无人车 - 21ic中国电子网

当前位置：首页 > 无人车

自动驾驶的下一个十年会是怎样的

【编者按】下一个 10 年，越来越多的资金会向头部自动驾驶企业聚集;车企与自动驾驶系统和零部件供应商的合作将更加紧密;Robotaxi 的落地潮流也将全球盛行。送别 2019 年，我们站在了 21 世纪一个全新 10 年的开端。如果从谷歌启动无人车项目 Project Chauffeur 算起，人类在自动驾驶的道路上已经走过了第一个 10 年。 10 年的发展时间，对于这样一个规模超 10 万亿美元的庞大产业来说，并不算长，但我们已经取得了不错的进展，少数普通民众开始选择自动驾驶车辆出行。过去的 2019 年，所有自动驾驶企业依然在「烧钱」。小一点的公司一年烧掉几千万美元;巨头们则是一年烧 10 亿美金起步。但也有一些公司找到了造血途径，开始在这个尚新的产业掘金。我们回顾了过去一年自动驾驶领域值得被铭记的大事件，有巨额融资、有寒冬中的握手、有适时的拆分、有小败局和小幸运，也有产业发展的里程碑。在痛苦与喜悦、彷徨和期待的复杂情绪里，我们迈向自动驾驶下一个黄金十年。 Waymo 10 年，高调建厂 2019 年 1 月 22 日，全球最值钱的自动驾驶公司 Waymo 在其官方推特上公布了一则消息：将在密歇根州底特律市建设全球第一座专门量产 L4 级自动驾驶车辆的工厂。这是一场具有历史意义的「回归」——历经 10 年光阴，发家于科技圣地硅谷的自动驾驶汽车界领头羊在「汽车城」底特律有了自己的工厂。当然，这座工厂并不是要从 0 到 1 造一辆 L4 级自动驾驶汽车，因为 Waymo 擅长的是打造老练的「司机」，而非车辆本身。所以 Waymo 会与麦格纳（还包括博世、法雷奥和欧司朗等）这样的一级供应商通力合作，将自动驾驶所需的传感器套件、计算单元以及其他设备集成到基础车型上。目前 Waymo 引入的基础车型包括菲亚特·克莱斯勒 Pacifica 混动厢式车以及捷豹纯电 SUV I-Pace。 2018 年，Waymo 已经宣布要向捷豹采购 2 万辆 I-Pace 车型，同时还向菲亚特·克莱斯勒采购 6.2 万辆 Pacifica 混动厢式车。这么大的自动驾驶车辆改装量，Waymo 确实需要开设一座属于自己的工厂，这也是 Waymo 积累自动驾驶车辆生产、制造经验的绝佳机会。说干就干，2019 年 4 月，有媒体报道，Waymo 租下了底特律市中心北边的一家现已关闭的生产车轴和皮卡零部件的工厂，准备投入 1360 万美元建设自动驾驶车辆生产线，预计年中就能上马，还可创造超过 400 个工作岗位。于是在 2019 年 9 月，Waymo CEO John Krafcik 对外宣称其在底特律的工厂完成了 30 辆捷豹路虎 I-PACE 的生产改装，现已在加州进行开发和测试。生产、制造自动驾驶车辆是为了更好地服务用户，Waymo 在 Robotaxi 这条跑道上一直是全球领先的，目前已在全美多地提供载人服务。 Waymo One 上线一年多以来，已经累计提供了超过 10 万次的出行服务，每月的活跃用户超过了 1500 人。更为大胆的是，2019 年 10 月 Waymo 向用户发送了邮件，告知他们在使用 Waymo 的自动驾驶车辆出行时，可以自己选择是否需要配备安全员，系统会根据他们的需求进行派车。虽然这样的完全无人驾驶服务只在小范围内推行，但足以看出 Waymo 对自家技术的自信。如今，全美的安卓和 iOS 用户都能下载到 Waymo 的 APP，在 Waymo 有投放车辆的地区便可以享受到无人驾驶出行带来的乐趣。未来，会有越来越多的自动驾驶汽车从 Waymo 底特律的产线上下线，奔赴全美各地。低调谨慎的通用 Cruise 相比于 Waymo 如此积极地推进 Robotaxi 业务、建厂，通用旗下的自动驾驶子公司 Cruise 则显得低调许多。甚至在 2019 年 7 月，走马上任半年的通用 Cruise CEO Dan Ammann 宣布无限期推迟其自动驾驶车辆商用计划。推迟计划并不意味着 Cruise 在自动驾驶技术方面实力不济或者是资金方面出现了问题，主要还是因为通用在自动驾驶商用策略方面发生了转变，变得更为保守。所以我们短期内很难看到取消了方向盘和踏板的 Cruise 自动驾驶汽车上路。需要明确的是，Cruise 以 190 亿美元的估值位列全球自动驾驶公司的第二位，背后有通用、本田、软银这样的国际车企和大金主的支持。特别是通用，在全球车市寒冬的情况下，依然全力支持 Cruise 的扩张，目前已经发展成超过 1600 人的团队，而且还在不断招揽软硬件工程师和设计师。另外，Cruise 也在积极推进自动驾驶汽车的测试，目前主要在加州旧金山市、亚利桑那州斯科茨代尔市以及密歇根州底特律市进行相关的工作，没有丝毫懈怠。根据加州车辆管理局（DMV）最新的公开数据，Cruise 已注册的自动驾驶车辆超过 180 辆，算上其他地区的测试车辆，总数应该在 300 辆左右。这些车辆在通用的密歇根工厂生产。最近，Dan Ammann 在博客文章中表示，虽然推迟了 Robotaxi 商用计划，但接下来依然会大幅增加在旧金山的测试车辆。当然，这一切都是为了将 Cruise 的自动驾驶技术打磨得更为稳定、安全可靠。通用 Cruise 总裁兼 CTO Kyle Vogt 在 2019 年 10 月回母校 MIT 的演讲中讲述了公司目前正在着力打磨其机器学习算法，对车辆采集的海量数据进行自动化的标注，建立起数据平台。因为 Cruise 认为，自动驾驶车辆的规模化落地是建立在机器学习的大规模应用上，他们正在针对各类实际交通场景进行反复测试，以求稳妥。举个例子，Cruise 的测试车辆每天要经过 20500 个交叉路口，每一次都是自动驾驶系统学习的机会。现在的 Cruise，每周要更新两个版本自动驾驶软件，然后车辆上实际道路测试收集数据，再反哺自动驾驶系统，快速迭代，这个过程不断循环往复。通用 Cruise 还在等待一个合适的契机，在未来某个时间推出 Robotaxi 商用项目。寒冬下的握手：大众+福特;戴姆勒+宝马 Argo AI 的 2019 年形容起来应该是「不鸣则已，一鸣惊人」。 2019 年 7 月，大众集团和福特汽车两家世界级车企结成「跨国婚姻」，共同推动汽车自动驾驶和电动化的发展。Argo AI 则成为了大众与福特在自动驾驶领域合作的关键角色。作为两家车企合作的一部分，大众向 Argo AI 投资 26 亿美元，包括现金 10 亿美元以及大众旗下品牌奥迪的自动驾驶子公司 AID 折价为 16 亿美元。 AID 的资产全部并入 Argo AI 并成为 Argo AI 在欧洲的总部，Argo AI 也顺势变成一家在全球范围内拥有超过 700 名员工的跨国公司。这笔价值 26 亿美元的投资完成后，Argo AI 的估值从 40 亿美元上涨至 70 亿美元，所以大众在 Argo AI 的占股应该超过 35%。此前就是 Argo AI 股东的福特现在联手大众对其实现控股。未来，Argo AI 将是福特和大众实现自动驾驶战略的重要武器，大众集团 CEO 赫伯特·迪斯也终于心满意足，不再为此前错过对 Waymo 的投资而感到遗憾。迪斯也不吝惜华丽辞藻盛赞 Argo AI：「我们在 Argo 看到的是最优秀的人才、最佳的发展蓝图，还有远见卓识和不断进步的能力。