加州自动驾驶路测「年终考核」：谷歌通用独领风骚，还有人「交白卷」
美国加州是自动驾驶「圣地」，众多整车厂、供应商、创业公司在这儿进行自动驾驶的研发和路测，同时，加州也是全球第一个为自动驾驶汽车制定法规的地区，截止 2018 年 1 月份，共有 50 家公司或机构获得了加州自动驾驶路测资质许可。而从 2015 年起，加州机动车管理局（DMV）要求获得测试资质的公司每年年初都要上交一份自动驾驶「年度总结」，然后由 DMV 收集起来并且向社会公开。 今天，DMV 公布了 2017 年度的自动驾驶年度成绩单。共有 19 家公司提交报告，这些报告呈现了他们在 2016 年 12 月 1 日到 2017 年 11 月 30 日之间的自动驾驶路测成果。 报告有一个主题，名为「脱离」(disengagement）。所谓「脱离」，指的是自动驾驶系统发生故障或者车辆需要人为接管的情况。报告需要提及的要素包括自动驾驶车辆测试总里程、脱离次数和脱离原因等。 比起各家公司对自己自动驾驶技术的 PR 宣传，这份报告可以让我们更真实直观的看到他们在自动驾驶上的成绩。当然，也仅仅是众多评判维度的其中之一。 那么，从这个维度来说，大伙儿过去一年干的怎么样呢？ 一方面我们可以看看每个公司的测试规模，另一方面，「脱离」的频率，也是衡量他们的自动驾驶水平的重要指标。 先说结论：Waymo 和通用在这 19 家公司里处于领先水平。 Waymo： Waymo 从 2009 年开始自动驾驶研发时就同步开始进行路测。截止到 2017 年 11 月，Waymo 的累计路试里程已经达到 400 万英里，遍布美国的二十多个城市。 在 2017 年度的报告里，Waymo 给出的数据是，他们在加州的测试行驶里程达到了 35.25 万英里，先后在加州路测的自动驾驶车有 70 多台，脱离次数为 63 次，比起 2016 年测试行驶里程 63.58 万英里减少了近一半。至于原因，Waymo 的说法是他们把大部分测试车队转移到了亚利桑那州的凤凰城，他们已经在那儿开始尝试为当地居民提供无人驾驶车服务。 Waymo 总结了车辆脱离的原因，其中造成车辆脱离自动驾驶模式原因的前三名分别是：不合适的驾驶策略、感知差异和硬件冲突。脱离的地点主要是在街道上，只有 6 起发生在高速上。 Waymo 对每辆车的测试行驶里程和脱离都做了记录，附带的表格简洁易读，颇有大厂风范。整个 PDF 文档共有 13 页，信息量很大。Waymo 的这份年终总结可以说是很认真的。 通用 Cruise： 除了 Waymo，2017 年度自动驾驶车辆脱离报告中，通用的表现也不错。他们的报告文档也有 11 页之多，可见内容之丰富。 2016 年 12 月到 2017 年 11 月的这一年时间里，通用自动驾驶测试车在加州的测试行驶里程为 13.16 万英里，先后有 90 多台车参与路测，共发生了 105 次脱离。 值得注意的是，他们的测试地点是在旧金山，交通状况甚至比 Waymo 还要复杂，这可能也是他们自动驾驶技术上升比较快的原因。 在复杂的交通状况下测试行驶里程超过 2016 年一倍，也让通用的脱离次数增加了不少。 通用对每辆测试车都进行了详细的记录，态度也很认真。 当然，Waymo 和通用的测试行驶里程这么多，也主要是因为测试车辆多，投入的精力大。 百度： 还有一个公司值得一提，就是第一次提交报告的中国公司——百度。这里指的是百度美研。 百度在加州的自动驾驶测试车一共有四辆，都是林肯 MKZ 车型。总测试里程达到了 1971 英里，脱离次数为 48 次，主要原因是「感知差异」。 相比起 Waymo 和 Cruise 的测试里程/脱手次数，百度显然还有很大提升空间。不到 2000 英里的路试里程，脱离次数却接近 Waymo 30 多万英里测试中的脱离次数。 另外我们还注意到，这次有一些公司居然交了「白卷」，也就是说，他们在 2017 年度并没有在加州进行自动驾驶路测……这些公司包括：福特、本田、大众、宝马、蔚来汽车以及特斯拉，都是整车厂。 「 交白卷」 自然没有什么好说的，所以他们的报告都是一两页了事，除了特斯拉。 … 继续阅读
