看到的猎鹰 9 号运载火箭发射失败画面，有些悲伤。嗯，毕竟装的是他一年的食物呢。 这次发射失败不只对 SpaceX 是个重大打击，NASA 也大受冲击。 自从美国航天飞机在 2011 年退役后，美国人一直依赖俄罗斯的「 联盟号」（Soyuz）太空船运送宇航员往返于地面和国际空间站。而 NASA 租用俄国飞船的价格不菲，每个座椅需要支付 7100 万美元。因此 NASA 期望能仰赖民间业者代为运送货物至太空站，最终甚至是运送宇航员，不再依赖俄罗斯。 于是去年 9 月，NASA 选中 SpaceX 的运载计划，签订了 26 亿美元的合同，建造太空船。SpaceX 也对外宣称有计划准备在两到三年间做载人飞船试验。 这次爆炸会不会推迟载人飞船试验呢？我们不得而知。希望不会对 NASA 和 SpaceX 的合作有什么影响。毕竟这是一旦成功就改变航天史的事情，多失败多爆炸几次又何妨呢。 Anyhow，Musk 这次算过了一个心塞的生日。 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！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
听说 90 秒换电技术已经被特斯拉抛弃？
2013 年 6 月，Elon Musk 首次向公众展示了其酷炫的 90 秒换电技术，然而之后就没声儿了，拖拖拉拉半年之后，终于在加州郊区建立了第一个换电站。 一年之后，也就在前天（6 月 9 日）举行的特斯拉股东大会上，Elon Musk 非常坦白的向股东承认「特斯拉已经放弃换电技术」。这项狂拽的技术还没咋用呢就胎死腹中了，真是伤感。 其实当时 Musk 是这样说的： 「 我们在加州建立了一座换电站，最开始邀请 200 名 Model S 的车主来试用换电技术。但是当时只有 4，5 个人表示愿意过来。而且在试用之后，他们就再也没有来过。人们显然是不喜欢充电技术的。 我们的超级充电站已经运营得很成功了，完全可以满足人们的驾驶需求。人们可以免费充电，还省了停车费。谁还会花钱去换电池呢？未来如果没什么意外的话，我们也不会再发展换电技术了。」 先对 Musk 的话不做评论。我们来看看特斯拉在郊区建的全球唯一一座换电站的样子吧： Duang。 画面 low 到不敢看就算了，据去过的人说，这里还一股浓烈的牛便味道。更强的是，去换电站换电池还得先预约。谁愿意为了充个电还费力去预约呢？ 肯定没人去。 所以，Musk 的「 人们不喜欢换电技术」 的结论听起来真的很假。他们压根就没想推广换电技术。 实际上，如果特斯拉想推广换电技术，部分消费者应该还是会买单的。但是明显特斯拉从一开始就雪藏了这个技术。那么问题来了，他们为啥发展了这个技术，又不推广呢？ 有一种猜测是因为加州空气委员会的「ZEV 积分奖赏」。ZEV 积分体系很简单，每家车企每年必须生产一定数量的零排放车型，而且车辆要有 15 分钟内给车辆补充 458 公里的技术。每销售一辆这样的车辆能得到相应的积分。每家车企一年最低积分必须达到 32,148 分（2013 年数据），如果没有达到就会面临巨额罚款。 因为每辆 Model S 的底盘在设计时就已经把更换电池考虑在内。所以就算不用它，因为换电技术的关系，也能带给每辆 Model S 6.5 分（2014 年）甚至更多的奖励。每个积分市值超过 3000 美元，这可是一笔巨款呢。特斯拉的财报也经常提及来自 ZEV 的收入，小至几百万美元，大至几千万美元。另外，他们用不完的积分还可以卖给其他车企，以帮助他们达标。他们也可以把积分攒起来，等着以后慢慢用。 所以这个看似鸡肋的换电技术，其实是捡了法律的漏洞。有了这个有名无实的配置，特斯拉不但可以达到政府的规定，还得到了巨额的奖励。 其实特斯拉在「超级充电站」和「换电技术」之间选择前者是正确的。电动车最大的卖点就是环保。虽然说现在电动车是零排放，但是充电站的电大部分还是烧煤得来的，说到底还是没有减少碳排放量。未来唯一的改进办法就是改用清洁能源，比如太阳能，只有这样才能做到名副其实的零排放。 在「超级充电站」和「换电技术」之间，明显前者能更好的应用太阳能技术。 Musk 也在股东大会上提到，在未来，特斯拉会在每个超级充电站上安装太阳能板，由太阳能供电。所以他们心里早就明白，超级充电站才是他们的最优解。 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！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
