Waymo與Tesla鷸蚌相爭 NVIDIA自駕系統或收漁翁之利

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Waymo與Tesla皆致力發展自駕科技,兩者*大的差異是Waymo采用更新的光達(LiDAR)技術,不過Tesla握有大量道路實測資料Waymo則主要是電腦模擬數據。NVIDIA也是值得觀察的競爭者,該公司自駕系統提供沒有充沛資源的小公司投入自駕車開發的機會,未來有可能成為行業標準并領導市場。據CleanTechnica報導,Tesla與Waymo在這場自駕技術大戰誰勝誰敗尚未有定論;另一方面,NVIDIA為沒有資金或時間自行設計系統的小型公司降低了進入門檻,汽車制造商可直接購買其自駕系統,如此一來NVIDIA的系統未來有望成為業界標準。NVIDIA向Tesla在內的許多公司銷售自家自駕系統。3月時NVIDIA開始銷售DRIVE Constellation模擬系統,能模擬駕駛可能面臨的危險情境,例如不同的天氣、光線和路面狀況,全天候驗證自動駕駛技術的表現,背后需要龐大的資料以及精確的資料處理技術支持。Tesla于2016年10月發布首代Autopilot感測器系統,自此Tesla便持續從自家生產的每一臺車搜行駛資訊,至今已累計大約50億英哩的資料。與Tesla相比,Waymo的系統則更依賴電腦模擬,目前已累計近60億英里的模擬駕駛資料。究竟是真實道路駕駛還是電腦模擬所搜集到的資料更好?前者顯然更不可或缺。RAND公司資深資訊科學家接受訪問時表示,自駕車必須經過數億,甚至數千億英里的駕駛才足以證明其安全性。電腦模擬固然重要,但是在真實世界搜集到的資料無可替代。*終AV技術必須證明它比人類駕駛員更安全,才能獲得市場全面性的接受。Tesla和Waymo的自駕系統各有利弊,Tesla透過Autopilot系統持續收集實測自駕資料,而Waymo則使用光達來建立車輛周圍環境的數位地圖。Autopilot還有一項競爭優勢,即Waymo系統是基于已定義的地理區域,每日送約2.5萬輛模擬車行駛在該范圍,故累積的資料只局限于這些區域。Waymo計劃在不久的將來擴增自動駕駛車隊,從目前的數百輛擴編到數萬輛,這將擴大Waymo收集限定區域以外的駕駛資料。究竟Tesla和Waymo所選擇的發展方向孰優孰劣?卡內基美隆大學(Carnegie Mellon University)自動駕駛研究實驗室共同主持人不看好Tesla,認為Tesla不跟進采用光達將因此處于極度劣勢,并指出Tesla目前的技術距離全自動駕駛還有好一段距離。盡管Waymo擁有目前業界*先進的技術,但是Tesla握有大量數據亦不容小覷。如同過去的錄影帶格式標準大戰,技術較優者不料*終卻因成本過高而被市場淘汰。此案例可為Tesla和Waymo帶來前車之鑒,他們的自駕車技術可能優于NVIDIA,但NVIDIA的模型可能成為業界標準并領導市場。

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