'長尾問題制約—自動駕駛難落地｜Waymo、Cruise、特斯拉、百度'
Waymo、Cruise 等無人駕駛企業發展面臨瓶頸。Waymo 的 RoboTaxi 商業化運營發展緩慢，通用 Cruise 更是無限期推遲了舊金山RoboTaxi 部署計劃，特斯拉 Semi 重卡生產推遲至 2020 年底。
長尾問題是制約高等級自動駕駛落地的主要因素之一：解決了90%的自動駕駛問題，但剩餘的 10%問題可能需要百倍的精力才能攻克，這 10%可能存在於硬件的魯棒性、系統的冗餘性、測試的完善性等領域。
Waymo、Cruise 等無人駕駛企業發展面臨瓶頸。Waymo 的 RoboTaxi 商業化運營發展緩慢，通用 Cruise 更是無限期推遲了舊金山RoboTaxi 部署計劃，特斯拉 Semi 重卡生產推遲至 2020 年底。
長尾問題是制約高等級自動駕駛落地的主要因素之一：解決了90%的自動駕駛問題，但剩餘的 10%問題可能需要百倍的精力才能攻克，這 10%可能存在於硬件的魯棒性、系統的冗餘性、測試的完善性等領域。
Waymo：商業化運營發展緩慢，開源數據集擁抱開放與合作
谷歌對自動駕駛的嘗試開始於 2009 年 1 月Google X 實驗室的ProjectChauffeur 項目。2016 年 12 月，該項目從 Google X 中分拆出來，成為 Alphabet 的子公司 Waymo。
Waymo、Cruise 等無人駕駛企業發展面臨瓶頸。Waymo 的 RoboTaxi 商業化運營發展緩慢，通用 Cruise 更是無限期推遲了舊金山RoboTaxi 部署計劃，特斯拉 Semi 重卡生產推遲至 2020 年底。
長尾問題是制約高等級自動駕駛落地的主要因素之一：解決了90%的自動駕駛問題，但剩餘的 10%問題可能需要百倍的精力才能攻克，這 10%可能存在於硬件的魯棒性、系統的冗餘性、測試的完善性等領域。
Waymo：商業化運營發展緩慢，開源數據集擁抱開放與合作
谷歌對自動駕駛的嘗試開始於 2009 年 1 月Google X 實驗室的ProjectChauffeur 項目。2016 年 12 月，該項目從 Google X 中分拆出來，成為 Alphabet 的子公司 Waymo。
回顧 Waymo 十年來的發展歷程，我們將其分為五個階段：
第一階段（2009~2012）：谷歌自動駕駛研發團隊最初在豐田 Prius 車型上進行試驗，幾個月的工作後便達成了無人工干預自動行駛 100 英里的目標。
第二階段（2012~2014）：主要測試車型轉為雷克薩斯 RX450h，並於 2012 年 5 月在內華達州拿到全球首個自動駕駛公共道路測試牌照，開始在高速公路上展開測試。截至 2012 年，谷歌自動駕駛路測里程達到 30 萬英里。
第三階段（2014~2016）：2014年 5 月，谷歌發佈了專為自動駕駛設計的原型車“螢火蟲”（Firefly），其沒有方向盤或踏板，最高時速 25 英里。此後的一段時間裡，谷歌的自動駕駛測試主要由“螢火蟲”完成。“螢火蟲”車型的所有軟硬件均由谷歌自主開發，我們認為這可能說明谷歌曾經有整車製造的計劃。
第四階段（2016~2018）：2016 年底 Waymo 正式分拆獨立。2017 年，“螢火蟲”退役，Waymo 開始與菲亞特-克萊斯勒合作，使用 Pacifica 量產車改裝測試。雖然 Waymo又重新開始使用量產車做測試，但其中的自動駕駛軟硬件平臺完全來自 Waymo 自主研發，尤其是 LiDAR、視覺模塊、雷達等傳感器也均為自主設計定製。此外，Waymo於 2017 年 4 月，在亞利桑那州鳳凰城推出 Early Rider 項目，開始自動駕駛出租車（RoboTaxi）服務的小規模試驗。
第五階段（2018~）：2018 年 12 月，全球首個 RoboTaxi 服務 Waymo One，在美國亞利桑那州鳳凰城如期上線。2019 年 1 月，Waymo 宣佈將在底特律新建全球首個 L4 級自動駕駛汽車組裝工廠，主要承接 6.2 萬輛菲亞特-克萊斯勒 Pacifica 和 2 萬輛捷豹i-Pace 的改裝工作，且改裝車輛用於 RoboTaxi 車隊的運營。
商業化運營發展緩慢。按照 Waymo 的計劃，底特律工廠生產的 L4 級自動駕駛汽車將於2019 年下半年投入使用。然而，時至 2019 年 8 月，儘管 Waymo已經獲得空車上路牌照， 但 Waymo One 出租車上仍然配有安全員，並且會在雨天等情況下手動接管車輛。不僅如此，Waymo One 的運營區域和服務群體也十分有限，運營區域僅限於鳳凰城郊區的Chandler、Gilbert、Mesa、Tempe 四個區域（合計面積約 100 平方英里），且可以使用該服務的用戶數僅為千人。我們認為，目前 WaymoOne 所提供的 RoboTaxi 服務仍處 L3 級，且由於服務尚未開放註冊，其實質上還處於測試階段，不是真正的商業化運營。
開源數據集擁抱開放與合作。根據 2018 年加州自動駕駛脫離報告，Waymo 的 MPD（MilesPer Disengagement，單次接管行駛里程）和路測里程指標均遙遙領先。據 Waymo 公佈的數據，截至 2018 年 10 月 11 日，其公共道路測試總里程達 1000 萬英里；截至 2019 年7 月 11 日，其仿真測試總里程達 100 億英里。2019 年 6 月，Waymo 在計算機視覺頂會 CVPR 2019 上，發佈了名為 WaymoOpen Dataset 的開源自動駕駛數據集，這反映 Waymo 開始擁抱開放與合作。我們認為，Waymo 開放數據集不僅可以吸引到更多的合作伙伴，還有望集行業之力進一步改進其模型算法。
Waymo、Cruise 等無人駕駛企業發展面臨瓶頸。Waymo 的 RoboTaxi 商業化運營發展緩慢，通用 Cruise 更是無限期推遲了舊金山RoboTaxi 部署計劃，特斯拉 Semi 重卡生產推遲至 2020 年底。
長尾問題是制約高等級自動駕駛落地的主要因素之一：解決了90%的自動駕駛問題，但剩餘的 10%問題可能需要百倍的精力才能攻克，這 10%可能存在於硬件的魯棒性、系統的冗餘性、測試的完善性等領域。
Waymo：商業化運營發展緩慢，開源數據集擁抱開放與合作
谷歌對自動駕駛的嘗試開始於 2009 年 1 月Google X 實驗室的ProjectChauffeur 項目。2016 年 12 月，該項目從 Google X 中分拆出來，成為 Alphabet 的子公司 Waymo。
回顧 Waymo 十年來的發展歷程，我們將其分為五個階段：
第一階段（2009~2012）：谷歌自動駕駛研發團隊最初在豐田 Prius 車型上進行試驗，幾個月的工作後便達成了無人工干預自動行駛 100 英里的目標。
第二階段（2012~2014）：主要測試車型轉為雷克薩斯 RX450h，並於 2012 年 5 月在內華達州拿到全球首個自動駕駛公共道路測試牌照，開始在高速公路上展開測試。截至 2012 年，谷歌自動駕駛路測里程達到 30 萬英里。
第三階段（2014~2016）：2014年 5 月，谷歌發佈了專為自動駕駛設計的原型車“螢火蟲”（Firefly），其沒有方向盤或踏板，最高時速 25 英里。此後的一段時間裡，谷歌的自動駕駛測試主要由“螢火蟲”完成。“螢火蟲”車型的所有軟硬件均由谷歌自主開發，我們認為這可能說明谷歌曾經有整車製造的計劃。
第四階段（2016~2018）：2016 年底 Waymo 正式分拆獨立。2017 年，“螢火蟲”退役，Waymo 開始與菲亞特-克萊斯勒合作，使用 Pacifica 量產車改裝測試。雖然 Waymo又重新開始使用量產車做測試，但其中的自動駕駛軟硬件平臺完全來自 Waymo 自主研發，尤其是 LiDAR、視覺模塊、雷達等傳感器也均為自主設計定製。此外，Waymo於 2017 年 4 月，在亞利桑那州鳳凰城推出 Early Rider 項目，開始自動駕駛出租車（RoboTaxi）服務的小規模試驗。
第五階段（2018~）：2018 年 12 月，全球首個 RoboTaxi 服務 Waymo One，在美國亞利桑那州鳳凰城如期上線。2019 年 1 月，Waymo 宣佈將在底特律新建全球首個 L4 級自動駕駛汽車組裝工廠，主要承接 6.2 萬輛菲亞特-克萊斯勒 Pacifica 和 2 萬輛捷豹i-Pace 的改裝工作，且改裝車輛用於 RoboTaxi 車隊的運營。
