都有谁在研发自动驾驶技术?不知道这几个,你就 out 了

· Oct 12, 2015

现在研究自动驾驶的公司太多了,除了前一阵曝光率很高的谷歌、特斯拉等几家大公司之外,也有许多不太声张的公司,闷声研究着自动驾驶技术。 各大车厂都认为自动驾驶技术是下一个汽车行业的革命性产品,所以几乎全世界的汽车公司都在进行这方面的研发。他们的项目最近怎么样了,有没有什么突破性进展?我们今天来对这些公司做一个盘点。 Google 第一家还是不得不提 Google,自从他们在 2012 年第一次对外界公布研发自动驾驶汽车时起,到现在也已经过去三年了。在这三年里,他们的无人驾驶汽车从最初改装一辆普锐斯开始,到现在使用自己研发的「Google Car」 完成 100 万英里车辆自动驾驶里程,这样的进度还是很快的。 关于未来,Google 希望到 2020 年可以实现自动驾驶汽车的合法上路行驶。同时他们也表示,相比于成为汽车制造厂商,他们更倾向于成为一家出售自动驾驶技术的供应商。 Uber 在今年四月份第一次听到 Uber 也要开展自动驾驶项目的消息时,我还是有些吃惊的。连第三产业的「 打车」 公司都要进军汽车行业了,这也太有上进心了,果然不想当将军的士兵不是好士兵啊。而当 Uber 说,在自动驾驶汽车普及后,公司可以节省很大一部分驾驶员的人工开销时,这一切都豁然开朗了。 Uber 不像 Google 和各大车厂那样,有非常雄厚的人才与技术积累。所以他们选择和各大院校合作,进行项目研发,比如卡内基梅隆大学和 亚利桑那大学 ,Uber 和后者一起建立了一座研发中心。 关于 Uber 的自动驾驶项目,目前消息要比 Google 那边少很多。他们一直没有对外公布项目的进展程度,甚至连研发团队的规模都未对外宣布。 特斯拉 特斯拉研究无人驾驶技术并不会让人觉得意外。毕竟 Elon Musk 是一个极客,相比于他的超级高铁项目,自动驾驶这么「 接地气」 的项目特斯拉真没有不开展的理由。 事实上,在目前特斯拉销售的车辆上,都装有自动驾驶所需的传感器。在相关技术成熟后,用户只需要进行一下软件升级,就能实现自动驾驶了。现在特斯拉的一些车型,已经实现了在高速上自动驾驶的功能,只不过在城市道路上,还是需要驾驶员自己控制车辆。 特斯拉也暗示过有可能和 Google 联手一起研发自动驾驶项目,这也符合 Google 的诉求:相比于成为车厂,Google 更希望自己成为技术的供应商。不过,这方面的消息现在确实不多,所以也不能乱下结论。 本田 本田是另一家向大家展示过自动驾驶技术的公司,他们花了很大力气研究自动驾驶汽车安全和行驶方面的技术。