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量子位|Momenta 造“飞轮式”自动驾驶，4 年内实现 Robotaxi 单车盈利，路线图首次公布


这就是飞轮转动起来的「恐怖」速度？
去年12月发布L4级完全无人驾驶技术MSD(MomentaSelfDriving)实车路测视频后 ， Momenta今天正式对外披露内部L4最新进展和推进时间表：
2024年 ， 解决L4无人车「行驶千亿公里 ， 解决百万问题」难题 ， 在苏州规模化部署Robotaxi ， 车端100%去安全员 ， 实现单车盈利；随后 ， Momenta将快速进行多地的Robotaxi大规模落地 。
对于行业中的大多数玩家来说 ， 怎么迈过数据门槛、实现Robotaxi大规模落地且盈利仍旧是头疼且棘手的问题 。
现在Momenta直接拿出了清晰的推进路线图 ， 不得不令人侧目 。
Momenta凭什么？

量子位|Momenta 造“飞轮式”自动驾驶，4 年内实现 Robotaxi 单车盈利，路线图首次公布
本文插图

在6月30日CEO曹旭东的分享中 ， 给出了答案：「飞轮式」L4 ， 以及为什么：
与同行业路线相比 ， 「飞轮式」L4的优势在于厚积薄发 ， 通过量产数据、数据驱动的算法、闭环自动化的前期大量积累 ， 可短时间、大幅度提升研发效率 ， 跨数量级降低规模化L4的总成本 。
而且飞轮的能量 ， 在Momenta研发L4技术的过程中 ， 已经得到了充分的展现：
从2019年中开始重点投入L4研发 ， 只用常规团队1/10的规模（50人左右的团队） ， 半年内做到了城区开放道路行驶过程中的全程无接管 ， 而且还包含如临时施工、多种不规则车辆、逆行横穿等各种复杂的场景 。
在此之前 ， 行业内最快的友商也差不多用时1年 ， 且积累了至少十万公里以上实际路测里程 。
所以 ， Momenta到底打造了一个怎样的「飞轮式」L4？
先看个一镜到底的视频：
先给L4规模化落地算一笔账
「自动驾驶的终局 ， 一定是规模化的完全无人驾驶（L4及以上）」 ， 是无人车行业的共识 。
虽然具体怎么实现出现了路径分野 ， 但前提条件也到了行业不少玩家的认同：
要有足够长时间的行驶数据 ， 能够解决各种刁钻的问题 ， 人类司机的驾驶水平约为一亿公里出现一次致命事故 ， 最好可以比人类司机水平再高一个数量级 。
曹旭东将其概括为「行驶千亿公里、解决百万问题」 。 在他看来 ， 这是整个行业面临的共同挑战 ， 也是决定规模化L4成本的核心变量 。

量子位|Momenta 造“飞轮式”自动驾驶，4 年内实现 Robotaxi 单车盈利，路线图首次公布
本文插图

无人车领域的先行者Waymo ， 用"后装改造车辆—路测收集数据—试运营"的方式 ， 走出来了一条路 。
其后跟随者众多 ， 几乎行业中大多数发力L4的无人车公司 ， 都或多或少受到了影响 。
但在「行驶千亿公里」面前 ， Waymo显然不是一个可以复制对象 。
曹旭东做了一个计算："如果全部用车来跑完的话 ， 需要100万辆车 ， 每天10个小时不间断运行 ， 连续跑1年 。 "
而且这些车都要加上传感器和计算单元成本 ， 平均每辆车10万美元来算 ， 早期的投入资金将要达到的1000亿美元——这还没算解决问题的成本 。
Waymo有谷歌以及争相给钱的投资人 ， 但其他跟随者呢？又有谁能有如此雄厚的资金实力？
所以也就有了不少无人车公司纷纷寄身于巨头 ， 比如吴恩达旗下的Drive.ai—苹果、Cruise—通用、ArgoAI—福特 ， 以及最新的Zoox—亚马逊 。
不过 ， 这并不意味着 ， 自动驾驶行业的红利 ， 只能被巨头吃掉 。 还有诸多创业公司 ， 正在走出了另外一条通向规模化L4之路 。
比如「飞轮式」L4 ， 正是Momenta用来「重新定义规模化无人驾驶 ， 跨数量级降低成本」的解决方案 。
「飞轮式」L4如何跨数量级降低成本？
「为了使静止的飞轮转动起来 ， 一开始你必须使很大的力气 ， 一圈一圈反复地推 ， 每转一圈都很费力 ， 但是每一圈的努力都不会白费 ， 飞轮会转动得越来越快 ， 终成厚积薄发之势 。 」


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