商業化運營發展緩慢。按照 Waymo 的計劃，底特律工廠生產的 L4 級自動駕駛汽車將於2019 年下半年投入使用。然而，時至 2019 年 8 月，儘管 Waymo已經獲得空車上路牌照， 但 Waymo One 出租車上仍然配有安全員，並且會在雨天等情況下手動接管車輛。不僅如此，Waymo One 的運營區域和服務群體也十分有限，運營區域僅限於鳳凰城郊區的Chandler、Gilbert、Mesa、Tempe 四個區域（合計面積約 100 平方英里），且可以使用該服務的用戶數僅為千人。我們認為，目前 WaymoOne 所提供的 RoboTaxi 服務仍處 L3 級，且由於服務尚未開放註冊，其實質上還處於測試階段，不是真正的商業化運營。
開源數據集擁抱開放與合作。根據 2018 年加州自動駕駛脫離報告，Waymo 的 MPD（MilesPer Disengagement，單次接管行駛里程）和路測里程指標均遙遙領先。據 Waymo 公佈的數據，截至 2018 年 10 月 11 日，其公共道路測試總里程達 1000 萬英里；截至 2019 年7 月 11 日，其仿真測試總里程達 100 億英里。2019 年 6 月，Waymo 在計算機視覺頂會 CVPR 2019 上，發佈了名為 WaymoOpen Dataset 的開源自動駕駛數據集，這反映 Waymo 開始擁抱開放與合作。我們認為，Waymo 開放數據集不僅可以吸引到更多的合作伙伴，還有望集行業之力進一步改進其模型算法。
Cruise：無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃，開源可視化工具
接連獲得巨頭投資。自動駕駛初創公司 Cruise Automation 創立於 2013 年，並於 2016 年3 月被通用集團以 10 億美元收購。被收購後，Cruise 雖然使用雪佛蘭 Bolt 電動車進行路測，但仍保持獨立運作。2018 年 5 月，Cruise 引入軟銀願景基金22.5 億美元投資，同時通用再次注資 11 億美元。2018年 10 月，Cruise 又獲本田 7.5 億美元投資，且本田官方聲明中承諾未來 12 年將繼續投入20 億美元，此次投資後 Cruise 估值達 146 億美元。
Waymo、Cruise 等無人駕駛企業發展面臨瓶頸。Waymo 的 RoboTaxi 商業化運營發展緩慢，通用 Cruise 更是無限期推遲了舊金山RoboTaxi 部署計劃，特斯拉 Semi 重卡生產推遲至 2020 年底。
長尾問題是制約高等級自動駕駛落地的主要因素之一：解決了90%的自動駕駛問題，但剩餘的 10%問題可能需要百倍的精力才能攻克，這 10%可能存在於硬件的魯棒性、系統的冗餘性、測試的完善性等領域。
Waymo：商業化運營發展緩慢，開源數據集擁抱開放與合作
谷歌對自動駕駛的嘗試開始於 2009 年 1 月Google X 實驗室的ProjectChauffeur 項目。2016 年 12 月，該項目從 Google X 中分拆出來，成為 Alphabet 的子公司 Waymo。
回顧 Waymo 十年來的發展歷程，我們將其分為五個階段：
第一階段（2009~2012）：谷歌自動駕駛研發團隊最初在豐田 Prius 車型上進行試驗，幾個月的工作後便達成了無人工干預自動行駛 100 英里的目標。
第二階段（2012~2014）：主要測試車型轉為雷克薩斯 RX450h，並於 2012 年 5 月在內華達州拿到全球首個自動駕駛公共道路測試牌照，開始在高速公路上展開測試。截至 2012 年，谷歌自動駕駛路測里程達到 30 萬英里。
第三階段（2014~2016）：2014年 5 月，谷歌發佈了專為自動駕駛設計的原型車“螢火蟲”（Firefly），其沒有方向盤或踏板，最高時速 25 英里。此後的一段時間裡，谷歌的自動駕駛測試主要由“螢火蟲”完成。“螢火蟲”車型的所有軟硬件均由谷歌自主開發，我們認為這可能說明谷歌曾經有整車製造的計劃。
第四階段（2016~2018）：2016 年底 Waymo 正式分拆獨立。2017 年，“螢火蟲”退役，Waymo 開始與菲亞特-克萊斯勒合作，使用 Pacifica 量產車改裝測試。雖然 Waymo又重新開始使用量產車做測試，但其中的自動駕駛軟硬件平臺完全來自 Waymo 自主研發，尤其是 LiDAR、視覺模塊、雷達等傳感器也均為自主設計定製。此外，Waymo於 2017 年 4 月，在亞利桑那州鳳凰城推出 Early Rider 項目，開始自動駕駛出租車（RoboTaxi）服務的小規模試驗。
第五階段（2018~）：2018 年 12 月，全球首個 RoboTaxi 服務 Waymo One，在美國亞利桑那州鳳凰城如期上線。2019 年 1 月，Waymo 宣佈將在底特律新建全球首個 L4 級自動駕駛汽車組裝工廠，主要承接 6.2 萬輛菲亞特-克萊斯勒 Pacifica 和 2 萬輛捷豹i-Pace 的改裝工作，且改裝車輛用於 RoboTaxi 車隊的運營。
商業化運營發展緩慢。按照 Waymo 的計劃，底特律工廠生產的 L4 級自動駕駛汽車將於2019 年下半年投入使用。然而，時至 2019 年 8 月，儘管 Waymo已經獲得空車上路牌照， 但 Waymo One 出租車上仍然配有安全員，並且會在雨天等情況下手動接管車輛。不僅如此，Waymo One 的運營區域和服務群體也十分有限，運營區域僅限於鳳凰城郊區的Chandler、Gilbert、Mesa、Tempe 四個區域（合計面積約 100 平方英里），且可以使用該服務的用戶數僅為千人。我們認為，目前 WaymoOne 所提供的 RoboTaxi 服務仍處 L3 級，且由於服務尚未開放註冊，其實質上還處於測試階段，不是真正的商業化運營。
開源數據集擁抱開放與合作。根據 2018 年加州自動駕駛脫離報告，Waymo 的 MPD（MilesPer Disengagement，單次接管行駛里程）和路測里程指標均遙遙領先。據 Waymo 公佈的數據，截至 2018 年 10 月 11 日，其公共道路測試總里程達 1000 萬英里；截至 2019 年7 月 11 日，其仿真測試總里程達 100 億英里。2019 年 6 月，Waymo 在計算機視覺頂會 CVPR 2019 上，發佈了名為 WaymoOpen Dataset 的開源自動駕駛數據集，這反映 Waymo 開始擁抱開放與合作。我們認為，Waymo 開放數據集不僅可以吸引到更多的合作伙伴，還有望集行業之力進一步改進其模型算法。
Cruise：無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃，開源可視化工具
接連獲得巨頭投資。自動駕駛初創公司 Cruise Automation 創立於 2013 年，並於 2016 年3 月被通用集團以 10 億美元收購。被收購後，Cruise 雖然使用雪佛蘭 Bolt 電動車進行路測，但仍保持獨立運作。2018 年 5 月，Cruise 引入軟銀願景基金22.5 億美元投資，同時通用再次注資 11 億美元。2018年 10 月，Cruise 又獲本田 7.5 億美元投資，且本田官方聲明中承諾未來 12 年將繼續投入20 億美元，此次投資後 Cruise 估值達 146 億美元。
無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃。通用 Cruise 在 2018 年 1 月發佈了無方向盤、油門、制動踏板的第四代無人駕駛汽車 Cruise AV，計劃 2019 年量產並分配到美國部分城市作為共享汽車。但是通用 Cruise CEO 於 2019 年7 月宣佈，2019 年底在美國舊金山部署RoboTaxi 的計劃事實上已經推遲，並且沒有明確的部署時間表。Cruise 方面表示，由於Cruise 計劃直接在舊金山城區推出RoboTaxi 服務，其場景複雜度遠高於 Waymo 服務的鳳凰城郊區，難度大約是其 40 倍。
開源可視化工具。與 Waymo 開源數據集類似的，Cruise 開放了其可視化工具，以幫助自動駕駛工程師更好地進行開發調試。2019 年 2 月，Cruise 開源了 2D 和 3D 場景渲染器Worldview。開發者可以利用 Worldview 更快捷地構建自定義可視化，以便更清晰直觀地理解所需調試的邊緣場景。2019年 6 月，Cruise 又開源了數據可視化平臺 Webviz，Worldview 是 Webviz 中的一部分。