他们的自动驾驶路径是完全正确的。」现在，Argo AI 的自动驾驶测试车已经在全美多地进行路测，包括匹兹堡、华盛顿、迈阿密、底特律、奥斯汀以及加州帕罗奥托，具体的测试车数量一直未披露，不过测试车辆一直在迭代，现在已经进化至第三代。 Argo AI CEO Bryan Salesky 并不急于推动自动驾驶车辆的商业化运营，因为他觉得这不是一场竞赛，他更看重车辆的安全性能以及被社会的接受程度。所以 Argo AI 现在做的事情就是一街一巷去测试自动驾驶汽车。在福特、大众结盟之前，同为德系的戴姆勒和宝马也因自动驾驶而牵手，为了节省研发经费，「抱团取暖」成为常态。在 2019 年 2 月双方官宣牵手之前，戴姆勒和宝马都各自在研发自动驾驶技术。这边是戴姆勒准备投入近 6 亿美元开发自动驾驶卡车;那边是宝马已经在自动驾驶领域摸爬滚打了近 10 年。寒冬之下，两家一拍即合，不再重复「造轮子」。合作后，双方将共享自动驾驶技术，共同打造一个高等级的自动驾驶技术平台，并希望该技术在 2025 年前后得到广泛应用。合作的另一大好处就是大大提升自动驾驶技术的研发效率。当然，这样的理想状态是建立在两家车企真心实意合作的基础之上的。韩系车企的自动驾驶牌面美系、德系、日系车企都纷纷出手了，（当时还是）全球第五大汽车集团的现代汽车自然也坐不住了。这几年，这家韩系车企虽然也在自主研发自动驾驶技术，但一直不温不火，再不激进一点，连上自动驾驶牌桌的机会都没有了。 2019 年 9 月 23 日，现代汽车集团和汽车零部件供应商安波福走到了一起，双方宣布成立自动驾驶合资公司。在新的合资公司中，现代汽车集团和安波福分别占股 50%，双方将合计出资 40 亿美元。现代汽车集团旗下的公司：现代汽车、起亚和现代摩比斯将投入 20 亿美元，其中包括出资 16 亿美元现金，以及以车辆工程服务、研发资源和知识产权利用等形式出资 4 亿美元。安波福则将提供自动驾驶技术、知识产权和大约 700 名员工，总价值也在 20 亿美元。合资公司的目标是推动 L4/L5 级自动驾驶技术的商业化。可以说，现代汽车终于硬气了一回，这一面向未来的赌注价格不菲。该合资公司将由 Karl Iagnemma 领导，他此前是创业公司 nuTonomy 的 CEO，后来这家公司被安波福收购。新的合资公司总部依然位于波士顿，其技术中心将分布在美国和亚洲（包括韩国）。现代和安波福也为合资公司确定了研发节奏：从 2020 年开始，进行自动驾驶系统的开发和测试，并在 2022 年为自动驾驶出租车供应商、车队运营商和汽车厂商提供可量产的自动驾驶系统。也是因为这一次在自动驾驶领域的重大投资，促使现代汽车更加卖力地向未来移动出行平台转型，2019 年 12 月初，现代汽车祭出 6 年 500 亿美元投入的大杀招。百度 Apollo Go 的野心全球自动驾驶由 Waymo 领衔，中国的自动驾驶则以百度 Apollo 作为代表。整个 2019 年，百度 Apollo 自动驾驶开放平台从 3.5 版本进化至 5.5 版本，还在国内多个城市拿到了自动驾驶载人测试牌照。其中，最具里程碑意义的是：百度和一汽联手打造的红旗牌自动驾驶出租车开始在长沙试运营。 Waymo 推出了 Waymo One;百度 Apollo 则推出了 Apollo Go，两家科技公司隔着太平洋互相较劲。百度是在 2019 年 7 月宣布推出 Robotaxi 项目 Apollo Go 的，在 2019 年 9 月 26 日正式在长沙投放了首批 45 辆与一汽联手打造的红旗 E·界自动驾驶汽车。长沙荣誉市民作为国内首批百度 Robotaxi 种子用户进行自动驾驶初体验。同时，百度也宣布对普通市民开放种子用户预约入口，普通市民可登录 Apollo 官网申请成为种子用户，并有机会试乘体验。百度 Apollo Go 也有了比较明确的目标：初期是小规模试运营，小批量的定制量产车在限定的区域内进行试点; 规模化运营阶段，车辆数将超过 1000 台，可在多城市的车路协同区域进行; 多城市的商业化运营阶段，车队规模超过 1 万台，将覆盖主要智能交通相关城市及郊区。现在 Waymo 每个月已经有超过 1500 人使用其 Robotaxi 出行，而且是付费模式。百度 Apollo Go 还得加快步伐，努力追赶才行。 Uber 和滴滴的自动驾驶分拆策略自动驾驶现在仍然是「吸金黑洞」般的存在，Waymo 现在每年亏损 10 亿美元流血运营;通用 Cruise 成立至今已经亏掉了超过 20 亿美元;Uber 当然也不例外，甚至更惨。除了巨额投入自动驾驶研发，Uber 还得面对专利官司的赔偿以及事故致死带来的全世界的口诛笔伐。在内忧外患中，Uber 于 2019 年的 5 月 10 日正式登陆纽交所，摇身一变成为一家上市公司。在此之前，Uber 将自家的自动驾驶研发部门分拆出来独立发展。 Uber ATG 的分拆也遂了很多外部投资者的愿，所以在 Uber 上市前夜，丰田、软银和电装联合为 Uber ATG 送了了一份大礼：10 亿美金的投资。其中，软银愿景基金投资 3.33 亿美元，丰田和电装则支付剩余的 6.67 亿美元。这笔钱能够暂时为 Uber ATG 解渴，未来应该还会持续吸引新的投资。分拆操作不但有利于 Uber ATG 吸引外部投资，也为其创造了更多的自由和空间，助其专心进行自动驾驶技术的研发和应用。Waymo、Argo AI、通用 Cruise 基本也都是这种独立经营的形式。几乎循着同样的策略，和 Uber 一样同为共享出行平台的滴滴在 2019 年 8 月 5 日宣布旗下自动驾驶部门升级为独立公司，专注于自动驾驶研发、产品应用及相关业务拓展。滴滴出行 CTO 张博兼任自动驾驶新公司 CEO ，原安波福自动驾驶全球副总裁韦峻青担任 CTO，原顺为基金执行董事孟醒出任 COO，贾兆寅和郑建强分别担任美国研发团队和中国研发团队的负责人，四人均向张博汇报。新成立的自动驾驶公司将整合滴滴出行平台资源和原有技术优势，持续加大核心技术研发投入，深入拓展与汽车上下游产业链合作，同时与政府及社会各界积极探讨推动自动驾驶落地。滴滴自动驾驶已取得北京、上海、苏州和美国加州的自动驾驶公开道路测试牌照，并获得上海市颁发的全国首批智能网联汽车示范应用牌照。有意思的是，滴滴在多个场合宣称要在 2019 年底前在上海投放自动驾驶测试车辆，但 2019 年已经过去，滴滴食言了。特斯拉的自动驾驶芯片特斯拉在自动驾驶领域一直是独一份的存在。 2019 年 4 月 23 日，Elon Musk 发布了自研的自动驾驶芯片 FSD，这从计算硬件层面大大增强了 Autopilot 的能力。这些年，Autopilot 通过不断的 OTA 迭代升级，已经成为全球范围内部署规模最大、运行里程最长的自动驾驶系统。如今，特斯拉将核心的计算芯片能力掌握在自己手里，Autopilot 系统的未来不可限量。特斯拉研发的 FSD 芯片以 260 平方毫米的规格堆下了 60 亿个晶体管和 2.5 亿个逻辑门，峰值性能达到 36.8 TOPS，采用三星 14nm FinFET CMOS 工艺制造。该芯片由两套完全一样的的独立系统组成，每个系统的处理器囊括 12 个 A72 内核，一个神经网络处理器（NNA——Neural Network Acceleration）和一个 GPU。