谷歌无人车追尾公交，还是因为它「看不懂」这个世界
一个月前，谷歌的 RX450h 无人驾驶汽车刮蹭了一辆大巴，并负主要责任。事故发生时，谷歌的 RX450h 时速只有 3.2 公里/小时。 回顾一下案发现场：当时谷歌 RX450h 在右转车道，想要右转弯。但是它探测到路边有两个沙袋，所以车又向左打方向，想要回到车道中间。然而这个时候，左侧的直行车道有一辆大巴并未让行，于是 RX450h 的左侧翼子板和大巴右后方发生刮蹭。大巴受轻伤，RX450h 损失前保险杠、左侧翼子板和一个传感器。 但巧的是，谷歌就在最近几天拿到了「 无人驾驶汽车的公交车识别技术」 专利。 识别公交的正确姿势 从专利文件来看，谷歌方面在 2014 年 3 月 13 日就申请了该项专利，2016 年 3 月 8 日获得通过。根据专利内容来看，这项技术只教会了机器如何识别「 校车」，而不是上个月事故中的「 公共交通大巴」。但实际上，两者识别原理应该是相同的，只是校车特征更明显。 汽车在配备了摄像头、激光雷达等传感器后，就有了一定的「 感知能力」。在整套无人驾驶系统中，会存有一些已知车辆的数据。谷歌的汽车在行进过程中，会自动比对周围车辆的「 相对大小」。如果发现某辆车比其他车辆都大，就再把这辆车与数据库中的车型进行比对。在整个识别过程中，汽车会考虑到的因素有车身颜色、STOP 标志、SCHOOL BUS 标志等等。 这让我想到了前段时间的波士顿动力公司的机器人，仔细观看视频，你会发现机器人要找的箱子上、门上，都有相应的标记。如果在这些大车上也做上相应的标记，那么对于无人驾驶汽车来说，应该能大大简化识别流程。在 V2V 技术普及之前，这应该也是个比较折衷的办法。 事故和专利之外的思考 来分析一下谷歌在上个月发生的「 车祸」，由于此次谷歌承担事故责任，所以很有代表性。 按照谷歌的说法，当时他们的 RX450h 已经探测到了后方驶来的公交车，电脑经过判断，公交车会让行。而谷歌车上的工程师，通过后视镜也看到了公交车，同样认为公交车会减速或让行，所以并没有人工介入。然而实际上，他终于还是没搞懂那个公交车司机…… 其实这也说明，谷歌研究对「 特定车型」 的识别非常有必要，因为不同车型司机的驾驶习惯不同。在汽车侦测到公交车、卡车此类车型时，可以进入「 小心翼翼」 模式，降低事故发生概率。一方面，是因为这类车司机开车相对鲁莽；另一方面，是因为大车盲区大，车重，刹车距离较长。对于依赖于距离判断的无人驾驶汽车来说，这一点非常重要。 在发生事故后，谷歌方面的工程师已经重新调校程序，让谷歌无人车在面对此类情况时小心驾驶。 让我们再把视线转回事故现场，看过车祸现场，你就会觉得就算是业界领先的谷歌无人车，也会犯下如此「 白痴」 的错误。 在事故里，谷歌无人车之所以停车，是因为遇到了「 障碍物」，而这个障碍物据外媒所说是「 沙袋」。此时我脑补的是：谷歌 RX450h 前方路面码了一米多高的沙袋，它走投无路，只能向左并道。实际上却是上图中下水道边上的两个小沙袋。是不是感觉有点坑爹？ 谷歌方面的人表示：「 这次事故我们确实有责任，如果车没动的话，就不会有事故了。」 但反过来想想，如果它继续直行，应该也不会有事故。对于 RX450h 来说，这样的小障碍，分分钟碾压。然而它还是「 怕」 了，选择避开障碍物。 这就说明了两个问题，首先是目前谷歌的算法还相对「 保守」，无法根据自身车辆的通过能力来进行判断是否前进；其次，对「 异形障碍物」 的识别能力有待提升，它不知道前面是沙袋还是带钉子的木板，这一点也很重要。 这一次是小沙袋引起的刮蹭，好在两车都是低速，双方乘客都相安无事。想象一下如果在无人驾驶汽车在高速行驶状态下，突然飞来一个塑料袋，这时它来个紧急刹车或者变道，情况就不怎么妙了。即使是人类，也有看走眼的时候… 对于谷歌来说，这次事故算是「 千载难逢」，因为并不是每次路试都能遇上车祸，而每次车祸都是改进算法的好机会。在汽车智能化的路上，车辆的机械性能已经是次要地位，随之而来的问题则是如何教会机器「 像人一样看懂这个世界」，比如「 异形障碍物识别」。 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）。
