苹果的上位史证明, Waymo无人车可被创业公司碾压

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来源 | Arstechnica,翻译 | 高璇,编辑 | 宇多田。

历史能让你清醒,也能把你点醒。

硅谷人都知道施乐公司(Xerox)在 20 世纪 70 年代发明了现代个人电脑,但却未能有效地将其商业化的故事。

然而,硅谷最成功的公司之一,谷歌母公司 Alphabet,似乎正在自动驾驶上重蹈施乐公司的覆辙。

施乐于 1970 年成立 Palo Alto 研究中心(PARC)。到 1975 年,研究人员发明了一种具有图形用户界面的个人计算机,这比其他类似产品提早了近十年。

遗憾的是,这项技术的商业版本直到 1981 年才发布,仍然没有打赢翻身仗。两家更年轻的公司——苹果和微软,吸收学习了施乐公司的很多想法,最终主导了整个行业。

谷歌自动驾驶汽车计划于 2009 年创建,似乎也重复了这个轨迹。2015 年 10 月,谷歌对自己的技术有了足够的信心,将一名盲人放入自家汽车,在德克萨斯州奥斯汀进行独自试驾。

就像 40 年前的施乐公司一样,谷歌一直难以将其技术推向市场。该项目于 2016 年更名为 WaymoWaymo 原计划在 2018 年底前推出商业化无人驾驶服务。

Waymo 在 12 月推出的项目并非无人驾驶,也几乎没有商业化。它的每辆车都配有一个安全驾驶员,而且只有几百名用户可以使用。

今天,许多自动驾驶初创公司都打算效仿苹果公司多年前对施乐的做法学习 Waymo

无人驾驶快递初创公司 Nuro 周一宣布,已筹集了 9.4 亿美元的风投。另一家名为 Voyage 的公司正在美国最大的退休社区之一测试自动驾驶出租车服务。

目前,这些公司的自动驾驶服务并不像 Waymo 具有复杂功能。他们的车辆最高时速只有 25 英里。

不过,苹果公司开始生产的也不是最优产品,但还是逐渐打入高端市场,最终使施乐公司败下阵来。

如果 Waymo 不具备战略性眼光,像 Nuro 和 Voyage 这样的公司可以对这家自动驾驶巨头做同样的事情。

Google 创始人,现任 Alphabet 的 CEO Larry Page 当然对 Xerox 的错误历历在目,并决心避免重蹈覆辙。

「他们没有专注于商业化,」Page 在 2013 年接受《连线》采访时说道。据 The Information 的 Amir Efrati 称,Page 从 2016 年就开始推动 Waymo 商业化。

他可能已经从施乐故事中吸取了教训。譬如,施乐确实试图将其技术商业化,只是没有一个好的策略。

但目前 Waymo 其实也不清楚这一点。

施乐失去了巨大的技术领先优势

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早期计算机因太昂贵而无法专供于单一用户。但在 20 世纪 70 年代早期,施乐的研究人员意识到,成本稳定下降很快会使个人计算得到推广。

而施乐公司的雄厚资金也使研究人员一时间忽略了经济限制,继续探索这些计算机未来的运作方式。

到 1975 年,PARC 制造了一台名为 Alto 的未来派的个人电脑。它有一个位图显示、一个鼠标和一个图形用户界面。

此外,研究人员还开发了一种文字处理器,带有一个让你见即所得的界面。如「剪切」,「粘贴」和「撤消」等功能都是 PARC 首创的,而且 Alto 具有强大的网络功能。

同样在 1975 年,施乐公司成立了一个新的系统开发部门,以便将 PARC 的计算机技术商业化。

该团队制定了一个复杂的 Office 信息系统架构计划。每个工人都有一个 Alto 风格的工作站,支持文字处理、电子邮件和其他办公应用程序。这个快速网络将工作站连接到文件和打印服务器。

1981 年这一切都面向大众成为现实。施乐推出了 Xerox 8010 办公系统,其 非官方的名字为 Star。这绝对是一项技术奇迹,它提供的功能远超当时其他个人计算机上的功能。

只有一个问题。

该工作站起价为 16,595 美元,按照 2019 年的价格计算,这相当于 45,000 多美元。一个实用的系统需要几个工作站以及文件和打印服务器,那么客户公司的花费就会达到数十万美元。

