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AG真人游戏 22.5 亿美元融资之下的自动驾驶路线之争
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AG真人游戏 22.5 亿美元融资之下的自动驾驶路线之争
浏览:123 发布日期:2020-03-08

除了中远程激光雷达,短距离激光雷达更是遍布车辆周围,提供了更好的短距离空间分辨率,规避了在复杂道路出现的潜在盲点。Waymo 采用激光雷达传感器并不代表放弃了视觉传感器,未来的主流方向也是融合型解决方案,所以 Waymo 还自研了视觉传感器。

经过积累 2019 年开始,似乎是 Waymo 准备大举商业化。

技术的融合性发展是大势所趋,不管那一条路线,最终的结果都是要实现人工智能带来的产业性革命, 所以「过河」不管搭桥还是造船都会有资本愿意参与。

同年 Waymo 还组建了自己的维修中心,以保障车辆的维修效率。还在底特律建设生产自动驾驶汽车工厂。这一系列的行为可以看作商业化重要的行动。

总结:

Waymo 准备在未来几个月大幅扩大业务规模。公司的车队会增加约 6.2 万辆克莱斯勒 Pacifica ,并已与捷豹路虎签署协议,将在 2020 年为 Waymo 生产 2 万辆 I-PACE。

原标题:22.5 亿美元融资之下的自动驾驶路线之争

自动驾驶提到 Waymo,就不能不提特斯拉,这两家公司一直被认为是两个技术阵营的领头羊,我们都知道实现自动驾驶,算力算法、数据、感知,是核心必备的技能。从实现自动驾驶方向来看,特斯拉与 Waymo 选择了两种不同的技术路线。

Waymo 还将持续扩大出租车规模,Waymo 已经推出了自动驾驶出租车业务 Waymo One,乘客可以全天候从凤凰城地区的几乎任何地方叫车。它会提示乘客估计到达的时间和乘车成本。这其实与滴滴本身没有什么区别,只是不需要人去开,但目前仍然需要安全员。

技术和场景之争,迎来阶段性结果?

根据公告来看,这笔资金将深化对人员、技术以及运营的投资,所有这些都是为了支 Waymo Driver 在世界各地的部署。公告显示 Waymo 现在的员工人数从去年 800 人到现在 1500 人几乎增加一倍,未来还将持续在技术人员领域的投入,预计每年将会有 10 亿美元的支出。

而相比之下以特斯拉为主的主机厂采用的从 L2 开始渐进式的策略,正在成为现阶段主要的方向。

简单来说除了自研激光雷达,还花心思自研摄像头的原因是,激光雷达能够识别物体的运动速度和距离,但不能告诉你那是什么,所以摄像头就是识别运动的物体是什么。

图片来源: Waymo 官网

3 月 5 号, Waymo 推出了新一代自动驾驶系统,新系统不仅技术领先,而且还更进一步降低传感器的成本。这套系统搭载在 Waymo 从捷豹采购的纯电动汽车 I-PACE 上。根据公布的消息来看,在未来两年 Waymo 将会持续投放两万辆。

近日自动驾驶领域融资不断,Waymo 22.5 亿美元的融资背后是否是自动驾驶技术路线的终局之战?

图片来源:Waymo 官网

2020 年 3月 2 日,Waymo 公开首次外界融资。

谷歌旗下自动驾驶子公司 Waymo,在美国时间周一宣布获得 22.5 亿美元融资,投资方包括银湖资本、加拿大养老金计划投资委员会、Mubadala Investment、以及零部件巨头麦格纳、硅谷风投机构 Andreessen Horowitz 和谷歌。

撰文:德卤

对 Waymo 来说,2019 年是里程碑式的一年AG真人游戏,它们的测试车遍及美国 9 个州 25 个城市AG真人游戏,而在凤凰城的自动驾驶打车服务 APP Waymo One 月活用户已经达到 1500 人。此外AG真人游戏,Waymo 自动驾驶汽车的累积测试里程已达 2000 万英里,模拟测试更是不计其数。

