Google 无人驾驶汽车鼻祖：神秘的 510 Systems
2012 年 4 月，那时的 Google 即将迎来历史性的一刻，在内华达州申请首个无人驾驶测试执照，在申请材料上，一位眼尖的内达华官员发现了一处异常，车子保险卡写着 Google 的名字，而车子所有权上写着 Suzanna Musick，她询问 Google 的工程师 Anthony Levandowski，告诉他一般情况下这两者需要一致。 Levandowski 的解释很简单，Google 6 个月前就把一家创业公司 510 Systems 收购了，Suzanna 是这家公司的 CEO。 掌握核心科技的 510 Systems 是什么公司？在 Google 搜索以及维基百科上，你几乎找不到相关的信息，少有的报道来自 Cnet，那是 2008 年，510 Systems 的无人驾驶汽车首次上路，在道路清空、警车护卫的情况下，完成了首次无人驾驶上路测试。 头图就是那款丰田普锐斯，上面贴有两个 LOGO，分别是 510 Systems 以及 Anthony’s Robots，这是这辆车最早的样子，等到 Google 收购后这些字样被拭去。在 Google 的口径中，无人驾驶项目是由德国的计算机科学家，斯坦福人工智能教授 Sebastian Thrun 领导，同时得到了 DARPA 资助。 而事实上，510 Systems 才是为 Google 无人驾驶汽车提供原始技术的公司，其核心技术包括街景照相机和无人驾驶车。Google 在最近 13 年来购买了 170 多家公司，其中许多都大张旗鼓的宣传，但 510 Systems 处理的异常低调，510 Systems 的员工甚至签署了保密协议，禁止在公共场合谈论收购。 IEEE Spectrum 的调查报道使得它浮出水面，510 Systems 是一家起源于加州大学伯克利分校的微型创业公司，3 个创始人分别为 Anthony Levandowski，Andrew Schultz 和 Pierre-Yves Droz，其中 Levandowski 毕业于加州大学伯克利分校，拥有工业工程和运筹学学位，毕业那年，他参与设计的无人驾驶摩托车参加了 DARPA 的挑战赛。 在挑战赛中，他设计的摩托车使用的是 GPS 以及三维摄像机进行导航，而 Sebastian Thrun 同样参赛，他设计的是采用 3D 雷达装置的 SUV，那场比赛 Levandowski 没能赢过 Thrun，但是也打败了许多对手，并因此与无人驾驶结缘。 Levandowski 便创办了 510 Systems，着手改进摄像头，因为无人驾驶最重要的技术之一是传感器测距，他们最初设计的摄像头被整合到街景系统中，被 Google 采购。后来他们采用了更先进的激光雷达扫描，只需要将设备装在车子上，就连路边电线杆的电线都能追踪，还可计算出是太松还是太紧，这套设备被不少公司用来自动化测量。 那段时间，他们测出了伯克利分校最精细的地图，甚至引来了好莱坞的注意，乐队电台司令的 House of Cards MV 便是用雷达图像制作的，该 MV 还被格莱美提名。 驱动这一切的是 Levandowski 想做一个更好的无人驾驶摩托车，而机会则来源于 2008 年，美国 Discovery 频道邀请 Levandowski 做一个无人驾驶披萨外卖车，Levandowski 欣然答应。基于地图测距的经验，这些积累全都应用到无人驾驶车上面，技术上可实现厘米级别的定位。最后他们改装了一辆丰田普锐斯，并设计了一套自动驾驶系统。 车子只花了几个星期就设计好了，这辆车名叫 Pribot，沿着精心策划好的路线，穿过旧金山海滨大桥，总共 25 分钟的路程，为了安全，警察清理了道路并全程护送，最后的结果堪称完美。 安全可控的无人驾驶初试成功，给了他们无穷的幻想，无人驾驶无疑会是一项改变世界的项目。而他们明白，真正要做起来，非得强力的资源不可，这个角色 Google 再合适不过，事实上 Google 在几个月内便跟进，资助 510 Systems 研发无人驾驶汽车。 510 Systems 专注于硬件，Google 专注于软件，几年间，他们已经有了 5 辆无人驾驶普锐斯汽车。最终收购的棋子也落下，Google … 继续阅读