不出所料,新系统卖得确实不好。

Apple 采取的自下而上模式

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当施乐工程师正在开发 Star 时,一家名为 Apple 的小型初创公司正在开发不太引人注目的个人电脑。苹果于 1976 年发布了第一款产品——售价为 666.66 美元的电脑,名为 Apple I。

第二年发布的 Apple II 是预装配的,售价为 1,298 美元(相当于今天的 5,300 美元)。它非常便宜,小公司甚至个人都可以负担得起。

许多计算专业人士对 Apple II 这样的早期「微型计算机」不屑一顾,还称其为玩具,但它们并非完全没用。

一项关键性突破出现在 1979 年,Dan Bricklin 在 Apple II 上发布了第一个电子表格程序 VisiCalc。

最后,VisiCalc 销售了数十万份,并帮助 Apple II 成为商务用户的不二选择。

同样在 1979 年,Apple 与施乐签署了一项关键协议。

在苹果公司首次公开募股前,Xerox 获得向 Apple 投资 105 万美元的资格。

作为交换,Apple 深入研究了 Xerox 在 PARC 中那些严格保密的技术。

在一系列现著名的会议中,PARC 工程师向苹果工程师展示了 Alto 的先进功能,而苹果工程师都一一记录了下来。

Apple 首款带有图形用户界面的计算机 Lisa 于 1983 年以 9,995 美元(相当于今天的 25,000 美元)发售。像 Star 一样,这款产品在市场上也失败了。

但与施乐公司不同,苹果公司很快从失败中吸取了教训。

苹果公司在意识到高价是市场的阻碍后,于 1984 年推出了 Macintosh。它的初始售价为 2,495 美元(相当于今天的 6,000 美元),价格低廉,也因此在商业上取得了成功。

快速进入市场的理由

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在 2011 年颇具影响力的《精益创业》(The Lean Startup)一书中,作者 Eric Ries 建议进入新市场的公司开发「最小可行产品」——

足以吸引付费客户的最简产品。

该策略允许公司开始向客户销售真正的产品,并尽快获得真实的市场反馈。

Apple I 计算机就是典型的例子。

只有一小部分计算机爱好者才能把它拼装起来,它的功能远不如市场上已有的其他计算机。

但这些工具包非常简单,只需几个人在车间组装即可。

Apple I 的开发给了 Apple 实践经验,隔年就就推出了 Apple II;反过来,轻型的 Apple II 的畅销为 VisiCalc 等软件又开辟了市场,再进一步推动了市场对 Apple II 的需求。

当 Apple 于 1983 年推出 Lisa 时,该公司在销售低价个人电脑方面拥有超过六年的经验。

这不仅帮助 Apple 认识到 Lisa 的主要问题——太过昂贵,也让 Apple 积累了实用的知识和经验,帮助设计出更经济的版本。

相比之下,Xerox 在计算机商业方面缺乏经验,也没有销售低价个人计算机的经验。

因此,当该公司初始的产品在 1981 年失败时,它很难恢复元气。施乐公司最终还是推出了一款价格较低的 Star 版本,名为 6085。

但直到 1985 年它才问世,售价 4,995 美元,价格仍然是 Mac 的两倍。

如何为无人驾驶汽车制造「最小可行产品」

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无人驾驶技术创业公司 Voyage

Waymo 和施乐之间的相似之处是显而易见的。

与 Xerox PARC 一样,Google 的自动驾驶汽车项目创造的技术领先于当前很多年。

但也与 Alto 一样,谷歌早期的自动驾驶汽车非常昂贵,据传每辆车的成本高达 25 万美元。

当然,和施乐一样,Waymo 也在努力将其技术商业化。

2017 年 11 月,Waymo 宣布已经开始在公共道路上测试完全无人驾驶汽车,并计划在 2018 年投入商业运营。

Waymo 没有实现自己的宣传内容。

Waymo 于 2018 年 12 月推出名为 Waymo One 的「商业」服务时,每辆车都配有一个安全驾驶员。

我们几乎可以肯定的是,每次出行公司都会亏钱,这可能就是为什么 Waymo 只邀请了几百人使用它。

另一方面,个人电脑和自动驾驶汽车之间存在明显区别:

