Waymo与特斯拉：谁在赢得AV技术大战？

视听技术是允许车辆实际驾驶的计算机软件和硬件，它需要获取并精确处理大量数据。特斯拉正在使用自2016年10月（即配备第一代Autopilot传感器套件的汽车投入生产之日）以来每辆生产的汽车收集的信息。Waymo更依赖于计算机仿真。据The Verge称，到目前为止，它已经累积了近60亿英里的模拟里程。

自动驾驶系统以公司所谓的“影子模式”连续收集数据。无论是否启用自动驾驶，汽车的计算机都会不断地比较如果有机会，他们将做什么以及驾驶员实际会做什么。到目前为止，它已经收集了大约50亿英里的行驶数据，这些数据已与特斯拉总部的软件工程师共享。随着特斯拉销售更多的车辆（Model 3s，Model Ys和Tesla Semis），数据获取率将相应提高。

现实世界与计算机模拟

那么哪个更好-来自实际驾驶的数据还是计算机模拟创建的数据？答案似乎很明显。一级方程式赛车手花费数小时在数百万美元的模拟器中磨练自己的技能，但这并不总是转化为赛道上的表现。正如19世纪普鲁士将军赫尔穆特·冯·莫尔特克（Helmuth von Moltke）如此坚定地观察到，“没有任何战争计划能够在与敌人的第一次接触中得以幸存”

自动驾驶汽车每年有可能挽救数十万人的生命，这是一个值得实现的目标。但是，真正推动对自动驾驶汽车的追求的是什么？钱是。芯片制造商英特尔表示，到2030年，视听设备将每年产生8000亿美元的收入。到2050年，这个数字将增长到惊人的7万亿美元。

《边缘报道》报道说，摩根士丹利（Morgan Stanley）分析师亚当·乔纳斯（Adam Jonas）经常参加特斯拉的盈利电话会议，他在去年写道，数据对特斯拉而言可能比Model 3更有价值。他说：“只有一个市场足以将股票的价值推高至埃隆·马斯克的抱负：里程，数据和内容。”

要激光雷达还是不激光雷达？

特斯拉的AV系统和Waymo的主要区别在于激光雷达。与雷达类似，它使用光代替无线电信号来创建车辆周围驾驶环境的数字地图。埃隆·马斯克（Elon Musk）称呼他为“拐杖”的利达（Lidar），他更喜欢使用由照相机和超声波传感器输入支持的雷达成像。激光雷达的一大缺点-与雷达设备相比价格昂贵。但是这项技术相对较新。就像近年来太阳能电池板的价格暴跌一样，随着越来越多的公司将这项技术整合到汽车中，激光雷达的成本必然会下降。

自动驾驶仪也比激光雷达具有优势。Waymo系统基于已定义的地理区域。每天它都会通过这些区域发送约25,000辆模拟汽车，但与特斯拉不同，它不会在这些边界之外积累任何数据。但是，Waymo打算将其自动驾驶汽车的数量从现在的几百辆增加到不久的将来的数万辆，这将增加在地理围栏区域之外的数据收集。

专家之战

方舟投资公司（Ark Invest）的分析师塔莎·基尼（Tasha Keeney）告诉The Verge：“我觉得每个人都同意Waymo的技术是目前最好的技术，但我认为很多人都低估了特斯拉拥有的数据集的力量。她说，特斯拉的战略具有更大的风险（像埃隆这样困扰过），但“最终它可以为他们带来回报。如果特斯拉解决[没有LIDAR的无人驾驶汽车]，那么其他所有人都会踢自己。”

卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）联网和自动驾驶研究实验室的联合主任拉吉·拉库库玛（Raj Rajkumar）说，这是一个巨大的“假设”，该实验室由通用汽车公司赞助。他认为，没有激光雷达，特斯拉可能会处于很大的劣势。他说：“我们认为硬件不足以做到这一点，而且我认为特斯拉离实现[完全]无人驾驶操作特别远。”应当指出，埃隆·马斯克（Elon Musk）承诺，特斯拉（Tesla）可以在2017年底之前在没有人手的情况下从洛杉矶驶向纽约市，但该项目已被推迟，马斯克（Musk）最近对此并未多说。

英伟达与标准化

Nvidia是自动驾驶汽车领域的另一家公司，该公司向包括特斯拉在内的许多公司出售自动驾驶系统。上个月，它开始销售其Drive Constellation系统-一种基于Nvidia已经在内部完成的工作的现成模拟器。客户可以使用Nvidia系统来测试和验证自己的自动驾驶技术。

Nvidia汽车研究高级总监Danny Shapiro告诉The Verge。“我们不可能四处行驶，捕捉道路上发生的所有疯狂事情。行驶了数万亿英里，但其中很多，其中大多数是非常无聊的英里。在确定的一点之后，您已经掌握了这一点。”

最具挑战性的是极端情况-每天都不会发生的事件，例如路上有人闯红灯或黑冰。例如，当刺眼的阳光使前方的视线变得困难时，会发生什么？Shapiro说，根据天气和季节的不同，一天只会发生几分钟，但是通过使用模拟器，“我们可以在日落时分每天24小时驾驶每条道路，并进行各种（其他）潜在的危害，”

Nvidia的优势在于，它为没有钱或没有时间设计自己的系统的小型公司降低了自主技术的壁垒。就像电动汽车制造商可以从供应商那里购买马达一样，汽车制造商也可以从Nvidia购买完整的自动驾驶系统。这样，Nvidia的系统就可以成为该行业的事实上的标准。

较老的读者可能还记得索尼的Betamax视频记录系统与其他制造商提供的VHS标准之间的史诗般的战斗。每个人都同意Betamax在技术上显然优越，但其成本要高于VHS。价格差异是差异，很快，Betamax逐渐淡出人们的视线。特斯拉和Waymo可能会有一个教训。他们的影音技术可能优于Nvidia，但Nvidia模式可能成为行业标准并占领市场。

模拟英里值得吗？

RAND公司的高级信息科学家Nidhi Kalra告诉The Verge：“任何模拟器的问题在于，这是对现实世界的简化。即使它精确地刺激了整个世界，如果您要模拟的只是在山景城晴天，没有人流，那么在山景城的同一个小路进行十亿英里的价值是什么？我并不是说这就是任何人在做的事情，但是没有这些信息，我们将无法知道十亿英里的真正含义。”

卡拉（Kalra）和同事苏珊·帕多克（SusanPaddock）认为，无人驾驶汽车必须“行驶数亿英里，有时甚至数千亿英里”，才能在统计上作出关于安全性的可靠声明。模拟是该过程的重要组成部分，但需要提供更多上下文。她说：“如果我告诉你我玩了十亿英里的侠盗猎车手，那并不能使我成为一名优秀的车手。”“当一家公司说‘我们在模拟方面已经行驶了这么多英里时，’我想‘‘我很高兴您有一个模拟器。’”

她对任何“模拟行驶里程”的声明都持怀疑态度，除非它们提供有关模拟内容的更多详细信息。“现实世界的里程仍然非常重要。从字面上看，橡胶就在那儿，没有替代品。”她说。

知道Tesla和Waymo在模拟和现实世界中都取得了最大的成就，这有助于为谁拥有“最多”数据的讨论奠定了基础。但是，知识本身不足以真正确定谁拥有最终优势，卡尔拉说。