咦，摩托还可以在高速路拥堵车流间「嗖」地一下飞过？
加州的司机最近郁闷了。当他们在高速路上被堵得无力吐槽的时候，一辆辆摩托车却从车道中间嗖嗖嗖开过去，畅通无阻。 干啥 (shà) 捏！凭啥他们走我前面，这不挺危险的嘛，这合法嘛？ 可是合法的哦，至少在加州合法。摩托车在两车之间行驶叫做「车道分离」，也称作车道共享或者车流过滤。合法的原因是因为：没有任何规定说这是违法的。 目前，加州的政客在筹备「车道分离」的议案，想通过立法来赋予「车道分离」的合法性。目前州议会已经表决通过了这份议案，之后就看参议员们咋个表示了。 有人会担心，车道分离会不会导致路面拥堵，碳排放量增加或者对摩托车主来说不太安全？其实大可放心，这些现象完全不会存在。 从无明确规定，到明确规定合法 根据美国摩托车骑士协会的说法，除了加州之外，其他州都明确禁止「车道分离」。而加州的汽车规范里完全没有提及到车道分离，这也是为啥车道分离在加州是合法的。 如果非要找相关规定，那应该是加州高速巡警在 2013 年发行的「车道分离规定」了。其实这个规定并没有法律约束力，他们仅仅是建议摩托车只能 30mph 或以下的车流速中间穿过，并且摩托车车度不能超过车流速度的 10mph。另外，他们也建议摩托车在左侧车道间骑行，避免在卡车之间行驶，也不要再夜晚，陌生的道路或者糟糕天气之下在两车之间行驶。 现在正在走程序的这个议案与「车道分离规定」内容相似。不过在议案里有明确指出，摩托车可以在停止或缓慢行驶的车辆之间行驶。前提是车流速度必须小于 50mph，摩托车主不能比车流速度快 15mph。 车道分离优点多多 对于摩托车来说，车道分离显然太爽不过啦。当那些四轮车的车主们以 3mph 焦躁的龟速行进时，摩托车已经早已经开出视野了。另一方面，对于汽车来说这也是好事一桩：摩托车的分流有利于减少交通拥堵和碳排放。 这可不是乱讲哦，一个比利时的公司早在 2012 年就做实验验证过。他们把一段拥堵的公路作为研究对象。研究者发现把 10%的汽车换成摩托车后，每个人耗费在堵车的时间平均减少了 63％。另外，因为汽车流速更快，碳排放量也相比降低了 6%。 更重要的是，车道分离让摩托车更安全。如果摩托车在一辆汽车的后面想要超车，那么它被挂倒的几率非常的大。但是，如果是车道分离的话，摩托车在两辆汽车之间行驶可以大大减少两车碰撞的几率，尤其是追尾的发生率。 2011 年，摩托车安全顾问史蒂夫在研究中写道「虽然直觉上感觉不出来，但事实证明车道分离是一个可行安全的技术」。因为车道分离，处在汽车盲点位置的摩托车能够在更为安全的两辆车之间行驶。而事实也证明，在采取车道分离策略的加州，摩托车追尾死亡率远远小于其他州。 加州议员丹·奎克是车道分离议案的支持者。他认为一旦车道分离合法化，议员们也能够更好的制定一些规范，来定义安全抑或是不安全驾驶。并且，更加明确的规定也能让加州公路巡警和机动车辆部更好的执法。 所以，像少年啦飞驰吧！摩托车！
无人驾驶：功能和供应商完全解析
平时常常听见「无人驾驶技术」这个概念。但是无人驾驶到底包含哪些技术，恐怕很多人都答不上来。今天 GeekCar 就具体来谈下无人驾驶技术的分级，各个功能，以及相关的供应商。「无人驾驶技术」分级 目前有两个机构在对「无人驾驶技术」分级。 第一个是根据美国机动工程师协会（SAE）的定义，「无人驾驶技术」共分为 0-5 级。下面的一张图，我们可以看出 SAE 对各个级别自动驾驶技术的定义。 SAE 的分类标准是按照司机从完全掌控驾驶到汽车完全自动驾驶，从无自动化到完全自动化展开的。 另一个是 NHTSa 的分级，「无人驾驶技术」共有 0-4 级。借用上汽的一张图，我们可以使用两个维度来思考目前市场上所有的技术：一个是 TFC (见图左侧纵轴)，即 Time For Collision，也就是汽车距离 (假设会) 发生碰撞需要的时间，和在发生碰撞前这一段时间的安全措施；另一个就是碰撞之后的安全措施，最简单的例子是安全带。现在业界的研究方向是「 主动安全」，也就是在 TFC 这个阶段。 根据 NHTSa 的定义，0-4 级分级是这样区别的：如果是驾驶员控制，那么为零级；如果一辆车在行驶中只有纵向或侧向某一方面控制，为自动一级。如果同时具有纵向和侧向的自动控制，为自动二级。在此基础上，如果汽车对所有环境的感知，是由汽车视觉来完成，则是三级。在前三级的基础上，如果整个驾驶能够形成一个「 闭环」，完全自动驾驶，则是四级。 