这就是 Tesla D：有自动驾驶功能的四驱版 Model S
这是洛杉矶一个寻常的秋日夜晚，太阳刚刚落山。Elon Musk 正要揭开 Tesla 「D」 的面纱。它是该公司现有 Model S 的双电机、四轮驱动版本，百公里加速仅需 3.4 秒，在恶劣天气下也能保证更好的性能——而这些，都是 Model S 最大的弱点所在。 该车型在尾部多了 「D」 标识。共有三种配置：60D 和 85D，以及顶配 P85D。买家们可以在 12 月份买到 P85D 版本，而 60D 和 85D 则要在二月份才能面世。 2012 年第一辆 Model S 驶下生产线时，Tesla 放弃全轮驱动选择了后轮驱动。这使特斯拉不致成为性能车中的异类，然而跟奥迪、宝马、奔驰和其他豪华车比起来，顿时黯然失色。 且不说价格，人们最关心的是新配置会如何影响汽车行驶里程及其操控性。在 Tesla 「D」 发布之前，Elon Musk 即告诉媒体，新车在充满电状态下，会比同型号 Model S 车型多行驶 10 英里，百公里加速仅为 3 秒多。 除了引擎的变化，特斯拉还增加了全新的嵌入式安全功能，协助汽车自动驾驶。它使用了摄像头和其他传感器（过去一个月特斯拉在所有的 Model S 上安装了这些设备，以符合欧洲安全法规。）来观测周边物体、其他汽车以及道路线来保证汽车的安全。这在汽车行业并不是什么新事物了，但却是实现完全自动驾驶至关重要的一步。据 Elon Musk 所说，至少再过 5 到 6 年，无人驾驶才可能成为现实。 当司机发出信号时，这项功能能够自动引导车辆并道，同时留意其他车辆和道路线。它也使用车载摄像头系统观察并识别道路标牌，随机应变。未来的无人驾驶技术，能做到不仅仅防止车辆漂移出车道、防止撞到道旁物体，还在更大意义上提高汽车安全性，到那会儿，司机事实上已算是另一位乘客了。 当然，正如你所知道的，特斯拉在这条上下求索之路上并不孤独。奥迪、宝马、丰田等都在开发自动驾驶技术，并将加州作为测试场地。 编译自：TheVerge
一个汽车科技媒体从业人员的国庆出行思考
平时上班忙惯了，终于有个长假，好好歇歇还是好好转转就是个问题了。明知道全国只有「 人山」、「 人海」 两个景点，可有时候还是免不了飞蛾扑火，加入茫茫堵车大军里。 比如，昨天我的任务就是当一天司机，目的地是河北省的某个县城，而交通工具是一辆凯迪拉克 XTS。全程 350 多公里，大部分时间里我都是带着职业病在开车：看见一些情况，就难免思考一些和汽车科技有关的事情。（别误会，这不是一篇品牌植入，理由是，虽然这辆车具有很强的科技感，但它太肥硕了，我接受不了这个外观。除非真心喜欢，否则不做推荐，这是原则。）把充电桩建到高速服务区 从天津出发，全程大约 170 公里。高速上的大部分路段都是一路畅通，但是在距离天津河北省界 2 公里的路段就开始堵车。昨天忘记加油，此时特别担心能否顺利坚持到省界收费站旁边的服务区。这辆 XTS 的油表进入报警红区之后，电脑显示续航里程还有 100 公里左右，但是在 50 公里以后，就不会再以数字的方式提示续航里程，而只是显示一个「 低」 字，这让人感觉十分不安。曾经开 i3 时的续航焦虑此时出现在了一辆燃油车上…… 慢慢蹭到服务区，赶紧加油，忽然发现服务区尽头的几个国家电网充电桩。遗憾但却正常的是，并没有车在进行充电。我好奇这些充电桩是否能正常使用呢？而在接下来的一个服务区，景象依旧。 我决定，下次小长假，开一辆电动车回家，看看到底会在使用中遇到哪些问题，长途驾驶肯定是必测项目了，顺便试试这些高速路上的充电桩。 希望它们不只是摆设，也不仅仅是有关部门「 交作业」 似的产物。 自适应巡航 大部分时间里，我都开启了自适应巡航。再科普一下，这个功能的意思是，车辆在普通定速巡航功能的基础上，可以通过雷达持续扫描前方道路情况，可以以固定的车距自动跟随前车行驶。 在高速路上，这绝对是一个特别有用的配置。比如这次回程时，我几乎全程使用这个功能，只需要控制好方向，双脚在 90% 的时间里都可以完全解放出来。 这次高速行驶，让我对这个功能有了一个更深入的认识。首先，其他车辆只要不是流氓式并线（此现象俗称「 抹」），雷达都可以及时探测，并且自动刹车，在这种情况下，可以对它抱有足够的信任。 