虽然驭势科技没有公布具体融资金额,但有博世的战略投资,让这次的投资阵容颇具看点。驭势科技为物流、出行两大领域提供无人驾驶技术,与博世合作将帮助公司实现产品和服务升级,从而更好地服务于全球客户。

而由于自动驾驶短时期内并不能实现完全自动驾驶的完全商用,所以业内也传出了 Waymo 带偏了整个行业的发展路径,特斯拉才是发展的趋势。

新融资的作用

对于企业来说现阶段最优解最重要。因为政策法规等基础设施还没有同步,涉及车规级别安全问题是核心,怎样在政策之下,提供现阶段技术最好的解决方案是最重要的。

根据官网公布,一辆 I-PACE 上使用了 29 个摄像头,来辅助激光雷达。从公布图来看在车辆前轮眉上增加了环境探测摄像头,核心就是要让汽车更加完整地识别周围物体,从而更早、更快作出反应, 新摄像头传感器采集距离已经可以达到 500 米以上的数据。

对于消费者而言,体验到特斯拉这种级别的自动驾驶(辅助驾驶)已经非常具有快感了,这是过去几十年从未有的驾驶体验。

自从 2018 年启动 Waymo One 项目,每月有 1500 多个乘客乘坐,累计服务了近 10 万人。这是一个非常骄傲的成绩,即使作为中国自动驾驶领头羊的百度也不能比拟。

为推进自动驾驶商业化进程,Waymo 正式宣布了 Waymo Via 项目,针对包括短途和长途场景下的自动驾驶物流场景,而且 Waymo 将在未来数月内将大力加码自动驾驶在物流场景的商业落地。

现在大规模进行商业探索或许并不是为了赚钱,还是那句话「每个行业的第一只能有一个」那 Waymo 肯定希望是自己,率先商业部署可以建立先发优势,不然如果让消费者把自动驾驶=特斯拉,这将会处于被动。像微软、谷歌、苹果所建立起来的规模和口碑优势,至今还用之不尽。

新融资不断,资本并不冷

2 月 26 日,小马智行宣布获得 B 轮 4.62 亿美元融资;

2018 年摄像头的单价约 100 美元,而激光雷达的单价则高达 20000 美金。公开资料称 Waymo 自己研发激光雷达把成本削减了 90% 以上,基本上是 7000 美金左右,而相同的技术水平如果用摄像头,成本约在 1000 美元以内,也就是说,摄像头的成本远远低于激光雷达。

从 AI 算法的自动驾驶控制器、数据管理平台、再到无人车运营平台等等,不管是做自动驾驶车辆运营商还是做全栈式自动驾驶方案提供商, 底层技术决定着公司能走多远。

3 月 2 日,Waymo 宣布首次对外融资 22.5 亿美金;

首先,由于超声波雷达和毫米波雷达分别在泊车和烟无灰尘场景下,技术有其不可替代性和成本可控性,已经成为上述两条路径都绕不开的技术支持。 至于摄像头和激光雷达,从技术层面来说各有好坏。

2 月 25 日,驭势科技获得 B 轮战略融资,但未披露金额。

特斯拉与 Waymo 二者背后的自动驾驶路线之争似乎也变成了行业内茶余饭后的谈资,因为截止到目前没人知道自动驾驶会最终发展成什么样子,各家都在向市场展现着自己技术实力的优越性。

图片来源: Waymo 官网

对于 Waymo 来说自动驾驶系统只是公司目前在做的一项技术而已,从新定义人工智能之下的世界才是它的愿景,只不过从汽车选择了开始。站在这个维度去看,就容易理解多了,为什么 Waymo 会致力于研究 L4 及以上级别自动驾驶。

2 月 26 日,小马智行宣布获得 B 轮 4.62 亿美元融资;

2018 年,Waymo 首次在部分车内不设置安全员,年底 Waymo 正式在美国推出付费无人驾驶出租车服务 Waymo One,也就说经过多年的技术研发,Waymo 开始了商业化的探索。虽然车内仍然配有安全员,但是这是对自动驾驶技术最大的认可,而且来自消费者层面和政府层面。