功能不完善的个人电脑不会对任何人造成伤害;但很显然,廉价的自动驾驶汽车如果危及生命,任何人都不该将其推向市场。

然而,构建最小可行产品的方法不止一种。

自动驾驶中最棘手的问题主要出现在高速上。Waymo 的汽车一直努力尝试进入高速公路,但会在多车道公路上高速左转时出现失误。

高速意味着需要更长的刹车时间,这就需要昂贵的远程激光雷达

另一方面,速度越高越不安全,因为时速 65 英里的致死可能性要远大于时速 25 英里的致死可能性。

限速 25 英里?

因此,为自动驾驶汽车制造最小可行产品的方法之一,就是制造一辆时速永远不超 25 英里的汽车。

对于 Waymo 想要创造的通用出租车服务来说,这还不够快。

但在很多应用场景中,低速车辆就足够了。如机场班车、包裹递送或大学校园或退休社区等受控环境下的出租车服务。

事实上,谷歌在自动驾驶汽车项目的早期,至少考虑过其中某个选项。

Lawrence Burns 是一位汽车行业高管,早先就开始为谷歌的自动驾驶汽车项目提供建议。

在最近的一本书中,他提到「像佛罗里达州退休社区这样的大规模私人开发项目」是谷歌在早期商业化时考虑的一个潜在市场。

最终,谷歌没有实践这个想法。

但谷歌自动驾驶汽车项目的首位负责人 Sebastian Thrun 并未忘记这一点。

Thrun 后来创建了 Udacity——一个在线学习服务,提供自动驾驶汽车编程课程。几年后,一些 Udacity 的工作人员决定使用他们教授的技术,创建自己驾驶的汽车初创公司——Voyage。

在最近一期 Autonocast 播客节目中,Voyage 的首席执行官 Oliver Cameron 称 Thrun 提出了在退休社区创建无人驾驶汽车服务的想法。

Cameron 接受了这个提议并将其付诸实践。

结果是:Voyage 目前正在佛罗里达州的 The Villages 测试一项自动驾驶汽车服务,这是美国最大的退休社区之一。而这里的无人车最高时速为 25 英里。

其他自驾车初创公司也在致力于开发低速服务。

2016 年,两位工程师离开谷歌的自动驾驶汽车项目,创建了一家名为 Nuro自动驾驶公司(这是一家与施乐工程师有着类似经历的公司:

像 Adobe 和 3Com 这样的公司就是由离职的原施乐 PARC 工程师创建的,他们最终因为施乐商业化进程缓慢而感到失望)。

Nuro 已经在凤凰城地区使用小型无人驾驶车辆来配送货物。他们的竞争对手是无人驾驶快递初创公司 Udelv,后者的客户有沃尔玛。

此外,总部位于波士顿的初创公司 Optimus Ride 自 2017 年底也一直在波士顿的 Union Point 计划社区开展自动驾驶客运服务。

最近,该公司宣布在哥伦比亚特区弗吉尼亚郊区的新综合开发项目中进行第二次部署。

而技术公司 Drive.ai 正在达拉斯地铁区域开展了两项类似服务;另一家公司 May Mobility 则在三个不同的城市运营低速无人驾驶班车。

为什么移除安全驾驶员很关键

苹果的上位史证明, <mark data-type=institutions data-id=2cdeb6cc-8346-4601-b784-19f0a4964350>Waymo</mark>无人车可被创业公司碾压创业公司 Nuro 的无人驾驶汽车

