全球在搞自動駕駛的公司有很多，但是真正意義上擁有實際數(shù)據(jù)的就只有兩三家，特斯拉算一個，Waymo算另一個。

　　從實現(xiàn)自動駕駛方向來看，特斯拉與Waymo選擇了兩種不同的技術(shù)路線。特斯拉選擇從L2級自動駕駛慢慢向L4/L5級過渡。Waymo則準(zhǔn)備一步到位，直接開始L4級自動駕駛的研發(fā)。

　　究竟哪一種才是正確的方式，我們不得而知。因為特斯拉和Waymo均取得了不錯的進(jìn)展。

　　2018年3月更新后的Autopilot好評如潮，駕駛體驗有很大的提升，同時根據(jù)網(wǎng)友表示更新后的2.0車身四周的8個攝像頭全部啟用，也就意味著特斯拉要開始在自動駕駛發(fā)力了。

　　Waymo也取得了不錯的成效：日前，Waymo已經(jīng)向加利福尼亞州機(jī)動車輛管理局提交申請測試全自動駕駛汽車(去掉方向盤,踏板,并且不配備隨車人員)，實現(xiàn)真正意義上的無人駕駛。

　　配置對比

　　谷歌偏向于激光雷達(dá)方案，特斯拉偏向于視覺優(yōu)先方案。

　　谷歌目前使用三種不同類型的激光雷達(dá)，外加5個雷達(dá)和8個攝像頭；特斯拉采用「毫米波雷達(dá)+攝像頭」的傳感器方案，全車配備8個攝像頭，12個超聲波雷達(dá)，一個毫米波雷達(dá)。

　　馬斯克宣稱使用這套裝備將能實現(xiàn)L4級的自動駕駛。但是最后是否如他所言，還有待考證。

　　與谷歌自動駕駛不同的是，特斯拉的這套方案已經(jīng)實際量產(chǎn)，并從出廠開始就已經(jīng)裝配至車上（你見，或者不見我，我就在那里不悲不喜），換言之特斯拉賣給你的是軟件服務(wù)。量產(chǎn)就會有成本方面的考量，首先這套裝置都是標(biāo)配，總有人不會啟用這項服務(wù)，意味著這部分就成了沉沒成本；其次，一個64線的Velodyne激光雷達(dá)（Waymo用的這種）要價七八萬美元，這成本，馬老板還賺不賺錢了？馬斯克也不是沒有考量過激光雷達(dá)，之前有網(wǎng)友拍到特斯拉使用激光雷達(dá)進(jìn)行自動駕駛測試的照片，還是價格太過美麗，如果價格能夠降下來，估計馬老板還是很愿意使用的，當(dāng)然這都是后話了。

　　特斯拉第一代Autopilot使用的是Mobileye的輔助駕駛芯片EyeQ3，計算性能達(dá)到300Gflops，到了第二代，特斯拉使用的是英偉達(dá)的Drive PX 2，理論計算性能最高達(dá)到10Tflops，即使算力得到極大提升，依然沒能滿足特斯拉Autopilot的運算需求，之后馬斯克宣布自研AI芯片，應(yīng)該有運算上的考量，于是馬斯克直接拉來「Chip God」Jim Keller負(fù)責(zé)項目的研究。值得一提的是，特斯拉自研芯片并不是在馬斯克宣布后才開展的，早在2015年9月Jim Keller加入特斯拉之后就開始了，根據(jù)CNBC報道，Jim Keller目前領(lǐng)導(dǎo)著一個約50人左右的團(tuán)隊從事芯片開發(fā)，可見馬斯克在自動駕駛的野心有多大。馬斯克也夸下?？谡f特斯拉打造的AI芯片可能是全世界最好的AI芯片。

　　其實也不難理解，電池作為電動車的心臟，馬斯克從一開始就牢牢掌控，試想，輔助駕駛芯片作為自動駕駛的大腦，作為控制狂魔的馬斯克怎么可能會讓與他們。將軟硬結(jié)合做到這種程度，特斯拉的自動駕駛會進(jìn)化成什么樣子，非常值得期待。

　　從另一個角度講，從算力300Gflops到10Tflops，算力增長三倍之多依然無法滿足運算，說明現(xiàn)在特斯拉Autopilot的毫米波雷達(dá)+攝像頭自動駕駛性能還沒有到達(dá)天花板，未來還是有一定提升空間。

　　各自優(yōu)勢

　　從目前來看，特斯拉在實際數(shù)據(jù)上更具優(yōu)勢。

　　特斯拉目前有一只龐大的自動駕駛測試隊伍（包括已經(jīng)售賣的和特斯拉自由的自動駕駛測試車隊）。根據(jù)特斯拉的說法，無論是否開啟自動駕駛模式，特斯拉都會以影子模式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集測試自動駕駛技術(shù)。2016年，特斯拉Autopilot負(fù)責(zé)人表示已經(jīng)收集了7.8億英里的數(shù)據(jù)，其中1億英里數(shù)據(jù)來自Autopilot。同年馬斯克表示Autopilot每天收集到的數(shù)據(jù)超過300萬英里，2017年收集數(shù)據(jù)增加到50億英里，隨著特斯拉售出車輛的增加，該數(shù)據(jù)正以指數(shù)級增加。而影子模式下收集的數(shù)據(jù)也有數(shù)十億之巨。