目前本田的自动驾驶汽车和 Google 用于捕捉街景使用的车辆很像。车顶上安装了很大的传感器,通过传感器、摄像头捕获的数据和 GPS 结合在一起分析出目前的车辆行驶状况。 显然这种自动驾驶测试车不是它最后销售时的样子,他们邀请过一些记者来体验自动驾驶。体验之后,记者表示,这辆自动驾驶汽车在交通中的实际表现已经超过一些技术不太好的驾驶员了。 奔驰 奔驰最值得关注的自动驾驶汽车是这辆被叫作「F 015」 的炫酷概念车。 这辆车的每一处设计都体现着未来汽车的设想,比如非常奢华的内饰,为人们在车内工作和休息都提供了非常充足的空间。车辆前排的两个座椅可以向后翻转过来,让车内的乘客能更加自由的交谈。 这辆车背后的技术非常丰富,所以奔驰更倾向于把这辆车称作一款「 研究车」 而不是「 概念车」。他们使用了一辆全新的车型来研发他们的自动驾驶技术。奔驰表示在研发方面,他们已经取得了非常明显的进步。只不过车子在下雨天的反馈还不是太好,目前这辆车还是依然处于概念车阶段。 宝马 在研发自动驾驶技术的过程中,许多公司都是寻求合作伙伴一起开发,宝马选择的是百度。百度计划在今年就推出一款自动驾驶汽车。 宝马与百度在今年 4 月份第一次对外宣布了合作关系,两家公司合作的目标是在中国发布一款自动驾驶汽车。这辆车将被用来收集道路数据使用。 奥迪 又是一家在研究自动驾驶汽车的车厂。去年年底的时候奥迪宣布:他们希望在 2016 年能够销售具有自动驾驶功能的车辆。所以明年的某个时候,我们应该能看到奥迪的自动驾驶汽车了。 现在奥迪正在世界各地,用 A7 测试和改进他们的自动驾驶系统。 德尔福 零部件供应商德尔福也在一直关注着自动驾驶技术的发展,而且不仅仅是自动驾驶汽车应该造成什么样。目前德尔福公司已经在自动驾驶方面取得了突飞猛进的进展。事实上,他们的自动驾驶汽车完了一次 3400 英里的 横穿美国之旅 ,从旧金山一直开到了纽约。 像谷歌一样,德尔福也在旧金山的街道上测试他们的自动驾驶汽车。两家公司的产品还在路面上相遇过。有报道称,两辆自动驾驶汽车在路面上以非常安全的方式完成了互动。 苹果 目前我们还没有看到苹果自主研发的车型,虽然「 泰坦」 计划早已被外界传的风风雨雨。也有消息说苹果公司已经打造了一支顶级的工程师团队,并且在一处封闭的场地进行测试。而有些消息人士说,苹果会在 无人驾驶汽车 之前,先会发布一款纯电动汽车。而最后的结果是怎样的,我们只能等时间来给我们最后的答案了。 好了,盘点到此结束,别忘了在饭桌上把今天学到的东西和你的朋友们炫耀一下。 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)。