无人驾驶技术的 14 个功能 为了实现「 无人驾驶」 的理想，各大整车厂和供应商目前正在开发「 高级驾驶员辅助系统」（ADAS），随着 ADAS 慢慢被完善，车辆也在一步一步从 NHTSa 的 0 级过度到第 4 级，实现完全自动化。. ADAS 目前已开发出 14 个功能 1: 自适应巡航控制系统 Adaptive Cruise Control（ACC）自适应巡航控制系统是一种智能化的自动控制系统，它是在早已存在的巡航控制技术的基础上发展而来的。在车辆行驶过程中，安装在车辆前部的车距传感器（雷达）持续扫描车辆前方道路，同时轮速传感器采集车速信号。当与前车之间的距离过小时，ACC 控制单元可以通过与制动防抱死系统、发动机控制系统协调动作，使车轮适当制动，并使发动机的输出功率下降，以使车辆与前方车辆始终保持安全距离。 2: 自动紧急制动 Autonomous Emergency Braking（AEB）AEB 是一种汽车主动安全技术，主要由 3 大模块构成，其中测距模块的核心包括微波雷达、激光雷达和视频系统等，它可以提供前方道路安全、准确、实时的图像和路况信息。 AEB 系统采用雷达测出与前车或者障碍物的距离，然后利用数据分析模块将测出的距离与警报距离、安全距离进行比较，小于警报距离时就进行警报提示，而小于安全距离时即使在驾驶员没有来得及踩制动踏板的情况下，AEB 系统也会启动，使汽车自动制动，从而为安全出行保驾护航 3: 智能大灯控制 Adaptive Front Lights (AFL) 这是一种可以安装在车上的技术，可以根据道路的形状来改变大灯的方向。另一些智能大灯控制系统能够根据车速和道路环境来改变大灯的的强度。 4: 盲点检测（Blind Spot Monitoring (BSM)）盲点检测系统，通过车辆周围排布的防撞雷达、多普勒雷达、红外雷达等传感器、盲点探测器等设施。由计算机进行控制，在超车、倒车、换道、大雾、雨天等易发生危险的情况下随时以声、光（侧视镜上的小灯闪烁）形式向驾驶员提供汽车周围必要的信息，并可自动采取措施，有效防止事故发生。 5: 注意力检测系统（Driver Monitoring Systems (DMS)）系统运用感应器来检测驾驶员的注意力。如果司机看向马路前方，并且在此同时有危机的情况被检测到了。系统就会用闪光，刺耳的声音来警示。如果司机没有做出任何回应，那么车辆就会自动刹车。 6: 前方碰撞预警系统 Forward Collision Warning (FCW) FCW 能够通过雷达系统和摄像头来时刻监测前方车辆，判断本车于前车之间的距离、方位及相对速度，当存在潜在碰撞危险时对驾驶者进行警告。FCW 系统本身不会采取任何制动措施去避免碰撞或控制车辆。 7: 抬头显示器（Heads-Up Display (HUD)）该技术把汽车行驶过程中仪表显示的重要信息（如车速）投射到前风挡玻璃上，不仅能够帮助对速度判断缺乏经验的新手控制自己的车速，避免在许多的限速路段中因超速而违章，更重要的是它能够使驾驶员在大视野不转移的条件下瞬间读数，始终头脑清醒地保持最佳观察状态。 8: 智能车速控制 Intelligent Speed Adaptation (ISA) 智能车速控制系统。该系统能识别交通标识，并根据读取的最高限速信息控制油门，确保驾驶者在法定限速内行驶，有效避免驾驶者在无意识情况下的超速行为。 9: 车道偏离告警 Lane Departure Warning (LDW) 车道偏离预警系统主要由 HUD 抬头显示器、摄像头、控制器以及传感器组成，当车道偏离系统开启时，摄像头（一般安置在车身侧面或后视镜位置）会时刻采集行驶车道的标识线，通过图像处理获得汽车在当前车道中的位置参数，当检测到汽车偏离车道时，传感器会及时收集车辆数据和驾驶员的操作状态，之后由控制器发出警报信号，整个过程大约在 0.5 秒完成，为驾驶者提供更多的反应时间。而如果驾驶者打开转向灯，正常进行变线行驶，那么车道偏离预警系统不会做出任何提示。 10: 汽车夜视系统 Night Vision System（NVS）汽车夜视系统，利用红外线技术能将黑暗变得如同白昼，使驾驶员在黑夜里看得更远更清楚。夜视系统的结构由 2 部分组成：一部分是红外线摄像机，另一部分是挡风玻璃上的光显示系统。 11: 泊车辅助 Parking Assistance (PA) 泊车辅助系统通过安装在车身上的摄像头，超声波传感器，以及红外传感器，探测停车位置，绘制停车地图，并实时动态规划泊车路径，将汽车指引或者直接操控方向盘驶入停车位置。 … 继续阅读