robot渐进与突变之争：ADAS和Robotaxi谁先赢？( 三 )

ADAS公司目前对高速公路驾驶的关注也不一定能很好地转化为城市自动驾驶。但他们在短期内也几乎没有要实现这一飞跃的压力。
销售只适用于高速公路的自动驾驶汽车的商业模式非常稳固，增长迅速，驾车者也表明了他们愿意付费。
通用汽车的半自动功能套装“超级巡航”（Super Cruise）必须以6150美元（约合人民币4万元）的价格捆绑购买。通用汽车2020年对凯迪拉克车主进行调查时发现，85%的车主希望自己的下一辆车配备该功能。
特斯拉出售其不需要额外硬件的“完全自动驾驶”（FSD）套装，价格为1万美元（约人民币6.5万元）——对于汽车行业来说，这是一笔令人难以置信的利润，因为汽车的平均利润不到2000美元（约人民币1.3万元）。
因此，如果ADAS公司被困在只适用于高速公路的自动驾驶系统中，他们并不会陷入危机。但如果Waymo、Cruise、Zoox和Aurora推迟上市，它们就没有产品了。
然而，驾驶辅助系统缓慢继续前进的可能性是很高的，因为越多的汽车配备了这种技术，系统学习的速度也就越快。
这就是特斯拉目前的领先优势：超过100万辆特斯拉汽车配备了Autopilot系统，该系统处于“影子模式”，随时准备在人类驾驶员做出与自己不同的决定时，将快照上传到特斯拉服务器。
特斯拉实际上是将其真实世界的测试外包给付费的车主。与大多数L4团队相比，这是一种效率高得惊人的模式。L4团队为数百名工程师提供资金，让他们对Robotaxi车队进行测试。
美国芯片制造商赛灵思公司的汽车业务高级总监Willard Tu表示，所有规模更大的汽车集团都将取得类似的业绩，只是时间问题。
“现在，每一家做ADAS的公司都在试图利用并创建机器学习数据库。”他说，“就像特斯拉一样……他们正在学习管理海量数据。”
一些公司已经在这么做了。导航专家TomTom已经为超过300万辆汽车配备了精确到几厘米的高清地图，这些地图几乎可以通过众包实现实时更新。
TomTom自动驾驶部门的负责人威廉姆·斯特里博施（Willem Strijbosch）说：“这是一个持续不断的数据流，而且数据呈爆炸式增长——呈指数级增长。”
Robotaxi集团反驳说，他们的数据更优越，这无疑是正确的。例如，Waymo的第五代传感器套件包括29个摄像头和一套雷达与激光雷达，后者通过光探测和测距激光，可以创建环境的3D渲染。
相比之下，一辆特斯拉汽车有8个摄像头，大多数装有ADAS的汽车甚至更少，而且现在几乎没有一辆装有激光雷达。
但随着成本大幅下降，汽车制造商将能够添加新的传感器层，以帮助跨越L4功能集的鸿沟。作为视觉传感器公司AEye的负责人，布莱尔·拉科特（Blair LaCorte）可能有偏见，但他并不是唯一一个预测激光雷达将在5年内“几乎所有”新车中使用的人。
“激光雷达将应用在几乎所有移动的物体上。”他说，“问题在于，什么样的商业模式能实现这一点。”
TomTom公司的斯特里博施认为，L4汽车“过度装备”了技术，因为他们让成本失控，需要弥补其小样本量。但是，ADAS即使数据不那么强大，它也可以乘以更多的现实世界小时数，最终缩小与L4技术的差距。
“当我们行驶了这么多亿公里，在数以百万计的车辆中安装了这样的完整传感器设置时，所有的边角案例都将被记录。”他说。
梅赛德斯预计2021年下半年将在德国获得监管部门的批准，允许其Drive Pilot系统在某些交通密集的高速公路上以最高60公里/时的速度完全控制汽车。在这个L3系统中，驾驶员的视线将完全离开路面，任何事故都将由这家德国汽车制造商负责。