Waymo、Cruise 等無人駕駛企業發展面臨瓶頸。Waymo 的 RoboTaxi 商業化運營發展緩慢，通用 Cruise 更是無限期推遲了舊金山RoboTaxi 部署計劃，特斯拉 Semi 重卡生產推遲至 2020 年底。
長尾問題是制約高等級自動駕駛落地的主要因素之一：解決了90%的自動駕駛問題，但剩餘的 10%問題可能需要百倍的精力才能攻克，這 10%可能存在於硬件的魯棒性、系統的冗餘性、測試的完善性等領域。
Waymo：商業化運營發展緩慢，開源數據集擁抱開放與合作
谷歌對自動駕駛的嘗試開始於 2009 年 1 月Google X 實驗室的ProjectChauffeur 項目。2016 年 12 月，該項目從 Google X 中分拆出來，成為 Alphabet 的子公司 Waymo。
回顧 Waymo 十年來的發展歷程，我們將其分為五個階段：
第一階段（2009~2012）：谷歌自動駕駛研發團隊最初在豐田 Prius 車型上進行試驗，幾個月的工作後便達成了無人工干預自動行駛 100 英里的目標。
第二階段（2012~2014）：主要測試車型轉為雷克薩斯 RX450h，並於 2012 年 5 月在內華達州拿到全球首個自動駕駛公共道路測試牌照，開始在高速公路上展開測試。截至 2012 年，谷歌自動駕駛路測里程達到 30 萬英里。
第三階段（2014~2016）：2014年 5 月，谷歌發佈了專為自動駕駛設計的原型車“螢火蟲”（Firefly），其沒有方向盤或踏板，最高時速 25 英里。此後的一段時間裡，谷歌的自動駕駛測試主要由“螢火蟲”完成。“螢火蟲”車型的所有軟硬件均由谷歌自主開發，我們認為這可能說明谷歌曾經有整車製造的計劃。
第四階段（2016~2018）：2016 年底 Waymo 正式分拆獨立。2017 年，“螢火蟲”退役，Waymo 開始與菲亞特-克萊斯勒合作，使用 Pacifica 量產車改裝測試。雖然 Waymo又重新開始使用量產車做測試，但其中的自動駕駛軟硬件平臺完全來自 Waymo 自主研發，尤其是 LiDAR、視覺模塊、雷達等傳感器也均為自主設計定製。此外，Waymo於 2017 年 4 月，在亞利桑那州鳳凰城推出 Early Rider 項目，開始自動駕駛出租車（RoboTaxi）服務的小規模試驗。
第五階段（2018~）：2018 年 12 月，全球首個 RoboTaxi 服務 Waymo One，在美國亞利桑那州鳳凰城如期上線。2019 年 1 月，Waymo 宣佈將在底特律新建全球首個 L4 級自動駕駛汽車組裝工廠，主要承接 6.2 萬輛菲亞特-克萊斯勒 Pacifica 和 2 萬輛捷豹i-Pace 的改裝工作，且改裝車輛用於 RoboTaxi 車隊的運營。
商業化運營發展緩慢。按照 Waymo 的計劃，底特律工廠生產的 L4 級自動駕駛汽車將於2019 年下半年投入使用。然而，時至 2019 年 8 月，儘管 Waymo已經獲得空車上路牌照， 但 Waymo One 出租車上仍然配有安全員，並且會在雨天等情況下手動接管車輛。不僅如此，Waymo One 的運營區域和服務群體也十分有限，運營區域僅限於鳳凰城郊區的Chandler、Gilbert、Mesa、Tempe 四個區域（合計面積約 100 平方英里），且可以使用該服務的用戶數僅為千人。我們認為，目前 WaymoOne 所提供的 RoboTaxi 服務仍處 L3 級，且由於服務尚未開放註冊，其實質上還處於測試階段，不是真正的商業化運營。
開源數據集擁抱開放與合作。根據 2018 年加州自動駕駛脫離報告，Waymo 的 MPD（MilesPer Disengagement，單次接管行駛里程）和路測里程指標均遙遙領先。據 Waymo 公佈的數據，截至 2018 年 10 月 11 日，其公共道路測試總里程達 1000 萬英里；截至 2019 年7 月 11 日，其仿真測試總里程達 100 億英里。2019 年 6 月，Waymo 在計算機視覺頂會 CVPR 2019 上，發佈了名為 WaymoOpen Dataset 的開源自動駕駛數據集，這反映 Waymo 開始擁抱開放與合作。我們認為，Waymo 開放數據集不僅可以吸引到更多的合作伙伴，還有望集行業之力進一步改進其模型算法。
Cruise：無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃，開源可視化工具
接連獲得巨頭投資。自動駕駛初創公司 Cruise Automation 創立於 2013 年，並於 2016 年3 月被通用集團以 10 億美元收購。被收購後，Cruise 雖然使用雪佛蘭 Bolt 電動車進行路測，但仍保持獨立運作。2018 年 5 月，Cruise 引入軟銀願景基金22.5 億美元投資，同時通用再次注資 11 億美元。2018年 10 月，Cruise 又獲本田 7.5 億美元投資，且本田官方聲明中承諾未來 12 年將繼續投入20 億美元，此次投資後 Cruise 估值達 146 億美元。
無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃。通用 Cruise 在 2018 年 1 月發佈了無方向盤、油門、制動踏板的第四代無人駕駛汽車 Cruise AV，計劃 2019 年量產並分配到美國部分城市作為共享汽車。但是通用 Cruise CEO 於 2019 年7 月宣佈，2019 年底在美國舊金山部署RoboTaxi 的計劃事實上已經推遲，並且沒有明確的部署時間表。Cruise 方面表示，由於Cruise 計劃直接在舊金山城區推出RoboTaxi 服務，其場景複雜度遠高於 Waymo 服務的鳳凰城郊區，難度大約是其 40 倍。
開源可視化工具。與 Waymo 開源數據集類似的，Cruise 開放了其可視化工具，以幫助自動駕駛工程師更好地進行開發調試。2019 年 2 月，Cruise 開源了 2D 和 3D 場景渲染器Worldview。開發者可以利用 Worldview 更快捷地構建自定義可視化，以便更清晰直觀地理解所需調試的邊緣場景。2019年 6 月，Cruise 又開源了數據可視化平臺 Webviz，Worldview 是 Webviz 中的一部分。
特斯拉：Autopilot 硬件算力不斷提升，Semi 重卡生產推遲至 2020 年底
Autopilot 硬件算力不斷提升。特斯拉最早於 2014 年 10 月推出了AutoPilot 1.0，主要依賴 1 顆前置攝像頭進行視覺分析，只能提供輔助駕駛功能。2016 年 5 月，佛羅里達州高速公路車禍暴露了強光照條件下，攝像頭識別能力的不足，緊接著特斯拉於 10 月推出了Autopilot 2.0。相比 1.0 版本，Autopilot 2.0 極大地豐富了傳感器配置，特斯拉聲稱該傳感器配置可以滿足 L5 級自動駕駛的需求，同時 Autopilot 2.0 的算力比 1.0 提升了 40 倍。Autopilot2.5 則在 2.0 的基礎上主要進一步提升了算力。2019 年 4 月，特斯拉公佈了Autopilot 3.0，稱其具備“全自動駕駛能力”，其中搭載有兩顆自研的FSD（Full Self-Driving Computer，全自動駕駛計算機）芯片，總算力高達 144TOPS。
Waymo、Cruise 等無人駕駛企業發展面臨瓶頸。Waymo 的 RoboTaxi 商業化運營發展緩慢，通用 Cruise 更是無限期推遲了舊金山RoboTaxi 部署計劃，特斯拉 Semi 重卡生產推遲至 2020 年底。
長尾問題是制約高等級自動駕駛落地的主要因素之一：解決了90%的自動駕駛問題，但剩餘的 10%問題可能需要百倍的精力才能攻克，這 10%可能存在於硬件的魯棒性、系統的冗餘性、測試的完善性等領域。
Waymo：商業化運營發展緩慢，開源數據集擁抱開放與合作
谷歌對自動駕駛的嘗試開始於 2009 年 1 月Google X 實驗室的ProjectChauffeur 項目。2016 年 12 月，該項目從 Google X 中分拆出來，成為 Alphabet 的子公司 Waymo。
回顧 Waymo 十年來的發展歷程，我們將其分為五個階段：
第一階段（2009~2012）：谷歌自動駕駛研發團隊最初在豐田 Prius 車型上進行試驗，幾個月的工作後便達成了無人工干預自動行駛 100 英里的目標。
第二階段（2012~2014）：主要測試車型轉為雷克薩斯 RX450h，並於 2012 年 5 月在內華達州拿到全球首個自動駕駛公共道路測試牌照，開始在高速公路上展開測試。截至 2012 年，谷歌自動駕駛路測里程達到 30 萬英里。
