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3D地图、传感器、AI模拟……自动驾驶革命的关键因素还少不了开发者

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 Emma Chou • 2018-07-20 18:52:12 来源:前瞻网 E1204G0
100大行业全景图谱

3月份在亚利桑那州坦佩的一辆Uber无人车撞死一名女子伊莱恩·赫兹伯格,这场可怕的悲剧引发了众人的担忧。Uber和其他主要参与者如丰田和AI芯片制造商英伟达都暂停在公共道路上对自动驾驶车辆的测试,直到对事故的全面调查完成为止,这一做法是正确的。但是赫兹伯格去世并不是自动驾驶进入沟里的原因,而恰恰相反。实现安全的自动驾驶出行巨大挑战,需要许多公司进行数千点的分散创新,而不是由集中的大型汽车/技术公司进行一些创新。

特别是,我们需要更多的开发人员忙于解决市场中无数角落的问题,预计到2035年将达到8000亿美元。技术历史告诉我们,许多突破性的技术 —— PC、浏览器、智能手机 —— 并没有真正改变世界,直到开发人员想出让它们在现实世界中有用的方法。开发人员不仅创造出该技术的应用程序,比如Oracle的数据库,亚马逊的在线商店,或数以百万计的iOS应用程序,而且通过将技术融入更多人的手中来提高技术的利用率。所有重大的技术颠覆都催生了一段繁荣的发明期。越来越多的公司努力赢得最本地化或专门的用例——比如,大学校园里的无人驾驶披萨外卖车——更实际的人会尝试实际的服务,这些服务将会得到更快的改进,这些用例也将会得到发展。

然而,在某种程度上,对自动驾驶交通的普遍情绪是,这项技术还不够成熟,不足以支持一个充满活力的、由财务成功的开发者组成的生态系统。我们似乎陷入了一种固定模式,资金雄厚的巨头占据了头条新闻。然而,我个人的信念是,谷歌/底特律和其他巨头的内部垂直开发不会为我们创造这个行业。相反,你可能会从办公室乘坐当地的自动驾驶车出租车服务回家,或者通过任何交付机器人服务与你当地的杂货店签订合同提供杂货。如果一个集中模型是答案,为什么谷歌/Uber和其他人不会扩展到少数几个城市?

事实上,现在是开发人员踩油门前进的好时机。构建一个充满活力的开发者生态系统在技术基础设施方面取得了令人难以置信的进步。再次考虑历史。在微软和英特尔向市场推出他们的操作软件和微处理器之前,PC一直充满神秘色彩 —— 更重要的是,创建了平台,让每个人从康柏和戴尔都能够以1-2-3和Lotus的方式轻松建立他们的“Wintel”标准。如果没有更快的调制解调器,光纤网络和家庭PC几乎无处不在,互联网的繁荣就不会发生。

那么,建立一家围绕自动驾驶的公司所必需的大部分基础设施现在都存在,或者很快就会存在。一些例子:

汽车

没有一家大型汽车公司选择专注于构建自动驾驶汽车平台,开发人员可以针对他们的特定需求进行调整,但他们并没有阻止开发人员自己动手。像AutonomouStuff这样的公司可以提供帮助。像主要承包商一样,快速发展的公司将正确的硬件和软件拼凑在一起,以创建一个定制的自动驾驶汽车,无论是高尔夫球车还是出租车。

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传感器

由于过去十年激烈的竞争,由Velodyne LiDAR领导的公司已将高品质激光雷达传感器的价格从75,000美元降至4,000美元以下。现在,他们正在开发更小、更便宜的固态版本。在使自动驾驶汽车比人类司机更安全所需的其他传感器方面,也取得了类似的进步,例如夜间可以看到的摄像头和能够更加细致地感知世界的雷达。

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绘图

我们的目标是像Uber、通用汽车和谷歌的Waymo这样开放,成为开发者友好的替代品,他们一直在开发自己的地图。一个卖点:为了安全驾驶,自动驾驶汽车需要有一个车载3D地图,可以识别附近的所有物体,从建筑物,树木到街道标志,绘制的人行道和临时施工障碍。

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这是一个巨大的,永无止境的项目(你不能只创建一次地图。它需要定期更新,以解释新街道,新坑洼和新建筑物)。我们不相信任何公司可以或应该花大量资金进行制图,希望只为自己的客户提供更安全的体验。更好地创造一个可以驱动世界的最佳代表,每个人都可以贡献。为此,我们与自由职业“制图师”签订了合同,他们穿梭在街道上,配有地图捕捉技术。

基于AI的模拟

对于自动驾驶汽车来说,拥有一张世界的3D地图是不够的,传感器可以让它们安全地在自己的车道上,与前面的汽车保持安全距离。他们还需要足够聪明才能应对任何旅行中出现的无穷无尽的特殊极端情况,例如,当人行横道上有一只松鼠,但是路边有推着婴儿车的母亲时该怎么办。虽然机器学习可以用来训练计算机瞬间做出决定,但我们不能让它们以牺牲真正的松鼠和婴儿为代价来学习。

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幸运的是,许多公司已经开发出了广泛的仿真系统,虚拟自动驾驶汽车的学习速度远远超过现实世界。今年早些时候,英伟达宣布推出Drive Constellation,这是一个强大的经济型系统,可以让客户租用大量的英伟达服务器,让虚拟汽车在美国的每条道路上行驶。还有像RightHook这样的初创企业,它提供了一个低成本的系统,开发人员可以在自动驾驶汽车的原型机上运行,从笔记本电脑到车载电脑。

一些大胆的企业家已经开始利用这个可用的基础设施来开始,创造新的用例,毫无疑问会产生更多新进入者的滚雪球效应。这里有些例子。

BoxBot

今年将在美国交付约200亿个包裹。这家已有两年历史的公司正在开发无人驾驶运输车辆。其智能车型车辆专为不需要巨大货物空间或快速运输的本地交付而设计,例如提供杂货订单。

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Voyage

退休社区内的自动驾驶有其独特的条件,许多居民在驾驶后不再感到舒适,但又想要汽车带来的便利,而且并不着急使用。 Voyage已经为圣何塞的一个社区配备了一些车辆,并将在今年年底开始为佛罗里达州的一个庞大的社区服务。

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May Mobility

解决“最后一英里”问题是一个交通困境,即使在人口结构变化和城市化进程加剧的情况下,拥有庞大公共交通网络的城市也在努力应对。 May Mobility是一家位于底特律的创业公司,它推出了一项微型公交服务来解决这一问题。它使用六座电动汽车,通过精心绘制的、封闭路线来自动驾驶。

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Peloton Technology

该公司市场比较小众,正帮助商业卡车运输公司通过车辆结队来减少燃气费用,以及提高安全性,或让卡车带领两行卡车车队,其中第二辆卡车使用先进的巡航控制系统,以保持安全距离。

当然,我们仍然需要谷歌,特斯拉,Uber和通用汽车继续磨练它们的技术,以确保这个应用程序所需的完美程度。 当生命在几毫秒的时间内丢失时,就没有操作系统崩溃、应用程序缺陷或网络连接不稳定的空间。 但事实也是如此:企业家等待进入自动驾驶运输业务的技术时间越长,这种变革性技术融入现代生活结构所需的时间就越长。

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