谷歌如何在自动驾驶技术领域横扫全球？

　　作为新一波自动驾驶技术研发热潮的鼻祖，谷歌 Waymo 最近用实力自证了其技术的强势。唯一与 Waymo 正面交锋的 Uber 最近遭遇自动驾驶业务负责人下课，技术停滞不前。在年初召开的底特律车展上，Waymo CEO John Krafcik 就公司的自动驾驶技术发表了火药味儿十足的演讲，将 Waymo 的技术优势全盘托出，我们一起来看一下。

　　此前 Waymo 宣布与菲亚特克莱斯勒集团(FCA)合作，共计 100 辆 Pacifica 自动驾驶旅行车集成了来自谷歌的自动驾驶软硬件解决方案。在演讲中，Krafcik 强调这批车型上配备了 Waymo 为之 “ 全新定制”、“ 迄今为止最先进 ”的硬件解决方案。

　　演进中让 Krafcik 颇为得意的一点是，谷歌自研的技术已经使激光雷达的成本下降了 90%。在 Waymo 未分拆独立，还是 Google X 实验室的一个探索项目的时候，谷歌无人驾驶项目的激光雷达是采购自 Velodyne 公司的。为什么来自互联网行业的门外汉谷歌要啃下激光雷达这个技术难点呢?

　　“在项目的早期阶段，我们的传感器和计算系统的硬件方案来自众多的供应商，那些产品不仅性能有限，而且价格奇高。一个显而易见的例子是，车顶的单个激光雷达成本居然超过了汽车本身。这让我们意识到，如果想要做到 SAE Level 4 级别的自动驾驶技术，同时做到安全、可靠、可商用，我们只能另辟蹊径——我们从无到有设计和制造了所有的自动驾驶传感器，自研的传感器各司其职，可以处理自动驾驶领域的复杂数据。”

　　早在去年年底加州车辆管理局(DMV)公布的自动驾驶路测数据表中，谷歌便以 0.2 次 / 千英里的人工干预频率遥遥领先于其他厂商，排名第二的通用 Cruise 的成绩飙升至 18.5 次 / 千英里。谷歌在自动驾驶技术领域有哪些优势?

　　Krafcik 强调了软硬件一体化的重要性：

　　“我们的传感器开发密切参考了公司的软件专家的意见，他们专注于机器学习等人工智能技术的研究。我们所有的传感器(激光雷达、视觉处理系统、雷达)与自动驾驶的‘大脑’紧密结合，专为我们的软件而设计。这种高度集成化的系统使得 Waymo 自动驾驶系统的各个部分可以无缝协同的工作。像人类的五官，相互配合才能体现出强大的作用。”

　　以下是赤裸裸的 “Waymo 黑科技传感器一览 ”：

激光雷达

　　激光雷达是公认的自动驾驶汽车中最强大的传感器之一(特斯拉你坐下!)。它可以区分真实移动中的行人和人物海报、在三维立体的空间中建模、检测静态物体、精确测距。Waymo 的 Pacifica 自动驾驶旅行车上配备了三款不同用途的激光雷达，使得该车型可以检测到更多的物体，以更高分辨率完成对周遭环境的建模。

　　去年年底，Uber 在匹兹堡的自动驾驶测试汽车因为无法精确识别骑自行车的人而数次遇险，引发当地自行车协会的抗议。Waymo 如何解决这个问题?Waymo 定制的激光雷达捕捉的细节非常全面，甚至可以检测出汽车周遭的行人面向哪个方向。对于汽车来说，这一点非常重要——它可以帮助汽车更准确的预测行人下一步行走的方向，更何况是对骑车人的检测。

　　事实上，三款激光雷达中的两款是市面上没有的全新产品类别。首先，Waymo 的短距激光雷达可以在汽车行驶过程中不间断的建模车身四周的路况视图，包括汽车的底部和前后方。这使得汽车可以检测到周围移动的小孩或其他小动物。无论距离汽车多近，都可以精确识别。

　　另一款可以快速放大远距离物体的长距雷达，该雷达可以识别两个橄榄球场外(大于 200 米)的一个橄榄球头盔大小的物体。

　　最后，Krafcik 提到，所谓 “成本降低了 90% 以上 ”只是目前取得的突破，随着后续的规模化量产，成本仍有下降的空间。

视觉系统

　　以摄像头为主的 ADAS 系统在高档汽车中正迅速普及，但摄像头在环境感知上其实存在着明显的短板。摄像头和人眼高度相似，在一些极端的环境下，摄像头的性能会出现显著下降。例如夜晚开车对面有强光照过来，我们对前方路况的判断就会出现下降。

　　但全自动驾驶汽车需要适应所有的光线环境，因此，Waymo 定制了 8 个视觉模块组成的视觉系统，每个模块又由多个传感器组成。此外还有一个定制的前置 “超高分辨率、多传感器、360 ° 环视”视觉模块。

　　Waymo 表示，除了基本的识别交通灯及路标信息，该系统支持在高速行驶的情况下识别类似路障之类的小物体。系统对远距离动态范围的检测，使得汽车无论在黑暗的停车场内还是在炽热高亮的日光下，或者其他任何光线环境，都可以完整的完成对路况的建模。

　　雷达

　　传统的雷达仅支持很小的视角检测，并且仅支持前车跟随。而 Waymo 的定制雷达系统支持 360 ° 全方位的视角，因此可以捕捉到人类驾驶员看不到的物体和车辆。换句话说，一辆车从 Waymo 自动驾驶前车的后方开始加速，完成超车，到达自动驾驶汽车前方，全程都在 Waymo 雷达系统的 “监视”之下。

　　此外，在重新设计雷达的过程中，Waymo 还对雷达在雨、雾和雪中的性能表现做了改进，同时对移动速度较慢的对象，如行人或骑车人的检测更加敏感。相对应的以上这些改进恰恰都是传统车规级雷达的短板。

　　Krafcik 表示，定制的硬件解决方案与软件系统为 Waymo 的自动驾驶技术研发建立了良性循环。定制硬件提供更好的数据来支持软件的开发;随着软件的不断复杂和精进，又可以反过来优化和改进硬件。

　　虽然尚未正式官宣，但在演讲的结尾，Krafcik 已经钦定本田与 FCA 集团并列，成为 Waymo 在主机厂的两家合作伙伴之一。