第三階段（2014~2016）：2014年 5 月，谷歌發佈了專為自動駕駛設計的原型車“螢火蟲”（Firefly），其沒有方向盤或踏板，最高時速 25 英里。此後的一段時間裡，谷歌的自動駕駛測試主要由“螢火蟲”完成。“螢火蟲”車型的所有軟硬件均由谷歌自主開發，我們認為這可能說明谷歌曾經有整車製造的計劃。
第四階段（2016~2018）：2016 年底 Waymo 正式分拆獨立。2017 年，“螢火蟲”退役，Waymo 開始與菲亞特-克萊斯勒合作，使用 Pacifica 量產車改裝測試。雖然 Waymo又重新開始使用量產車做測試，但其中的自動駕駛軟硬件平臺完全來自 Waymo 自主研發，尤其是 LiDAR、視覺模塊、雷達等傳感器也均為自主設計定製。此外，Waymo於 2017 年 4 月，在亞利桑那州鳳凰城推出 Early Rider 項目，開始自動駕駛出租車（RoboTaxi）服務的小規模試驗。
第五階段（2018~）：2018 年 12 月，全球首個 RoboTaxi 服務 Waymo One，在美國亞利桑那州鳳凰城如期上線。2019 年 1 月，Waymo 宣佈將在底特律新建全球首個 L4 級自動駕駛汽車組裝工廠，主要承接 6.2 萬輛菲亞特-克萊斯勒 Pacifica 和 2 萬輛捷豹i-Pace 的改裝工作，且改裝車輛用於 RoboTaxi 車隊的運營。
商業化運營發展緩慢。按照 Waymo 的計劃，底特律工廠生產的 L4 級自動駕駛汽車將於2019 年下半年投入使用。然而，時至 2019 年 8 月，儘管 Waymo已經獲得空車上路牌照， 但 Waymo One 出租車上仍然配有安全員，並且會在雨天等情況下手動接管車輛。不僅如此，Waymo One 的運營區域和服務群體也十分有限，運營區域僅限於鳳凰城郊區的Chandler、Gilbert、Mesa、Tempe 四個區域（合計面積約 100 平方英里），且可以使用該服務的用戶數僅為千人。我們認為，目前 WaymoOne 所提供的 RoboTaxi 服務仍處 L3 級，且由於服務尚未開放註冊，其實質上還處於測試階段，不是真正的商業化運營。
開源數據集擁抱開放與合作。根據 2018 年加州自動駕駛脫離報告，Waymo 的 MPD（MilesPer Disengagement，單次接管行駛里程）和路測里程指標均遙遙領先。據 Waymo 公佈的數據，截至 2018 年 10 月 11 日，其公共道路測試總里程達 1000 萬英里；截至 2019 年7 月 11 日，其仿真測試總里程達 100 億英里。2019 年 6 月，Waymo 在計算機視覺頂會 CVPR 2019 上，發佈了名為 WaymoOpen Dataset 的開源自動駕駛數據集，這反映 Waymo 開始擁抱開放與合作。我們認為，Waymo 開放數據集不僅可以吸引到更多的合作伙伴，還有望集行業之力進一步改進其模型算法。
Cruise：無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃，開源可視化工具
接連獲得巨頭投資。自動駕駛初創公司 Cruise Automation 創立於 2013 年，並於 2016 年3 月被通用集團以 10 億美元收購。被收購後，Cruise 雖然使用雪佛蘭 Bolt 電動車進行路測，但仍保持獨立運作。2018 年 5 月，Cruise 引入軟銀願景基金22.5 億美元投資，同時通用再次注資 11 億美元。2018年 10 月，Cruise 又獲本田 7.5 億美元投資，且本田官方聲明中承諾未來 12 年將繼續投入20 億美元，此次投資後 Cruise 估值達 146 億美元。
無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃。通用 Cruise 在 2018 年 1 月發佈了無方向盤、油門、制動踏板的第四代無人駕駛汽車 Cruise AV，計劃 2019 年量產並分配到美國部分城市作為共享汽車。但是通用 Cruise CEO 於 2019 年7 月宣佈，2019 年底在美國舊金山部署RoboTaxi 的計劃事實上已經推遲，並且沒有明確的部署時間表。Cruise 方面表示，由於Cruise 計劃直接在舊金山城區推出RoboTaxi 服務，其場景複雜度遠高於 Waymo 服務的鳳凰城郊區，難度大約是其 40 倍。
開源可視化工具。與 Waymo 開源數據集類似的，Cruise 開放了其可視化工具，以幫助自動駕駛工程師更好地進行開發調試。2019 年 2 月，Cruise 開源了 2D 和 3D 場景渲染器Worldview。開發者可以利用 Worldview 更快捷地構建自定義可視化，以便更清晰直觀地理解所需調試的邊緣場景。2019年 6 月，Cruise 又開源了數據可視化平臺 Webviz，Worldview 是 Webviz 中的一部分。
特斯拉：Autopilot 硬件算力不斷提升，Semi 重卡生產推遲至 2020 年底
Autopilot 硬件算力不斷提升。特斯拉最早於 2014 年 10 月推出了AutoPilot 1.0，主要依賴 1 顆前置攝像頭進行視覺分析，只能提供輔助駕駛功能。2016 年 5 月，佛羅里達州高速公路車禍暴露了強光照條件下，攝像頭識別能力的不足，緊接著特斯拉於 10 月推出了Autopilot 2.0。相比 1.0 版本，Autopilot 2.0 極大地豐富了傳感器配置，特斯拉聲稱該傳感器配置可以滿足 L5 級自動駕駛的需求，同時 Autopilot 2.0 的算力比 1.0 提升了 40 倍。Autopilot2.5 則在 2.0 的基礎上主要進一步提升了算力。2019 年 4 月，特斯拉公佈了Autopilot 3.0，稱其具備“全自動駕駛能力”，其中搭載有兩顆自研的FSD（Full Self-Driving Computer，全自動駕駛計算機）芯片，總算力高達 144TOPS。
自研芯片滿足定製化需求。特斯拉 Autopilot 3.0 中搭載了由特斯拉自主研發的FSD 芯片。作為首家自研汽車計算芯片的整車廠，特斯拉能夠做到完全根據自身需求，定製化設計芯片。我們認為，特斯拉在 AP3.0 放棄英偉達芯片的主要原因，在於其更強烈的定製化需求。特斯拉的自動駕駛方案主要基於深度神經網絡，因此 FSD 中NPU 的面積佔比最大，且處理神經網絡算法的計算單元佔比達 70%。
Waymo、Cruise 等無人駕駛企業發展面臨瓶頸。Waymo 的 RoboTaxi 商業化運營發展緩慢，通用 Cruise 更是無限期推遲了舊金山RoboTaxi 部署計劃，特斯拉 Semi 重卡生產推遲至 2020 年底。
長尾問題是制約高等級自動駕駛落地的主要因素之一：解決了90%的自動駕駛問題，但剩餘的 10%問題可能需要百倍的精力才能攻克，這 10%可能存在於硬件的魯棒性、系統的冗餘性、測試的完善性等領域。
Waymo：商業化運營發展緩慢，開源數據集擁抱開放與合作
谷歌對自動駕駛的嘗試開始於 2009 年 1 月Google X 實驗室的ProjectChauffeur 項目。2016 年 12 月，該項目從 Google X 中分拆出來，成為 Alphabet 的子公司 Waymo。
回顧 Waymo 十年來的發展歷程，我們將其分為五個階段：
第一階段（2009~2012）：谷歌自動駕駛研發團隊最初在豐田 Prius 車型上進行試驗，幾個月的工作後便達成了無人工干預自動行駛 100 英里的目標。
第二階段（2012~2014）：主要測試車型轉為雷克薩斯 RX450h，並於 2012 年 5 月在內華達州拿到全球首個自動駕駛公共道路測試牌照，開始在高速公路上展開測試。截至 2012 年，谷歌自動駕駛路測里程達到 30 萬英里。
第三階段（2014~2016）：2014年 5 月，谷歌發佈了專為自動駕駛設計的原型車“螢火蟲”（Firefly），其沒有方向盤或踏板，最高時速 25 英里。此後的一段時間裡，谷歌的自動駕駛測試主要由“螢火蟲”完成。“螢火蟲”車型的所有軟硬件均由谷歌自主開發，我們認為這可能說明谷歌曾經有整車製造的計劃。
第四階段（2016~2018）：2016 年底 Waymo 正式分拆獨立。2017 年，“螢火蟲”退役，Waymo 開始與菲亞特-克萊斯勒合作，使用 Pacifica 量產車改裝測試。雖然 Waymo又重新開始使用量產車做測試，但其中的自動駕駛軟硬件平臺完全來自 Waymo 自主研發，尤其是 LiDAR、視覺模塊、雷達等傳感器也均為自主設計定製。此外，Waymo於 2017 年 4 月，在亞利桑那州鳳凰城推出 Early Rider 項目，開始自動駕駛出租車（RoboTaxi）服務的小規模試驗。