谷歌无人车的重要节点：美国官方将 AI 系统认可为「司机」
谷歌的无人驾驶小车没有方向盘、没有油门、刹车踏板，因为这个，它怎么被法律法规所界定，一直是个大问题。比如去年年底，加州机动车管理局就发布了一个 关于自动驾驶的草案 ，要求所有无人车必须有方向盘及一位在驾驶座就坐的司机，并且这名司机必须是持有驾照的合法驾驶者。一旦发生任何事故，司机也需要承担相应责任。 这当然和谷歌的无人驾驶路线相悖，所以谷歌的人非常不开心，无人车项目主管 Chris Urmson 发表文章说，这个草案意味着无人驾驶的倒退，它所设定的场景有些落后，甚至使自动驾驶技术无法发挥应有的潜力。同时，这项草案也排除了那些需要依靠自动驾驶汽车出行的病人、老人等群体。 谷歌的自动驾驶路线和其他整车厂不一样，别人是从高级驾驶辅助（ADAS）开始逐步做起，所以法律上规定的方向盘、油门、刹车踏板以及方向盘后面必须有司机，对于这些车厂来说是顺理成章的，但是谷歌选择一步到位，直接从无人驾驶做起，技术太超前，以至于超出了相关法规的「 心理底线」。 但是有句话说的好，技术的进步总是会倒逼法律法规的完善。谷歌以及整个美国，可能会迎来无人驾驶发展过程中的一个重要里程碑：美国国家公路交通安全管理局（鼎鼎有名的 NHTSA）给谷歌打了一个「 强心针」，在他们发给谷歌的一封信里，同意「 将无人驾驶（Self-Driving System SDS）AI 系统视为法律意义上的司机」。 去年 11 月，谷歌向 NHTSA 提交了无人驾驶车设计草案，其中包括「 不需要司机」 的内容，以上可以视为 NHTSA 对于谷歌的回应。关于 NHTSA 的回复内容，可以 点击这里 查看，其中包括了不少技术细节。 问题的关键在于对「 司机」 的定义。按照美国现有的自动驾驶法规，「 司机」 是指坐在方向盘后面，有能力在紧急情况下手动接管车辆的人，但是谷歌的无人车并没有方向盘，要是抠字眼的话，前提条件就不符合。谷歌想的是，最好能把任何坐在前排左边的人都称为「 司机」，而不管他是否有能力进行手动接管。 另外，谷歌还有一个想表达的观点：如果让「 司机」 对无人驾驶车进行干预，可能反而会有安全隐患。当然，这是当自动驾驶达到一个非常理想化的普及程度时，会遇到的一个大问题。如果马路上的 100 辆车都处于自动驾驶模式，其实是可以通过程序来保证「 井井有条」 的，而人为干预某一辆车，确实可能会导致某种紊乱。 不过，NHTSA 的回应，并不意味着谷歌可以对他们的无人车为所欲为了，一方面，很多技术细节仍然有待定论，比如油门和刹车踏板到底应该以什么标准设计，另一方面，这毕竟只是 NHTSA 的「 官方确认」，现在并没有被最终写入法律。 但是「 有关部门」 能将无人驾驶系统认定为「 另一种形式的司机」，这件事对于谷歌来说，配得上一句「 天亮了」 的感叹，而对于整个无人驾驶技术发展来说，这绝对是一个非常重要的发展节点。 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）。
「GeekCar Daily」2.2：谷歌每月模拟 300 万英里无人驾驶里程