HERE 出售之后,高精度地图的竞争才刚开始

· Aug 04, 2015 333

这是一篇关于 HERE 地图的「 流水账」。 终于卖出去了 在昨天,诺基亚官方终于宣布,德系三强最终收购 HERE 地图,收购价格大约为 28 亿欧元,整个交易大约会在明年一季度完成,诺基亚将从中获得约 25 亿欧元。 从四月份诺基亚宣布将要出售 HERE 地图业务,到八月初正式宣布出售,这四个月的时间内,诺基亚和 HERE 不断考验着那些心系最终结局的人(这当中也包括各种预测之后,被疯狂打脸的媒体老师们)。 诺基亚卖 HERE 的原因其实我们已经分析过了,不外乎这么几个:1. 需要现金买阿尔卡特朗讯(转型做电信设备运营商);2. 没有互联网行业运营思维(智能机时代的手机业务就是这么死的);3. 与其赔钱倒不如出手止损(没有手机业务盈利支撑)。 这期间不断有人加入或者退出竞购,这其中我们感受最深刻、直接的应该就是四维图新。从五月份停牌宣布竞购,到一个月后复牌,宣布退出,这直接导致了四维股价大跌,元气到现在都没有恢复。 前后主要有以下四个团队宣布过参与竞购: 1.Uber、百度和欧洲私募股权投资 Apax Partners 2. 腾讯、四维图新和瑞典私募基金 EQT Partners AB 3. 德系车厂,包括奥迪、宝马、戴姆勒 4. 微软和私募基金 Silver Lake Management 、Hellman &Friedman、Thoma Bravo 最终结果表明,诺基亚并没有选择出价更高(可能达到 40 亿美元)的一方,而最终选择了「 仅仅」 出价约 31 亿美元的德系三强。 这样选择的原因其实也简单,对于 HERE 来说,除了维持现有业务,例如车载导航、手机 App 、地图数据提供商之外,未来一大趋势就是需要高精度地图的自动驾驶或无人驾驶。 而车厂在这些竞争者中,业务贴合程度应该算是最高的。而且为了不在之后不断加剧的无人驾驶技术竞争中落后,投入大量资金发展相关地图技术是必然的。所以将 HERE 卖给车厂应该是道路最「 光明」 的选择。 出售之后 对于双方来说,将 HERE 出售之后的诺基亚可以算是彻底完成转型,将手头业务整合完成,成为世界最大的移动网络设备供应商。 HERE 则并不会作为一个部门被并入任何车厂,而是会继续以「 独立身份」 运营,所有之前的业务(包括面向 C 端的手机 App 业务)还是保持现状。这次并购并不会对普通消费者产生直接的影响。 反倒是涉及无人驾驶相关的高精度地图,会成为车厂加大力度投入研发的关键领域。毕竟,都要做无人驾驶,保持核心技术的领先地位是必须的。 无论是原有业务,还是代表未来趋势的无人驾驶高精度地图, HERE 最直接的竞争对手就是 TomTom。 之前双方都处于一个相对独立客观的位置,但收购之后情况却发生了改变,这一点可能会影响 HERE 的业务扩展,可以说是有利有弊。 原因也简单,虽然德系三强乐于将 HERE 地图开放给别的车厂使用,欢迎车企持股。但是 HERE 背后一旦出现直接的利益相关方,肯定会让其余车厂有所保留,毕竟地图和车的深度结合,车厂对于数据安全会很敏感。 反倒是作为比较「 独立、客观、第三方」 的 TomTom ,有机会给其余企业,包括传统车厂以及类似于 Apple、Uber 等科技公司提供无人驾驶相关的地图数据服务。 因此,全球范围内的无人驾驶领域,在未来一段时间可能会出现比较明显的站队行为。 TomTom 最近就传出和供应商博世进行合作的计划,为车厂在加州和德国的无人驾驶汽车道路测试提供地图服务。博世负责制定自动驾驶需要的地图标准,而 TomTom 负责根据该标准设计和制作地图。 而 HERE 也表示目前正在部分国家的公路进行高精度地图 (HD Map) 数据采集制作,目前已经覆盖了美国的硅谷地区和密歇根州、法国和德国的部分地区,年内还计划扩展至日本。目前已经有数十家车厂在谈及合作。 并购消息传出之后, TomTom 股价上涨了 5%,无人驾驶高精度地图的竞争才算刚刚开始。 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)。

驾驶行为决定车险费率,这事靠谱吗?