安全驾驶员的成本至少相当于普通的出租车司机,再加上自动驾驶汽车需要昂贵的传感器和计算机,成本可想而知。

鉴于 Uber 和 Lyft 的共享服务连盈利都艰难,因此带有安全驾驶员的自动驾驶共享服务几乎可以确认是赔钱的。

所以如果要做一门生意,Waymo 需要停止使用安全驾驶员,使其服务具有商业可行性。

但首先,Waymo 需要确信,它们的汽车可以安全地处理可能遇到的所有情况。考虑到 Waymo 无人车在凤凰城周围已经遭遇的各种状况,这是一个巨大的挑战。

但 Voyage 与它的低速车在这方面却具备很大的优势。

这些车不需要掌握高速公路的合并技巧,因为他们不是为高速公路设计的。

这些车中的大多数都避开了给 Waymo 带来很多麻烦的复杂高速路口。因此,这些低速服务可能比 Waymo 可以更早地将安全驾驶员移除。

事实上,Nuro 已经迈出了这一步——它目前正在测试两辆没有设置驾驶员空间的定制车辆。

但现在,Nuro 为了安全起见,让人类驾驶汽车跟随它们。

不过 Nuro 首席执行官 Dave Ferguson 最近告诉 Ars,他希望下个季度能停止使用这些跟随车。

移除安全驾驶员让自动驾驶公司能够在每次驾驶中盈利,这反过来又可以迅速扩大公司规模。

随着公司规模的扩大,它可能会发现无数的小方法(包括技术和管理)使自动驾驶系统更安全高效。而开发人员也将更好地了解客户最关心和不管训的功能。

最重要的是,随着公司获得越来越多的实际经验并积累越来越多的数据,它将获得有关「以更高速度安全运行」的新见解。

如果最初的「时速 25 英里服务」具有良好的安全记录和数百万英里数据的支持,那公司有信心将时速升级到 30 英里。

而 30 英里的运行数据又可以为 35 英里的速度服务奠定基础。

Waymo 对商业化落地未尽全力

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当然,这些初创公司需要数年才能在高速公路上实现无人驾驶。而 Waymo 的高管们则希望能把技术完善到让初创公司望尘莫及的程度。

但我们有理由对此持怀疑态度。

如前所述,Waymo 早在 2015 年 10 月就完成了第一次基于 L4 级以上无人驾驶车的公共道路试驾。甚至车上还坐着一个盲人,地点还位于繁华的奥斯汀街头。

这些条件显然具备被媒体大肆报道的所有特征。

但奇怪的是,谷歌将这项成就保密了一年多。

而 2016 年这个时候,正是谷歌把自动驾驶项目领导权从计算机科学家 Chris Urmson 交给汽车行业高管 John Krafcik 的时候。

在奥斯汀演示后不久,谷歌放弃了这款可爱的双座「Firefly」汽车(它没有方向盘,最高时速为 25 英里),并与 Fiat Chrysler 达成协议,使用传统的 Pacifica 小型货车代替来代替这款「Firefly」。

2017 年初,Waymo 开始在凤凰城地区测试 Pacificas。

2017 年 11 月,Waymo 宣布将开始让驾驶员离开驾驶位,甚至花钱请 Jimmy Kimmel 宣传 Waymo 的无人驾驶,并承诺在 2018 年底前投入商业运营。

但 2018 年 12 月推出的 Waymo One 令人失望。

这根本不是无人驾驶服务。一方面,每辆车都配备两名 Waymo 员工,另一方面,Waymo 并没有向公众开放这项服务,同时限制了已经参与 Waymo 现有测试项目人员接受采访的权限。

Waymo 当然有可能证明质疑者错了——在未来几个月直接宣布开始运营完全无人驾驶的服务即可。

但实际上,Waymo 的开发工作却有可能会拖上几年,甚至可能被证明是一个技术死胡同。

我们不知道到底会怎么样,Waymo 的领导似乎也不知道。

试点项目无法代替商业发行

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2011 年,计算机历史博物馆展出了 Xerox Alto 个人计算机的显示器

与此同时,一些创业公司最早可能会在今年推出无人驾驶服务。然后,就像 40 年前的苹果公司一样,他们可以逐步向高端市场推出更高速的服务。

如果 Waymo 速度太慢,一些初创公司甚至可能会在 Waymo 之前变为 Uber 共享服务的竞争对手。

但反对这个观点的声音无疑很大——Waymo 将通过 Early Rider 测试项目获得重要的实际经验。该项目为凤凰城数百名居民精心提供了 Waymo 汽车,在很多方面可以与真正的商业服务媲美。