这两套系统互为冗余，保证计算芯片的安全和稳定。功耗方面，特斯拉 FSD 主芯片功耗仅为 75W，整个主板功耗 250W。这个功耗意味着一台满电的 75kwh 版本的 Model 3 全程开着自动驾驶系统，它的续航会从原本的 370 英里减少至 300 英里。事实上，特斯拉在 2016 年 2 月便开始研发 FSD 芯片，从设计到测试再到量产共历经 18 个月。 2019 年 3 月，Model S 和 Model X 生产线安装 FSD 芯片;4 月，Model 3 生产线安装 FSD 芯片。也就是说，在这个时间段以后生产的特斯拉车型，AP 3.0 硬件已经到位，相应的软件能力还得等待更新。最近，美国的部分车主收到了「全自动驾驶预览」的更新，Autopilot 的能力大幅提升，已经能够识别信号灯、交通标示、垃圾桶以及路面标识等目标。特斯拉也计划在 2020 年第一季度开始为老车主升级自动驾驶 3.0 版本计算硬件。另外，别忘了特斯拉已经在研发下一代自动驾驶芯片了，预计将在未来两年内实现量产，性能将比一代芯片要好上 3 倍。法雷奥和 Velodyne 的激光雷达大生意说完自动驾驶计算硬件，再来看看自动驾驶感知硬件——激光雷达。 2019 年 7 月，作为全球第一家将激光雷达安装到量产车型上的一级供应商，法雷奥忍不住兴奋之情向外界宣布喜讯：已经从四家全球主流车企处获得了激光雷达传感器订单，这些订单的总价值约为 5 亿欧元（约合 5.6 亿美元）。但法雷奥并未透露这些车企是谁，此前已经采用 Scala 产品的奥迪，应该会在其列。数据显示，法雷奥第一代 Scala 激光雷达的全球出货量已经超过了 10 万台。 2020 年，法雷奥计划推出垂直视场角增加 3 倍的 Scala 第二代产品;到 2021 年，还将推出 Scala 的第三代产品——采用 MEMS 扫描镜的固态激光雷达。同样是激光雷达领域的翘楚，Velodyne 在 2019 年 10 月 23 日宣布与韩国零部件供应商现代摩比斯合作，将大规模生产 L3 级自动驾驶激光雷达系统。此外，现代摩比斯还向 Velodyne 投资了 5000 万美元。根据协议，Velodyne 和现代摩比斯将在 2021 年推出 L3 级自动驾驶激光雷达系统，会率先面向亚洲市场供应这一系统，随后逐步扩展到北美和欧洲市场。 Velodnye 与现代摩比斯的合作订单将持续 7 年。从 2023 年到 2030 年，Velodyne 每年将为现代汽车提供 40 万颗激光雷达。其中，2023 到 2025 年涉及 5 个车型，2025 年之后将达到 10 个车型。在 2023 年-2025 年的五个车型中，每辆车的标准配置是，前保险杠上放 2 颗 4 通道 40 线的激光雷达，车身周边再嵌入 3-5 颗 Velabit 激光雷达满足防碰撞需要，整体成本不超过 1500 元美金。从 2025 年到 2030 年，每年每辆车激光雷达成本下行不低于 200-250 美金，最终将达到百元美金。更早之前，Velodyne 和瑞典供应商 Veoneer 宣布将为福特计划 2021 年中期推出的首款自动驾驶车辆提供激光雷达解决方案。据称这是一个超过 10 亿美金的订单。虽然在中国市场遭遇了一些挫折，Velodyne 在全球市场的竞争力依然不容小觑。 Drive.ai 的小败局、DeepScale 的小幸运起家于硅谷、斯坦福精英、吴恩达背书，Drive.ai 曾是自动驾驶圈里的明星公司。但奈何世事无常，盛极而衰只在转瞬之间。在 2 亿美元估值的高位，Drive.ai 于2019 年 6 月正式关停，大部分员工出走，联合创始人王弢选择加入小鹏汽车，继续从事自动驾驶研究。苹果成为了接盘者，通过「招聘式并购」的方式，苹果将 Drive.ai 的部分人才、车辆资产和全部知识产权收入囊中，但没人知道苹果为此掏了多少腰包。诸多 Drive.ai 的元老和骨干加入了苹果的特殊项目组（SPG），开始为苹果的自动驾驶汽车研发贡献心力。在存在的 3 年时间里，Drive.ai 的团队一直在搭建自己的自动驾驶平台，用深度学习和人工智能技术打造高性价比的自动驾驶软件，瞄准 L4/L5 级自动驾驶、开展自动驾驶车队运营服务。在自动驾驶车辆的落地运营方面也展开了尝试，可以说小有成就。有媒体称，Drive.ai 的创始团队间存在内斗，这是加速其走向没落的主要原因。但这一切都不会再有定论。即使有苹果站出来接盘，Drive.ai 的关停依然是 2019 年自动驾驶领域的小败局。俱往矣，希望不会有后来者重蹈覆辙。与 Drive.ai 相比，DeepScale 要幸运一些，这家不那么引人注目的自动驾驶感知创业公司在受到特斯拉的青睐时，团队成员还不到 40 人，已经拿到 1800 万美元融资，估值过亿美元。正值资本寒冬，在这个时候被特斯拉收购，可以说是比较安全的选项。 10 月 1 日，这家公司的创始人主动在推特上宣布自己加入了特斯拉 Autopilot 团队，跟随他加入特斯拉的还有 DeepScale 软件工程团队的大部分成员。而 DeepScale 的市场、商务团队则选择了离职。 DeepScale 的长处在于自动驾驶的「感知前融合」：利用的是原始数据做感知融合，而不像大多数竞争对手采用的是目标数据。此外，DeepScale 的团队还非常擅长于重新设计神经网络，以优化计算机视觉模型和神经网络的运行速度，减少内存和算力的使用。这些优势最终让谨慎的特斯拉按下了「心动按钮」，但特斯拉并未透露具体的收购金额。有分析认为，特斯拉对 DeepScale 的收购，与苹果收购 Drive.ai 一样，同属于「招聘式并购」的范畴。 Nuro.ai 的 9.4 亿美金「开年大礼包」硅谷自动驾驶公司 Nuro.ai 2019 年 2 月 11 日在推特宣布获得来自软银的 9.4 亿美元融资的时候，国内还在过春节。这笔接近 10 亿美元的融资，就像是送给 Nuro.ai 的「开年大礼包」。在这之前，Aurora 也拿到了有亚马逊参与的 5.3 亿美元投资。Nuro.ai 和 Aurora 一起，通过两起巨额融资新闻，为 2019 年的全球自动驾驶行业开了「钱景」。和大多数自动驾驶方案商走 Robotaxi 路线不同，Nuro.ai 做的是无人驾驶配送。这条赛道并不见得沉寂，但肯定没有 Robotaxi 那边热闹。软银的野心足够大，载人和载货「我都要」。在软银的投注下，Nuro.ai 共计获得超过 10 亿美元融资，成为无人配送领域的佼佼者。此前，Nuro.ai 已经推出了无人配送车产品，与美国生鲜连锁超市 Kroger 达成合作提供生鲜无人配送服务。 Nuro.ai 计划用这笔融资扩大无人车队规模，为更多合作伙伴提供服务，同时也将引入更多人才来进一步发展、商业化其自动驾驶技术。 2019 年 12 月，Nuro.ai 在美国休斯敦地区与沃尔玛展开无人配送合作，看来，这笔钱花出了一定效果。一切过往，皆为序章，2020 年已经到来。下一个 10 年，越来越多的资金会向头部自动驾驶企业聚集;车企与自动驾驶系统和零部件供应商的合作将更加紧密;Robotaxi 的落地潮流也将全球盛行。淘汰赛已经开启，赛况将更加激烈。各位参赛选手，请做好充足准备。