事故频发，谁该为半自动驾驶系统负责？
最近发生的两起特斯拉自动驾驶事故，又把关于自动驾驶安全性的问题推到了风口浪尖。其实，在真正实现自动驾驶之前，我们现在所处的是一个很危险的阶段。为什么危险？我们不如先来回顾一下这两起事故。 1 月 23 日，在加州的卡尔弗城发生了一起事故。一辆特斯拉 Model S 以 65mph（约 105km/h）的速度，撞到了当地 42 号消防车的「 屁股」 上。当时，这辆消防车正在高速上处理事故。消防车很结实，没有太大问题，但是 Model S 的情况却非常惨烈，发动机挡板被撞翻到前挡风玻璃上。不过，幸运的是，居然没有人员伤亡。车主表示，当时正在使用特斯拉「Autopilot」 模式。 过了一周左右，又是一个特斯拉 Model S 的车主，在旧金山的海湾大桥上被捕。被捕时，他被测出酒精含量比规定超标两倍。他声称：「 没关系，我正在使用 Autopilot。」 在这两起事故中，车主有没有使用「Autopilot」 模式还没有被确认，但是特斯拉表示： 1.Autopilot 是给全神贯注的驾驶员使用的，还不能实现完全自动驾驶，仍然需要驾驶员注意道路状况，如果有特殊情况，驾驶员需要立刻接手控制车辆。 2. 如果有醉酒的人驾驶，系统会检测驾驶员的手有没有时常放在方向盘上，如果没有，就会发出嘟嘟的提示声，系统会将车辆逐渐减速，然后停车，因为系统认为停车也比没人监控的车辆自己行驶安全。以上这些内容，「Autopilot」 的使用说明书中也有提到。」 自动驾驶事故究竟应该谁负责？ 从这两起事故中看，问题的关键在于：汽车制造商过度宣传了自己的自动驾驶产品，没有警告车主产品的危险性；车主没有正确的区分开自动驾驶和半自动驾驶。 现在，越来越多的汽车制造商开始提供自动驾驶功能。像特斯拉的「Autopilot」、凯迪拉克的「Super Cruise」、奥迪的「Traffic Jam Pilot」、日产的「ProPilot Assist」 等等。这些自动驾驶产品的名字通常表现了这家品牌的野心，但对消费者往往会造成误导。 比如，人们看到特斯拉的「Autopilot」 会认为这辆车可以做到自动驾驶，事实上，这些车辆现在还做不到。这种情况下，很多汽车制造商都没有做到「 警告」 消费者，让客户对自动驾驶功能的期望值过高，造成了车辆在自动驾驶模式下「 绝对安全」 的假象。 值得一提的是，现阶段似乎只有通用「正大光明」的说自己的 Super Cruise 是可以「解放双手」的「自动驾驶系统」，但是这也有前提，是在高速公路应用场景下。至于其他品牌的高级驾驶辅助系统，很难说是可以真正「解放双手」的。 受到了误导，人们更不容易区分开半自动驾驶和自动驾驶。很多人存在这种心理，既然汽车制造商提供了这项功能，这项功能就可以放心使用。 自动驾驶功能前期表现的越好，车主就会越信任它，认为可以完全依赖这项功能，这是一种「 危险」 的安全感。 可怕的是，这个问题会随着自动驾驶技术的发展越来越严重。 怎样减少自动驾驶事故的发生？ 开头提到的特斯拉自动驾驶事故，在美国国家运输安全委员会看来，特斯拉要负一部分责任。他们认为，特斯拉为了销售汽车，在自动驾驶功能危险性方面的宣传力度太小，没有做好警告工作，造成车主对这项功能的滥用。 为了减少自动驾驶事故的发生，汽车制造商应该时刻提醒车主「 车辆做不到完全自动驾驶」，对他们做好「 警告」 工作；车主应该正确的区分开半自动驾驶和自动驾驶，不能滥用自动驾驶功能。 其实，针对自动驾驶/高级驾驶辅助的安全性，汽车制造商已经提出了不少解决方案。 