　　谷歌在實際數(shù)據(jù)量的積累上也是很可觀的：從2009年開始，Waymo在現(xiàn)實道路實際自動駕駛里程已經(jīng)超過500萬英里，主要集中在城市街道上，僅僅在2017年一年，Waymo在實驗室已經(jīng)模擬了27億英里的自動駕駛行駛里程（就問你怕不怕），但是和特斯拉相比還是稍遜一籌。模擬數(shù)據(jù)畢竟只是模擬數(shù)據(jù)，還是無法與真實路況進(jìn)行對比，因此，真實路測的價值就尤為重要。

　　Waymo在算法上更優(yōu)于特斯拉。

　　從這些時間點不難發(fā)現(xiàn)，Waymo自動駕駛技術(shù)在明顯提升，早在2015年，Waymo宣布就開始真正意義上的無人駕駛；從2017年的600輛克萊斯特到2018年直接拿下20000輛I-PACE，從側(cè)面也印證著Waymo應(yīng)該是對自家自動駕駛很有信心了，已經(jīng)不滿足于這樣小打小鬧，它需要獲得更多的實際運作經(jīng)驗以及更加龐大的數(shù)據(jù)量。Waymo曾表示今年年底將自動駕駛技術(shù)投入商用，Waymo的野心可見一斑。

　　共通之處

　　說了這么多，其實不難發(fā)現(xiàn)，特斯拉和谷歌還是有共同點的：軟硬結(jié)合。特斯拉自然不用過多解釋，作為一個控制狂魔，馬斯克開始之初就將電動車的生產(chǎn)制造牢牢掌握在自己手上，同樣在與松下在電芯上合作之后，馬斯克決定自建電池工廠，事實證明馬斯克是正確的；在自動駕駛上，馬斯克同樣決定自研芯片。

　　Waymo亦是如此，將自動駕駛把握在自己手上。自動駕駛不同于其他技術(shù)，它需要做到的是軟硬件之間的相互協(xié)調(diào)，只有做到軟硬皆通才能發(fā)揮更大的優(yōu)勢，理解硬件與軟件開發(fā)過程中需要磨合的地方，這是一個很大的學(xué)問。Waymo從一開始的目標(biāo)就不是打算自己造車，更多的是出于通過造車深入了解并解決自家自動駕駛在實際運用中可能會碰到的問題。因此Waymo對于自動駕駛方案同硬件以及車身載體相結(jié)合的理解也更加深刻。這也是其他互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)無法比擬的。

　　國內(nèi)獨特的數(shù)據(jù)優(yōu)勢

　　從國內(nèi)來看，主要還是以百度為首的一眾自動駕駛公司。

　　4月19日,百度Apollo剛剛過完自己一歲生日。從2.0升級到了2.5,并開放了視覺感知、實時相對地圖、高速規(guī)劃和控制三大能力，同時公布了阿波羅計劃的第一百個合作伙伴—比亞迪。百度打造這個平臺更多的考量還是數(shù)據(jù)量，畢竟目前數(shù)據(jù)流量入口大都掌握在車企手上，百度要做的就是拉起自動駕駛的大旗，集合國內(nèi)各大車企，做自己的自動駕駛生態(tài)。

　　不得不承認(rèn)的是，國內(nèi)自動駕駛技術(shù)和國外還是有一定的差距。

　　在加州車輛管理局自動駕駛年度報告中，谷歌Waymo和通用Cruise遙遙領(lǐng)先。Waymo在2017年跑了35.25萬英里，測試車輛75輛，人工干預(yù)63次，Cruise路測里程13.16萬英里，先后有90多臺車參與路測，共發(fā)生了105次脫離。

　　百度在加州的測試車輛有4輛，均為林肯MKZ車型，總測試?yán)锍踢_(dá)到了1971英里，脫離次數(shù)為48次，總體來說還是有很大的提升空間。

　　李彥宏曾說，AI中美競賽優(yōu)勢在數(shù)據(jù)。自動駕駛同樣如此，國內(nèi)相對復(fù)雜的道路以及交通情況可以在數(shù)據(jù)上獲取不同的場景進(jìn)而進(jìn)行優(yōu)化處理，換句話說在美國可以實現(xiàn)的自動駕駛在中國不一定適用，但是在中國實現(xiàn)的自動駕駛一定可以在美國運作。這就是數(shù)據(jù)差異造成的。

　　根據(jù)英特爾預(yù)測，在2030年自動駕駛市場將達(dá)到8000億美元，到2050年規(guī)?？蛇_(dá)7萬億美元。自動駕駛目前來說還是一片藍(lán)海。自動駕駛的競爭也會越來越激烈。如果將自動駕駛比作一顆樹，算法算力就是它的種子，決定了它成長潛質(zhì)；數(shù)據(jù)就是它的土壤養(yǎng)分，決定了它成長速度。特斯拉和Waymo在數(shù)據(jù)量以及算法算力的競爭就是未來整個自動駕駛行業(yè)的縮影。

　　在這樣一個大背景下，國內(nèi)外各大自動駕駛公司各有優(yōu)勢，未來自動駕駛技術(shù)如何演變？自動駕駛場景應(yīng)用如何實現(xiàn)？在不久的將來，都會給出答案。