第五階段（2018~）：2018 年 12 月，全球首個 RoboTaxi 服務 Waymo One，在美國亞利桑那州鳳凰城如期上線。2019 年 1 月，Waymo 宣佈將在底特律新建全球首個 L4 級自動駕駛汽車組裝工廠，主要承接 6.2 萬輛菲亞特-克萊斯勒 Pacifica 和 2 萬輛捷豹i-Pace 的改裝工作，且改裝車輛用於 RoboTaxi 車隊的運營。
商業化運營發展緩慢。按照 Waymo 的計劃，底特律工廠生產的 L4 級自動駕駛汽車將於2019 年下半年投入使用。然而，時至 2019 年 8 月，儘管 Waymo已經獲得空車上路牌照， 但 Waymo One 出租車上仍然配有安全員，並且會在雨天等情況下手動接管車輛。不僅如此，Waymo One 的運營區域和服務群體也十分有限，運營區域僅限於鳳凰城郊區的Chandler、Gilbert、Mesa、Tempe 四個區域（合計面積約 100 平方英里），且可以使用該服務的用戶數僅為千人。我們認為，目前 WaymoOne 所提供的 RoboTaxi 服務仍處 L3 級，且由於服務尚未開放註冊，其實質上還處於測試階段，不是真正的商業化運營。
開源數據集擁抱開放與合作。根據 2018 年加州自動駕駛脫離報告，Waymo 的 MPD（MilesPer Disengagement，單次接管行駛里程）和路測里程指標均遙遙領先。據 Waymo 公佈的數據，截至 2018 年 10 月 11 日，其公共道路測試總里程達 1000 萬英里；截至 2019 年7 月 11 日，其仿真測試總里程達 100 億英里。2019 年 6 月，Waymo 在計算機視覺頂會 CVPR 2019 上，發佈了名為 WaymoOpen Dataset 的開源自動駕駛數據集，這反映 Waymo 開始擁抱開放與合作。我們認為，Waymo 開放數據集不僅可以吸引到更多的合作伙伴，還有望集行業之力進一步改進其模型算法。
Cruise：無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃，開源可視化工具
接連獲得巨頭投資。自動駕駛初創公司 Cruise Automation 創立於 2013 年，並於 2016 年3 月被通用集團以 10 億美元收購。被收購後，Cruise 雖然使用雪佛蘭 Bolt 電動車進行路測，但仍保持獨立運作。2018 年 5 月，Cruise 引入軟銀願景基金22.5 億美元投資，同時通用再次注資 11 億美元。2018年 10 月，Cruise 又獲本田 7.5 億美元投資，且本田官方聲明中承諾未來 12 年將繼續投入20 億美元，此次投資後 Cruise 估值達 146 億美元。
無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃。通用 Cruise 在 2018 年 1 月發佈了無方向盤、油門、制動踏板的第四代無人駕駛汽車 Cruise AV，計劃 2019 年量產並分配到美國部分城市作為共享汽車。但是通用 Cruise CEO 於 2019 年7 月宣佈，2019 年底在美國舊金山部署RoboTaxi 的計劃事實上已經推遲，並且沒有明確的部署時間表。Cruise 方面表示，由於Cruise 計劃直接在舊金山城區推出RoboTaxi 服務，其場景複雜度遠高於 Waymo 服務的鳳凰城郊區，難度大約是其 40 倍。
開源可視化工具。與 Waymo 開源數據集類似的，Cruise 開放了其可視化工具，以幫助自動駕駛工程師更好地進行開發調試。2019 年 2 月，Cruise 開源了 2D 和 3D 場景渲染器Worldview。開發者可以利用 Worldview 更快捷地構建自定義可視化，以便更清晰直觀地理解所需調試的邊緣場景。2019年 6 月，Cruise 又開源了數據可視化平臺 Webviz，Worldview 是 Webviz 中的一部分。
特斯拉：Autopilot 硬件算力不斷提升，Semi 重卡生產推遲至 2020 年底
Autopilot 硬件算力不斷提升。特斯拉最早於 2014 年 10 月推出了AutoPilot 1.0，主要依賴 1 顆前置攝像頭進行視覺分析，只能提供輔助駕駛功能。2016 年 5 月，佛羅里達州高速公路車禍暴露了強光照條件下，攝像頭識別能力的不足，緊接著特斯拉於 10 月推出了Autopilot 2.0。相比 1.0 版本，Autopilot 2.0 極大地豐富了傳感器配置，特斯拉聲稱該傳感器配置可以滿足 L5 級自動駕駛的需求，同時 Autopilot 2.0 的算力比 1.0 提升了 40 倍。Autopilot2.5 則在 2.0 的基礎上主要進一步提升了算力。2019 年 4 月，特斯拉公佈了Autopilot 3.0，稱其具備“全自動駕駛能力”，其中搭載有兩顆自研的FSD（Full Self-Driving Computer，全自動駕駛計算機）芯片，總算力高達 144TOPS。
自研芯片滿足定製化需求。特斯拉 Autopilot 3.0 中搭載了由特斯拉自主研發的FSD 芯片。作為首家自研汽車計算芯片的整車廠，特斯拉能夠做到完全根據自身需求，定製化設計芯片。我們認為，特斯拉在 AP3.0 放棄英偉達芯片的主要原因，在於其更強烈的定製化需求。特斯拉的自動駕駛方案主要基於深度神經網絡，因此 FSD 中NPU 的面積佔比最大，且處理神經網絡算法的計算單元佔比達 70%。
Semi 重卡生產推遲至 2020 年底，車輛編隊是當前過渡方案。2019 年 6 月，特斯拉 2019 年股東大會上，馬斯克宣佈原定於 2019 年全面量產的 Semi 重型卡車將推遲至 2020 年底， 這反映了 Semi 重卡的生產難度超出特斯拉的預期。事實上，Uber 早在 2018 年 7 月宣佈暫停自動駕駛卡車的研發。除了搭載增強版 Autopilot 外，特斯拉 Smei 還配有車輛編隊（Platooning）功能，即頭車由人類駕駛，後續車輛自動跟隨。我們認為，現有技術水平下，車輛編隊是自動駕駛卡車當前較現實的過渡方案。
Waymo、Cruise 等無人駕駛企業發展面臨瓶頸。Waymo 的 RoboTaxi 商業化運營發展緩慢，通用 Cruise 更是無限期推遲了舊金山RoboTaxi 部署計劃，特斯拉 Semi 重卡生產推遲至 2020 年底。
長尾問題是制約高等級自動駕駛落地的主要因素之一：解決了90%的自動駕駛問題，但剩餘的 10%問題可能需要百倍的精力才能攻克，這 10%可能存在於硬件的魯棒性、系統的冗餘性、測試的完善性等領域。
Waymo：商業化運營發展緩慢，開源數據集擁抱開放與合作
谷歌對自動駕駛的嘗試開始於 2009 年 1 月Google X 實驗室的ProjectChauffeur 項目。2016 年 12 月，該項目從 Google X 中分拆出來，成為 Alphabet 的子公司 Waymo。
回顧 Waymo 十年來的發展歷程，我們將其分為五個階段：
第一階段（2009~2012）：谷歌自動駕駛研發團隊最初在豐田 Prius 車型上進行試驗，幾個月的工作後便達成了無人工干預自動行駛 100 英里的目標。
第二階段（2012~2014）：主要測試車型轉為雷克薩斯 RX450h，並於 2012 年 5 月在內華達州拿到全球首個自動駕駛公共道路測試牌照，開始在高速公路上展開測試。截至 2012 年，谷歌自動駕駛路測里程達到 30 萬英里。
第三階段（2014~2016）：2014年 5 月，谷歌發佈了專為自動駕駛設計的原型車“螢火蟲”（Firefly），其沒有方向盤或踏板，最高時速 25 英里。此後的一段時間裡，谷歌的自動駕駛測試主要由“螢火蟲”完成。“螢火蟲”車型的所有軟硬件均由谷歌自主開發，我們認為這可能說明谷歌曾經有整車製造的計劃。
第四階段（2016~2018）：2016 年底 Waymo 正式分拆獨立。2017 年，“螢火蟲”退役，Waymo 開始與菲亞特-克萊斯勒合作，使用 Pacifica 量產車改裝測試。雖然 Waymo又重新開始使用量產車做測試，但其中的自動駕駛軟硬件平臺完全來自 Waymo 自主研發，尤其是 LiDAR、視覺模塊、雷達等傳感器也均為自主設計定製。此外，Waymo於 2017 年 4 月，在亞利桑那州鳳凰城推出 Early Rider 項目，開始自動駕駛出租車（RoboTaxi）服務的小規模試驗。
