背景：無人駕駛公司Waymo 100％持股的子公司落戶上海，Waymo 和 Google 的母公司都是 Alphabet ， Waymo是從Google X 實驗室的自動駕駛項目孵化而來，Waymo入華對國內的自動駕駛有何影響？對國內處于籌備期的自動駕駛產業的分工和協作有哪些啟發？

谷歌的自動駕駛汽車在上海落戶了，這段時間中國和美國發生了太多的故事，在各種背景條件下，谷歌的自動駕駛業務來中國打了一個前站，其經營的范圍和對Waymo本身和國內的自動駕駛產業分工有多少影響，我們在這篇文章里面來探討一下。

在所有的把自動駕駛直接定位成無人駕駛運營服務的公司里面，Waymo是最最為激進的，預計將在今年年底在美國亞利桑那州的鳳凰城推出首個商業化打車服務，這是未來全面開展打車服務的第一步。Waymo已經在鳳凰城對自動駕駛出租車進行了大約一年的測試，在試驗服務中積累了大量的運營里程，目前已經超過了900萬英里。

圖1 從開始的時間和運營的里程，Waymo都是第一名，也因此激進的推出商業化服務

在整體的大的計劃中，Waymo先后與捷豹路虎和菲亞特克萊斯勒擴展了合作。按照協議，捷豹路虎的20000輛純電動I-Pace SUV和菲亞特克萊斯勒的62000多輛Pacifica MPV都將投放于Waymo的自動駕駛出租車隊中。

1）分析師們的樂觀預測

根據瑞士聯合銀行UBS的最新預測，到2030年，Waymo將占領全球無人駕駛汽車行業60%的市場份額，其收入將高達1140億美元，Waymo的估值也將達到750億到1350億美元。

摩根士丹利的分析報告，考慮到無人駕駛公司Waymo對交通、零售和房地產信托投資基金（REIT）行業的潛在影響， Waymo的估值可能從750億美元上升至1750億美元。對于Waymo估值的上升原因主要有：

Waymo 在今年年底在鳳凰城推出自動駕駛商業化的叫車服務，對于出行服務來說是個顛覆性的技術，單純在出行服務里面用自動駕駛的車輛代替司機，所能帶來的革命性改變可能價值超過800億美元。

與沃爾瑪、不動產投資信托公司DDR和卡車公司Peterbilt的合作表明，Waymo著眼于物流領域。自動駕駛在貨運服務的應用，將會幫助零售商實現更快速便宜的最后一公里配送服務，使得能更好地與亞馬遜競爭。從差異化的角度提升其他企業的價值

Waymo與菲亞特-克萊斯勒等汽車制造商的合作研發表明，其技術可以被用于制造自動駕駛汽車。從這個層面來看，Waymo可以成為自動駕駛技術提供商，幫助其他弱勢的汽車企業來制造自動駕駛車輛

總之，這一切都太過美好，價值太高，使得這件事情也成為眾矢之的。如參考報道2所描述的問題，The Information通過調查指出waymo無人車路測正給當地人的駕駛帶來很多煩惱，自動駕駛在某些駕駛習慣上與人類駕駛員有很多差異，這使得自動駕駛的Waymo車輛不是那么容易融入到當地居民駕駛者為主體的日常交通體系中，這給新技術應用的真正落地存在了疑問。

圖2The Information 總結Waymo自動駕駛車輛在運行中暴露的問題

Waymo無人車最明顯的問題是向左轉向，在在鳳凰城地區交通繁忙的地帶，特別是在高速公路等許多無保護的左轉彎處經常會遇到麻煩。有時，車輛不能正確理解基本的道路特征，例如無法調節紅色和綠色燈光，讓汽車更舒服的融入高速公路的速度。” 一名車主聲稱她幾乎撞到了Waymo車輛，因為它在試圖向右轉彎時突然停了下來。并且在遇到T型交叉路口時也遇到了問題。

基于安全規則的設計條件下，使得車輛的操縱行動過于“謹慎”

在距離Waymo鳳凰城總部最近的丁字路口，每隔幾分鐘就會有Waymo無人車經過，或左轉或右轉，有時一次來好幾輛。在這個沒有信號燈的丁字路口左轉時，Waymo無人車時常遇到麻煩，自動駕駛系統在交通流量較大的時候，往往找不到機會并線切入正常行駛中的車流中。這條路的限速約70公里/小時。人類司機很容易完成的左轉，Waymo無人車要等待很久，這讓排在它后面的人類司機非常心煩。這里核心的問題，是自動駕駛車輛在控制策略上是嚴格遵守所有駕駛規則，當出現一些不嚴格遵守駕駛規則的人類駕駛員在道路上共存的時候，自動駕駛車輛難免會顯得保守和笨拙。

