Google 如何在自動駕駛領域橫掃全球?Waymo CEO 公布無人車黑科技細節

【我們為什麼挑選這篇文章】無人車的重點不能偏向軟體、硬體任何一方,比起過去更應該達成「軟硬整合」。過去在軟硬整合這塊領域做得最好的,便是 Apple,也成就了一方霸業。

現在下一個最大的市場:無人車領域,Google 的 Waymo 來勢洶洶,Waymo 到底有何強勢之處呢?(責任編輯:陳君毅)

作為新一波自動駕駛技術研發熱潮的鼻祖,Google Waymo 最近用實力自證了其技術的強勢。唯一與 Waymo 正面交鋒的 Uber 最近遭遇自動駕駛業務負責人下課,技術停滯不前。在年初召開的底特律車展上,Waymo CEO John Krafcik 就公司的自動駕駛技術發表了火藥味兒十足的演講,將 Waymo 的技術優勢全盤托出,我們一起來看一下。

先前 Waymo 便與菲亞特克萊斯勒集團(FCA)進行合作,當時我們了解到,共計 100 輛 Pacifica 自動駕駛旅行車集成了來自 Google 的自動駕駛軟硬件解決方案。在演講中,Krafcik 強調這批車型上配備了 Waymo 為之「全新訂製」、「迄今為止最先進」的硬件解決方案。

演進中讓 Krafcik 頗為得意的一點是,Google 自研的技術已經使激光雷達的成本下降了 90%。Waymo 未分拆獨立,還是 Google X 實驗室的一個探索項目的時候,Google 無人駕駛項目的激光雷達是採購自 Velodyne 公司的。為什麼來自互聯網行業的門外漢 Google 要啃下激光雷達這個技術難點呢?

「在項目的早期階段,我們的傳感器和計算系統的硬件方案來自眾多的供應商,那些產品不僅性能有限,而且價格奇高。一個顯而易見的例子是,車頂的單個激光雷達成本居然超過了汽車本身。這讓我們意識到,如果想要做到 SAE Level 4 級別的自動駕駛技術,同時做到安全、可靠、可商用,我們只能另闢蹊徑——我們從無到有設計和製造了所有的自動駕駛傳感器,自研的傳感器各司其職,可以處理自動駕駛領域的複雜數據。」

早在去年年底加州車輛管理局(DMV)公佈的自動駕駛路測數據表中,Google 便以 0.2 次/千英里的人工干預頻率遙遙領先於其他廠商,排名第二的通用 Cruise 的成績飆升至 18.5 次/千英里。Google 在自動駕駛技術領域有哪些優勢?

Krafcik 強調了軟硬件一體化的重要性:

「我們的傳感器開發密切參考了公司的軟件專家的意見,他們專注於機器學習等人工智能技術的研究。我們所有的傳感器(激光雷達、視覺處理系統、雷達)與自動駕駛的『大腦』緊密結合,專為我們的軟件而設計。這種高度集成化的系統使得 Waymo 自動駕駛系統的各個部分可以無縫協同的工作。像人類的五官,相互配合才能體現出強大的作用。」

以下是赤裸裸的「Waymo 黑科技傳感器一覽」:

激光雷達

激光雷達是公認的自動駕駛汽車中最強大的傳感器之一(特斯拉你坐下!)。它可以區分真實移動中的行人和人物海報、在三維立體的空間中建模、檢測靜態物體、精確測距。Waymo 的 Pacifica 自動駕駛旅行車上配備了三款不同用途的激光雷達,使得該車型可以檢測到更多的物體,以更高分辨率完成對周遭環境的建模。

去年年底,Uber 在匹茲堡的自動駕駛測試汽車因為無法精確識別騎自行車的人而數次遇險,引發當地自行車協會的抗議。Waymo 如何解決這個問題?Waymo 訂製的激光雷達捕捉的細節非常全面,甚至可以檢測出汽車周遭的行人面向哪個方向。對於汽車來說,這一點非常重要——它可以幫助汽車更準確的預測行人下一步行走的方向,更何況是對騎車人的檢測。

事實上,三款激光雷達中的兩款是市面上沒有的全新產品類別。首先,Waymo 的短距激光雷達可以在汽車行駛過程中不間斷的建模車身四周的路況視圖,包括汽車的底部和前後方。這使得汽車可以檢測到周圍移動的小孩或其他小動物。無論距離汽車多近,都可以精確識別。

另一款可以快速放大遠距離物體的長距雷達,該雷達可以識別兩個橄欖球場外(大於 200 米)的一個橄欖球頭盔大小的物體。

最後,Krafcik 提到,所謂「成本降低了 90% 以上」只是目前取得的突破,隨著後續的規模化量產,成本仍有下降的空間。

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視覺系統

以攝像頭為主的 ADAS 系統在高檔汽車中正迅速普及,但攝像頭在環境感知上其實存在著明顯的短板。攝像頭和人眼高度相似,在一些極端的環境下,攝像頭的性能會出現顯著下降。例如夜晚開車對面有強光照過來,我們對前方路況的判斷就會出現下降。

但全自動駕駛汽車需要適應所有的光線環境,因此,Waymo 定制了 8 個視覺模塊組成的視覺系統,每個模塊又由多個傳感器組成。此外還有一個定制的前置「超高分辨率、多傳感器、360° 環視」視覺模塊。Waymo 表示,除了基本的識別交通燈及路標信息,該系統支持在高速行駛的情況下識別類似路障之類的小物體。系統對遠距離動態範圍的檢測,使得汽車無論在黑暗的停車場內還是在熾熱高亮的日光下,或者其他任何光線環境,都可以完整的完成對路況的建模。

雷達

傳統的雷達僅支持很小的視角檢測,並且僅支持前車跟隨。而 Waymo 的訂製雷達系統支持 360° 全方位的視角,因此可以捕捉到人類駕駛員看不到的物體和車輛。換句話說,一輛車從 Waymo 自動駕駛前車的後方開始加速,完成超車,到達自動駕駛汽車前方,全程都在 Waymo 雷達系統的「監視」之下。

此外,在重新設計雷達的過程中,Waymo 還對雷達在雨、霧和雪中的性能表現做了改進,同時對移動速度較慢的對象,如行人或騎車人的檢測更加敏感。相對應的以上這些改進恰恰都是傳統車規級雷達的短板。

Krafcik 表示,訂製的硬件解決方案與軟件系統為 Waymo 的自動駕駛技術研發建立了良性循環。訂製硬件提供更好的數據來支持軟件的開發;隨著軟件的不斷複雜和精進,又可以反過來優化和改進硬件。

雖然尚未正式官宣,但在演講的結尾,Krafcik 已經欽定本田與 FCA 集團並列,成為 Waymo 在主機廠的兩家合作夥伴之一。

我們的疑問是,在 Google 之前,將軟硬件一體化優勢發揮到極致的廠商毫無疑問是蘋果。如今,Google 按照蘋果的思路進入了消費電子之外,另一個萬億美元的市場。下一個十年,Google 的市值會藉此超過蘋果嗎?

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(本文經合作夥伴 36kr 授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈Waymo CEO:谷歌如何在自動駕駛技術領域橫掃全球?〉。)

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