激光雷达工作在红外和可见光波段,用发射激光束探测目标的位置、速度等特征量,实现精准建模,且探测距离远。目前常见的有 8 线、16 线、32 线激光雷达。激光雷达线束越多,测量精度越高,安全性越高。

图片来源: Waymo 官网

首先要看在这样的市场之下,融资的几家公司的情况。

Waymo 坚持激光雷达路线的原因在于驾驶数据的精确性。 通过摄像头只能获得 2D 平面数据、地面异形识别障碍、工作易受外部条件干扰等缺陷导致摄像头获取的数据相对有限,而激光雷达能获取更为精确的驾驶数据。

新系统中激光雷达依然是重点,而这次 Waymo 宣称比上一代性能提升 10 倍,为了更好量产与降低成本,Waymo 整合了激光雷达,新系统一共搭载两种激光雷达,车顶两台整合成了一台。而且能完全胜任中远程探测任务,新的雷达提供 360 度视角,鸟瞰车辆周围物体大小、距离,并绘制 3D 图像,最远探测距离可达 300 米。

Waymo 花钱烧出来的技术

从 2009 年到 2020 年,在过去的十年里,Waymo 一直被业内认为是自动驾驶系统开发与商业化的领跑者,竞争对手几乎遍布全球。而含着金钥匙出生的 Waymo 一开始就为实现最高级别自动驾驶而孤独行走着。

到了 2019 年 Waymo 在美国密歇根州开设自动驾驶车工厂,要知道这是一家只生产 L4 级别及以上自动驾驶汽车量产工厂,而且为了弥补自身在整车制造的短板,选择和麦格纳合作,而后者拥有成熟的汽车制造代工经验,可以在成本上再次控制。

自动驾驶最终形态就像黑夜里的一座灯塔,都能看见,但却不知怎么过去。自从 2018 年特斯拉更新 Autopilot 以来广受好评,而且经过几个版本的迭代, Autopilot 也变得更加好用了,所以市场的声音也开始发生了变化。

世界顶级的公司其实都有共性,「我们以为我们以为的是对的」其实不然。苹果从来不认为自己是硬件公司,而是一家软件公司;特斯拉定位自己并不是传统意义上的汽车制造商,而是科技公司; 而 Waymo 对自己的定义不是一家汽车公司,也不是自动驾驶公司,而是一家技术公司。

摄像头技术相对成熟,优势在于成本低廉,支持基于深度学习的类型识别,但易受天气、环境光等因素影响,且无法有效获得三维信息。

首先什么是 Waymo?除了新技术它还干了啥呢?

图片来源: Waymo官网

我认为 Waymo 把竞争对手带跑偏了,Waymo 自身可能非常清晰他要实现的目标,分阶段去实现而已,前期大规模投入研发,形成技术壁垒,在过程中找寻可商业化的空间,而且必须一直保持领先,因为结果是市场不会同情弱者。而现如今的 Waymo 在技术上实现了壁垒,在商业上实现了场景闭环。

如果和特斯拉相比只能说两家公司从战略层面就不同,特斯拉肯定也清楚单纯使用视觉传感器带来的自动驾驶一定会有不足。但作为整车的功能性系统,前期不仅要降低成本而且还要实现盈利,特斯拉是整车制造,花钱程度可以参考国内新势力的处境,所以特斯拉必须要寻求短期最优解。

3 月 2 日,Waymo 宣布首次对外融资 22.5 亿美金;

而 2 月 26 日,小马智行宣布获得丰田 4 亿美元投资,以加深和扩大两家公司在出行领域合作,与此同时,双方将进一步加速自动驾驶的研发和商业化应用。据了解,小马智行新一轮融资总额 4.62 亿美元,估值略高于 30 亿美元,成为全球最高估值的自动驾驶公司之一。