时间：2020-05-11 关键词：芯片无人车自动驾驶
特斯拉赢得窃密案无人车公司Zoox和解诉讼进行赔偿

北京时间4月15日消息，美国自动驾驶创业公司Zoox周二表示，已经与特斯拉公司达成了诉讼和解，承认新招募的一些特斯拉员工在加盟公司时持有特定特斯拉文件。特斯拉在去年3月份对四名前员工和Zoox提起诉讼，指控这些员工窃取了用于开发仓储、物流以及库存管理系统的专有信息和商业机密。 Zoox在一份声明中称，根据和解协议，公司将向特斯拉支付一笔未披露金额的赔偿金，并展开审计以确保没有员工保留或正在使用特斯拉机密信息。“Zoox承认，公司从特斯拉招募的特定新员工在加盟Zoox物流团队时持有与发货、接收以及仓库程序相关的特斯拉文件。”Zoox表示。目前，多家公司正在争相开发自动驾驶技术，并努力保护自主专有技术信息，对前员工的起诉也成了常见的事情。

时间：2020-05-08 关键词：特斯拉无人车 zoox
无人送货时代什么时候可以到来

在以太坊区块链上，gas是一种执行费，用于补偿矿工为智能合约提供算力所需的计算资源。网络的使用逐渐增加，当前的gas成本每天达数百万美元。随着生态系统的不断发展，gas优化的价值也将随之增长。以下将介绍一些常见的gas优化模式。 gas节能模式您可以在代码中使用以下模式来减少gas消耗。 Short-circuiting Short-circuiTIng是一种策略，当一个操作使用||或&&。此模式的工作原理是首先对低成本操作排序，以便在第一个操作计算为true时跳过（Short-circuiTIng）高成本操作。 // f(x) is low cost // g(y) is expensive // Ordering should go as follows f(x) || g(y) f(x) && g(y) 不必要的库（libraries）库（libraries）通常只为少数用途而导入，这意味着它们可能包含大量对您的智能合约来说是多余的代码。如果您可以安全有效地实现智能合约中从库（libraries）导入的函数，那么最好这样做。 import './SafeMath.sol' as SafeMath; contract SafeAddiTIon { funcTIon safeAdd(uint a, uint b) public pure returns(uint) { return SafeMath.add(a, b); } } contract SafeAddition { function safeAdd(uint a, uint b) public pure returns(uint) { uint c = a + b; require(c >= a, "Addition overflow"); return c; } } 显式函数可见性显式函数可见性通常可以在智能合约安全性和gas优化方面提供好处。例如显式标记外部函数会强制将函数参数存储位置设置为calldata，这样每次执行函数时都可以节省gas。正确的数据类型在Solidity中，某些数据类型比其他数据类型更昂贵。重要的是要意识到可以使用的最有效的类型。以下是有关数据类型的一些规则。 · 尽可能使用uint类型代替string类型。 · 与uint8相比，类型uint256所存储的gas更少。 · 类型字节应该在byte []之上使用。 · 如果可以限制字节的长度，请使用从字节1到字节32的最小数量。 · 使用bytes32类型比使用string类型便宜。 gas消耗模式以下这些模式会增加gas成本，应避免使用。无效代码（Dead code）无效代码是永远不会运行的代码，因为它的计算是基于一个总是返回false的条件。 function deadCode(uint x) public pure { if(x < 1) { if(x > 2) { return x; } } } 不明确的断言（Opaque predicate）某些条件的结果无需执行即可知道，因此不需要计算。 function opaquePredicate(uint x) public pure { if(x > 1) { if(x > 0) { return x; } } } 循环中昂贵的操作（Expensive operations in a loop）由于昂贵的SLOAD和SSTORE操作码，管理存储中的变量比管理内存中的变量要昂贵得多。因此，不应在循环中使用存储变量。 uint num = 0; function expensiveLoop(uint x) public { for(uint i = 0; i < x; i++) { num += 1; } } 该模式的解决方法是创建一个代表全局变量的临时变量，并在循环完成后，将临时变量的值重新分配给全局变量。 uint num = 0; function lessExpensiveLoop(uint x) public { uint temp = num; for(uint i = 0; i < x; i++) { temp += 1; } num = temp; } 循环的持续结果（Constant outcome of a loop）如果循环的结果是可以在编译期间推断的常数，则不应使用它。 function constantOutcome() public pure returns(uint) { uint num = 0; for(uint i = 0; i < 100; i++) { num += 1; } return num; } 循环融合（Loop fusion）有时在智能合约中，您可能会发现有两个具有相同参数的循环。在循环参数相同的情况下，没有理由使用单独的循环。 function loopFusion(uint x, uint y) public pure returns(uint) { for(uint i = 0; i < 100; i++) { x += 1; } for(uint i = 0; i < 100; i++) { y += 1; } return x + y; } 循环重复计算如果循环中的表达式在每次迭代中产生相同的结果，则可以将其移出循环。当表达式中使用的变量存储在存储器中时，这一点尤其重要。 uint a = 4; uint b = 5; function repeatedComputations(uint x) public returns(uint) { uint sum = 0; for(uint i = 0; i