第二种情况，就是刚才说到的 90% 以外的那 10%：当前车道有慢车，你想向旁边车道并线超车。这个时候就有必要接管一下油门，否则在整个并线过程中，车子都会自动刹车，导致整个超车过程的不流畅。同时对旁边车道的后方来车也是个影响，按照常理，并线超车的时候都是要提速的，但是从后方车辆的角度看，XTS 在并线的时候刹车灯却亮了起来，这有点给别人添麻烦的感觉。（请原谅我的描述能力，不知道你们能看明白吗？）大胆设想一下，如果高速公路上的每辆车都使用自适应巡航，那事故发生的概率应该会降低不少，司机们也会不那么劳累。而当他们习惯了由汽车自己进行控制之后，可能并线超车这种情况就会很少发生了，因为那样意味着必须人工介入一下。在「 自动」 时代里，人在某些时候确实是越来越懒了。 老一辈人对这种高科技玩意儿的评价是：看看，现在汽车都发展到这种程度了。 当自动驾驶遇到中国小镇 平时在工作里经常接触无人驾驶、自动驾驶相关的内容，经常提到的一点质疑就是，这些高科技能不能战胜复杂路况，尤其是在中国？ 而经过这次在县城道路上的行驶，我对此问题的答案是：很困难。路况的复杂程度超出想象，一会儿是老年代步车长时间占用中间车道，一会儿是女司机压着车道线开数百米而不自知，而交通工具的多样性更是让人叹为观止，「 情况」 一个接着一个，像玩过关游戏一样。现在只后悔没录下来当时的情况，在那种道路里开车，连我这种十年驾龄的人都觉得有点「 烧脑」。另外，占用对向车道高速行驶并且不知避让的情况也经常出现，在乡村道路开过车的人应该都有这种体验吧？ 把谷歌的无人驾驶汽车放在这里，估计是分分钟被灭掉的节奏。如果非要试试的话，那么一套复杂的逻辑是必须的，还得是专为中国特制的。而像沃尔沃那样的自动驾驶汽车，在这样的情况下肯定是需要频繁的人工干预。 再想想前几天我们报道过的本田「 协调型自动驾驶」，就中国县城道路来说，还真是需要本田这样的思路，车子自己具备自动驾驶能力还远远不够，必须把其他交通参与者也纳入系统之中。 建议以后各个车厂都把自动驾驶试验场搬到中国县城吧，战胜了这里的路况，基本就能战胜全世界。 如果说非要给以上这些碎碎念找个主题的话，应该是这样：当我们谈论汽车科技的时候，还是要多把它放在实际生活中来看看。俗一点的说法是，科技让生活更美好，但是脱离了生活，科技也只是一些冷冰冰的传感器而已。
协调型自动驾驶：本田用它重构交通秩序
月初，本田在美国底特律的 ITS 智能交通大会上展示了他们的互联汽车技术和自动驾驶技术，没想到，仅仅半个月之后，我就在北京体验到了它。 在本田中国媒体大会上，一套名为「 协调型自动驾驶」 的系统成为全场最有科技感的体验项目。当北欧那家车厂把一众媒体同行请到瑞典体验自动驾驶的时候，我只需要转三次地铁（此处可以吐槽北京交通），就来到了它的身边。 什么是「 协调型自动驾驶」？ 不卖关子，来看看我的体验视频： (视频采用 Kyuba T6 行车记录仪手持拍摄）视频里的这辆混动版雅阁（右舵版本）就是主角。为了实现自动驾驶，本田对它做了一些改造，比如，加入了毫米波雷达、DGPS 系统、Wi-Fi 信号收发器等等，在车的前后挡风玻璃上，还装有方便从车外观察的状态指示灯。 在这个封闭的模拟社区里，本田模拟了四种交通情景。 第一，在斑马线之前，体验车检测到有行人准备过马路，于是停车让行。第二，在十字路口，一个电动轮椅车正在过斑马线，而在斑马线拐角位置的体验车自动停车让行。第三，体验车来到丁字路口，一辆摩托车快速在车前驶过，车辆停车让行。第四，在体验车当前的行驶车道上，有一台静止的汽车，体验车准备并线到旁边车道然后超车，这时车后驶来一辆摩托车，体验车检测到之后，暂时停车，待摩托车驶过，完成并线超车动作。 这四种情景都是比较常见的，但是本田的自动驾驶车处理这些路况时，用到了一些不同的技术。 在第一个情况里，车辆通过摄像头来识别斑马线和行人。这种属于可见危险，试验车可以通过自己的计算分析能力来化解。在后三种情况里，电动轮椅和摩托车都是视野外的移动物体，但是具体的处理情况又不相同。电动轮椅属于低速移动物体，试验车和电动轮椅之间采用了 Wi-Fi 进行通讯，电动轮椅的位置和驾驶者意图通过自带的 Wi-Fi 传输到试验车内，汽车的行驶状态又通过玻璃上的指示灯反馈给电动轮椅驾驶员。