高精度地图环境建模工程师量子位已获授权编辑发布转载请联系原作者科技公司和传统汽车厂商对自动驾驶的理解差别较大。前者希望能在五年甚至十年后直接颠覆人类的出行方式，另一个更注重于当下如何立刻将自动驾驶落地。我从优劣势的角度解释一下科技公司和车企做自动驾驶的区别。汽车企业谈优劣势之前，我们先看看车企自动驾驶已经做到何种地步？目前已经量产了的拥有自动驾驶或半自动驾驶的车企有：奥迪（A8），特斯拉（Model系列），凯迪拉克（CT6）、宝马7系和奔驰S级。奥迪A8宣称已具备L3级别自动驾驶功能，其他四位目前为止都只具备Level2的功能，即辅助驾驶。先比较一下他们的传感器配置——△以上参数均根据网上资源整理/图片转载请取得我的授权为什么一定要谈传感器的配置呢？相比于互联网公司“把传感器都往车上堆”的脑回路，车企会更注重于“当前的传感器配置能不能实现我最初定下的功能”和“保证安全和性能的前提下，是否有成本更低的替代方案”，即以目标为导向地配置传感器。他们注重的是落地。目的是挣钱，而不是炫技。所以接下来的十年，大家会看到传统车企发布的车上会慢慢出现Level2.5、Level3、Level4，最后到Level5的技术。而不是像互联网公司他们直接Level4甚至Level5。特斯拉之所以没有被我列为互联网公司，是因为他自身有造车的能力。他们定下的传感器配置方案是十分“拟人”的（8个摄像头，视觉为主），我认为他们的传感器配置方案才是未来自动驾驶汽车该有的样子。但是！！！但是！！！但是！！！目前可用于自动驾驶汽车上的硬件、机器视觉算法在计算能力、检测能力和准确度上都还不够成熟，传感器的感知距离虽然达到，甚至超过了人类开车时的感知距离，但是识别率及准确度远没有达到人类的判断能力。在机器视觉、人工智能的在车上应用还不是十分成熟的当下，想实现Level3级别以上的自动驾驶，激光雷达还是十分有必要的。这也是为什么Waymo摸索了9年的自动驾驶，现在依然要在头上顶一个激光雷达的原因。言归正传，看优劣势。劣势1：成本和时间压力传统车企为了保证自己品牌的竞争力，必须紧跟市场步伐，推出具备自动驾驶功能的汽车。有了Deadline，就不能向互联网公司一样技术为本，潜心研究。更多需要考虑技术量产的可能性。任务定义：该款车型需要完成什么样的自动驾驶技术？高速公路巡航？自动泊车？硬件选型：什么样的硬件配置可以实现？需要激光传感器？控制器计算能力是否足够？成本控制：1个摄像头够不够？12个超声波雷达多不多？哪家供应商服务好、又不贵？测试场景：技术上如何处理极端工况？测试场景是否考虑全面？失效模式：传感器故障如何应急处理？用什么方式提示驾驶员接管汽车？等等…这些都是量产时不得不考虑的问题。成本和时间的压力会造成技术上的妥协，有时候不得不放弃太过复杂的自动驾驶功能。劣势2：安全技术传统车企不会像特斯拉那样激进地发布自动驾驶技术，更不会作死地把自己的仅达到L2.5的技术宣称为自动驾驶。他们把安全放在首位。任何一例安全事故对传统车企来说都是灾难。即使汽车上使用了激光雷达，也不会设计太过复杂的功能或太高的最大允许车速。虽然A8现在设置的自动驾驶速度上限是60km/h，但我相信，随着软件的更新迭代，这个值会慢慢提高的。在安全、成本、开发时间的妥协，会给人造成传统车企自动驾驶技术不如互联网公司的错觉。然而事实并非如此，传统车企在自动驾驶领域的技术积淀相比互联网公司有过之而无不及。优势1：专利数量谈到专利这个话题，让我想到了现在在移动互联网中如日中天的高通，每个手机的生产到售出，都必须给高通缴纳专利费。未来十年是属于自动驾驶的时代，因此谁能掌握足够多该领域的专利，谁就将引领这个行业的发展并抢到足够份额的蛋糕。自动驾驶专利是传统车企和Tier1相比于互联网公司极具优势的地方，有了这些专利，传统车企就能牢牢把握住未来市场的主动权。下图是年到年7月，自动驾驶领域的专利分布，神坛上的Google并没有像大家想想的那样把握着绝对的专利优势。而专利更多地被传统车企和Tier1获得。优势2：量产毕竟是汽车领域的老大哥们，在量产这件事上，比互联网公司高到不知道哪里去了。由量产带来的好处也不言而喻。数据采集自动驾驶技术的发展需要足够多的数据做支撑，数据上量的积累最终会引起技术上质的突破。传统车企可以利用量产车上传感器获取数据，上传至云端，用真实数据训练算法。今年5月特斯拉发布的软件更新就推出了“小视频”计划——发动广大车主为自动驾驶提供数据。对比Waymo，数据采集都是在测试车上完成，这个数据采集的效率不可同日而语。“小视频”的详细报道可以参考：特斯拉正式启动「小视频」计划链接

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