时间：2020-05-07 关键词：无人机无人车
自动驾驶在此次疫情中大放异彩

冬天总会过去，但谈春天还为时尚早。疫情之下，百业萧条，但无人驾驶技术却意外获得关注。受制于疫情的传染性，无人化商业模式一时被热议。在这场“抗疫”中，无人车价值逐渐显现。武汉方舱医院内，无人车辆往来穿梭。这些车辆拥有远程调控装置，配合医院需求随时上岗。此外，车辆的提供方安排工程师进行监控，有需求随时响应。一时之间，无人驾驶的春天好像来了。即使资本寒冬、行业下行，小马智行（Pony.ai）、驭势科技仍相继宣布完成新一笔融资。前者公布获得了高达4.62亿美元的融资，领投方为丰田汽车集团；后者虽未公布融资金额，但投资方亦是知名零部件企业博世。在世界舞台上，中国自动驾驶技术似乎正获得认可。另一个好消息是：2月27日，在加州车辆管理局DMV公布的“2019年度自动驾驶路测成绩单”中，百度的MPI值（Miles Per Intervention，每两次人工干预之间行驶的平均里程数）首次超越自动驾驶“老大哥”Waymo，位居36家名单之首。排行榜前十公司中，还有4家来自中国。“自动驾驶已进入中美两极同时共存的新时代。”AutoX CEO肖健雄如是告诉亿欧汽车。经历了2019年的泡沫破灭之后，中国自动驾驶行业实在太需要好消息了。但如果说春天就这样到了，或许太乐观。等待“关键转折点”对于中国自动驾驶行业而言，“关键转折点”仍未到来。上世纪90年代，国内高校和研究机构已经开始研发自动驾驶技术。1992年，国防科技大学研制出国内第一辆真正意义上的自动驾驶汽车CIAVT-I型，中国自动驾驶行业由此真正起步。但此后20多年时间里，自动驾驶技术仍只存在于高校实验中。甚至直到2009年，国家自然科学基金委主办的“中国智能车未来挑战赛”中，参赛队伍也几乎全部来自大学校园。第一个转折点在2014年。当年，亟待转型的百度开始入局自动驾驶，被誉为“人工智能领域的四大金刚之一”的吴恩达加盟。为了与吴恩达见面，李彦宏推掉了好几个重要会议。长达3小时的饭局过后，吴恩达对李彦宏说：“我希望帮助你们。”遂即加入百度。此后，他成为百度首席科学家，负责百度研究院的领导工作——其中就包括自动驾驶业务。那一时期，百度吸纳了楼天城、韩旭、彭军、邬学斌、倪凯、韩旭等一众自动驾驶人才。2014年9月，百度开启了与宝马在自动驾驶领域的合作。虽然双方为期3年的合作在2017年提前结束，但在当时，与德系豪华品牌开启战略合作，为百度引来了不少关注。互联网巨头百度的加入，加速了中国自动驾驶产业化。越来越多人看到这项技术的商业价值，这其中，也包括投资人。 2016年到2017年间，成为自动驾驶技术第一个爆发点。诸多技术人员出走百度，陆续成立属于自己的自动驾驶公司，如彭军和楼天城创立的小马智行、倪凯的禾多科技、张天雷的主线科技等。一时间，中国自动驾驶行业“百花齐放”，引得各路投资人竞相“撒钱”。这一定程度上刺激了行业发展，随后，相关法规陆续出台。在此过程中，RoboTaxi这类公司获得了更多资本青睐，成为业界最受关注的企业类型。但那段疯狂的日子已经结束。2018年下半年至2019年，中国自动驾驶行业发展脚步放缓。而如今，即便有好消息传出，但在诸多方面并未有实质上的突破。新的行业发展关键转折点尚未到来。难题待解曾在2019年戳破自动驾驶行业泡沫的诸多难题——商业化、资本、供应链、政策等问题，仍然未解。从技术难度上看，方舱医院里运行的无人车与人们期待的L4、L5级自动驾驶，不可同日而语。“开放道路场景”自动驾驶的实现难度，远远大于封闭/半封闭场景自动驾驶——前者场景复杂、参与者众多、极端案例（corner case）出现概率大。在当下，自动驾驶技术的不成熟与安全隐患，同样是制约技术商业化落地、行业发展的重要因素。咨询机构Gartner曾在2019年发布了一个“技术成熟度曲线”，不幸的是：诸多自动驾驶公司努力的技术方向——L4级自动驾驶，正处于“幻灭期”。Gartner认为，其技术实现时间将超过十年。另外，L5级自动驾驶则处于“期望膨胀期”。一些业内人士的看法则更悲观。“这项技术真的很难，自动驾驶汽车还要几十年的时间才能在路上普及。”2018年底，自动驾驶领头羊Waymo的CEO约翰·科拉菲克（John Krafcik）曾如是表示。他话音未落，另一位硅谷大佬——苹果联合创始人史蒂夫·沃兹尼亚克（Steve Wozniak）也发表了看法：“我信不过自动驾驶汽车。”考虑到技术突破难度，一直推崇单车智能路线的百度Apollo也开始加码“车路协同”技术方向。2018年底，百度开放了车路协同代码，并在长沙街头进行数月装有V2X设备的RoboTaxi载客试运营。2019年，百度在长沙测试路段投入45辆RoboTaxi车辆开启试运营，并在年底的“Apollo首届生态大会”上，着重介绍了车路协同解决方案。而在限定场景下，自动驾驶技术实现难度仍不容忽视。相关区域里，车辆行驶过程中面临的意外情况并不少——车辆、人员的随意穿行、乱停车等情况，都会给无人车行驶造成困扰。另一方面，即使是同一场景，目前各家企业的技术适应能力也并不高。在A矿区可以顺利运转的无人车，到了B矿区却可能频频出错。各企业仍然需要进一步打磨技术，以适应未来大规模商业落地的需要。即便目前中国自动驾驶企业的MPI值与美国持平，也并不代表中国自动驾驶企业能够实现规模化商业落地。此外，大规模商用仍需考虑成本问题。资本方面，虽然刚有两笔融资信息公布，但放眼整个行业，并不乐观。各企业本身大量的资金需求与不及预期的技术发展、机构愈发谨慎的投资策略相矛盾，行业开始洗牌。在2019年，RoboTaxi融资企业数量变少，甚至曾经的明星公司RoadStar.ai惨遭清盘，吴恩达离开百度后加入的美国自动驾驶公司Drive.ai也随后轰然倒下，更易实现应用落地的限定场景自动驾驶企业逐渐受到关注。但经过了膨胀期之后，自动驾驶公司的估值已经被抬高。疫情与行业寒冬之下，一级市场募集基金难度加大，资本更加理性。唯有商业落地苗头的企业更易获得投资青睐。“投资人会选择一个刚需、有买家能力的落地场景（进行投资）。”慧拓CEO陈龙如是对亿欧汽车表示。在这种情况下，还未有自我造血能力的自动驾驶公司举步维艰。智行者CEO张德兆对亿欧汽车表示，明年限定场景自动驾驶可能会有一些规模化落地，但性价比仍是制约大规模应用的关键。此外，中国自动驾驶供应链不成熟、政策法规落后等问题，依旧需要时间来解决。以激光雷达为例，即便很多厂商已将产品价格下探至1000美元以下，但仍不符合大规模商业化标准。而目前，中国仅允许自动驾驶汽车在部分区域进行路测，与美国加州允许自动驾驶汽车上路行驶的政策相差甚远，并不利于技术迭代。突发疫情虽然让一些自动驾驶公司受到关注，但由于对汽车行业有不小的负面影响，技术公司发展的不确定性也被随之放大。冬天总会过去，但谈春天还为时尚早。车云星空间站福特星球虫洞