它以真实客户在真实道路上的行驶为特色,即便在许多情况下,乘客并没有全额支付车费。

当然,「免费」是获取实际经验的巨大代价,但有人认为 Waymo 可以从这种试点计划中获得与运行真实商业服务相同的客户反馈。

但这个观点是错的。

试点项目是无法替代实际商业产品的,施乐就曾为此付出过惨痛的代价。

虽然施乐公司直到 1981 年才推出全面的商业产品,但他们确实在 20 世纪 70 年代后期就开始向外界提供了一些 Altos 的试用服务。

譬如,从 1978 年开始,Altos 就被用于学术界、商界和政府层,甚至其中一些进入了白宫。

而施乐的研究人员也从中获得了宝贵的用户反馈,这有助于进一步完善 Alto 用户界面。

但是这些市场调查并没有帮助施乐解决最基本的问题:

Alto 是否能够吸引客户,让施乐能够从中盈利?

任何一项新产品,只要够新奇都能卖出去几十台。但这不会帮助施乐弄清楚如何将 Alto 变成可大规模量产的商业产品。

Waymo 的 Early Rider 计划干扰了商业化

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2012 年,谷歌创始人 Sergey Brin 佩戴谷歌眼镜

本世纪初,谷歌在谷歌眼镜上就犯了类似的错误。

谷歌没有发布真正的商业产品,而是发布了探索者版,初期用户都要为这个不成熟版的技术支付 1500 美元。

Explorer 程序可能为 Google 的工程师提供了有关用户界面的宝贵反馈。但它没有帮助谷歌弄清楚如何制作一款普通客户会购买的眼镜。

事实上,谷歌从来没有找到一个令人信服的答案。现在,Waymo 与 Early Rider 计划都陷入了同样的困境(安全驾驶员且受邀者曾表示,Waymo One 等同于 Early Rider 计划的后续)。

在像 Waymo 这样雄心勃勃的项目中,工程师要处理的问题无穷无尽。而启动真正的商业服务有助于找到主要矛盾。

一旦公司有真正的付费客户,就会发现大多数人只担心其中一两个问题,只对一两个主要功能有要求。

有一些问题可能对服务成本有至关重要的影响,甚至一些瓶颈问题会阻碍服务扩展。

而至关重要的是,开发人员会发现,许多在发布前自认为非常重要的难题其实无足挂齿。

他们会发现,一些工程师正在开发几乎没有人使用的功能,正在为现实世界很少出现的问题做出复杂、昂贵的研究。

随着客户需求变得更加清晰,一些项目可能变得完全没有必要。管理层可以暂时放下这些项目,并将工程师重新分配到客户需求更迫切的项目中。

跳过试点项目

而这种宝贵认知很少发生在像 Waymo 的 Early Rider 计划这样的试点计划中,因为没有人知道最终商业产品与试点产品的相似程度。

与初期使用者相比,主流客户可能会关心的问题不同。

大规模运行服务可能会暴露小规模测试中不明显的问题。而了解这一点,公司必须同时处理许多不同的问题,因此难以在某一问题上取得快速进展。

施乐花了六年时间完善 Star 功能,结果这些功能都无关紧要,因为产品实在太贵了。如果产品能快速推向市场,施乐就能清楚的认识到自己与成功之间的真正障碍:高价。

Waymo 似乎也是如此。

Waymo 公司正在花费数百万美元来研究无人驾驶出租车服务应的原理。但是,如果能够运营全市出租车服务的技术还需五年甚至十年之后才能成熟呢?

这样一来,Waymo 不仅会在不必要的项目上浪费数百万美元,而且会分散工程师的注意力,从而无法推出雄大的服务项目。

因此,从一个较小型的服务项目开始,可能才是推广城市无人出租车服务的最好方式。

他们一直在做「登月计划」

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在撰写这篇文章时,作者大量引用了 Michael Hiltzik 在 1999 年出版的经典著作《闪电经销商》(Dealers of Lightning)。

在书中,Hiltzik 指出,其实早有一些施乐内部人士建议公司采取苹果的做法。

1976 年,一位名叫 Robert Spinrad 的高管就向施乐高层建议,施乐应该从简单、低成本的 PARC 技术入手,首先面向办公市场。

「我的想法是,我们可以从小做起,不断发展,」他在 20 世纪 90 年代告诉 Hiltzik。

Hiltzik 写道,问题在于「施乐总部希望开发最小限度产品。」

或者正如施乐资深员工所说的那样:「施乐很难理解任何价值达不到 1 亿美元的业务。」

读完这本书之后,我问 Hiltzik,Waymo 是否陷入了同样的陷阱。但是 Hiltzik 对 Waymo 持乐观态度。

「与施乐相比,谷歌不那么注重单一的商业模式」。他说,施乐高管「太希望 PARC 能开发出办公设备的新技术」,但从改变商业模式的角度来考虑,其实可以像出租复印机一样出租这些昂贵的办公设备。