第三种情况里的摩托车是高速物体，它和试验车之间采取 DSRC 技术和 Wi-Fi 进行无线通讯，摩托车上把自己的位置、速度等信息传输给试验车，试验车同样通过灯光提示来提醒骑行者。第四种情况，摩托车出现在试验车后方盲区内，试验车通过安装在车尾的毫米波雷达对其进行探测。 在这套系统里，汽车、电动轮椅、摩托车、基础交通设施，行人，这些交通参与者都是互相连接的。本田的技术人员松永慎一告诉我，这套系统之所以叫做协调型自动驾驶，就是因为它包括了车和人的关系，车和其他交通参与者的关系，环境识别以及车辆间通讯等多个层面的因素。看得见的危险通过环境识别来处理，看不见的危险通过通讯技术来识别。 本田的愿景是，创造一个「 零事故」 的社会，并且「Safety for Everyone」，它不仅注重保障车内乘员的安全，同时还希望让所有的交通参与者都处于安全状态。所以，在本田的这套系统里，电动轮椅车驾驶者和摩托车驾驶员也可以随时获取附近驶汽车的行驶状态。在本田看来，人、科技、通讯这三者是创造「 零事故」 社会的支柱，而他们分别指向安全教育、安全技术、安全信息。 理想主义的产物 虽然试验车顺利完成了整套项目，但这个封闭环境里的交通状况还是太过简单了，而且本田的理念多多少少有些理想化，要在实际道路情况下将其变为现实，还需要很长的路要走。简单的说，本田希望通过改变其他因素来实现自动驾驶，而不是仅仅改变车辆本身。他们想再造一个社会。在这个过程中，需要「 协调」 的元素太多。 一方面是车辆和其他交通工具之间的协调。我的车子具备通讯能力，但是不能保证路面上的每一个交通工具都有 Wi-Fi 等通讯能力。 一方面是不同汽车厂商之间的协调。本田希望创造「 零事故」 社会，但是路面上的其他车辆不一定都是本田车，不同品牌之间自动驾驶理念的不同，也许会造成不能融合的后果，按照本田的思路，其他交通参与者势必都要使用使用他们的标准。 一方面是交通参与者和政府之间的协调。要把众多的交通参与者紧密结合起来，仅仅依靠汽车厂商的努力是远远不够的，必须有政府层面的支持。而且在不同交通参与者之间进行无线通讯，也需要政府来规定特定的频段频率。 每一个问题，都是相当大的阻碍，甚至无法逾越。本田负责 ITS 研发的横山利夫说，本田要实现自己的愿景，确实需要政府的推动，而他们也在联合其他汽车厂商来探讨自动驾驶技术应该怎样落地。总体来说，有两点是实现的基础，一是全面提高技术能力，二是加快形成社会共识，以及让通讯规格标准化。 事实上，本田从 20 年前就开始进行相关技术的研发，他们会把其中成熟的部分逐步投向市场。 本田重构交通秩序 巧合的是，沃尔沃希望在 2020 年实现「 零伤亡」，他们的自动驾驶技术和本田相比，更多的是对其品牌核心基因「 安全」 的延展，以及大数据的积累。沃尔沃对车辆本身下的功夫或许更大一些，虽然我不用去瑞典体验沃尔沃的自动驾驶技术，但是封闭场地内的体验还是不能带给我百分之百的兴奋。 本田创始人对安全的理念是，尊重生命，主动安全，这套「 协调型自动驾驶」 似乎是把这个理念诠释到了极致。与其说本田是在做自动驾驶，不如说他们是在重构整个社会的交通秩序，这确实是一个让人敬佩的想法。它产生在凡事讲究秩序的日本，一点都不奇怪。 不过在其他地方，这种理想和现实之间的距离太远了。 名词解释： DGPS：Differential Global Positioning System，差分全球定位系统。定位精度可以达到厘米级别。 DSRC：Dedicated Short Range Communications，专用短程通信技术。它的优势在于可以捕捉高速移动物体（0.2 秒响应速度），并且通讯范围可达 300 米。ETC 不停车收费系统使用的就是 DSRC 技术。
经济学人：无线互联汽车的优越性