时间：2020-05-05 关键词：无人车自动驾驶 waymo 吴恩达
普思英察不会孤独低速无人车领域的竞争并不少

道路上，一台出租车挥手即停，你拉门而入。不同于以往，这一次的行程没有操着地方口音的出租车大叔问你去哪，你也不用担心自己是外地人会被绕路。因为这辆车无人驾驶，行驶的路径是算法推荐的。将思绪拉回到现实。时至 2020 年，对于这样的情景设定，你大概会说：不可能、异想天开、impossible……总之，你不大会相信没有司机的车能够挥手即停，然后将人送到目的地。确实，大马路上的自动驾驶汽车总是不能让人放心。但凡了解一些相关知识的人，见到高速上“撒欢”的特斯拉都礼让三分，唯恐这个拥有 Level 2.5 或 Level 3 能力的家伙处于自驾状态，一不留神让自己也跟着遭殃。我们不去赘述特斯拉因为自动驾驶出过的事故，但当下的技术和道路水平没人敢让出租车方向盘离开师傅的双手。读至此处，大家不必急着为无人驾驶普及下达“死刑”判决。深入产业内部，我们总是能看到从业者沿着这条路砥砺前行。笔者很认可知乎上某匿名用户在回答相关问题的一句话，“辅助驾驶始于驾驶安全，无人驾驶终于经济效益。”当我们给无人驾驶划定一个范围，园区内、仓库里或者小区中……低速的无人小车已经开始出现，提高效率的同时也减少了人力资源成本。这个时代，人力成本经常需要很大一笔投入。有了范围设定，开头这样的情景便不再是异想天开，而是某些企业案例的写实。让汽车像人一样用“眼睛”看世界，这是很多公司的愿景之一，注册在深圳福田的技术初创企业——普思英察（PerceptIn）亦是一个“布道者”。普思英察致力于为下一代计算平台和智能设备开发“眼睛和大脑”。公司创始人是号称“百大佬”之一的刘少山博士，离职前在百度负责无人车项目，并担任首席工程师。不过，初创的普思英察并没有直接进入无人车领域。先是做了智能扫地机器人，然后又开发智能服务机器人。后来，考虑到刘少山的背景，加之类似技术由简入繁，可以说做无人驾驶是普思英察的“命”。普思英察是一个技术流的公司，倡导以乐高的方式做无人驾驶，DragonFly 计算机视觉模块是其中很重要的一块。 “我们用一年的时间将这个设备（视觉 demo）的软硬件细节都调整到一个不错的状态，还算是比较快的。” 普思英察 CTO 俞波博士在接受采访时自豪地表达了这一点。在当前的无人驾驶领域，探测距离远、成像精度高的激光雷达是很多整机厂绕不过的坎，被尊为无人驾驶的“千里眼”。然而，事实上一台不错的激光雷达的价格抵得上一台家用汽车，成本让现阶段搭载激光雷达的无人车很难“终于经济效益”，去完成大规模商用。 “我们从一开始就没有采用激光雷达，而是采用视觉加上毫米波雷达和超声波雷达配合。” 俞波这么说，定然很多人会将普思英察归纳到“特斯拉派”，和“谷歌派”道不同不相为谋。不过，区别于特斯拉让带有自动驾驶功能的汽车在大马路上风风火火，普思英察的做法显然“儒雅”一些，小区、园区、景区等封闭场所在该公司的发展路线上优先级更高。对于普思英察而言，通过这样潜移默化的方式让人们接受无人车是公司的机会，比如俞波所说的随叫随到的无人零售车进行售卖和送货。深圳是科技创新重镇，我们喜欢用国际视野去审视深圳公司的创新水平，哪怕是一家初创公司。对于中美无人驾驶领域的发展对比，俞波认为：“中国在无人驾驶技术上落后了一段时间，但是我们场景特别丰富，数据也比较多，在人工智能和机器学习算法上有机会去做赶超。”走在这条路上，普思英察绝不会孤独，仅低速无人车领域的国内竞争者就不少，百度 Apollo、新石器、驭势科技、智行者、一清科技、高仙机器人、坦途智行……名单悠长，且都实力不俗。

时间：2020-05-01 关键词：雷达无人车
叫你偷技术！谷歌把无人车高管告到宣布破产赔1.8亿美元

全世界掀起了研发自动驾驶汽车的热潮，之前，美国两大研发企业—;—;谷歌兄弟公司Waymo和Uber之间发生了盗窃商业机密的纠纷，Uber败诉。而这一诉讼中的关键人物是投奔Uber的Waymo无人车业务高管勒万多斯基，他被认为是盗窃信息的一个中间人。据外媒最新消息，勒万多斯基3月4日向法院申请破产保护，此前不久，一家法院确认，他必须向谷歌支付1.79亿美元，以结束有关盗窃商业机密的法律纠纷。 Waymo的前身是谷歌自动驾驶汽车项目组，后来这一业务调整到Alphabet旗下，并且剥离为一家独立公司。据国外媒体报道，去年12月，一个仲裁小组裁定，谷歌自动驾驶项目的关键工程师勒万多斯基和他的同事利奥·罗恩(Lior Ron)实施了不公平竞争行为，并违反了他们的法律义务，他们创办了一家和谷歌竞争的自动驾驶技术公司，并带走了谷歌的员工和技术。 2015年，Uber进军自动驾驶汽车业务，由于出发落后，Uber采取了收购追赶的模式，该公司收购了由勒万多斯基共同创建的上述初创企业，根据雇佣协议向员工提供补偿。后来，Waymo公司对Uber以及勒万多斯基分别提出了诉讼，勒万多斯基被控盗窃了谷歌的商业机密。在和Uber的诉讼中，Uber被指控通过收购勒万多斯基的公司非法获取了Waymo的自动驾驶技术，Uber在法庭上失利，但是双方达成了和解协议，作为盗窃商业机密的补偿，Waymo获得了Uber公司的一定股份。破产周三，勒万多斯基申请按照美国破产法第11章破产，这种破产模式使他能够谈判债务。根据他提交的文件，他的资产大约为5000万至1亿美元，而负债为1亿至5亿美元。他对仲裁裁决提出异议。但旧金山县法院周三确认支持仲裁小组的决定和裁决。在Uber和Waymo的诉讼过程中，由于勒万多斯基拒绝提供法律配合，Uber已经将这名过去的得力干将解雇。继续留在Uber的罗恩上个月以970万美元的赔偿金与谷歌达成和解，Waymo公司周三证实，Uber已经全额支付了罗恩的赔偿金。 Waymo表示，它将“继续采取必要措施，确保我们的商业机密信息得到保护。” 之前的信息显示，勒万多斯基可能对Waymo欠下1.27亿美元，但是包括利息和律师费在内，他需要向Waymo支付1.79亿美元。这一仲裁胜利是谷歌及其自驾车科技子公司Waymo在与Uber的多方面法律斗争中的最新胜利。在自动驾驶领域，Waymo目前被公认为行业第一。Waymo的无人的士公司已经运营了一年，许多车辆已经取消了后备司机，成为真正意义上的“无人的士”。Waymo已经购买了几万辆的克莱斯勒七人车和捷豹公司高端SUV，准备加装自动驾驶系统，作为出租车上路接送客。本周，Waymo又宣布了一个重大消息，在第一次面对外部机构的融资交易中获得了22.5亿美元。投资机构中包括了银湖、安德森霍洛维茨，中东主权财富投资公司穆巴达拉等知名机构。摩根士丹利认为，Waymo的估值为1050亿美元。在亚利桑那州凤凰城启动无人的士获得初步成功之后，Waymo正准备增加运营城市，据悉目前正在让自动驾驶系统熟悉加州一些城市的路况。（腾讯科技审校/承曦）