大部分品牌的高级驾驶辅助系统都会加入方向盘脱手检测功能，脱手时间过长，车辆会采取警示、减速甚至停车等操作，所以从设计上来说不是真正的「解放双手」；前面提到的凯迪拉克 Super Cruise，使用摄像头来监测驾驶员面部和眼镜，以确保它们专注在前方道路上。 然而，有人为了骗过这些预警机制而「 无所不用其极」。比如，一位特斯拉车主在方向盘上放了一个橙子，来模拟手带给方向盘的压力： 再比如，前几年有一位奔驰 S 级车主，把一罐橙汁绑在方向盘上，模拟手扶方向盘，来绕过脱手检测： 一方面，现有的驾驶员注意力预警机制并不完善，太好骗过，甚至一个橙子、一罐橙汁就可以搞定，另一方面，一些司机也确实不太把行车安全当回事，并且太过信任机器。 总之，我们对新技术抱着欢迎的态度，但是并不应该随便滥用新技术。现在还没有完全的自动驾驶，我们还有很长的路要走。 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）。
什么叫天网恢恢疏而不漏？福特说他们想造自动驾驶警车
（本文编译自 motor 1）自动驾驶除了可以放在乘用车之外，还可以用来改造警车并且取代巡逻警察的工作。福特最近公开了一项专利：使用 AI 技术打造自动驾驶警车。仔细研究后你会发现，尽管自动驾驶警车还只停留在概念层面，不过，车型一旦顺利量产并投入使用，它所实现的功能却超乎想象。 按照福特的设想，这辆自动驾驶警车将会采用 5 门掀背设计，车顶警示灯以及车身侧面的「POLICE」 标识可以显示车辆身份。至于功能，自动驾驶警车则可以与速度检测仪、交通摄像头以及其他联网设备进行无线信息传输。当发生道路车辆超速、事故或者其他违法行为时，自动驾驶警车可以在第一时间赶到现场。即便违法车辆已经逃逸，在 AI 系统的帮助下，福特的这辆警车还是可以持续进行追踪，同时将车辆信息传送回后台的人工警察。 以上功能全部实现后，自动驾驶警车可以比人工警察完成更多工作。当然，按照过去的逻辑理解，由自动驾驶警车巡逻执法、监控人类司机的驾驶行为，或许会让一部分人很难接受。不过，随着福特的想法慢慢实现，离自动驾驶警车上路的那一天应该不会很远。 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）。
因为 Cruise 自动驾驶车和摩托车发生车祸，通用被告上法庭
上个月，一辆来自 Cruise Automation 的自动驾驶汽车在旧金山跟一辆摩托车发生碰撞，现在，这家公司的母公司– 通用汽车 (GM) 因此而面临一起诉讼。获悉，摩托车驾驶者 Oscar Nilsson 告诉媒体，他在那起车祸中受了伤并致使他无法继续做原来的工作。 据其披露，虽然驾驶室内坐了一位人类驾驶员但车祸发生的时候他没有把手放在方向盘上。按照 Nilsson 的说法，事发当时，这辆自动驾驶汽车开始驶入左车道，然后突然又回到原来的车道，于是与他相撞。 但 GM 提供给加州机动车部门 (DMV) 的事故报告文件却跟 Nilsson 的说法完全相反。报告称，Bolt 之所以停止变道并回到原先的车道则是因为发现 Nilsson 所驾驶的摩托车发生摇晃最后摔倒。也就是说，在 GM 的报告里，Nilsson 需要为这起事故负责。 而就在几日前，GM 宣布了将在 2019 年推出一款 Level 5 的自动驾驶汽车– 没有方向盘和踏板– 的消息。去年 11 月，这家汽车制造商还表示将在 19 年推自动驾驶汽车共享服务。根据加州 DMV 截止去年 10 月得到的数据显示，在 Nilsson 车祸之前，Cruise 的自动驾驶汽车还发生过另外 13 起车祸。 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）。