谷歌每月模拟 300 万英里无人驾驶里程 谷歌最近在无人驾驶报告里公布了一个数据：他们的数据中心每月能模拟 300 万英里的无人驾驶行为，这相当于在纽约和洛杉矶之间往返 500 次。利用这些数据，谷歌就能更好的进行无人驾驶算法的研究和调整。 目前谷歌有几十辆自动驾驶、无人驾驶测试车，在把更好的算法放在这些车上进行实际路面测试之前，通过这些模拟驾驶，就能提前进行大量的测试，然后再把完善之后的算法写入这些实体车，进行实际路面测试。另外，这些模拟驾驶还可以让谷歌基于真实情况创建出很多新的场景，通过这些新场景的磨合，谷歌能够针对汽车的表现对模拟算法进行修复、改善，确保未来能安全上路。 别人家的大数据…… 捷豹路虎开始驾驶行为研究项目 捷豹路虎公司宣布将开展研发无人驾驶汽车的新项目，名为 Move UK。具体内容是，他们会为在伦敦格林威治的员工提供一批装备了大量传感器的车辆，员工们在开车的时候，传感器就会收集驾驶行为数据信息，借此来进行无人驾驶车的研发，而这些信息也会提供给保险公司。通过这项计划，捷豹路虎想让未来的无人驾驶车更趋近于驾驶员的驾驶风格，而不是看起来像是一台机器。 千万别让无人驾驶车跟中国司机学那些坏习惯，比如变道不打灯、随便加塞什么…… 特斯拉 Model X 国内售价公布 今天，特斯拉公布了 SUV 车型 Model X 顶级限量 Signature Red 版 P90D 在国内的售价，价格为 147.95 万。另外，Model X 90D 的价格区间也同时被公布，为 96.1-117.18 万。 推出 Signature 版是特斯拉的惯例，Roadster、Model S 都有这个先例，而 Model X 的 Signature Red 版会拥有一个特殊的红色涂装。Ludicrous 模式下，百公里加速 3.4 秒，续航里程 450 公里。在美国，Signature 版本的售价是 13.2 万美元（约合 86.8 万人民币）。目前，特斯拉已经开始电话邀请预定 Model X 的消费者进行车辆选配。官方给出的时间表是今年第二季度开始交付 Model X。 壕们，准备好钱了么？ 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）。
「GeekCar Daily」2.1：Uber 与支付宝合作支持境外支付
Uber 和支付宝合作 Uber 中国宣布和蚂蚁金服合作，双方在全球移动出行支付领域达成合作。Uber App 将开通支付宝跨境支付功能，安装了 Uber App 的中国内地用户在境外可以通过支付宝以人民币在线支付车费。在这之前，内地用户在境外使用 Uber 叫车时需要绑定双币信用卡，账单以美元核算支付。 春节前，香港、 澳门和台湾将率先开通这项业务，未来一年还将开通更多海外城市。 滴滴：马云爸爸胳膊肘往外拐。 保时捷表示不开发无人驾驶车 保时捷 CEO 奥利弗·布鲁姆（Oliver Blume）最近接受采访时表示，在未来保时捷所有车型都会推出混合动力版本，这个时间点也不会很远。同时，布鲁姆表示无人驾驶汽车不是保时捷的未来，因此也不会选择去和科技公司合作研发相关技术。保时捷 911 插电式混合动力版本的汽车将于 2018 年上市，纯电模式下续航 50km。 这么认真造车的公司，现在是越来越少了。 谷歌计划增加无人车测试城市 谷歌无人车项目负责人 Chris Urmson 向 FCC 提出了一项关于进行 76Ghz 无线频率的授权调整申请，巧合的是谷歌无人车上的远距离雷达正好处于这个波段。因此有媒体推测谷歌似乎打算在其他 4 个城市测试其无人车。 外界普遍认为，密歇根州的安娜堡将是首选的测试城市之一，首先这里是 Mcity 的所在地，其次是密歇根州寒冷的冬天有利于谷歌测试自动驾驶汽车在严酷环境中的表现。 除此以外，佛罗里达州的某些城市对于自动驾驶技术交通政策宽松也被人看好入选；波士顿、费城和纽约等的超大城市，由于交通问题严重，因此也适合无人车的测试。 目前，谷歌对测试车辆的活动范围作出了限定，最大活动半径为以家庭基站为中心的 65km 范围。 无人驾驶离生活越来越近了。 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）。