时间：2020-04-22 关键词：谷歌无人车
疫情加速，2020年将成无人驾驶真正大规模商业元年？

人工智能科学家、创新工场董事长兼CEO李开复曾预测，无人驾驶的真正实现需要15-20年。可以看到，如今在小规模的范围内，无人驾驶已经有落地案例。在需求增长的当下，三至五年内自动驾驶的蜕变值得期待。近日，自动驾驶的投资热潮还在继续。据报道，软银或敲定一笔新的投资，领投滴滴自动驾驶子公司3亿美元(约合人民币21亿元)，若交易达成，这将是软银砸向滴滴的第四笔融资。除了体现软银对滴滴雪中送炭外，也反映了当前资本对于自动驾驶未来潜力的认可。投资热潮来临? 自动驾驶的商业化场景是一直以来的关注点，而突如其来的疫情，反而让外界看到了无人化业务的需求，比如无人出租车、无人化物流、无人化配送等等。同时，也促使自动驾驶公司对技术的研发，从而达到安全、高效、低成本的最佳效果。此外，国内AI新基建和自动驾驶标准的出炉，也为行业注入了强心剂。 “我认为自动驾驶发展技术到了新的阶段，基本上投资圈也会认为自动驾驶在未来的三到五年之内一定会投入运行，大范围广泛应用。”文远知行创始人兼CEO韩旭接受21世纪经济报道记者采访时表示：“这不再像是以前的充满着高风险的一笔投资，而是大家已经看到了这个非常需要资本的赛道，需要的是扩大运营和技术稳定。我预测，在2020年的自动驾驶会发生大量的整合。” 韩旭还透露，公司本来要进行B轮融资的，但是因为疫情的影响，B轮融资的节奏可能会稍微减慢，但是最近融资消息不断，资本市场也再次火热起来了。驭势科技CEO吴甘沙则告诉21世纪经济报道记者：“融资年初开局不错，主要的原因，我认为是大家对于智能驾驶真正的商业化，具有了更加强烈的信心。一般来说，一个高新技术，它从实验室里面出来，到真正地大规模的商业化应用，差不多需要五六年时间。我们判断，2020年应该是无人驾驶真正大规模商业化的元年。” 眼下，疫情催化了自动驾驶的进一步落地，比如一些公司在疫区，已经使用自动驾驶来运送口罩、消毒液、餐饮等物资，机场和工厂的无人车物流运送案例也屡见不鲜。对于减轻医护们的人力工作量、保证安全便捷上，无人车具有其优势。专注无人车物流的驭势科技，近期就接收到了客户增加订单的需求，“订单以数量级的速度在增加，我们也看到下半年也许会存在一些需求的报复性的反弹。”吴甘沙说道。目前驭势科技已经常态化运营的场景中，一个是在香港机场的机场物流，另外一个是驭势和上汽通用五菱在其宝骏生产基地所做的厂区物流。关键是降低成本在吴甘沙看来，要以无人化切入，需要看三方面因素，第一个是不是高频刚需;第二个是规模可行、可复制，能够实现去掉安全员;第三个条件就是经济账要好，客户能赚钱，无人驾驶公司也能够有利润。他表示，在明年底之前，期望公司达到千台这样的规模的常态化运营，同时实现2亿的营收，真正能够实现财务意义上面的商业化。而文远知行在2019年12月就开放了自动驾驶载客运营，目前用户可以在广州市黄埔区、广州开发区144平方公里的城市开放道路上，享受出租车服务。但是受国家法律所限，还是需要一个安全员来保证完全安全。由于疫情的爆发，文远知行3月2日才开始恢复Robotaxi在广州黄埔区的载客运营。韩旭表示，如果真的能够做到纯无人驾驶，运送疑似的病人非常适合的，因为自动驾驶无人车里面除了病人，没有其他的司机，也可以避免下一个病人交叉感染。但是纯无人自动驾驶载人的普及还需要两到三年的时间，文远知行也将加速研发技术，达到更好的稳定性。他告诉记者：“我们决定尽全力在2020年，在广州继续扩大运营，部署数百辆Robotaxi。2021年，我们期待推动政策在我们熟识的区域去掉安全员，2023年，我们希望在广州大部分区域，实行Robotaxi的无人载客运营。” 也有业内人士向记者指出，降低成本是商业化普及的关键，目前来看，不论算法和算力，以及外界基础设施，都有成本下降的趋势。吴甘沙也提到，驭势科技场景比较丰富，不同场景之间的迁移成本能够做到非常低。“在技术当中，我们其实跟特定的车型、跟不同的技术和业务场景做了很好的适配。在算法上面，我们也尽量的能够通过机器学习的方法进行泛化。” 降低成本是自动驾驶商业化普及的关键，目前来看，不论算法和算力，以及外界基础设施，都有成本下降的趋势...但是需要注意，要进入大规模商用阶段，厂商们还有不少的坎需要跨越，包括技术、产业链成熟度、政策，以及关键的成本问题。

时间：2020-03-27 关键词：无人驾驶无人车新冠肺炎
且看无人车厂商独辟蹊径

在本期节目《低速：无人车迈出一小步》中，普思英察CTO俞波博士向大家介绍了其公司应用在无人驾驶上的视觉感知模组和整车软硬件方案，区别于其他厂商采用的激光雷达技术，事实上一台不错的激光雷达的价格非常昂贵，成本让现阶段搭载激光雷达的无人车很难产生较大的经济效益，去完成大规模商用。普思英察在实现低速无人驾驶上则利用毫米波和超声波相互配合，以摄像头代替激光雷达，这不仅实现了成本的降低，更包含了丰富的技术整合，提高了更多场景应用的可能。目前，国内的无人驾驶技术仍存在许多上升空间，同时随着人工智能、传感检测、自动控制、机器视觉、体系结构和模式识别等核心技术的突破和不断推进，无人驾驶必将更加智能化，从而使车辆能够安全、可靠的行驶在道路上，同时也能够加速无人驾驶汽车的产业化。普思英察作为一家人工智能领域初创公司，在进入无人驾驶领域之后，从场景到数据，以及对机器学习算法上都有自己的独特领悟和技术见解，带着创业者对周围环境的敏锐观察，仅用了一年的时间便将视觉设备中的软硬细节都调整到了良好的状态。这也将作为行进中的赶超优势，并为未来国内在低速无人驾驶的产业发展中创造机会。贸泽电子亚太区市场及商务拓展副总裁田吉平女士表示：“时至今日，人们依然对无人驾驶充满了想象和期待。比起日后更为宏大的愿景，即人们放下对安全的担忧，普遍习惯于坐在无人驾驶的汽车上快速飞驰至目的地，眼前的低速无人驾驶反倒来得更让人乐于接受，我们认为这是一个重要的发展方向。