在赌城叫一辆自动驾驶的 Lyft 网约车，是什么体验？
这周从拉斯维加斯回来之后，周围很多朋友问我：你觉得今年 CES 展上最酷、最牛 X 的产品或技术是什么？ 这种问题之前我总觉得需要聊很久，而今年，答案变得简单了：最酷的一次体验是在赌城用 Lyft 叫了一台自动驾驶「网约车」。 当然，后续的问题就变得更多了：是用普通的 Lyft App 叫的么？任何人都能叫么？ 叫来的是什么车？去哪儿都可以么？车上有司机么？多少钱？…针对以上问题，我想聊聊我的自动驾驶网约车初体验，以及我了解到的这个大胆项目尝试背后的故事。 这次的这个有趣尝试，其实是美国最大的互联网打车平台之一 Lyft（来福车）与安波福（Aptiv）之间的一次合作，「 针对 2018 年 CES 展会期间，在拉斯维加斯市内，30 多个固定目的地之间的自动驾驶叫车服务项目」。 什么？你还不知道安波福？那你应该先看看这篇文章：《从德尔福分拆之后，安波福第一次面对媒体，他们说了什么？》。 简单来说，安波福是从汽车供应商德尔福拆分出来的一家公司，专注于汽车前沿创新领域，包括高级驾驶辅助、自动驾驶、主动安全、车载互联等等的技术研发和产品化应用，为未来移动出行方式开发技术以及解决方案。 这次安波福改装了全新宝马 5 系轿车作为提供自动驾驶服务的车辆。在硬件层面，整车总共搭载 9 个激光雷达（5 个长距离 4 线激光雷达来自 IBEO，另外 4 个短距离 16 线激光雷达来自 Velodyne）。 当然，这只是目前的方案。你也许会说，这么多激光雷达岂不是很贵？没错，目前如果从市面上买，一个短距离+长距离的 LiDAR 价格应该会超过 2 万美金。但安波福也投资了几家激光雷达公司（例如 LeddarTech、Quanergy 以及 Innoviz），他们的目标是在不远的未来量产固态激光雷达，成本可以降低到几百美金甚至更低。 另外，这台全新宝马 5 系还搭载 10 个毫米波雷达、4 个摄像头，以及工业级的计算机系统，集成度很高。我们偷偷打开了后备箱（抱歉无图），其占据的空间仅相当于丰田混动凯美瑞后备箱的电池组空间。 至于为什么是宝马 5 系，我想没什么特殊原因，很大可能是宝马和安波福本身就是合作伙伴关系，能够在短时间内提供车辆。当然我相信如果是用电动车来做，在供电方面改装应该会更加容易。 车内大屏幕改装成了高精度地图采集画面，乘客可以更直观地看到车辆周围情况，后排也多了一个屏幕，另外有一个红色紧急按钮和自动驾驶启动按钮。除此之外，看不到太多改装。 说完了车辆硬件，下面就聊聊这次的 Lyft 打车体验。首先，这次真的是用 Lyft 的 App 叫车，对，就是普通美国人用的那种。用手机打开 Lyft 的 App，喏，就是这样： 据说这次的项目运营时间是 CES 展会期间的每天早上八点半到晚八点半，在这期间，你的 Lyft 首页内会出现「 点击呼叫一台自动驾驶车」 的按钮。点击按钮，进入到叫车页面，运气好的话，「 保留座位」 按钮会亮，然后继续。我的运气不太好，盯着这个页面一个小时按钮才亮，毕竟人多车少。这次安波福总共做了 35 台车，只有 10 台投入运营。 好了，进入到这个页面，像往常一样选择接驳地和目的地，此次体验几乎覆盖了拉斯维加斯主干道两旁二十多家高级酒店。随便选一家，赶快叫车，继续等待。 可惜到了这个页面就等不到车了，毕竟人多车少…试了几次，放弃了，看着 Gold Lot 停车场的 Lyft Club 上上下下的体验者，心生妒忌，于是找了内部人员，无耻「 加塞儿」，简单体验了下这台自动驾驶 Lyft 快车的乘坐体验。 车内驾驶员位置会坐一名「 安全员」，为了保证在紧急状态下能够及时接管车辆，保证车内乘客安全，副驾驶位置会坐一名工作人员，为了给乘客介绍和解答疑问。