英飞凌科技导读:毫无疑问,自动驾驶汽车将彻底改变人们的生活,拯救人类的生命。投资蜂拥而至,demo 随处可见。但当我们重新开始审视谷歌无人驾驶汽车时,技术、哲学和商业模式的问题开始慢慢浮现,横亘在我们和第三次交通革命之间。我们从谷歌的联合创始人拉里·佩奇开始说起。从多个来源可以了解到,拉里·佩奇已经对公司的自动驾驶汽车发展孤注一掷了。部分功能的自动化无疑将减少司机作为驾驶员所需的注意力。但是当突发情况发生时,汽车无法根据内置算法自行处理的情况下,就要求司机必须快速、准确地进行干预。这种依靠突然的瞬间觉醒做出反应的情况是非常不安全、不可靠的。在自动驾驶模式时驾驶员注意力的不集中,恰恰是最近导致特斯拉在佛罗里达州发生致命事故的主要原因。| “完美”的标准拉里·佩奇想要的是一辆完美的、永远不会惊扰到司机和乘客的自动驾驶汽车,而不是危及人们生命的、损害公司名誉的危险品。当然,没有东西是完美的。相反,我们必须给出一个明确的数字,作为我们能够接受的完美标准。关于这一点,我们可以先来看一看世界卫生组织编制的交通相关死亡统计数据。我提取了美国、英国、法国和德国的一些数字,见下表:英国的司机和道路情况似乎比较好、比较安全,美国就稍逊一筹。德国高速公路的某些路段没有速度限制,看起来比法国雷达监控的高速公路更安全。对于自动驾驶汽车,“足够完美”的标准可能是要百倍地减少死亡人数,至少要比疲劳、愤怒、分心或醉酒的驾驶员安全两个数量级以上。对于一般的美国司机来说,每年平均行驶 13000 英里(大约 21000 公里),转换一下就是全年的死亡率大概在百万分之 0.15。实际的可能性往往随外部因素变化,天气、交通情况和自动驾驶算法的问题。我童年时代的科技幻想想象的是视频电话,从洗衣房到厨房全自动化的房屋,飞行的汽车等等。这些都砸在慢慢变成现实。我们已经开始热切描绘不远的将来就要出现的第三次交通革命,到了 2025 年“私家车将会在美国所有的主要城市基本消失。”(我们应该注意到这个作者,John Zimmer,是 Uber 的竞争对手,汽车共享公司 Lyft 的联合创始人)我们从 Uber 得知,其自动驾驶汽车已经在匹兹堡、宾夕法尼亚州和新加坡等地进行了测试。| “钱”途佩奇的态度是经过深思熟虑和冷静检视的。长远的状态和无人驾驶汽车 demo 都在无意间忽略了“仅仅是实践的问题”。计划是什么,时间点又是什么?我们打算怎么处理美国道路上 2 亿 3500 万辆汽车和卡车,有些人预计将持续 20 年或更多?制造商又将如何与美国运输部就联邦自动驾驶车辆政策进行谈判?有时,一个项目最后的 5% 却要耗费掉 200% 的时间和金钱。我们又有了另一个谷歌无人驾驶汽车的问题:“钱”途。就我个人而言,我认为一个公司每十年就需要出一个好点子,所以像谷歌这样的花个几十亿美元找到一个新的突破是非常值得的。但这样的事太多了,比如 Google barges 和许多其他陷入了“因为我们可以”迷思中的追求。2015 年五月,Ruth Porat 离开了摩根斯坦利,她曾是该公司的执行副总裁和首席财务官,如今成为了 Alphabet (谷歌母公司)的CFO。有传言说她的任命是投资者的大力支持的,他们非常关注 Alphabet 的“登月”计划失控。正如预期的那样,Porat 一开始就着手改善财政条例,很多项目都要求有明确盈利途径。高度前沿的研究,如印花项目寻求通过 20 至 100 年延长人的寿命,不需要庞大的财政支出;但一个宏达而又实际的项目,如发展谷歌的自动驾驶汽车,将需要数十亿美元来到达目的,并且最终提出商业模式作为一个最终结果。| “出路”在哪第一个大问题:发牌照还是产品销售呢?谷歌是否会建立自己汽车工厂来销售谷歌汽车呢?这些极不可能。公司进军中等价位的硬件领域对其基础和知名度没有任何帮助。成为一个汽车制造商,直接或间接地与 Magna Steyr,Valmet 或中国的汽车制造商比亚迪汽车进行合作,不符合公司一贯的文化价值。有个选择就是,谷歌向汽车制造商发布自动驾驶平台许可证及其配套软件。不是简单的出售。汽车制造商会告诉谷歌他们已经看过这一幕两次了。第一次,PC 厂商做了所有的工作,却被微软赚走了所有的钱。而现在,第二次,大多数 Android 手机制造商都在亏钱(只要三星例外)。作为一次实验,你能预想到 Dieter Zetsche(又名 Z 博士),百年公司戴姆勒-奔驰的主席,要从谷歌获得自动驾驶技术的许可,尤其是进行财务和数据流的互换吗?德国汽车制造商们联手收购了诺基亚的地图业务,就是为了避免依赖于谷歌。谈到地图这个未答案的技术问题,无疑要真正实现自动驾驶的前提。高分辨率的实时雷达或激光雷达可能精度在一英寸或更小,甚至是 3D 的地图,我们无从得知。数学迷可能会对 SLAM(同步定位与地图导航)的递归性感兴趣。另一方面,可以考虑特斯拉的做法:做自己的软硬件平台,收集映射数据和“敏捷学习”中的其他数据。据 Elon Musk 说,这个想法是,如果一个汽车检测到一个未知的特征,比如新的道路、一棵倒下的树、一个雪堆等,特斯拉汽车的整个敏捷学习系统都能从信息中获益。关于对“足够完美”的追求,Musk 可能不会认同佩奇的说法,部分功能的自动化降低了司机的警惕性,使汽车驾驶变得更危险。相反,特斯拉的首席执行官认为采取中间步骤,以达到最终全面自动化是很不合理的。“全球每年超过一百万人死于汽车事故,如果特斯拉自动驾驶仪能被普遍使用,约有一半人能保住生命。”我们永远不会感到无趣,尤其是当我们关注于产品本身实际动向的时候。我已经迫不及待要试用我妻子的特斯拉及其最新的 8.0 版本软件了。via QUARTZ原文首发于Monday Note,作者 Jean-Louis Gassée。由独家编译,未经允许严禁转载。推荐阅读:DJI大疆创新发布“御”Mavic Pro随身无人机 ,黑科技都在这儿谁将引领比特币后的下一个热潮?深度剖析纽约 Blockchain 初创公司现状