· Jul 17, 2015 333

从今年 4 月 1 日开始,保险公司可自主确定商业车险条款,在基准纯风险保费的基础上自主测算附加费用率。 也许是政策逐渐明朗的缘故,UBI(User Based Insurance, 基于用户行为的保险)车险的概念一下子又火起来了。 做 UBI 车险的几点核心 要做 UBI 车险,我们得先来看看它的几点核心是什么。基于用户(驾驶员)的驾驶行为来差异化定险,那么最关键的东西是如何差异化。差异化的实现主要由以下几点核心决定: 1. 用户驾驶行为数据的收集 驾驶行为数据的收集其实是个比较「 辛苦」 的工作,需要一定时间的积累,且数据尽量保持连续。 一种途径是通过 OBD 硬件来收集汽车的速度、里程、油耗甚至是位置、加速、刹车等信息。国外有美国的 Progressive 等,国内有腾讯的路宝盒子、Autobot,还有最近的车挣 OBD、车蛋 OBD 等等一大堆 OBD 盒子。总之,但凡是个 OBD 都在想 UBI 这事儿。 第二种途径是通过手机本身内置的陀螺仪等感应器来实现数据的采集,主要包括里程、车速、转向和刹车的剧烈程度。目前通过这种方式做 UBI 的有瑞士 MSG 公司的 MyMile,国内有「OK 车险」。 其实还有第三种更好的途径:那就是由车厂来做数据的收集。随着车联网技术的推进,未来车厂能够从云端实时搜集到用户的更多维度的信息,基于这些数据来做 UBI 车险更为精确。 2.UBI 车险模型的建立 收集到的数据要经过分析且应用到科学的保险模型,这其实是整个 UBI 技术的核心点。UBI 车险产品最终呈现给用户的效果很大程度基于此。 前段时间爆出前博泰副总裁李献坤离职进行 UBI 创业,他们的 UBI 基础模型就是由英国 Risk-Technology 提供的,Risk-Technology 进行了约 10 年的 UBI 基础模型搭建,是世界上仅有的几家专注 UBI 模型的公司。 之前提到的位于上海的 OK 车险在模型方面也有很强的技术积累。创始人齐石是美国波士顿大学精算硕士毕业,有美国汽车保险公司 Plymouth Rock Assurance 多年精算从业的经验。OK 车险有意向个性化风险定价引擎,他们还整合了车价、车型、违章历史数据、个人信用等多维度数据来进行补充。 OK 车险提到了 3 大风险调整因子: R 因子(Risk Exposure Adjustment Factor):用于描述车主在不同出行时间段、不同路况上行驶的风险暴露程度。经常行驶于事故高发时间和路段的车主将会获得更高的 R 因子得分。R 因子的得分会影响三者险、车损险、司机和乘客座位险的保费,R 因子越大相应的保费也会越高。 P 因子(Path Density Adjustment Factor):用于描述车主行驶路线的离散程度。对于大部分时间往返于固定路线(例如住所和公司间路径)的车主,对路况非常熟悉,出险的概率会降低,相应的 P 因子得分也会较低。P 因子的得分会影响三者险、车损险、司机和乘客座位险的保费,P 因子越大相应的保费也会越高。 D 因子(Driving Behavior Adjustment Factor):源于车主的综合驾驶行为习惯评分。良好的驾驶行为,包括在驾驶途中减少使用手机、驾驶平稳、保持较高的警惕性与较集中的注意力,将会显著的降低事故发生概率。这类车主将会获得较高的综合驾驶行为习惯评分,对应较低的 D 因子得分,并能在三者险、车损险、司机险、乘客险等的保费上获得折扣。  3. 和保险公司的合作对接 在中国从事保险相关的业务,必须得拿到保险牌照。所以互联网切入的 UBI 车险创业者们必须找到各种保险公司进行合作。合作的深度就决定了最终产品服务是否更便利于广大用户。 目前市场上普遍的产品模式是把各家的车险产品罗列出来,绝大部分不能连通保险公司产品的购买和后续服务。另外,一些比较新颖的车险开发需要和保险公司一起来制定,这也需要合作的深入。 通过对市面上的相关产品分析,GeekCar 不太看好 OBD 这个切入 UBI 的模式。原因是用户对于 OBD 硬件的使用习惯并不是很好,之前那些 OBD 经过一年多也没有闹出什么动静,OBD 产品直接面向 C 端时,很难有大范围的普及。而对于从手机切入的方式来说,手机本身虽然是用户使用频率极高的硬件,但是如何保证用户在驾驶过程中每次都能开启相关 App 上传数据,是个很大的问题,同时,GPS、电量这些东西也必须考虑到。 相反,我倒是最看好未来车厂能够自己做好 UBI 车险业务。车辆本身能够记录下各种行驶数据,且买车和后续维修保养等信息车厂都能较为容易地掌握。保险数据模型方面,引进保险相关专业人才或者交给模型第三方公司就能解决。除此之外,车厂和保险公司的合作话语权更大,这样的深度合作可能性更大。 不过大公司们尾大不掉,或许等他们真正开始重视自己来做 UBI 车险时,其他的 UBI 车险创业公司已经把他们远远甩到了后头。 原创声明: 本文为 GeekCar … 继续阅读