电动星球News|其实心里想着「干掉」所有司机，发布会上说要「关怀司机」的滴滴( 二 )
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所以我们看到 ， Waymo在和FCA以及Volvo达成合作之后 ， 其最新的合作伙伴是戴姆勒集团旗下的卡车业务；而福特的ArgoAI更是早已经将商业化的重心放在了福特的拳头产品---轻型商用车 ， 力求早日实现L4级无人驾驶技术的落地 。 卡车之外 ， 在港口、矿山作业的工程车辆 ， 对于无人驾驶的需求更大 。 它们不仅可以带来人力成本的节约 ， 更能够避免在危险工况下 ， 出现潜在的伤害事故 ， 一举两得 。 由于它们的工作场景更加有限 ， 而且对于车速诉求不高 ， 因此无论是在中国还是在海外市场 ， 相关的案例已经屡见不鲜 。
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四、Robotaxi难在哪里？对于当前主流的无人驾驶技术路线来说 ， 主要有两种：其一 ， 在已经量产的L2级基础上 ， 实现L3级别的无人驾驶的量产 ， 包括奥迪、广汽传祺在内的多家主机厂都已经达到了L3级别的无人驾驶技术的实力并加以部署；其二 ， 在L2的基础上 ， 直接跳开L3去尝试L4 ， 包括像福特、通用等厂家 。 L3和L4的最大区别在于 ， 遇到紧急情况 ， 是否需要驾驶人员的介入 。 L3级别需要驾驶人员 ， 可达到了L4级别 ， 就意味着车机必须自己将车辆开到最为安全的地方 ， 这中间一跃 ， 对于环境识别以及无人驾驶控制系统提出了非常高的要求 。 不过由于仍然需要驾驶员的介入 ， 让不少业内人士觉得L3有些鸡肋 。
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而L4的难关 ， 到如今为止都没有被攻克 。 之前包括Waymo在内的很多公司希望通过海量路测的机器学习来实现对无人驾驶控制器的进阶 ， 让它达到老司机开车的熟练程度 。 早在去年2月 ， Waymo的路测里程可能就已经超过2000万公里了 。 但时至今日 ， Waymo除了在美国的几个城市的特定道路内推出「RoboTaxi」的业务外 ， 再无其他进展 。
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六、万物互联其实要想推广全场景下的无人驾驶 ， 尤其是达到L4级别的高速无人驾驶 ， 在现有的情况下难度很大 。 这其中一方面是因为道路情况瞬息万变 ， 要完全规避潜在的交通事故 ， 势必要对传感器、控制器以及执行器从精度、反馈速度等进行全方位的升级 ， 由此招致的对于硬件和软件带来的挑战将会导致成本极大的提升 ， 使得最终的商业化部署遥遥无期 。 以时速120公里为例 ， 其划算下来每秒的距离高达33米 ， 而人类大脑的反应时间在1.5秒左右 。 如果软件系统的反馈时间哪怕增加1秒 ， 都需要更大的车距才能确保安全 。 而控制器反馈时间的增加 ， 意味着软件安全冗余的降低 ， 系统过于敏感则会导致系统出现误判的概率增加 。 因而 ， 大家都在等待下一代基础设施的完善 。 譬如5G下的V2X ， 可以利用5G技术的传输快、延迟短以及准确率高的特点 ， 将周边车辆和道路的信息传输到车上 ， 通过万物互联来帮助车辆提前做出预判 。 这样不仅可以大大降低对传感器包括探测范围以及探测精度在内的硬件要求 ， 同时也能减少可观的软件冗余 ， 增加软件的反馈速度 。
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你准备好打无人滴滴了吗？两年前 ， Waymo正式在凤凰城开始无人驾驶网约车试运营 。 实际情况差强人意 ， Waymo前不久成功地从试运营迈向正式运营 ， 但结合两年的准备和相对狭窄的运营范围 ， 结果不算理想 。 但尽管进展不快 ， Waymo仍然有着几乎最完美的商业模式 。
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