圖3Waymo的左轉問題場景概覽

除了左轉以外，在其他的場景諸如不能直接右轉和沒有左轉車道的地方，自動駕駛系統也容易出現決策錯誤。在同樣的這個丁字路口，曾經發生過一位車主駕駛車輛在這個路口準備左轉，而對面相向行駛的Waymo無人車正在右轉。人類車主沒想到對面右轉的Waymo無人車，轉到一半突然停在路口停下來，也并沒有打開轉向燈，提醒其他車輛到底要怎么開，兩輛車差點撞上。最后車主只能繞過Waymo無人車后往前走，遇到這樣的案子，難免讓人火大。

圖4 Waymo在實際道路上的行為，有時候很難預測

自動駕駛對于其他的問題也是比較頭疼的：一群人的識別問題：自動駕駛車輛很難區別人與自行車，遇到成群結隊的人，比如購物中心或者停車場附近，由于無法對于外界意圖的判斷，自動駕駛系統把這些環境數據設置為無法辨認的物體。并線問題：自動駕駛車輛在高速環路并入車流也存在需要足夠的安全間距，往往需要等待更好的時機而耽誤很多的時間。

圖5 自動駕駛車輛需要在不那么嚴格按照規則而讓自己處于嚴格的規則約束中

Waymo 的自動駕駛系統，主要依靠的是車上搭載的傳感器和自動駕駛軟件。嚴格來說，Waymo的感知系統是非常完備的，其傳感器的分布如下圖所示，包括激光雷達系統、視覺雷達系統、毫米波雷達系統和輔助傳感器系統。

激光雷達系統：LiDAR可以向360度的方向發出激光脈沖，可以測量激光從一個表面反射所花費的時間。Waymo的系統包含3種自主開發的LiDAR：能夠提供四周連貫視野的短距離LiDAR、高清中距離LiDAR，和新一代長距離LiDAR。

視覺（攝像頭）系統：包含為了像駕駛員看清周圍環境和駕駛標志所設計的攝像頭，具備360度的同步視野。視覺系統能夠探測顏色，可幫助系統識別交通信號燈、施工區、校車和急救車的頻閃燈。能在白天和低光照條件下都能看清遠方的物體。

毫米波雷達系統：使用多種波長來探測物體和運動。這些雷達波能夠繞過雨滴等物體，因此在雨天、雪天和霧天也能發揮效果，而且不受晝夜變化的影響。Waymo的雷達系統具備連續的360度視野，所以可以車輛前后和兩側的物體的速度。

補充傳感器：設置了很多額外的傳感器，可聽到警車和急救車警笛的音頻探測系統。

圖6 Waymo無人車上的傳感器

因此，我們可以發現，對于道路實驗的問題，是可以歸咎到軟件問題。這些軟件是車輛的“大腦”，利用傳感器獲取信息后，還要借助這些信息針對每種情況制定最佳駕駛決策。Waymo的無人駕駛軟件能探測到其他物體，能部分理解這些物體是什么、也能部分預測可能的行為方式以及會對汽車自身的道路行為產生何種影響。軟件主要包括三大組件：感知、行為預測和規劃器。感知系統：感知系統需要對道路上的物體進行探測和歸類的組件，持續測算物體的速度、方向和加速度。軟件將其轉化成現實世界的全面視圖。行為預測：軟件可以對道路上的每個物體進行建模，并對其加以預測和理解，能針對不同道路參與者可能的行為方式建立準確的模型。行為規劃器：通過感知和行為預測手機的所有信息，然后為汽車規劃一條路徑。

寫到這里，我們也能明白，自動駕駛對于軟件的要求很高，需要把車輛在地區的道路和駕駛者的情況做數據收集，然后針對一個地區來做適應性的開發。Waymo入華，也是建立一個橋頭堡，并不是把很多的東西拿到中國來做，可能是為了將來在中國的測試和試運行打個基礎。中美之間的城市道路狀況有著非常之大的差異，以上海為例子，城市道路更加擁堵復雜，道路參與者對于交通規則的靈活性更困難。

綜合來看，Waymo入華：

1）短期內，限于中美的狀態，并不會很快的擴大運營范圍，在合適的時機可能會做一些少量的測試工作，特別是需要政府批準來做道路測試

2）目前Waymo在美國遇到的困難，在國內特別突出，公共道路測試階段積累先期的測試里程就要面臨困難模式

3）Waymo的預估市場價值和機會，如果在中國也同等發展迅速，也會進一步推動國內的初創企業的加速發展，自動駕駛的技術國內也是迫切需要一套自主可控的體系，包括傳感器產業鏈和軟件方面的積累。這也刺激著百度的阿波羅計劃的投入和發展，依靠一個廣泛的合作機制，也需要大量的實踐和運營做基礎，這個道路真是大資本才能有足夠的人力物力和時間才能支撐

小結：Waymo入華，如同在中國自動駕駛產業的湖面上投入了一塊小石子，其影響更多的還是我們看在美國的運營情況，如果順利的克服和加速發展，中國也會適時的踏足油門加入到這場競賽中去