这台车在 Gold Lot 接驳停车场内以及酒店园区内是需要人为驾驶接管的，因为目前酒店内属于私人土地，不允许高精度地图采集，安波福也正在积极协调和谈判。 在公共路上时，驾驶员按下自动驾驶按钮，这台「 来福车」 便会进入自动驾驶模式，车辆会根据目的地自动选择路线。不同的目的地、不同的道路进行排列组合，总共的行驶线路多达一千多条，这也是和此前进行的单一路线自动驾驶 demo 测试最大的不同。如果驾驶员踩制动或者转动方向盘，自动驾驶模式将会推出。 车辆驾驶行为几乎和人类驾驶没有太多区别，可以自动识别红绿灯（和当地交管部门合作，接入红绿灯信号，同时车内摄像头也会识别红绿灯信息，将传感器信息融合在一起）、包括行人在内的周围一切物体和路况，当前方有障碍物时可以自动避让，可以自动转弯和并线、加速和减速等。有趣的是，在试乘途中，右侧有大货车在路边停靠，这台车会自动向左靠，降低风险。由于展览规模很大，在展馆周围有警察临时指挥交通，这台车的能力可以识别，但目前还是要求驾驶员人为接管，降低风险。 试乘体验很无聊，但越无聊我越觉得兴奋，因为在如此复杂和随机的路况以及路线选择下，这台来福车并没有给乘客任何惊险或「 突兀」 的体验，这对于一个非 demo，而是真正的自动驾驶出行服务来说，真的是让人惊喜。这也是为什么我说这次体验是此次 CES 让我最印象深刻的一个，和此前参与过的大多数媒体体验和技术 demo 不同，安波福真正让自动驾驶技术服务面向 C 端用户，这需要勇气和技术实力。 此次和 Lyft 的合作，安波福一方面迅速提升了其 C 端品牌力和影响力，另一方面，每天收集 100 个小时、30-40T 的数据，这对他们的技术和地图的改进和提升将会有巨大的促进作用。安波福建立了新的数据中心，100 台车、500 个人将会是他们年底的目标。 说回到安波福这家公司，经过德尔福的拆分，这家公司主要负责自动驾驶技术相关技术研发和提供未来出行服务，是新的产业，客户需求很强，愿意付出更多的成本来做。他们的目标是在未来 18 个月内，把自动驾驶技术量产落地到车上，在 2018 年完成百万公里的测试，争取在最短时间内把驾驶员从车内「 拿掉」，未来可能会和公交运营公司或物流公司合作，当然，我相信在合作初期，安波福与合作伙伴会选择风险相对较低的方案，避免一些特殊路段和情况，应该会先以固定区域或路线内的非高速车运营为主。 自动驾驶对汽车行业的变革会在近几年内不断加速，在出行服务领域的应用也迫在眉睫，安波福将会在「 激进」 与「 保守」 之间不断取舍，时间不等人，安波福的极客之旅正在继续。 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）。
咨询公司发布 2017 年「自动驾驶排名」：通用第一，特斯拉垫底
不知不觉，2018 年的 1 月份已经进入下旬，汽车圈内的各类「 颁奖」、「 排名」 也已接近尾声。不过，这篇文章并不想和你聊哪辆车又获了什么奖，而是 2017 年度各大公司的「 自动驾驶排名」。 最近，每年都要搞一次自动驾驶大评比咨询公司 Navigant Research，根据 2017 年各家公司在自动驾驶领域的进展，做了一个新版 「 排名」。这份报告的起售价为 3800 美金，企业用户购买需要花 5700 美金。 当然，我们并没有买，而是研究了一下 Navigant Research 放出的免费版本。下面进入正题… 这份报告是围绕一张图表展开的，先看图： 图表的横轴代表「 战略/策略」，纵轴代表「 执行」（可以理解为落地速度）。 评判这些公司的维度包括：愿景、市场化策略、合作伙伴、量产策略、技术、销售、市场份额、产品质量和可靠性、产品组合等等。 自动驾驶领域公司众多，Navigant 公司并未追求「 全」，而是列出了一些有代表性的公司、联盟。 这些公司被分为四类：领导者、竞争者、挑战者和追随者，下面列出这四类公司具体都包括哪些（排名分先后）。 