一个世纪前，亨利福特让汽车变成一个大众产品。汽车给人们生活带来许多便利。它带动了经济增长，增加了社会的流动性以及给人们带来很多乐趣。人们如此喜爱汽车，如今每天有一千万辆车奔跑在路上。 同时汽车也带来许多问题。比如空气污染和交通事故。每年交通事故带来大概 1 百万人死亡 和 5 千万人受伤。司机和乘客浪费在交通拥堵上 9 千万小时。甚至在一些城市有三分之一的汽油被消耗在寻找停车位。 幸运的是，有一种新型技术可以让汽车更加安全，污染更少，更易于操纵。「 互联汽车」 这个技术使汽车之间或者汽车与交通管理系统进行无线通信，避开行人和找到开放的停车点。最终它将进化成无人驾驶汽车。 汽车将变得聪明 某些车辆部分组件正在发生变化。很多新车安装一种设备，它让汽车在行驶时保持一定车距和速度，识别出一个空闲的泊车位置并自动泊车。它们也可以连接移动通信网络。不久以后在欧洲新车都能得到一项服务：如果车内传感器检测到发生事故，汽车将获得紧急救援。新加坡通过变价道路收费方式解决道路交通拥堵问题。而英国的处理方式是：在不同时间高速公路的限速不同。这些创新方法创造出更有效的交通系统。一旦出现事故，司机可以被提醒并绕过堵塞路段。汽车一个最佳的行驶速度下，这样交通将保持顺畅。所以车辆在高速公路上连成一排，减少交通事故的风险。 交通规则提高了燃料使用效率、减少了废气排放量、引进了汽车防滑设备。同样，政府的参与也可以让互联汽车技术更快的实现。在今年早些时候，欧洲标准制定委员会通过一系列协议，该协议让汽车与交通基础设施进行通信。政府应该设定一个截止日期，要求所有新车都具备互联功能，并在现有车辆安装定位信号浮标（beacon），使其能收到事故警告。 如果汽车能互联，我们必须被建造新的基础设施：在道路和停车场安装用来监视的传感器，在高速公路上设置专用的并排车道，这些花销并不大。升级交通信号系统，并由中央交通管理信号系统远程控制，比新建一条道路廉价得多。 汽车加入智能交通网格越早，价格（新加坡停车或者道路上花费的）回归正常的速度越快。司机将避免在交通费用最高和最繁忙时候出行，这减少了令人烦恼的道路或者停车费用。 在过去，更多的人在道路驾驶汽车意味着要修建更多的道路，更多的交通堵塞，更多的交通事故死亡人数以及更多的汽车尾气。在未来，互联汽车能够给人类提供更多的驾驶愉悦更少的痛苦。
因为自动驾驶，百度和宝马又搞到了一起
9 月 15 日，百度与宝马正式签署合作协议，共同致力于在中国推进高度自动化驾驶技术的研究。双方计划在接下来的三年时间内，联手攻克高度自动化驾驶在中国道路环境下面临的技术挑战，通过智能技术加强道路行驶安全性，减少交通事故及人员伤亡。 两个月前，百度披露了研发具备多种传感器、可在复杂路况行驶的无人驾驶汽车的相关计划。8 月 18 日，百度还召开了国内首届无人驾驶技术研讨会，详细介绍了无人驾驶汽车研发项目。据负责该项目的百度研究院副院长余凯博士介绍，除了针对基础的汽车传感系统、决策及控制系统研发外，百度正在重点进行数据采集工作，着手绘制国内首个高精度三维环境地图。据悉，此次与宝马合作之后，百度的高精度三维地图及相关数据服务也将被融入宝马的车辆导航系统中，为自动驾驶汽车提供技术支撑。 与谷歌正研发的没有方向盘、完全自动驾驶的无人驾驶汽车理念不同，在百度及宝马看来，高度自动化驾驶并不等同于车辆自动驾驶，而是通过提供更加人性化的高度自动化驾驶系统，创造真正智能化的无忧驾驶体验。「 汽车不应该完全取代驾驶员，而是应该给驾驶员自由，帮助其决策，提供更加安全、舒适和智能的驾驶体验。就像在高空飞行的飞机大部分都是自动巡航，但人可以随时实施干预。」 百度研究院副院长余凯博士表示。 自动驾驶技术是结合汽车工业、人工智能和地图测绘的综合技术领域。百度在人工智能领域和地图大数据上在国内都有明显的优势。其中，百度研究院是国内人工智能技术和大数据技术创新的重镇，特别是在深度学习领域已经走在世界前沿。研究院内汇集了一批国内外知名的人工智能领域科学家和研究人员，如余凯、徐伟、张潼、吴韧等，最近又聘请了前斯坦福大学人工智能教授、Google Brain 项目负责人吴恩达 Andrew Ng。而百度 LBS 部门拥有中国互联网地图测绘甲级资质和多年地图大数据的丰富积累，其百度地图的用户数量目前已经增长到近 3 亿，日定位请求超过 100 亿次, 市场份额超过其他手机地图 App 的总和。据今年 8 月 CNNIC 发布的《中国移动 [-0.15%] 互联网调查研究报告》显示，百度地图以 63.7% 的用户使用率排名首位为国内地图市场的绝对领导者。 宝马从汽车厂商的角度能够对高精地图和自动驾驶提出更真实明确的需求，同时宝马在汽车制造、硬件改装、传感器方面都有非常丰富的经验可以利用。此次合作将是一次互联网公司和传统汽车行业的强强联合。 据悉，百度与宝马的此次研发合作，将涉及车辆使用、驾驶策略、地图、配套基础设施、相关法律和产业标准等多个方面。双方均有信心在为期 3 年的合作项目结束后，研发出可在中国复杂道路环境下行驶的，真正智能的高度自动化驾驶车型。余凯表示，在实现完全的自动驾驶之前，会经历高精度地图，辅助驾驶，主动安全，特定场景和领域的自动驾驶等几个阶段，百度将会在各个阶段积极探索商业化的机会。（来源：中新网）
