自動駕駛?cè)娣治觯ㄈ喝狸P,六大巨頭,三大場景!
自動駕駛全面分析系列第三篇,上兩篇是市場分析、技術分析。
13. 歷史
1961 年,斯坦福車是第一輛真正被認為是“自動駕駛”的汽車,可以使用相機和早期版本的人工智能技術繞過障礙物,問題是行動速度太慢,每一米的移動需要 10 到 15 分鐘。
美國國防高級研究計劃局(DARPA)在 2000 年代組織了三次競賽,被譽為自動駕駛汽車發(fā)展的里程碑。
2004 年,第一次 DARPA 自動駕駛挑戰(zhàn)賽,成績最好的卡奈基梅隆 Red Team Racing 車隊只跑了 7.5 英里。
2005 年,第二次比賽,斯坦福計算機科學家塞巴斯蒂安·特倫 Sebastian Thrun 一戰(zhàn)成名,耗時 6 小時 54 分鐘跑完 132 英里,卡內(nèi)基·梅隆大學的 Sandstorm 和 H1ghlander 分列第二和第三名。
2007 年,第三次 DARPA Urban 挑戰(zhàn)賽,卡內(nèi)基·梅隆大學的汽車 Boss獲得第一,斯坦福大學的汽車 Junior第二,弗吉尼亞理工大學的汽車 Odin 第三。
2009 年,斯坦福大學塞塞巴斯蒂安·特倫 Sebastian Thrun 加入谷歌,完成加州 1000 英里公路測試。
14. 三道關:技術(安全)關、法律關、成本關
技術關:MPD>1000 萬英里
2015 年起,加州機動車管理局(DMV,Department of Motor Vehicles)要求獲得自動駕駛路測資質(zhì)的公司每年1月1日之前上交一份自動駕駛年度報告,總結(jié)測試過程中所經(jīng)歷的所有自動駕駛脫離Disengagement 事件,以此來衡量自動駕駛技術的成熟度。
MPD——每次干預數(shù)行駛里程,代表自動駕駛汽車每行駛多少里程才需要人工干預一次,它由一家公司報告的總路測里程數(shù)除以總干預次數(shù)得到,這是目前衡量一輛自動駕駛汽車“駕駛水平”最直觀的指標。
2019 年 2 月,加州車輛管理局公布了最新自動駕駛脫離報告,提交報告的 48 家公司一共部署了 496 輛自動駕駛測試汽車,行駛路程 3,258,074公里,相當于圍繞著赤道跑了 81 圈。
Google Waymo 第一(1 次/11154英里),比去年提升 1 倍(1次/5596英里),平均每跑 17846.8 公里才需要人工接管一次,相當于北京到上海往返 7 次,北京到深圳往返 4 次。
通用第二名(1 次/5205英里)測試車輛最多,有 162 輛。
Zoox 第三名(1 次/2000英里),進步最快,比去年提升 11.5 倍(1次/160英里)。
Nuro 第四,1 次/1028英里。
Pony.a(chǎn)i(小馬智行)第五,1 次/1022英里。
百度第七名,1 次/205.6英里。
蘋果倒數(shù)第二,每次人工接管后平均只能撐1.8公里,相當于北京故宮正門到神武門之間的距離,庫克家的自動駕駛只能從皇帝家正門跑到后門,也就個掃地車水平。
Uber倒數(shù)第一, 0.6公里更是讓人笑掉大牙,只相當于學校操場的一圈半,看來去Uber當個安全員都要一直手忙腳亂,得加工資呀。
人類其實是非常出色的司機,每1000萬(10^7)英里才有一次致傷事故,與表現(xiàn)最好的無人車(每次放手可行駛1萬英里)之間的差距是 1000 倍,按照Waymo過去的表現(xiàn)(每16個月翻一番)預計 2030 年能趕上人類。
中國正加快自動駕駛測試示范區(qū)建設,但數(shù)據(jù)較少。
脫離包括被動脫離PDE (PassiveDisengagement)和主動脫離 ADE (ActiveDisengagement),原因較多,可以當做技術實力的重要維度,但不能是全部。
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