领导者：通用、福特、Waymo、大众、戴姆勒-博世、雷诺日产联盟、安波福、宝马-英特尔-FCA； 竞争者：沃尔沃-Autoliv-爱立信-Zenuity、PSA、Navya、百度-北汽、捷豹路虎、丰田、现代； 挑战者：Uber、特斯拉、本田和苹果； 追随者：无。 从横坐标「 策略」 来看，前三名分别为：通用、福特和大众。 从纵坐标「 执行」 来看，前三名分别为：通用、Waymo 和戴姆勒-博世。 综合排名来看，前十名玩家为：通用、Waymo、戴姆勒-博世、福特、大众、宝马-英特尔-FCA、安波福、雷诺-日产联盟、沃尔沃-Autoliv-爱立信-Zenuity、PSA。很遗憾，特斯拉没有上榜… 单看今年的排名没什么意思，在此拿出去年的排名： 去年，Navigant 发布这份报告后，引起了业内的广泛讨论，毕竟其中包含了世界上最知名的公司，又是最火的自动驾驶领域。看着这份报告，也是几家欢喜几家愁。各种洋洋得意、各种打抱不平，一时间全都出来了。 对比今年和去年的排名，你可以发现一些有趣的信息： 1. 通用 通用是绝对的第一名，无论是产品落地速度还是口号，都激进得不像一家传统车企。 为了加码自动驾驶，通用收购了自动驾驶创业公司 Cruise 和激光雷达公司 Strobe，并且还在不断发展共享用车业务 Maven。（缺什么就买什么的节奏…）为了加速自动驾驶版 Bolt 的生产，通用专门建了一条产线： 前两天，通用还发布了 Cruise AV 无人车，计划在 2019 年量产： 无论是路测进展，还是无人车制造，通用可以说是跑在了所有公司前面。（当年收购 Cruise 公司的 10 亿美金没白花…）2.Waymo 众所周知，Waymo 擅长的是「 软件」，但是在「 制造」 和「 管理车队」 方面缺乏经验。 从谷歌分拆出来之后，Waymo 选择和传统车企 FCA 合作，路试车使用了 Pacifica。另外，Waymo 还和安飞士、AutoNation 和 Lyft 达成合作，进行自动驾驶路试。（缺什么就合作什么…）去年 11 月，Waymo 让一辆真正的无人车上路进行测试，并计划在 2018 年上半年在亚利桑那州用无人车向公众提供出行服务。 无论怎么看，通用和 Waymo 都是第一名。Navigant 公司也预测，第一个使用无人车提供出行服务的不是通用就是 Waymo。 有意思的是，Waymo 从谷歌分拆出来才 1 年，公司技术积累已经 9 年，而通用已经 109 岁了。 这就是自动驾驶技术为「 野蛮人」 带来的新机遇。 3. 福特 福特从去年的第一名，下滑到了今年的第四名，不是因为福特战略失误，而是通用和 Waymo 发展太快了。百度和北汽合作之后，已经从 2016 年的「 挑战者」 晋升为「 竞争者」，上了一个档次，这里面更像是对于百度 Apollo 计划的认可。 4. 苹果 苹果的保密工作一直做得很好，排名不靠前一定程度上受此影响。 目前，我们已知的就是苹果申请了加州自动驾驶路试牌照，路试车已经上路开始测试。 虽然进展上我们能看到的并不多，但是你要知道苹果的市值是 9000 亿美金，现金储备超过 2500 亿美金。所以并不需要讲故事，和特斯拉形成鲜明对比。 2500 亿美金是什么概念呢，对比一下通用 630 亿美金左右的估值，你就知道苹果公司有多有钱了，所以千万不能小瞧苹果。 缺乏制造经验？缺乏车队管理经验？反正我有钱，大不了买买买，招人招人招人…但是，时间不等人。 5. 特斯拉 特斯拉排名靠后，但毫无疑问，特斯拉的自动驾驶技术在量产车中是领先的。 按照 Elon Musk 的计划，所有的特斯拉车型都能依靠摄像头和雷达实现全自动驾驶。 无论能不能实现，至少可以这么说：画这么大一个饼，和支撑其高股价有关。 特斯拉和 Mobileye 分手后，Autopilot 的迭代并不顺利，频频跳票。再考虑到 Model … 继续阅读