无人驾驶理念冲突，谷歌与汽车厂商关系紧张
谷歌 (微博) 憧憬无人驾驶汽车，但汽车行业却渴望更加安全和更加通畅的行车路线。谷歌与汽车厂商的愿景南辕北辙，双方的冲突日渐明显。 100 年来，汽车制造商一直制造人们可以控制的机器。此次冲突使得谷歌成为汽车制造商的对手。一边是谷歌在实验室和道路测试环节不断完善无人驾驶系统，另一边则是汽车制造商每年耗资数百亿美元，用广告宣传理念截然相反的驾驶体验，宝马的「 终极驾驶机器」（The Ultimate Driving Machine）宣传口号便是一例。 事实上，谷歌和汽车制造商的差异不仅仅是理念。 谷歌拥有顶级的人才和科研实力，公司市值约为 4000 亿美元，超过丰田、大众和通用的总和。谷歌还严格控制自己的地图数据和潜在的汽车发展计划，同时又期望开发一种安全的无人驾驶技术。但在很多汽车制造商看来，这种驾驶技术不切实际。 美国汽车研究中心（Center for Automotive Research）交通系统分析主管理查德·华莱士（Richard Wallace）表示：「 双方的关系显然有些紧张。谷歌大张旗鼓地展示新技术，这导致业界出现一些可能不切实际的期望。」 在上周的全球智能运输系统大会（Intelligent Transport Systems World Congress）上，谷歌展示了全新的无人驾驶技术。实际上，大会的所有议题都是围绕传统技术标准，这些技术的前提便是保留驾驶员。因此，谷歌在大会上并没有引起关注。 理念迥异 上个月，华莱士开玩笑地表示，在汽车行业，谷歌所处的地位着实有些尴尬。 在全球智能运输系统大会上，通用面向 2017 款凯迪拉克车型推出「 超级巡航」（Super Cruise）系统，该系统可以让驾驶员暂时脱离方向盘和刹车踏板。与丰田、本田和其他制造商一样，通用系统可以让驾驶员在手动控制和无人驾驶模式之间反复切换。 不同的是，谷歌试图开发一种纯粹的无人驾驶技术。今年五月，谷歌宣布计划部署至少 100 部全自动、双座、蛋形测试车辆，这类汽车的车速为 25 英里每小时（40 千米每小时），不配置方向盘。为了遵守加州道路交通法规，谷歌随后表示，测试车辆将配置方向盘、刹车踏板和油门踏板。 谷歌人才 谷歌招募了一批赢得美国国防高级研究计划局自动驾驶汽车竞赛的获奖者。目前，谷歌的机器人和人工智能研究团队正在不断壮大。 职业社交网站 LinkedIn 资料显示，自 2011 年以来，谷歌已经申请和获得了 96 项无人驾驶技术专利，并且从丰田、宝马、奔驰和硅谷初创特斯拉招募了大量人才。前福特首席执行官艾伦·穆拉利（Alan Mulally）现在是谷歌的董事，谷歌可以咨询这位经验丰富的汽车行业人士。 谷歌还拥有超过 600 亿美元现金，这是任何一家汽车制造商都无法比拟的。 市场研究机构 Forrester 分析师弗兰克·吉利特（Frank Gillett）表示：「 当你达到谷歌这样的规模，你可以做很多革新或改变市场环境的事情。现在，我们就在进行一场比赛，各方都在针对无人驾驶汽车开发软件和服务平台。」 社会贡献 尽管无人驾驶技术仍然处于早期开发阶段，但包括谢尔盖·布林在内的谷歌高管已经承诺，谷歌将让无人驾驶汽车成为现实。他们还宣传无人车的社会贡献，例如方便盲人和老人出行。 但对于传统汽车制造商，任何试图替代人类驾驶员的技术都属于汽车行业的异类。 上月，丰田智能汽车研发经理鲤渊肯（Ken Koibuchi）在接受采访时表示：「 驾驶本就是非常有趣的。」 由于这个原因，再加上无人车事故问责问题和监管法规尚未出台，全球最大汽车制造商丰田虽推出了自动驾驶功能，但并没有计划开发无人汽车。 鲤渊肯表示：「 与其让驾驶员感觉自己似乎可以在方向盘前打盹，我们选择让驾驶员反复承担驾驶任务，并要让他们避免那种过分的自信。」 