除了加强技术上的研发,在业务上 Waymo 也没有闲着,目前 Waymo 的业务体系包含自动驾驶出租车、无人驾驶运营服务、自动驾驶系统服务、激光雷达传感器业务。

在第五代硬件平台上,Waymo 独立开发了一个毫米波雷达,也就是近年来行业内主流的下一代成像雷达,从天线罩、天线、电路板、机械外壳、固件、软件等等都是公司自主研发。

接管率方面,Waymo 从去年的 1000 英里 0.09 次进步到了 1000 英里 0.076 次。

短期内我认为,依旧是特斯拉占优。因为要从企业和消费者两端去看待。

2 月 25 日,驭势科技获得 B 轮战略融资,但未披露金额。

特斯拉选择从 L2 级自动驾驶慢慢向 L4/L5 级过渡。Waymo 则准备一步到位,直接开始 L4 级自动驾驶的研发。

Waymo 公布称,不管是夜晚,还是超明亮的白天,或者极端恶劣天气,新一代激光雷达都能正常识别物体,还能使自动驾驶卡车在高速路上发现百米外的物体。

为了为国际化作准备,将开启全球范围内的测试项目同时还将为有条件的国家或地区提供无人驾驶货运服务,针对性进行测试、运营以尽快获取较大的优先权。

虽然 Waymo 即将全球部署,无人车等业务,但我认为它的底层逻辑还是在为技术做积累。无人货运到底有多大的市场空间目前不好判断,最起码目前赚不了钱。Waymo 跑了 2000 万英里的数据,但这局限在了美国境内,实现多个国家的数据同步非常重要,不过最起码中国暂时来不了。

对于 Waymo 来说或许并不认为自己有竞争对手,从 Waymo 目前的技术研发,到商业化场景的搭建,直接研发 L4/L5 这条路或许走得通。 我反而不认为自动驾驶有阵营之分,因为技术只是实现你到达终点的方式,阶段性的「最合适」也同样重要。

自动驾驶领域一直有技术路线之争的说法,那么对比这段时间的融资来看,让以激光雷达为主的技术流派得以扬眉吐气,因为这些融资的企业基本都是专注在实现 L4、L5 级别自动驾驶的公司。

图片来源: Waymo 官网

新技术再次亮相,就在 Waymo 公布了首次融资以后,接着就开始亮出了新的肌肉,Waymo 想要自己运营无人驾驶出租车,就必须大规模部署自动驾驶车辆,这就需要更加强大的技术支持。

而且 Waymo 背靠谷歌不缺钱,研发目的单一,只要主攻自动驾驶系统,不需要像特斯拉造车。Waymo 采用的是降维打击手段,它很清楚市场的绝对领先者拥有的话语权,依托谷歌的研发,数据能力,研究 L4 及以上级别可以迅速占领行业顶端,那实现商业化就是自然而然,要知道早在 2013 年谷歌就已经测试了 L3 级别自动驾驶,所以并不是它不会,而是追求更高。

但随着激光雷达研发的深入,成本再次下探可预见的激光雷达将会大面积投产。因此,从现阶段来讲,对于像特斯拉这样的主机厂来说摄像依然是主流,但是未来随着激光雷达成本的降低,预计 2025 年达到 L4 阶段时,激光雷达将获得发展契机。

过去的十年, Waymo 孤傲地走在行业冰冷的街道里,过去的一年中,Waymo 在美国 25 个城市的公共道路上记录了超过 2000 万英里的自动驾驶里程,以及超过 100 亿英里的计算机模拟测试里程。 加州 DMV 近日发布的 2019 年路测报告中,Waymo 在加州共有 148 台路测车辆,总计路测里程 145 万英里,MPD 数值为 13219 英里。

要想成为一个行业「老大」的公司,自身拥有顶级的技术,行业具有广阔的市场前景非常重要。从功能机时代的诺基亚,到智能机时代的苹果,再到自动驾驶驾驶时代的 Waymo 都是科技赋予时代的产物。

这是 Waymo 从谷歌分拆以来首次向外部融资。

编辑:大吉

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