「我认为 Alphabet 的定位有点不同,」Hiltzik 说。他认为,谷歌拥有更多样的产品组合,在为每种技术采用正确的商业模式方面更有经验。

最好的方法

但 Eric Ries 却持不同的看法。

「我认为你的比喻完全是准确无误的,」Ries 在最近的一次电话采访中告诉作者。

Ries 认为,谷歌未曾学会如何在非相邻空间建立新类别业务。他们一直在做的就是高不可攀的「登月计划」,他们雇用地球上最聪明的人并给他们无限的资源,然后把面前的绊脚石变成一项商业产品。

Alphabet 的高管们认为自己与施乐的「迂腐」的高管不同,但我们目前尚不清楚他们到底有多不同。

像任何大公司一样,Alphabet 喜欢追求大市场。

正如 Voyage 首席执行官 Oliver Cameron 在 Autonocast 上说的那样,如果谷歌这样的大公司最开始就大肆宣扬用自动驾驶技术为退休社区提供出租车服务……

「那可能真的会被嘲笑」。

其实施乐高管也曾认为,建立功能惊艳的大型办公计算系统是打开大市场的途径。

但现在来看,他们大错特错。

通常,发展的最好方法是从小做起。

产业苹果自动驾驶Waymo
相关数据
Waymo机构

Waymo是Alphabet公司(Google母公司)旗下的子公司,专注研发自动驾驶汽车,前身是Google于2009年开启的一项自动驾驶汽车计划,之后于2016年独立。2017年10月,Waymo开始在美国亚利桑那州的公开道路上试驾。2018年12月,Waymo在凤凰城郊区推出了首个商业自动乘车服务Waymo One。

http://www.waymo.com/
微软机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

激光雷达技术

自动驾驶车辆传感器的一种,采用激光扫描和测距来建立车辆周围环境的详细三维模型。Lidar 图像具有高度准确性,这使得它可以与摄像头、超声波探测器和雷达等常规传感器相提并论。然而激光传感器面临体积过大的问题,同时,它的机械结构非常复杂。

自动驾驶汽车技术

自动驾驶汽车,又称为无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人,是自动化载具的一种,具有传统汽车的运输能力。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人为操作即能感测其环境及导航。

在线学习技术

在计算机科学中,在线学习是一种机器学习方法。和立即对整个训练数据集进行学习的批处理学习技术相反,在线学习的数据按顺序可用,并在每个步骤使用未来数据更新最佳预测器。

Drive.ai机构

Drive.ai是一家总部位于加利福尼亚州山景城的美国科技公司,该公司使用人工智能为汽车制造自动驾驶系统。迄今为止,该公司已筹集了大约7700万美元的资金。

Nuro机构

Nuro成立于2016年,是由前谷歌自动驾驶项目的两位核心成员朱佳俊和Dave Ferguson共同创立的机器人技术公司。创立Nuro之前,朱佳俊和Dave在谷歌自动驾驶汽车团队一起共事了6年。 Nuro团队还聚集了众多来自谷歌、Waymo、苹果、特斯拉、通用汽车、优步、Twitter等科技公司的科研、工程和产品人才。自动驾驶团队包含了2007美国国防部自动驾驶汽车比赛冠军队成员,三位来自谷歌的首席工程师分别负责了三代谷歌自动驾驶汽车的软硬件核心技术研发,以及苹果自动驾驶汽车的资深部门负责人。机器人算法团队包含了很多来自全世界一流名校的毕业生,包括卡内基梅隆、斯坦福、加州伯克利、麻省理工、普林斯顿、加州理工、哈佛、牛津、北大、复旦等。人工智能团队包含了ImageNet的往届冠军和Deepmind的前成员。

nuro.ai/
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