谷歌自动驾驶月报（2015.12）：它学会了在雨天「开车」
前两天，谷歌按照惯例公布了他们的自动驾驶项目月报。 首先还是数据报告： 在上个月，有 23 辆雷克萨斯 RX450h 和 30 辆呆萌版小车进行了路试，其中的大部分在山景城，小部分在德克萨斯州的奥斯丁。这一个月里，谷歌又积累了 5.1 万英里的自动驾驶路试经验，从 2009 年项目开始至今，总的自动驾驶里程数达到 137.2 万英里。 12 月份，加州终于下雨了，在客观上，这给谷歌自动驾驶车增加了多雨天气和寒冷天气的行驶经验。所以这期月报的关注点主要是天气问题。 对于自动驾驶车来说，应对雨天是一个有挑战性的东西，主要是某些传感器会受到天气影响，为了应对这些问题，谷歌想出了一些办法，比如，给车顶的设备增加类似挡风玻璃和雨刮器的结构。 激光雷达可以探测到雨，但是云、雾会影响它的探测，谷歌在上个月教会了他们的车子在寒冷的早晨以及云雨天气正确工作，他们认为关键在于使用了多种传感器配合工作。 目前的谷歌的自动驾驶车可以自动感知雨量的大小，像人类驾驶员一样，当它觉得雨下的太大，不能继续行驶时，会选择停在路边等到条件允许再上路（也可以由驾驶员人工接管）。为了应对更有挑战性的环境，谷歌已经开始有意识的收集各种雨雪天气下的行驶数据，他们想达到的目标是让自己的车子能够在各种天气条件下正常工作。巧的是，福特也在这两天公布了他们的自动驾驶车如何应对雪天的相关信息。 让人欣慰的是，谷歌的自动驾驶车这个月没出什么事故。 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）。
谷歌、福特准备成立合资公司，一起做些和自动驾驶有关的事
据外媒报道，谷歌将和福特联手打造一个独立的自动驾驶汽车制造公司，该合资企业的具体事宜将在下个月的 CES 上公布。上周，谷歌说他们准备成立一家独立的公司来发展自己的无人驾驶业务，目前还不知道二者时间是否有关联。 虽然谷歌因为经常把自己的无人驾驶车拉出来溜而被更多人所熟知，但福特也已经在自动驾驶的道路上努力了多年。上周，他们被批准可以在加州的道路上测试车辆。 这样的合作有利于各取所长，谷歌可以获取大规模生产汽车的知识，而福特则能了解谷歌这么多年在自动驾驶方面的研究成果。 据报道，这家公司是「 法律独立」 于福特公司的，这是考虑到自动驾驶市场处于起步阶段，但这一合作不具有排他性。前福特公司首席执行官艾伦·穆兰在去年就已经加入了谷歌董事会。 谷歌还可能计划在明年将它的无人驾驶汽车业务列为 Alphabet 旗下的独立实体，并提供约租车服务，与 Uber 展开竞争。 福特的发言人说：「 他们已经开始和众多公司开展合作，探讨各种与福特智能移动计划相关的项目。但这些都是一些需要保密的东西，我们无可奉告。」 同样的，谷歌的发言人也表示他们不会对传言或者猜测发表评价。 福特准备在 1 月 5 日召开 CES 发布会，到时候我们就明白到底是怎么回事了。 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）。
谷歌自动驾驶车辆的探究
（转载自微信公众号：汽车电子设计，作者：朱玉龙，原标题：谷歌自动驾驶车辆的探究）我很好奇，Google 是怎么做出来这个自动驾驶车辆的。在查了很多的资料以后，大概的脉络有了一个底。无人驾驶的历史其实是比较长的： Google 的事情是从赞助 DARPA2005 开始的： 两辆 2007 年的获胜车： 比赛以后，Sebastian Thrun 教授带着核心团队 Michael Montemerlo、Hendrik Dahlkamp、Dmitri Dolgov、Scott Ettinger 、David Stavens 几位去了 Google 开干，这个项目很有趣，是从街景车开始的。