waymo自动驾驶测试时间——waymo自动驾驶商业化落地的前奏

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据了解，百度Apollo目前已经形成智能交通、自动驾驶和车联网三大板块协同并进、互相支持的业务格局。

百度多年来已积累了海量的自动驾驶场景数据，这些数据一方面来源于百度地图大规模路网生成的孪生城市；另一方面来源于Apollo千万公里路测里程积累的海量场景。

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百度Apollo内部则特别提出了“一三五”安全机制。其中的“一”是指安全第一。百度表示，安全第客户为上，也就是说在技术和运营层面安全都是被排在第一位的考虑因素。 “三”代指三重冗余。

Waymo：北京时间10月9日，美国自动驾驶领头羊Waymo官宣，旗下的自动驾驶出租车服务Waymo？One在凤凰城提供完全无人出租车服务。服务方式是通过app？Waymo？One叫车，但能够叫车的人还是需要经过Waymo的审批。

月19日，百度宣布成立Apollo汽车信息安全实验室，实验室将专注于汽车信息安全技术的分析以及趋势跟踪，验证及加强解决方案的安全能力，将进一步推动中国智能汽车信息安全发展。

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月23日，刚刚与宝马在自动驾驶领域宣布和平分手的奔驰，宣布与芯片供应商英伟达达成合作，将使用后者的Orin芯片，开发下一代车载计算系统，为奔驰量产车型2024年将全面搭载的L2-L3级自动驾驶功能，以及最高可达L4级的自动泊车功能提供算力支持。

目前，我国在消费电子芯片设计已经很有实力，但在车规芯片方面才刚起步。要想打破壁垒进军汽车电子芯片市场无疑是具有挑战性的，但在自动驾驶、智能车载系统等方面我国已取得了非常不错的成绩，尤其是以比亚迪、华为为代表。

芯片是中美战略竞争的一个胜负手，但并非唯一“劫材”。《汽车人》判断，美国下一个切入点，很可能围绕算力芯片（自动驾驶和座舱，可以视为算力的一个应用方向）。过去3年，中国每年算力平均增长30%，继续坐稳第二。

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1、可以看到，特斯拉在功能描述中也强调“辅助”这个词，所以特斯拉并没有实现“完全自动驾驶”的能力。

2、不过从这一点看，足以证明特斯拉宣称的“Autopilot 自动辅助驾驶”并不可靠。

3、特斯拉一直存在着问题，特斯拉自动驾驶。很不靠谱。其技术还是有待更一步的研究。

1、我们再来看第二个问题。众所周知，限制无人驾驶汽车快速发展的除了一个个难以攻克的技术难关，最主要的原因还是在法律法规层面，所以即使无人驾驶汽车量产时代真的来了，但能合法上路吗？就中国而言，答案是：不能。

2、他认为，目前看未来的主要方向还是高级辅助驾驶，需要驾驶员扶着方向盘，特殊路况的无人驾驶应用场景目前还很少。ADAS算法、高阶辅助驾驶在资本裹挟下被神化了，市场会慢慢回归理性。

3、无人驾驶的普及障碍不仅限于车辆自身，公共道路与交通的参与者不仅限于汽车：非机动车与行人是体量极大的参与方，在这两方尚不能做到普遍遵守交通规则，与机动车作为规则化的「各行其道&互让通行」之前，无人驾驶汽车不会安全。

4、据悉，图森未来和***埃孚将联合开发的量产化无人驾驶卡车系统包括融合摄像头、激光雷达和毫米波雷达的感知技术，无人驾驶控制技术，以及车规级中央处理平台“ZF ProAI”。

5、无人驾驶可以避免人为的误操作，反应速度和准确率都比人高，所以无人驾驶技术可以避免发生交通事故的概率。虽然现在的无人驾驶技术偶尔会出事故，但是随着科技的发展，无人驾驶技术也在不断进步。

6、三个月前，王传福一句话辐射到了整个自动驾驶行业，爆炸程度堪比多年前马斯克说的“激光雷达就像是人身上长了一堆阑尾”，加剧了人们对自动驾驶行业的悲观看法。

在自动驾驶的普及过程中涉及到的社会成本才是其面临的最大问题。社会成本要从物理层面和法律层面两方面来考虑。在物理层面上，基础设施建设需要大量升级。

不过，将它变成自动驾驶汽车的原因绝非寻常。几个独立的人工智能——与传统的计算机网络协同工作。不过，这对“大规模工业生产”的影响是零——即使是现有的 ECU 计算机也必须加载正确的软件。

高阶自动驾驶的发展需要大量的数据支持，不同地区和场景的数据差异较大，数据的共享和互通是提高高阶自动驾驶技术的重要手段。因此，如何让数据生态系统更加健全，使不同数据来源的数据得到更好的整合和利用也是一个关键问题。

目前有很多因素制约自动驾驶汽车的落地和应用，其中最主要的是法律问题是正确的。自动驾驶汽车的介绍如下：自动驾驶汽车，又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人，为一种运输动力的无人地面载具。

运行存在区域限制。高级别自动驾驶的运行普遍依赖于车联网基础设施，而后者多部署在人口较多地区，这不利于自动驾驶的大范围开展，特别是与城市和郊区相比，农村地区在短期内难以实现。

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