CES 2018 | 固态激光雷达成为 CES「主流」，但还未出现真正的巨头
毫无疑问，自动驾驶依然是 2018 年 CES 的热门话题之一。在 CES 的展馆外，你可以用 Lyft 叫一辆 APTIV 的自动驾驶宝马 5 系，或者体验各种各样的自动驾驶汽车。 看着这些车上动辄几万美金的激光雷达，并且一辆车就装好几个，不禁感叹：激光雷达公司或成最大赢家。这些卖激光雷达的公司，如同淘金时代那些卖牛仔裤的商人。 在 2016 年的 CES 上，固态激光雷达概念火了一把，此后「 几十美金、几百美金」 的口号不绝于耳。那么 2 年过去了，固态激光雷达发展的怎么样了？在这次 CES 上一看便知。 先从产品说起，激光雷达公司中不得不关注的就是 Velodyne。自动驾驶火了之后，这家老牌激光雷达公司非常敏锐的嗅探到了商机，迅速进入自动驾驶领域。 Velodyne 这次带来两个新产品，分别是固态激光雷达 Velarry 和 128 线激光雷达 VLS-128。VLS-128 的探测距离可达 300 米，扫描精度为 3 厘米，性能是 64 线激光雷达产品的 10 倍但体积是其 1/3。 下图为 128 线激光雷达的实时扫描结果： 至于 Velarry，依然处于研发阶段，6 月将会有 demo 出来，下半年可以量产： 下图为 Velarry 的实时扫描结果： 除了产品之外，Velodyne 值得关注的就是 Megafactory 工厂，这座工厂已经有能力量产 VLS-128。Megafactory 位于圣何塞，使用了 Velodyne 最先进的生产技术，大大提高了激光雷达生产的自动化率。「 自动化生产」 对于激光雷达来说，至关重要。Velodyne 的 CEO David Hall 曾透露，Megafactory 可以年产 100 万台激光雷达。 另一家就是去年频上头条的 Quanergy，这家公司在去年和 Fisker 达成合作，所以这次在 Quanergy 展台摆了一辆 Fisker EMotion 概念车： 在 EMotion 这辆车上，一共安装了 5 个 Quanergy S3 固态激光雷达，几乎和车融为一体。EMotion 的续航约为 400 公里，将会在 2020 年量产，有 Level 4 级别的自动驾驶能力。 在 EMotion 的车头位置，有一个屏幕实时显示 S3 的扫描结果，不过结果呈现很「 卡通」： 另一个技术展示，就是使用激光雷达实时计算进入 Quanergy 展台的人数。 关于制造，Quanergy 的 CEO Louay Eldada 告诉 GeekCar，他们新建的生产工厂有高度的自动化生产能力，并且还给我发了一张生产车间的图片。据 Louay 透露，这座工厂的年产能为 100 万台。（和 Velodyne 一致…）另外，Louay 还给我展示了一段产线运作的视频：一台机械臂在 3-5 秒内就能完成一个激光雷达的其中一个加工步骤，全自动化运转。不过遗憾的是，他说这个视频还不能公开… 下图为 S3 固态激光雷达： 另一家很火的激光雷达公司就是速腾聚创，主打的产品也是固态激光雷达。下面这辆图森的自动驾驶汽车，搭载了速腾聚创的产品 RS-LiDAR-M1 Pre： M1 Pre 的最大探测距离为 200 米，探测视角为 … 继续阅读
通用发布完全自动驾驶汽车 Cruise AV，预计 2019 年量产