后来几位骨干出去单干了，Chris Urmson 和 Bryan Salesky 两位在 Carnegie Mellon（卡耐基梅隆）团队的过去接盘，如下图所示： 总的来说，Google 的车辆，是从 Standford Junior 的车辆开始的： 对比 Boss 整体架构，其实这些车的机理都是类似的： 1）Mission Planning 任务规划 任务规划车辆根据已知的路网计算计算可能的路径对应的成本（时间& 风险）当前位置 A=> 目的地 B 点的最佳路径的任务规划器 2）Behavior Generation 行为生成 顶层行为包括 * Drive-Down-Road * Handle-Intersection * Achieve-Zone-Pose 3）Motion Planning 车辆运动和姿态调整 4）Perception & World Modeling 感知和模型 5）Mechatronics 诊断系统 其实 Google 这么些年，根据其日志报告，基本上在对地图、对感知和对地图建模上上了一个新高度。明的是看到的日志，实际上通过不同的机器人公司和街景计划，Google 已经储备了足够的武器库。 Google engineer Sebastian Thrun, director of the Stanford Artificial Intelligence Laboratory and co-inventor of Google Street View Thrun’s team created the robotic vehicle Stanley which won the 2005 DARPA Grand Challenge and its US$2 million prize from the United States DOD (Department of Defense). U.S. state of Nevada passed a law on June 29, 2011. It went … 继续阅读
谷歌无人驾驶车被警察拦了，但真的是因为「太慢」吗？
前几天，谷歌无人驾驶车因为「 开得太慢」 而被警察追停，全世界人们把它当成了一个不大不小的玩笑来看，并且毫不犹豫的转发消息。 但是，冷静下来之后再想想，它到底慢在哪里？ 从法规角度来说，它并不慢。谷歌的这辆无人驾驶车，属于 NEV（Neighbourhood Electric Vehicle)，即「 家用电动车」。法规对于这种车的限制，并不像普通汽车那么严格，但是他们规定这种车上路时的速度上限不能超过 40km/h，而谷歌无人驾驶车被叫停时的行驶速度是 38km/h。因此，要说「 叫停是因为太慢」，在法规上是站不住脚的，这也是它没有吃罚单的原因。 至于为什么被警察追停，大概只是因为相对于其他的人类驾驶员来说，它太慢了。 NEV 的速度条例对于测试车辆来说无疑是合理的，但这样的后果，就是人类驾驶员对无人驾驶车慢悠悠压马路的行为感到十分「 愤怒」，当然也包括警察叔叔，所以才会被叫停。或许，处于试验阶段的无人驾驶车，在路试时并不需要再快（可能会不安全），而是应该在检测到后方有快速驶来的车辆时，靠边让个道。 这么看来，谷歌的无人驾驶车，其实并不是被警察叫停的，而是人们的日常驾驶习惯，但是它又确实没有超过它应该有的速度限制。所以，「 因为速度太低而被叫停」 的说法不太准确，这个「 太低」 不是法律范畴的，只是相对于道路常识来说的。 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）。
都是你们眼里的「自动驾驶」，特斯拉和谷歌有什么区别？