日产、奔驰和特斯拉等制造商则表示，他们将在本十年末增加无人驾驶功能。但是，这些制造商都没有公布相关的研发投入。 加大研发投入 IHS Automotive 高级驾驶系统研究主管埃吉尔·朱利尔森 (Egil Juliussen) 表示：「 谷歌的研发投入让汽车制造商相形见绌。从此，各大汽车制造商的研发预算便大幅上升。谷歌迫使汽车制造商加大投入，汽车制造商只能以此表明自己的技术没有太过落后。」 尽管谷歌的现金储备量超过任何一家汽车制造商，但丰田拥有 410 亿美元现金，大众拥有 440 亿美元现金，通用拥有 290 亿美元，资金实力可以确保它们取得技术进步。 卡内基梅隆大学 Field Robotics Center 主管威廉·惠特克（William 「Red」 Whittaker）表示，资金实力为汽车制造商抗衡谷歌提供了资源。「 没人垄断这个技术领域。大型汽车制造商实力雄厚，业务强劲，它们不会毫无建树。」 加速研发 为了加快发展速度，今年一月丰田成立了智能车辆系统团队，鲤渊肯意图借此将自动驾驶功能尽快推向市场。 丰田还与其他汽车制造商和供应商共同资助密歇根大学的交通改造中心（Mobility Transformation Center），该中心有望成为北美最大的自动驾驶系统研发中心。 通用、福特、本田和日产也是交通改造中心的资助方，另外还有零件制造商德尔福汽车系统公司，电装公司，博世集团，Verizon 和施乐。 目前，谷歌尚未投资该中心。对于是否制造和销售无人驾驶汽车，是否开发无人车服务以及是否向汽车行业提供无人驾驶技术，谷歌并没有给出明确答复。 技术难题 朱利尔森表示：「 自己制造汽车是愚蠢的。汽车行业利润率偏低。最好的汽车公司只有 10%的利润率。即使营收非常高，谷歌也没理由进军该领域。」 今年五月，布林曾经表示，未来谷歌将与合作商合作，合作商包括汽车公司。 在今年七月举行的自动驾驶车辆研讨会（Automated Vehicles Symposium）上，谷歌招致了一些与会者的批评。他们表示，谷歌拒绝与汽车制造商分享地图数据。谷歌还使得研究者无法完成某些无人驾驶技术学术研究。 丰田首席技术官秘书 Seigo Kuzumaki 表示，随着机器人车辆的发展，开发者都会需要标准地图。 「 最好要有面向整个行业的地图服务，一家地图服务是无法满足需求的。」 鲤渊肯说。 鲤渊肯还表示，受谷歌的影响，汽车制造商还加大了人才招募力度。 「 我们需要计算机视觉或人工智能人才，我们现在对这种技术并不熟悉，因此我们需要招募新人。但每个领域都招募新人会更加困难。」 他说。（原文来源：彭博社 编译： 腾讯科技）
高德数据采集体验：无人驾驶是未来方向
跟随着大巴车，GeekCar 小伙伴来到了位于昌平科技园的高德数据生产基地，来体验一天的数据采集工作，高德也首次向公众展示了其最新的无人驾驶环境导航技术「高级驾驶辅助系统 ADAS」以及首个全国首个特斯拉充电桩的 POI 信息互联网地图，这些都是高德利用强大的数据发现、采集、处理的能力，第一时间对用户需求信息进行相应，来不断提升用户的体验。下面就跟着小编一起到高德数据中心一探究竟。 数据采集体验日 通过讲解员的介绍，我们了解了高德目前的数据采集方式大致分为两种，也就是步采与车采。步采是最为传统的地图数据采集方式，GeekCar 小伙伴跟随着采集员同学来到数据中心附近的街道进行实地体验，首先要用 POI 设备进行定位，对当前地图上没有的商家信息进行采集，只需要拍下照片再对商户进行细分类，同时将照片传回数据中心即可。采集同学向小编透露，每天都要步行十余公里，挨家挨户的对地图上没有采集过的商户 POI 信息进行数据采集，上传到高德数据中心，由那里的工作人员采集来的信息进行信息录入匹配，再上传到服务器让用户受用。 情报搜集靠众包 经过进一步的了解，除了传统的步行采集以及车辆采集外，利用情报搜集平台 LSE、API 轨道分析、卫星映像自动识别应用广泛、效率更高。当然，在移动互联网时代，高德地图独创了国内众包的数据采集方式，众包这种充分的利用互联网思维的形式可谓十分有趣，除了安装在城市主干道上的公交汽车和出租车来收集路况数据，普通用户可以在应用商店下载高德的「道路寻宝」App，帮助高德地图来更好的发现和反馈浮动车难以发现的交通状况。