自動駕駛行業的「命門」

02-15

事後回想，Tesla Motors為每一輛2014年10月之後出廠的電動汽車都安裝了Autopilot硬體的決定，是一個顯而易見的風險因素，這個風險因素也讓Tesla付出了代價。

但是，Tesla也從這個風險中獲得了應得的「獎勵」。他們已經通過裝載Autopilot硬體的電動汽車，收集到了超過20億公里的全球不同天氣條件和路況下的行駛數據。對於參與到全自動駕駛汽車研究的廠商來說，這些來自真實世界的數據情報可謂是無價之寶。通過這些數據，Tesla與競爭對手相比，已經領先了一步，而這些對手既包括通用汽車這種傳統汽車業巨頭，又包括Google這種老牌互聯網公司，還有Uber這種互聯網新貴。

「毫無疑問，Tesla已經處於優勢地位了」，美國著名智庫蘭德公司（Rand Corporation）的高級信息科學家Nidhi Kalra也承認這一點，「他們可以在更廣泛的駕駛經歷中學習，所以他們的發展速度要比那些通過員工駕駛模擬訓練車來收集數據的公司快得多。」

正如蘭德公司在去年4月中的研究報告中所述：自動駕駛汽車必須實現數億公里的累積行程，進而證明它是安全的駕駛技術——數據為王，你有越多的駕駛數據，你的自動駕駛演算法就學習得越快。

當然，並不是車輛行駛過的所有「公里」都是相同的：它們有半自動駕駛和全自動駕駛、真實路況和模擬路況，以及高速公路和擁擠的城市道路之分。不過，「Tesla是在一個非常獨特的位置上，來推動駕駛演算法在個人通勤中的機器學習技術發展的」，摩根士丹利(Morgan Stanley)的首席汽車和共享移動分析師Adam Jonas在最近的一份致客戶的分析報告中如是說。

Google之前開發的自動駕駛汽車已經包括了200萬英里的真實駕駛數據，這是通過其員工從2009年至今駕駛該車測試的過程中收集的。現在，其母公司Alphabet已經將該項目命名為「Waymo」。

之前，Uber已經在匹茲堡部署了自己的自動駕駛網約車，最近他們又通過與Volvo合作的方式，在舊金山部署了一批共享SUV。Uber為每一輛SUV都配備了2名員工，一個負責在必要的時候接管方向盤，另一個則負責警戒行人。

至於通用汽車，已經將自己的自動駕駛汽車「投放」到了密歇根的大街上，那裡准許在公共道路上測試沒有方向盤和剎車踏板的無人駕駛汽車。但是，通用汽車的工程師們將坐在車內的前排。而福特早在2015年就這麼做了，包括在雪天的時候。

在Tesla的車中，當Autopilot開啟的時候，它可以自動變換車道和平行停車。Tesla向車主強調說，他們應該時刻將手放在方向盤上，但是該公司也正在高效地開發相關技術，以應對那些不了解Autopilot技術能力，或是完全忽視警告的車主。

Tesla聲稱，自己已經收集到了約20億公里的數據，即使Autopilot未打開的時候，它也會以「影子模式」運行，車上的感測器一直在記錄真實的駕駛數據。去年10月，Elon Musk在Twitter上表示，這些數據中，有2.22億公里是在Autopilot打開的情況下收集的。

無論Tesla目前是領先，還是落後，他們肯定都有大量的數據。他們能夠從6個方面分析數據，並不斷調整自己的演算法。Tesla通過向售出的電動汽車推送更新，持續地改進這些車輛的性能。Musk最近就在Twitter上表示，Tesla的軟體公司每周工作7天。

這也許就是Tesla一再跳票，但是其股票表現良好的原因。