第五階段（2018~）：2018 年 12 月，全球首個 RoboTaxi 服務 Waymo One，在美國亞利桑那州鳳凰城如期上線。2019 年 1 月，Waymo 宣佈將在底特律新建全球首個 L4 級自動駕駛汽車組裝工廠，主要承接 6.2 萬輛菲亞特-克萊斯勒 Pacifica 和 2 萬輛捷豹i-Pace 的改裝工作，且改裝車輛用於 RoboTaxi 車隊的運營。
商業化運營發展緩慢。按照 Waymo 的計劃，底特律工廠生產的 L4 級自動駕駛汽車將於2019 年下半年投入使用。然而，時至 2019 年 8 月，儘管 Waymo已經獲得空車上路牌照， 但 Waymo One 出租車上仍然配有安全員，並且會在雨天等情況下手動接管車輛。不僅如此，Waymo One 的運營區域和服務群體也十分有限，運營區域僅限於鳳凰城郊區的Chandler、Gilbert、Mesa、Tempe 四個區域（合計面積約 100 平方英里），且可以使用該服務的用戶數僅為千人。我們認為，目前 WaymoOne 所提供的 RoboTaxi 服務仍處 L3 級，且由於服務尚未開放註冊，其實質上還處於測試階段，不是真正的商業化運營。
開源數據集擁抱開放與合作。根據 2018 年加州自動駕駛脫離報告，Waymo 的 MPD（MilesPer Disengagement，單次接管行駛里程）和路測里程指標均遙遙領先。據 Waymo 公佈的數據，截至 2018 年 10 月 11 日，其公共道路測試總里程達 1000 萬英里；截至 2019 年7 月 11 日，其仿真測試總里程達 100 億英里。2019 年 6 月，Waymo 在計算機視覺頂會 CVPR 2019 上，發佈了名為 WaymoOpen Dataset 的開源自動駕駛數據集，這反映 Waymo 開始擁抱開放與合作。我們認為，Waymo 開放數據集不僅可以吸引到更多的合作伙伴，還有望集行業之力進一步改進其模型算法。
Cruise：無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃，開源可視化工具
接連獲得巨頭投資。自動駕駛初創公司 Cruise Automation 創立於 2013 年，並於 2016 年3 月被通用集團以 10 億美元收購。被收購後，Cruise 雖然使用雪佛蘭 Bolt 電動車進行路測，但仍保持獨立運作。2018 年 5 月，Cruise 引入軟銀願景基金22.5 億美元投資，同時通用再次注資 11 億美元。2018年 10 月，Cruise 又獲本田 7.5 億美元投資，且本田官方聲明中承諾未來 12 年將繼續投入20 億美元，此次投資後 Cruise 估值達 146 億美元。
無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃。通用 Cruise 在 2018 年 1 月發佈了無方向盤、油門、制動踏板的第四代無人駕駛汽車 Cruise AV，計劃 2019 年量產並分配到美國部分城市作為共享汽車。但是通用 Cruise CEO 於 2019 年7 月宣佈，2019 年底在美國舊金山部署RoboTaxi 的計劃事實上已經推遲，並且沒有明確的部署時間表。Cruise 方面表示，由於Cruise 計劃直接在舊金山城區推出RoboTaxi 服務，其場景複雜度遠高於 Waymo 服務的鳳凰城郊區，難度大約是其 40 倍。
開源可視化工具。與 Waymo 開源數據集類似的，Cruise 開放了其可視化工具，以幫助自動駕駛工程師更好地進行開發調試。2019 年 2 月，Cruise 開源了 2D 和 3D 場景渲染器Worldview。開發者可以利用 Worldview 更快捷地構建自定義可視化，以便更清晰直觀地理解所需調試的邊緣場景。2019年 6 月，Cruise 又開源了數據可視化平臺 Webviz，Worldview 是 Webviz 中的一部分。
特斯拉：Autopilot 硬件算力不斷提升，Semi 重卡生產推遲至 2020 年底
Autopilot 硬件算力不斷提升。特斯拉最早於 2014 年 10 月推出了AutoPilot 1.0，主要依賴 1 顆前置攝像頭進行視覺分析，只能提供輔助駕駛功能。2016 年 5 月，佛羅里達州高速公路車禍暴露了強光照條件下，攝像頭識別能力的不足，緊接著特斯拉於 10 月推出了Autopilot 2.0。相比 1.0 版本，Autopilot 2.0 極大地豐富了傳感器配置，特斯拉聲稱該傳感器配置可以滿足 L5 級自動駕駛的需求，同時 Autopilot 2.0 的算力比 1.0 提升了 40 倍。Autopilot2.5 則在 2.0 的基礎上主要進一步提升了算力。2019 年 4 月，特斯拉公佈了Autopilot 3.0，稱其具備“全自動駕駛能力”，其中搭載有兩顆自研的FSD（Full Self-Driving Computer，全自動駕駛計算機）芯片，總算力高達 144TOPS。
自研芯片滿足定製化需求。特斯拉 Autopilot 3.0 中搭載了由特斯拉自主研發的FSD 芯片。作為首家自研汽車計算芯片的整車廠，特斯拉能夠做到完全根據自身需求，定製化設計芯片。我們認為，特斯拉在 AP3.0 放棄英偉達芯片的主要原因，在於其更強烈的定製化需求。特斯拉的自動駕駛方案主要基於深度神經網絡，因此 FSD 中NPU 的面積佔比最大，且處理神經網絡算法的計算單元佔比達 70%。
Semi 重卡生產推遲至 2020 年底，車輛編隊是當前過渡方案。2019 年 6 月，特斯拉 2019 年股東大會上，馬斯克宣佈原定於 2019 年全面量產的 Semi 重型卡車將推遲至 2020 年底， 這反映了 Semi 重卡的生產難度超出特斯拉的預期。事實上，Uber 早在 2018 年 7 月宣佈暫停自動駕駛卡車的研發。除了搭載增強版 Autopilot 外，特斯拉 Smei 還配有車輛編隊（Platooning）功能，即頭車由人類駕駛，後續車輛自動跟隨。我們認為，現有技術水平下，車輛編隊是自動駕駛卡車當前較現實的過渡方案。
百度 Apollo：全球首個自動駕駛開放平臺
全球首個自動駕駛開放平臺。2017 年7 月，百度公佈阿波羅計劃，計劃打造開放的自動駕駛平臺，打造技術聯盟，整合生態。百度將阿波羅定義為開放、完整、安全的賦能平臺，這是全球首個自動駕駛開放平臺。其提供從基礎的感知、高精度地圖數據、規劃到仿真、決策規劃、安全等組件。同時提供自動接駁小巴、小度車載 OS 等可量產使用的解決方案。根據公司官網，百度計劃在 2021 年實現高速及城市道路的全自動駕駛。
Waymo、Cruise 等無人駕駛企業發展面臨瓶頸。Waymo 的 RoboTaxi 商業化運營發展緩慢，通用 Cruise 更是無限期推遲了舊金山RoboTaxi 部署計劃，特斯拉 Semi 重卡生產推遲至 2020 年底。
長尾問題是制約高等級自動駕駛落地的主要因素之一：解決了90%的自動駕駛問題，但剩餘的 10%問題可能需要百倍的精力才能攻克，這 10%可能存在於硬件的魯棒性、系統的冗餘性、測試的完善性等領域。
Waymo：商業化運營發展緩慢，開源數據集擁抱開放與合作
谷歌對自動駕駛的嘗試開始於 2009 年 1 月Google X 實驗室的ProjectChauffeur 項目。2016 年 12 月，該項目從 Google X 中分拆出來，成為 Alphabet 的子公司 Waymo。
回顧 Waymo 十年來的發展歷程，我們將其分為五個階段：
第一階段（2009~2012）：谷歌自動駕駛研發團隊最初在豐田 Prius 車型上進行試驗，幾個月的工作後便達成了無人工干預自動行駛 100 英里的目標。
第二階段（2012~2014）：主要測試車型轉為雷克薩斯 RX450h，並於 2012 年 5 月在內華達州拿到全球首個自動駕駛公共道路測試牌照，開始在高速公路上展開測試。截至 2012 年，谷歌自動駕駛路測里程達到 30 萬英里。
第三階段（2014~2016）：2014年 5 月，谷歌發佈了專為自動駕駛設計的原型車“螢火蟲”（Firefly），其沒有方向盤或踏板，最高時速 25 英里。此後的一段時間裡，谷歌的自動駕駛測試主要由“螢火蟲”完成。“螢火蟲”車型的所有軟硬件均由谷歌自主開發，我們認為這可能說明谷歌曾經有整車製造的計劃。