今天，通用汽车发布了一款全新的无人驾驶汽车「Cruise AV」，新车会在 2019 年大规模量产。下周开幕的底特律车展上，这款车型就将正式亮相。 正式量产后，Cruise AV 将会成为第四代无人驾驶雪佛兰 Bolt 电动车。目前，车辆正在菲尼克斯、旧金山的公共道路上进行测试。有意思的是，根据他们放出的图片来看，Cruise AV 内部并没有方向盘以及油门、制动踏板。功能方面，这款车型则可以实现完全无人驾驶，针对残障人士，车辆还增添了自动开门功能。为了实现完全无人驾驶，Cruise AV 上一共使用了 21 个雷达、16 个摄像机以及 5 个激光雷达。 等到 2019 年，这款无人驾驶汽车从密歇根州的 Orion 工厂下线时，将会分配到一些美国城市当做共享汽车使用。通用汽车总裁 Dan Ammann 说，这是人类有史以来第一次大规模量产无人驾驶汽车，对于通用而言意义非凡。 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）。
CES 2018 | 200 万辆车上路：Mobileye「众包」高精度地图计划即将开始
CES 的举办地在美国拉斯维加斯，赌城的浮夸程度我心里早有预期。不过在打车的时候，一个细节令我大吃一惊：出租车上居然安装了一台 Mobileye 的后装驾驶辅助系统！ 司机告诉我，这台 Mobileye 是出租车公司统一安装的。 在美国，一台 Mobileye 630 在 ebay 上的标价是 700 刀，不算便宜。我想精明的出租车公司一定经过计算，才会给车队标配 Mobileye 以减少车祸带来的损失。那么在这次 CES 上，ADAS 领域的老大 Mobileye 都说了什么？他们又是如何持续保持竞争力的？ 在 Mobileye 发布会前一天晚上，公司创始人 Shashua 教授出现在了英特尔发布会上，他坐着一辆自动驾驶汽车登台，现场一片欢呼。（注：Mobileye 已经被英特尔收购）先来划重点：Mobileye 已经和上汽达成合作，双方将研发 L3、L4 和 L5 级别的自动驾驶汽车以及 REM。同时，Mobileye 也和四维图新达成合作，合作重点是 REM。 REM 全称是 Road Experience Management，即通过车辆摄像头以「 众包」 的方式上传道路数据，制作高精度地图。同样，车辆可以通过摄像头捕捉到的道路标识以及地图数据，实现高精度定位。 第二天一大早，Mobileye 召开了自己的发布会，Shashua 教授详解了公司在 2017 年获得的成绩，展望了 2018 年的发展计划。不过第一张 PPT 是这样的： 大概意识是：因为 Mobileye 是上市公司英特尔的子公司，所以这次披露的信息只是个大概，还会有变动，不代表英特尔的财报 bla bla … 下面进入正题： 在过去的 2017 年，Mobileye 和几家 Tier 1 供应商合作，一共有 30 个前装项目，涉及 27 家车企的 70 款车型，其中有 16 家车企来自中国。 很多我们耳熟能详的新产品，都搭载了 Mobileye 的技术，比如：通用的 Super Cuise、奥迪 A8 上的 zFAS、日产的 Pro Pilot 以及 PSA 集团的 RoadProfile 等等。如此看来，在已经落地的较为高级的辅助驾驶技术中，Mobileye 已经占了半壁江山。 从近些年的销售数据来看，有两点可以确定：一是中国的 ADAS 市场正在快速增长，中国车企对 ADAS 技术需求旺盛。Mobileye 特别提到，第一批 EyeQ4 客户有四家车企，蔚来汽车是其中一家，蔚来 ES8 是全球首款搭载 EyeQ4 的量产车。 二是 ADAS 行业整体发展迅速。迄今为止，Mobileye 交付了 2400 万个 EyeQ 芯片，但 2017 年全年就交付了 870 万…（想想未来的市场，更加广阔…）REM「 众包高精度地图」 即将落地 除了已有的稳定的 ADAS 业务和较为遥远的的 L4 产品之外，Mobileye 在 2018 年的发力点将会是 REM。 在 2017 年下半年，能够实现 REM 功能的 EyeQ4 … 继续阅读