自从特斯拉上线了 Autopilot 这一「 黑科技」 后，几乎要被玩坏了。特斯拉一直苦口婆心地说这真的不是「 自动驾驶」，还只是个「 测试」，「 必须要把手放在方向盘上」。但依然有心大的人捂着耳朵说「 我不听我不听」，然后完全解放双手拍摄了各种惊心动魄的视频放在网上，用生命在使用「 自动驾驶」 功能。 这样的情况直接导致…马斯克说可能会对这个功能设一些限制，来阻止某些人做傻事，比如如果手离开方向盘几秒钟，自动驾驶系统就直接关闭。 这种做法提高了自动驾驶的安全性，但大大降低了「 可玩度」。这不是大家喜闻乐见的，然而对于特斯拉来说，却有必要这么做。 毕竟，特斯拉 Autopilot 的定位仍然只是「 高级驾驶辅助」，并不是完全自动驾驶甚至无人驾驶，至少现在不是。与谷歌的自动驾驶汽车不一样，特斯拉毕竟是有方向盘的车子。 特斯拉和谷歌，根本就是两码事 其实，特斯拉的自动驾驶，和谷歌的无人驾驶车，根本就是两种不同的生物。 谷歌所设计的那辆呆萌小车，是完完全全由车自己来操控的，司机可以哪儿凉快哪儿呆着去。这么做是因为他们觉得人不能完美的控制自动驾驶汽车，并且有理有据：「 看看特斯拉搞的什么鬼？！」 之前，特斯拉夸下海口说他们要在三年内实现自动驾驶，而谷歌只冷笑不语。 不过，虽然特斯拉的自动驾驶现在还不够安全，但特斯拉有「 自主学习」 功能，这个功能会使自动驾驶技术越来越完善，越来越有可操作性。在不久的将来，自动驾驶好像不是梦。 那么问题来了，到底是谷歌说的 2020 年才是无人驾驶元年，还是特斯拉说的过不了两三年我们就可以完全放心的把方向盘交给车？ 这让我想到小学时候数学老师问我的一个问题：「 是你家的狗漂亮？还是你漂亮？」 那时候我们都疑惑了，然后老师邪魅一笑道：「 干嘛把自己和狗比呢？」 恍然大悟，这个故事告诉我们：人和狗没有可比性。 谷歌的无人驾驶车和特斯拉的自动驾驶就像「 人」 和「 狗」 一样，没有可比性。虽然这两位都利用了许多传感器和摄像头，但还是完全不同的。 从硬件上来看，谷歌的无人驾驶车，要比特斯拉 Model S 搭载有更复杂的传感器，最明显的区别是激光雷达（很贵的东西）。当然，在未来硬件并不是大问题，核心的区别在于各家的软件、算法。 特斯拉的「 自动驾驶」 不能完全依赖汽车控制，依然需要司机介入。除了在高速上司机介入的次数较少，在交通密集的城市中，特斯拉的「 自动驾驶」 很可能就然并卵了。它的定位是 「 驾驶辅助」，顶多也就是让你在长时间开车手脚酸痛的时候，能稍稍歇会儿。另外，至少到现在为止，特斯拉的 Autopilot 功能不需要依赖高精度地图。 而谷歌的野心明显要大很多，他们真的就是「 高举无人驾驶伟大旗帜，坚持研究无人驾驶车到 2020 年不动摇」。他们的定位是「 无人驾驶」，就是完全依靠汽车独立控制，驾驶员不止可以练瑜伽，估计练武术也是可以的，这完全是一种终极形态。在他们对无人驾驶的预设中，根本就没有司机的一席之地，如果司机介入，反而会影响安全。这不仅需要极高精度的地图导航，还需要汽车本身具有一定人工智能，是一种完全的革新。想来到那个时候，「 司机」 这个职业，可能就要失传了。 「 人」 在这二者中所扮演的角色，是截然不同的。形象地说，特斯拉的自动驾驶是个老人的拐杖，而谷歌的无人驾驶是一只高冷的喵。两个东西完全不同，完全没有可比性。 另一个差异是，特斯拉只依靠自己一辆车的软硬件，就可以实现一些自动驾驶功能，而谷歌的无人车，需要整个交通环境、交通设施的配合，这并不是把自己的车子搞定就能解决的事儿。当然，在现阶段，特斯拉的这种方式更现实，也更容易让人接受。 虽然特斯拉很有可能采取开头所说的措施来保障安全，但必须承认的是，特斯拉的车子，已经具备了某些自动驾驶功能，只是离无人驾驶还差的相当远。 至于到底什么时候能真正实现无人驾驶，这又是另外一个问题了。 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）。