第四階段（2016~2018）：2016 年底 Waymo 正式分拆獨立。2017 年，“螢火蟲”退役，Waymo 開始與菲亞特-克萊斯勒合作，使用 Pacifica 量產車改裝測試。雖然 Waymo又重新開始使用量產車做測試，但其中的自動駕駛軟硬件平臺完全來自 Waymo 自主研發，尤其是 LiDAR、視覺模塊、雷達等傳感器也均為自主設計定製。此外，Waymo於 2017 年 4 月，在亞利桑那州鳳凰城推出 Early Rider 項目，開始自動駕駛出租車（RoboTaxi）服務的小規模試驗。
第五階段（2018~）：2018 年 12 月，全球首個 RoboTaxi 服務 Waymo One，在美國亞利桑那州鳳凰城如期上線。2019 年 1 月，Waymo 宣佈將在底特律新建全球首個 L4 級自動駕駛汽車組裝工廠，主要承接 6.2 萬輛菲亞特-克萊斯勒 Pacifica 和 2 萬輛捷豹i-Pace 的改裝工作，且改裝車輛用於 RoboTaxi 車隊的運營。
商業化運營發展緩慢。按照 Waymo 的計劃，底特律工廠生產的 L4 級自動駕駛汽車將於2019 年下半年投入使用。然而，時至 2019 年 8 月，儘管 Waymo已經獲得空車上路牌照， 但 Waymo One 出租車上仍然配有安全員，並且會在雨天等情況下手動接管車輛。不僅如此，Waymo One 的運營區域和服務群體也十分有限，運營區域僅限於鳳凰城郊區的Chandler、Gilbert、Mesa、Tempe 四個區域（合計面積約 100 平方英里），且可以使用該服務的用戶數僅為千人。我們認為，目前 WaymoOne 所提供的 RoboTaxi 服務仍處 L3 級，且由於服務尚未開放註冊，其實質上還處於測試階段，不是真正的商業化運營。
開源數據集擁抱開放與合作。根據 2018 年加州自動駕駛脫離報告，Waymo 的 MPD（MilesPer Disengagement，單次接管行駛里程）和路測里程指標均遙遙領先。據 Waymo 公佈的數據，截至 2018 年 10 月 11 日，其公共道路測試總里程達 1000 萬英里；截至 2019 年7 月 11 日，其仿真測試總里程達 100 億英里。2019 年 6 月，Waymo 在計算機視覺頂會 CVPR 2019 上，發佈了名為 WaymoOpen Dataset 的開源自動駕駛數據集，這反映 Waymo 開始擁抱開放與合作。我們認為，Waymo 開放數據集不僅可以吸引到更多的合作伙伴，還有望集行業之力進一步改進其模型算法。
Cruise：無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃，開源可視化工具
接連獲得巨頭投資。自動駕駛初創公司 Cruise Automation 創立於 2013 年，並於 2016 年3 月被通用集團以 10 億美元收購。被收購後，Cruise 雖然使用雪佛蘭 Bolt 電動車進行路測，但仍保持獨立運作。2018 年 5 月，Cruise 引入軟銀願景基金22.5 億美元投資，同時通用再次注資 11 億美元。2018年 10 月，Cruise 又獲本田 7.5 億美元投資，且本田官方聲明中承諾未來 12 年將繼續投入20 億美元，此次投資後 Cruise 估值達 146 億美元。
無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃。通用 Cruise 在 2018 年 1 月發佈了無方向盤、油門、制動踏板的第四代無人駕駛汽車 Cruise AV，計劃 2019 年量產並分配到美國部分城市作為共享汽車。但是通用 Cruise CEO 於 2019 年7 月宣佈，2019 年底在美國舊金山部署RoboTaxi 的計劃事實上已經推遲，並且沒有明確的部署時間表。Cruise 方面表示，由於Cruise 計劃直接在舊金山城區推出RoboTaxi 服務，其場景複雜度遠高於 Waymo 服務的鳳凰城郊區，難度大約是其 40 倍。
開源可視化工具。與 Waymo 開源數據集類似的，Cruise 開放了其可視化工具，以幫助自動駕駛工程師更好地進行開發調試。2019 年 2 月，Cruise 開源了 2D 和 3D 場景渲染器Worldview。開發者可以利用 Worldview 更快捷地構建自定義可視化，以便更清晰直觀地理解所需調試的邊緣場景。2019年 6 月，Cruise 又開源了數據可視化平臺 Webviz，Worldview 是 Webviz 中的一部分。
特斯拉：Autopilot 硬件算力不斷提升，Semi 重卡生產推遲至 2020 年底
Autopilot 硬件算力不斷提升。特斯拉最早於 2014 年 10 月推出了AutoPilot 1.0，主要依賴 1 顆前置攝像頭進行視覺分析，只能提供輔助駕駛功能。2016 年 5 月，佛羅里達州高速公路車禍暴露了強光照條件下，攝像頭識別能力的不足，緊接著特斯拉於 10 月推出了Autopilot 2.0。相比 1.0 版本，Autopilot 2.0 極大地豐富了傳感器配置，特斯拉聲稱該傳感器配置可以滿足 L5 級自動駕駛的需求，同時 Autopilot 2.0 的算力比 1.0 提升了 40 倍。Autopilot2.5 則在 2.0 的基礎上主要進一步提升了算力。2019 年 4 月，特斯拉公佈了Autopilot 3.0，稱其具備“全自動駕駛能力”，其中搭載有兩顆自研的FSD（Full Self-Driving Computer，全自動駕駛計算機）芯片，總算力高達 144TOPS。
自研芯片滿足定製化需求。特斯拉 Autopilot 3.0 中搭載了由特斯拉自主研發的FSD 芯片。作為首家自研汽車計算芯片的整車廠，特斯拉能夠做到完全根據自身需求，定製化設計芯片。我們認為，特斯拉在 AP3.0 放棄英偉達芯片的主要原因，在於其更強烈的定製化需求。特斯拉的自動駕駛方案主要基於深度神經網絡，因此 FSD 中NPU 的面積佔比最大，且處理神經網絡算法的計算單元佔比達 70%。
Semi 重卡生產推遲至 2020 年底，車輛編隊是當前過渡方案。2019 年 6 月，特斯拉 2019 年股東大會上，馬斯克宣佈原定於 2019 年全面量產的 Semi 重型卡車將推遲至 2020 年底， 這反映了 Semi 重卡的生產難度超出特斯拉的預期。事實上，Uber 早在 2018 年 7 月宣佈暫停自動駕駛卡車的研發。除了搭載增強版 Autopilot 外，特斯拉 Smei 還配有車輛編隊（Platooning）功能，即頭車由人類駕駛，後續車輛自動跟隨。我們認為，現有技術水平下，車輛編隊是自動駕駛卡車當前較現實的過渡方案。
百度 Apollo：全球首個自動駕駛開放平臺
全球首個自動駕駛開放平臺。2017 年7 月，百度公佈阿波羅計劃，計劃打造開放的自動駕駛平臺，打造技術聯盟，整合生態。百度將阿波羅定義為開放、完整、安全的賦能平臺，這是全球首個自動駕駛開放平臺。其提供從基礎的感知、高精度地圖數據、規劃到仿真、決策規劃、安全等組件。同時提供自動接駁小巴、小度車載 OS 等可量產使用的解決方案。根據公司官網，百度計劃在 2021 年實現高速及城市道路的全自動駕駛。
百度目前聚集了 145 家行業生態公司加盟阿波羅計劃。特別的，其和金龍汽車合作的 L4 級別無人駕駛小巴“阿波龍”是其在自動駕駛和車聯網領域能力的集中體現。在車聯網領域，百度旗下的小度車載 OS 在語音、語義、多模、駕駛員監測、車載信息安全五大核心能力的基礎上，構建了人臉識別、人臉登錄&個性化、疲勞監測、AR 導航等多層次完整解決方案，是行業的有力競爭者。目前，小度 OS 的合作伙伴包括一汽、現代、寶馬、奔馳等 21 家車廠和出行服務商。
Waymo、Cruise 等無人駕駛企業發展面臨瓶頸。Waymo 的 RoboTaxi 商業化運營發展緩慢，通用 Cruise 更是無限期推遲了舊金山RoboTaxi 部署計劃，特斯拉 Semi 重卡生產推遲至 2020 年底。
長尾問題是制約高等級自動駕駛落地的主要因素之一：解決了90%的自動駕駛問題，但剩餘的 10%問題可能需要百倍的精力才能攻克，這 10%可能存在於硬件的魯棒性、系統的冗餘性、測試的完善性等領域。
Waymo：商業化運營發展緩慢，開源數據集擁抱開放與合作
谷歌對自動駕駛的嘗試開始於 2009 年 1 月Google X 實驗室的ProjectChauffeur 項目。2016 年 12 月，該項目從 Google X 中分拆出來，成為 Alphabet 的子公司 Waymo。
回顧 Waymo 十年來的發展歷程，我們將其分為五個階段：
