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Waymo的无人驾驶出租车,商用化为什么这么慢?

 2018/1/8 16:16:52    程序员俱乐部  我要评论(0)
  • 摘要:论研发时间、积累数据和算法优势,Alphabet(Google)的Waymo在业界称第二估计没人敢称第一。Tesla、百度、GM等竞争对手都宣布要在2年内推出无人车服务,原先有消息称Waymo最快会在2017年推出自动驾驶汽车乘车共享服务,但是最近反而却没有什么声息了。这究竟是怎么回事呢?投资机构ARK通过分析Waymo递交给加州DMV的数据,做出了自己的推测。2017年11月,Waymo宣布自己正在凤凰城测试无人车,这次驾驶座是没人的,但是有安全工程师坐在后座。接着
  • 标签:什么 为什么 出租车
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  论研发时间、积累数据和算法优势,Alphabet(Google)的 Waymo 在业界称第二估计没人敢称第一。Tesla、百度、GM 等竞争对手都宣布要在 2 年内推出无人车服务,原先有消息称 Waymo 最快会在 2017 年推出自动驾驶汽车乘车共享服务,但是最近反而却没有什么声息了。这究竟是怎么回事呢?投资机构 ARK 通过分析 Waymo 递交给加州 DMV 的数据,做出了自己的推测。

Waymo 的无人驾驶<a href=出租车,商用化为什么这么慢?" data-img-size-val="1200,630" />

  2017 年 11 月,Waymo 宣布自己正在凤凰城测试无人车,这次驾驶座是没人的,但是有安全工程师坐在后座。接着,该公司又宣布将会对一个共享乘车服务进行商业化。

  按照加州机动车辆管理局的数据,Waymo 的车改进得很快,已经足以在 2 年内实现商业化了,不过同样的数据似乎也表明 Waymo 将面临挑战,这也许解释了它要把工程师放到后座的决定。不管怎样,竞争正在酝酿,它有足够的理由尽早推出,以赢得市场的先发优势,而这个市场据估计到 2030 年将产生数万亿美元收入

  投资机构 ARK 把无人车故障分为两类:

  • 系统识别故障(SIF),或者在无人系统困惑期间或者知道自己迷惑而向远程操作员发信号求助时发生的事件,

  • 意外故障(UF),或者无人系统迷惑但不知道自己被迷惑,而继续驾驶,可能会在没有人干预的情况下发生碰撞的事件。

  ARK 的设想是,尽管第三方操作员的远程网络可以在系统识别故障的情况下引导无人的士,但是在对意外故障做出预测和响应方面却会面临着长大挑战。为了预防或者处理 UF,远程操作员必须不间断地监控每一辆无人的士,这哪怕有可能也会极大增加无人车服务的每公里成本。网络时延等技术问题会阻止最勤奋的操作员及时干预,防止大部分(如果不是所有的话)的故障。因此,Waymo 等服务提供商必须降低 UF 失败率才能对无人的士服务进行商业化。

  无人车的错误率多低才可接受?

  为了估计乘客可以容忍的无人的士的错误率,我们分析了有人驾驶车的统计数据。有人驾驶汽车出故障的平均水平是每 50000 英里 1 起,发生碰撞的机率是每 24 万英里 1 起,这位无人车 SIF 和 UF 的可接受错误率提供了参照,如下图所示。

  为了对无人车技术的发展情况进行基准测试,ARK 分析了 Waymo 加州车队的情况,从失败率来看,Waymo 的是美国(如果不是全球的话)最先进的无人车系统。

Waymo 的无人驾驶出租车,商用化为什么这么慢?

  今天的 Waymo 无人测试车平均大概可以在无需人类干预的情况下行驶 5000 英里。因此,如果 Waymo 今天对其无人车进行商用化的话,其乘客可能每年会面临 2 次或以上的故障,尤其是因为他们的个人汽车要比那个指标好 10 倍。不过,从 2015 到 2016 年,Waymo 把需要干预的里程间隔提高了 3 倍,这个改进率显然很有前途。如果他们继续这个改进率的话,哪怕把未决问题的难度日益增加而略有减弱的因素考虑在内,Waymo 的车也应该可以在 2019 年做好商业化的准备,就像下面显示那样。

Waymo 的无人驾驶出租车,商用化为什么这么慢?

  为什么 Waymo 的错误率最近停滞不前了?

  过去 18 个月期间,Waymo 无人车的解除率(disengagement rate)改进已经出现停滞。据递交给加州 DMV 的数据,最难管理的 UF 并没有取得跟 SIF 一样的改进率,这说明 Waymo 的车距离 2016 年中时的解除率长期趋势所反映出的商用化时间表也许更远了。作为这一假设的证据之一,Waymo 的车似乎在左转弯的时候遇到了困难。一个可能的解释是它选择了不进行垂直集成,而是外包汽车制造给菲亚特克莱斯勒这样的合作伙伴,然后通过集成传感器套件到生产不在其控制范围的产品来走工程捷径。相比之下,Tesla 和(通用汽车)Cruise Automation 的制造则是垂直集成的,这是成为竞争优势的重要来源。

Waymo 的无人驾驶出租车,商用化为什么这么慢?

  尽管 Waymo 在 2018 年可能会到达 50000 英里的 SIF 率,但可能会错失更关键的 240000 英里 UF 汽车相撞率指标(如以下两图所示)。换句话说,基于一个最近的迹象,批评者可以得出结论认为无人的士直到 2020 年以前都不会做好商用化准备。

Waymo 的无人驾驶出租车,商用化为什么这么慢?

  注:系统识别故障里程间隔的下降也许是因为 Waymo 的测试车去到了新的不熟悉地区。2016 年初时 Waymo 在华盛顿州 Kirkland 开始测试,随后又在 2016 年一整年把测试扩大到亚利桑那州。

Waymo 的无人驾驶出租车,商用化为什么这么慢?

  我们对该负面结论是怀疑的,原因有几点。今天,Waymo 也许正在试图对其失败率进行最大化以找出故障并排除掉。道路一些地方会更加棘手,有的交叉路口要比别的更难驾驭。比方说,在洛杉矶,大概有1/4 的行人碰撞只发生在1% 的十字路口上。通过在最具挑战性的道路上测试自己的车辆,Waymo 也许正在经历着比其他情况要高得多的失败率。此外,只有加州 DMV 才要求报告干预情况。Waymo 在华盛顿州、亚利桑那州和德克萨斯州也在测试无人车,那里的地里情况和测试结果可能会很不一样。最后,Waymo 有可能会在更安全的地形和地区推出商用服务,收集了大量行驶数据后再用来训练和改进服务。凤凰城的郊区 Chandler 似乎就是理想的测试场所,因为那里的天气很好,道路简单,而且政府的监管有限。

  毫无置疑的是,这里的风险赌注是很高的。Tesal、百度以及 GM 都计划在未来 2 年内推出无人车服务。该公司的先发优势可以积累难以逾越数据优势,从而为它赢得价值数万亿美元的市场机遇,使得进行这种冒险宜早不宜晚。

  原文链接:https://ark-invest.com/research/waymo-autonomous-taxis

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