在闲暇之余通过「道路寻宝」App 发现附近的门址任务，按照提示就可以采集门牌照照片，还会提供每条 1.5 元的相应报酬。 地图的极致是实时更新，每分钟用户正在行使的道路发生什么变化，会对行使有什么样的影响，这都是需要基于快速的数据迭代才能实现。面向车厂，高德主要月度发布，面向互联网，这种数据的迭代已经需要小时级的发布，而面对如今的移动互联网浪潮，高德却要做到分钟级发布，这种数据的迭代，考验了高德对于数据情报搜集的能力。 高精数据透未来方向 看完了步采，我们看看「高大上」的车辆采集，如今汽车导航产品随着时间的推移也需要不断的创新，无人驾驶成为了一个新的发展趋势，其实，制约无人技术发展的关键因素在于高精度数据，早在几年前，高德开始研制「高级驾驶辅助系统 ADAS」并与 2011 年正式投入使用了高德三维实景数据采集车，通过三维采集车的数据精度误差在 0.5m 以内，可以简历三维实景数据模型，真正实现全三维实景导航，并且支持汽车的高级辅助驾驶系统。 据 GeekCar 小伙伴了解，目前高德地图覆盖全国 31 个省/直辖市/自治区和香港、澳门两个特别行政区，包括 1700 多万个实采 POI，3200 多万个应用级 POI，导航道路里程达 500 多万公里，7500 多平方公里的三维模型。数据的表现形式多样化，包括 2D/3D 地图、精细街区图、三维实景图片、视频影像数据、三维地标建筑，以及大量的深度 POI 信息。 结语 数据采集与数据分析再处理，这些都让 GeekCar 小伙伴大开眼界，在采访高德资深副总裁姜德荣时他说：「对于地图厂商来说，底层数据才是真正的命脉。没有数据，再好的服务也出不来，也正是因为数据更新的快速，地图数据的精确，加上全面丰富的表现形式，高德才赢得了许多用户的喜爱」。
有了机器人驾驶员，任何车都可以是「自动驾驶」的！
「 无人驾驶汽车」 这个概念已经火到爆了，谷歌的无人车项目更是赚足了眼球。如果现在马路上跑的车子或者一些老车也想跟着「 无人驾驶」 的风潮，那该怎么办呢？也许下面这款 机器人驾驶员 可以解决这个问题。 现在的所谓无人驾驶汽车大都从市面上的量产车，如尼桑 Leaf、雷克萨斯 RX（谷歌无人车项目使用）等改进而来。电子元件以及各种传感器都是精心而谨慎地被安装在汽车的里里外外。这些无人车的实际控制都是通过线控系统来实现的。 试想，如果把电子元件进行改进和重新组装，那么是否可以创造一个可以移动并且能够被方便安装在任意车辆里的自动驾驶装置？这种装置可以使一辆老爷车或 RV（游乐型的房车）分分钟实现自动驾驶（机器人代驾），瞬间高大上起来！ 当然这种装置也是有很多重大挑战和限制的，首先机器人必须是「 人形」 的（这样才能匹配汽车的驾驶位置），其次实体的操控界面是必须的（不能总是依靠于线控）。 汽车踏板的问题已经由汽车零件制造市场解决了：辅助制动系统产品实质上充当了机器人的「 脚」，使得刹车、加速、离合器等能够和汽车主体装置的运转有效连接起来（可以通过蓝牙等无线连接方式）。踏板装置由于可以无线控制，所以它可以在车内地板的随意地方安置。机器人身上的方向盘控制系统需要通过某种「 夹具系统」 来调整和保证车轮的方向。另外，机器人附加的「 手」 可以用来控制诸如车灯、雨刷、仪表指示等，换挡也可以通过机器人驾驶员的「 手」 来操作（估计这需要对机器进行一定的「 训练」）。 机器人驾驶员放置于驾驶员座位上（用安全带或者其他方法使之固定），机器人底座采用橡胶垫以防止其滑动。当然如果 OBDII 接口可用的话，机器人驾驶员还可以与之连接以获得汽车的数据（车速、转速等）来协助驾驶。如果是老式汽车，车速则可以通过机器人内置的 GPS 系统获得，转速可以通过转速计的声音或是图像提示来获知。机器人驾驶员头部包含了主要的视觉、声呐、雷达等传感器，这些传感器可与汽车本身的传感器建立联系，共同来完成驾驶任务。 和自动驾驶汽车内置的各种装置相比，这种机器人驾驶员装置无疑更灵活更结实，技术将会使得「 机器人驾驶员」 很快成为可能。 想想有了它是多么的惬意：高速路上枯燥的驾驶将可以交给这个小家伙，日常车辆的护理交给它帮你开到汽车美容店去，当然最惬意的是可以让「 老爷车」 们在未来「 无人汽车时代」 同样跑起来。