第一階段（2009~2012）：谷歌自動駕駛研發團隊最初在豐田 Prius 車型上進行試驗，幾個月的工作後便達成了無人工干預自動行駛 100 英里的目標。
第二階段（2012~2014）：主要測試車型轉為雷克薩斯 RX450h，並於 2012 年 5 月在內華達州拿到全球首個自動駕駛公共道路測試牌照，開始在高速公路上展開測試。截至 2012 年，谷歌自動駕駛路測里程達到 30 萬英里。
第三階段（2014~2016）：2014年 5 月，谷歌發佈了專為自動駕駛設計的原型車“螢火蟲”（Firefly），其沒有方向盤或踏板，最高時速 25 英里。此後的一段時間裡，谷歌的自動駕駛測試主要由“螢火蟲”完成。“螢火蟲”車型的所有軟硬件均由谷歌自主開發，我們認為這可能說明谷歌曾經有整車製造的計劃。
第四階段（2016~2018）：2016 年底 Waymo 正式分拆獨立。2017 年，“螢火蟲”退役，Waymo 開始與菲亞特-克萊斯勒合作，使用 Pacifica 量產車改裝測試。雖然 Waymo又重新開始使用量產車做測試，但其中的自動駕駛軟硬件平臺完全來自 Waymo 自主研發，尤其是 LiDAR、視覺模塊、雷達等傳感器也均為自主設計定製。此外，Waymo於 2017 年 4 月，在亞利桑那州鳳凰城推出 Early Rider 項目，開始自動駕駛出租車（RoboTaxi）服務的小規模試驗。
第五階段（2018~）：2018 年 12 月，全球首個 RoboTaxi 服務 Waymo One，在美國亞利桑那州鳳凰城如期上線。2019 年 1 月，Waymo 宣佈將在底特律新建全球首個 L4 級自動駕駛汽車組裝工廠，主要承接 6.2 萬輛菲亞特-克萊斯勒 Pacifica 和 2 萬輛捷豹i-Pace 的改裝工作，且改裝車輛用於 RoboTaxi 車隊的運營。
商業化運營發展緩慢。按照 Waymo 的計劃，底特律工廠生產的 L4 級自動駕駛汽車將於2019 年下半年投入使用。然而，時至 2019 年 8 月，儘管 Waymo已經獲得空車上路牌照， 但 Waymo One 出租車上仍然配有安全員，並且會在雨天等情況下手動接管車輛。不僅如此，Waymo One 的運營區域和服務群體也十分有限，運營區域僅限於鳳凰城郊區的Chandler、Gilbert、Mesa、Tempe 四個區域（合計面積約 100 平方英里），且可以使用該服務的用戶數僅為千人。我們認為，目前 WaymoOne 所提供的 RoboTaxi 服務仍處 L3 級，且由於服務尚未開放註冊，其實質上還處於測試階段，不是真正的商業化運營。
開源數據集擁抱開放與合作。根據 2018 年加州自動駕駛脫離報告，Waymo 的 MPD（MilesPer Disengagement，單次接管行駛里程）和路測里程指標均遙遙領先。據 Waymo 公佈的數據，截至 2018 年 10 月 11 日，其公共道路測試總里程達 1000 萬英里；截至 2019 年7 月 11 日，其仿真測試總里程達 100 億英里。2019 年 6 月，Waymo 在計算機視覺頂會 CVPR 2019 上，發佈了名為 WaymoOpen Dataset 的開源自動駕駛數據集，這反映 Waymo 開始擁抱開放與合作。我們認為，Waymo 開放數據集不僅可以吸引到更多的合作伙伴，還有望集行業之力進一步改進其模型算法。
Cruise：無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃，開源可視化工具
接連獲得巨頭投資。自動駕駛初創公司 Cruise Automation 創立於 2013 年，並於 2016 年3 月被通用集團以 10 億美元收購。被收購後，Cruise 雖然使用雪佛蘭 Bolt 電動車進行路測，但仍保持獨立運作。2018 年 5 月，Cruise 引入軟銀願景基金22.5 億美元投資，同時通用再次注資 11 億美元。2018年 10 月，Cruise 又獲本田 7.5 億美元投資，且本田官方聲明中承諾未來 12 年將繼續投入20 億美元，此次投資後 Cruise 估值達 146 億美元。
無限期推遲舊金山 RoboTaxi 部署計劃。通用 Cruise 在 2018 年 1 月發佈了無方向盤、油門、制動踏板的第四代無人駕駛汽車 Cruise AV，計劃 2019 年量產並分配到美國部分城市作為共享汽車。但是通用 Cruise CEO 於 2019 年7 月宣佈，2019 年底在美國舊金山部署RoboTaxi 的計劃事實上已經推遲，並且沒有明確的部署時間表。Cruise 方面表示，由於Cruise 計劃直接在舊金山城區推出RoboTaxi 服務，其場景複雜度遠高於 Waymo 服務的鳳凰城郊區，難度大約是其 40 倍。
開源可視化工具。與 Waymo 開源數據集類似的，Cruise 開放了其可視化工具，以幫助自動駕駛工程師更好地進行開發調試。2019 年 2 月，Cruise 開源了 2D 和 3D 場景渲染器Worldview。開發者可以利用 Worldview 更快捷地構建自定義可視化，以便更清晰直觀地理解所需調試的邊緣場景。2019年 6 月，Cruise 又開源了數據可視化平臺 Webviz，Worldview 是 Webviz 中的一部分。
特斯拉：Autopilot 硬件算力不斷提升，Semi 重卡生產推遲至 2020 年底
Autopilot 硬件算力不斷提升。特斯拉最早於 2014 年 10 月推出了AutoPilot 1.0，主要依賴 1 顆前置攝像頭進行視覺分析，只能提供輔助駕駛功能。2016 年 5 月，佛羅里達州高速公路車禍暴露了強光照條件下，攝像頭識別能力的不足，緊接著特斯拉於 10 月推出了Autopilot 2.0。相比 1.0 版本，Autopilot 2.0 極大地豐富了傳感器配置，特斯拉聲稱該傳感器配置可以滿足 L5 級自動駕駛的需求，同時 Autopilot 2.0 的算力比 1.0 提升了 40 倍。Autopilot2.5 則在 2.0 的基礎上主要進一步提升了算力。2019 年 4 月，特斯拉公佈了Autopilot 3.0，稱其具備“全自動駕駛能力”，其中搭載有兩顆自研的FSD（Full Self-Driving Computer，全自動駕駛計算機）芯片，總算力高達 144TOPS。
自研芯片滿足定製化需求。特斯拉 Autopilot 3.0 中搭載了由特斯拉自主研發的FSD 芯片。作為首家自研汽車計算芯片的整車廠，特斯拉能夠做到完全根據自身需求，定製化設計芯片。我們認為，特斯拉在 AP3.0 放棄英偉達芯片的主要原因，在於其更強烈的定製化需求。特斯拉的自動駕駛方案主要基於深度神經網絡，因此 FSD 中NPU 的面積佔比最大，且處理神經網絡算法的計算單元佔比達 70%。
Semi 重卡生產推遲至 2020 年底，車輛編隊是當前過渡方案。2019 年 6 月，特斯拉 2019 年股東大會上，馬斯克宣佈原定於 2019 年全面量產的 Semi 重型卡車將推遲至 2020 年底， 這反映了 Semi 重卡的生產難度超出特斯拉的預期。事實上，Uber 早在 2018 年 7 月宣佈暫停自動駕駛卡車的研發。除了搭載增強版 Autopilot 外，特斯拉 Smei 還配有車輛編隊（Platooning）功能，即頭車由人類駕駛，後續車輛自動跟隨。我們認為，現有技術水平下，車輛編隊是自動駕駛卡車當前較現實的過渡方案。
百度 Apollo：全球首個自動駕駛開放平臺
全球首個自動駕駛開放平臺。2017 年7 月，百度公佈阿波羅計劃，計劃打造開放的自動駕駛平臺，打造技術聯盟，整合生態。百度將阿波羅定義為開放、完整、安全的賦能平臺，這是全球首個自動駕駛開放平臺。其提供從基礎的感知、高精度地圖數據、規劃到仿真、決策規劃、安全等組件。同時提供自動接駁小巴、小度車載 OS 等可量產使用的解決方案。根據公司官網，百度計劃在 2021 年實現高速及城市道路的全自動駕駛。
百度目前聚集了 145 家行業生態公司加盟阿波羅計劃。特別的，其和金龍汽車合作的 L4 級別無人駕駛小巴“阿波龍”是其在自動駕駛和車聯網領域能力的集中體現。在車聯網領域，百度旗下的小度車載 OS 在語音、語義、多模、駕駛員監測、車載信息安全五大核心能力的基礎上，構建了人臉識別、人臉登錄&個性化、疲勞監測、AR 導航等多層次完整解決方案，是行業的有力競爭者。目前，小度 OS 的合作伙伴包括一汽、現代、寶馬、奔馳等 21 家車廠和出行服務商。
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