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[導(dǎo)讀]Alphabet下屬的自動駕駛汽車公司W(wǎng)aymo大幅度降低了自動駕駛關(guān)鍵技術(shù)的成本,并于周日在一輛克萊斯勒Pacifica商務(wù)車上進行了展示。

據(jù)彭博社報道,Alphabet下屬的自動駕駛汽車公司W(wǎng)aymo大幅度降低了自動駕駛關(guān)鍵技術(shù)的成本,并于周日在一輛克萊斯勒Pacifica商務(wù)車上進行了展示。

Waymo將LiDAR傳感器的成本降低了90%。LiDAR能根據(jù)周圍物體的光反射建立環(huán)境的三維地圖。Waymo首席執(zhí)行官約翰.克拉夫茨克(JohnKrafcik)在底特律北美國際汽車展的演講中表示,這一突破使得Waymo能夠?qū)⑦@一技術(shù)帶給數(shù)百萬消費者。

在2009年,打造一個高規(guī)格LiDAR的成本還高達75000美元。克拉夫茨克并沒說Waymo會面向消費者推出自動駕駛汽車,而是預(yù)測這項技術(shù)將會應(yīng)用在“個人交通、打車、物流和公共交通解決方案”上。

“我們正處于能夠?qū)崿F(xiàn)這項技術(shù)潛力的拐點上。”克拉夫茨克說。“我們在軟件方面取得重大進步,我們致力于打造硬件的可靠性和擴展性,這是我們團隊在過去12個月中最為關(guān)注的領(lǐng)域之一。”

特斯拉、寶馬、福特和沃爾沃都已承諾會在五年內(nèi)推出具有完全自動駕駛功能的汽車。

克拉夫茨克說:“真正激發(fā)我們的是這種技術(shù)創(chuàng)造新用途、新產(chǎn)品和新服務(wù)的潛力。我們比單一用途——特定的汽車或單一的商業(yè)模式——計劃更長遠。”

合作伙伴

克拉夫茨克此前曾談到建立合作伙伴關(guān)系的重要性,但Waymo并未和任何汽車公司建立新的聯(lián)盟關(guān)系。據(jù)知情人士稱,Alphabet和菲亞特克萊斯勒汽車公司正在加強其自動駕駛汽車合作伙伴關(guān)系,為測試車隊增加大約100輛Pacifica混合動力商務(wù)車。

知情人士透露,谷歌曾試圖與福特展開合作,但雙方在自動駕駛汽車收集來的數(shù)據(jù)流的使用權(quán)上存在分歧。

面對汽車行業(yè),軟件一直是谷歌的優(yōu)勢。但隨著公司發(fā)布更雄心勃勃的汽車目標,克拉夫茨克開始在Waymo硬件上做文章。

良性循環(huán)

專業(yè)設(shè)備的高成本仍是阻礙自動駕駛技術(shù)成為主流的障礙。傳感器價格的降低有助于無人駕駛汽車的銷售,Waymo的用心處便在這里。Waymo去年12月才剛剛成立,由原谷歌自動駕駛汽車項目獨立而來。

克拉夫茨克表示,其硬件上的改進同公司復(fù)雜的軟件軟件一起創(chuàng)造了一個“良性循環(huán)”,增加了技術(shù)的可靠性和成本效益。

“在同一個屋檐下開發(fā)硬件和軟件是非常寶貴的”他說。

周日,克拉夫茨克展示搭載其團隊七年技術(shù)成果的克萊斯勒Pacifica。知情人士稱Waymo計劃在今年底推出一項使用菲亞特克萊斯勒商務(wù)車的打車服務(wù)。

上周,豐田汽車公司對機器人(300024)汽車開發(fā)表達了謹慎態(tài)度。豐田研究所執(zhí)行官吉爾.普拉特(GillPratt)表示:“無論汽車界還是IT界,都沒能實現(xiàn)接近5級水平的自動駕駛。”

彭博智能高級汽車分析師KevinTynan表示,完善一項具有巨大潛力的技術(shù)還有很多工作要完成。

Tynan在接受采訪時說:“世界必須以毫米為單位進行繪制,人工智能必須能夠像真人一樣駕駛。全國各地數(shù)億車輛的自動駕駛不是基于規(guī)則的算法所能完成的。”

能抗衡特斯拉和Uber嗎?

雖然谷歌是自動駕駛技術(shù)的先驅(qū)者,但后起的競爭對手——包括特斯拉和網(wǎng)車巨頭Uber——都有比Waymo更積極的部署計劃??死虼目苏J為公司在人工智能方面的優(yōu)勢將給Waymo帶來競爭優(yōu)勢。

克拉夫茨克還表示,Waymo自動駕駛測試車輛將在5月份之前完成300萬英里的上路測試,其中大多數(shù)里程都是“復(fù)雜的城市街道”。經(jīng)過改裝的克萊斯勒商務(wù)車將從下月起在加州和亞利桑那開始測試。

克拉夫茨克指出,Waymo的新雷達系統(tǒng)配合現(xiàn)有的傳感器,在雨雪霧天氣中也能保持高效。到目前為止,天氣狀況一直是橫亙在自動駕駛技術(shù)面前的障礙。不過他并未透露在這種轉(zhuǎn)況下的行駛里程。

他還表示,克萊斯勒商務(wù)車上最新版本的Waymo系統(tǒng)包括了新發(fā)明的LiDAR,無論遠近視野都能呈現(xiàn)纖毫畢現(xiàn)的場景感知。

“我們捕獲的細節(jié)非常之高,不僅可以檢測到周圍的行人,還包括行人的面向。”克拉夫茨克說。“這對我們預(yù)測其運動方向至關(guān)重要。”

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