时间：2020-03-20 关键词：无人车贸泽
5G无人特殊“快递员” 上路，成战“疫”一线得力助手

近日，一批特殊的“快递员”——美团无人配送车出现在北京市顺义区多个社区，为居民配送新鲜的果蔬食品。在新冠肺炎疫情防控期间，要最大限度阻止病毒传播，关键是减少人与人之间的接触。为降低传染风险，各大电商平台和快递公司纷纷推出了“无接触式配送”;为辅助一线医护人员工作，智能送餐机器人、5G无人自动消毒车、无人巡检车纷纷上岗;为助力企业复工复产，5G无人机消毒、体温监测巡警机器人等无人设备也被广泛应用。无人配送车： “小区实施封闭式管理后，我就没出过小区，买菜买水果全在网上。无人车既送来了生活物资，也避免了人跟人接触。”家住顺义区龙湾别墅的秦先生说。受疫情影响，“线上买菜”成为不少人首选的购物方式。美团买菜数据显示，疫情期间各地销售额出现了明显上涨。其中，北京地区日销量最高为节前的2倍至3倍。由于订单集中，美团买菜站点分拣、打包人员及骑手都较为紧缺，无接触式配送需求进一步扩大。 “针对社区的配送需求，美团无人配送中心在北京顺义区相关部门和机构的支持下，围绕美团买菜服务站点配备了无人配送车。”美团首席科学家、AI平台部总经理夏华夏介绍说，无人车在美团买菜站点取货后，自动行驶到目的地社区的无接触配送点，与取货人交接打开餐箱取出物品，全流程隔绝人与人的接触。为了保证安全，无人配送车每天都由专人多次消毒。疫情发生以来，在湖北省武汉市青山区吉林街上，一辆由京东物流自主研发的智能配送车，每天忙碌地往返于京东物流仁和站和武汉第九医院之间。记者了解到，武汉第九医院是武汉市收治新冠肺炎患者的定点医院，院内收治了大批确诊患者。 “疫情发生后，京东物流从北京紧急调配了两台L4级无人配送车到武汉。”京东物流自动驾驶首席科学家孔旗告诉记者，无人配送车在路上行驶时很灵活，可以在无人跟随的情况下，精准地完成配送任务。“为无人配送车自动驾驶‘指路’的就是由高精度北斗、多线激光雷达、高精度地图等组合生成的实时高精度位置和姿态。”孔旗说，目前无人配送车在武汉完成的订单比例已超过50%。智能机器人：战“疫”一线得力助手新冠肺炎隔离区对送餐、送药等勤务工作有着严格的防护和消杀要求，这给现场工作人员增加了很多工作量，压力很大。为了避免交叉感染，山东省青岛市与达闼科技合作，将多款云端机器人部署在青岛市北区隔离点，辅助现场工作人员高效完成隔离观察任务。据了解，该机器人配备了激光雷达和碰撞传感器，能够快速感知外部环境，避免意外碰撞，实现无人化全自动运营。 “现场医护人员只要选择好需要送餐、送药的房间号，智能机器人会自主完成导航，行进到客房门口，并发出语音提醒。当住客完成取餐、取药之后，机器人会向下一个房间行进。”达闼科技相关负责人说。疫情防控期间，消毒清洁也面临更高要求。前不久，在中国电信5G网络的支持下，“5G+无人车”在四川省人民医院正式“上岗”。记者了解到，一台5G+无人车每小时可以完成3500平方米的室外有效清扫能力，单次充电可以清扫20000平方米，替代4人至6人的工作量。同时，在操作当中还可以设置个性化的清扫作业程序。 “5G+无人车缓解了医院一线消毒清洁工作的压力。”四川省人民医院后勤保障部相关负责人表示，受疫情影响，作为与潜在病患密切接触的清洁工作人员也同样面临着风险，使用智能化设备既有效避免了交叉感染，也让喷洒消毒液的工作变得更加细致和全面。在集中收治重症患者的火神山医院、雷神山医院，一方面要确保变电站“零缺陷、零故障、零闪动、零跳闸”，另一方面还要确保保电人员“零感染”。为此，巡检机器人纷纷上岗，成为变电站里运维保障的重要力量。湖北电力检修公司变电检修中心工作人员刘磊介绍说，500千伏磁湖变电站运维人员按电压等级把全站设备分为3个区域，巡检机器人每天巡视1个区域，上午主要巡视设备表计，晚上则是对设备测温，每3天1个周期。运维人员只需在监控后台检查回传的信息，便可掌握站内设备运行情况。除了在线监测，还有10个无人机小组在重点区段布控，在线培训护线员协同巡检，保障疫情防控期间主网安全。 5G智慧设备：保障企业复工复产随着企业逐步复工复产，大批员工陆续返岗返工，这给疫情防控也带来了新挑战。如何保护企业工作人员健康，关系到企业整体生产秩序推进，甚至整个疫情防控工作的推进。 2月13日，长沙汽车北站空庭处，几名穿着防护服的联通应急保障人员正在调试着无人机设备，并将提前准备好的稀释消毒药品倒入无人机药箱。随后，一架预警无人机率先起飞并在空中“喊话”，向周边广播“无人机消毒请回避”，并对所有角落全方位覆盖，通过平台对消杀区域进行三维范围建模，即时传输给装载有消毒液的5G无人机。接到信息的湖南联通5G无人机随即自动按照航线和设计的轨迹，在相对高度5米至6米的空中开展消杀作业，20分钟内便完成了汽车北站及附近露天地面近10000平方米面积的消毒工作。记者了解到，这是长沙地区首次启用5G无人机地空联合立体防疫作业模式，是战“疫”中的新尝试。“随着复工潮来临，公共汽车站等人流量大的区域疫情防控变得更为复杂。接下来，湖南联通将充分发挥5G无人机作用，为长沙汽车东站、长沙汽车南站、长沙汽车西站、黎托汽车站、长株潭汽车站进行喷洒消毒，以5G新科技应对疫情防控新形势，为复工复产人员安全保驾护航。”湖南联通相关负责人说。在企业复工复产的过程中，安全、高效、随时随地非接触式的测温解决方案也得到了越来越多的企业青睐。 “目前，5G红外线体温监测巡警机器人已帮助嘉善一家龙头企业正常复工复产。”浙江联通有关负责人介绍说，传统人工测量体温，不仅需要投入人力，也增加了人员接触带来的安全风险，而5G测温机器人通过“红外线测温仪”节省大量人力、物力，降低企业内员工交叉感染风险，还一举摆脱普通工作位置固定的弱点。 “它既可以充当‘守门人’，保障员工入园时体温测量，又可以充当‘巡视员’，24小时动态巡逻，实时检测企业员工频繁咳嗽等行为，一旦发现异常者及时报警，保证企业员工的整体健康，外防输入内防扩散。”

时间：2020-03-12 关键词：无人车 5G 快递新冠肺炎
扫无人车二维码取饭菜？

当前，长沙各企业纷纷开始复工复产。为了保障员工的身体健康，实现员工无接触就餐，长沙经开区在全省率先采用“无人送餐车”。员工只需扫描无人车上的二维码便可领取饭菜。 2月11日下午5时30分，在经开区的东方·智造港内，一台银色的无人送餐车载满了餐盒，从园区东方美食城出发，不一会儿，就到达了该园区的微智医疗器械有限公司办公楼下。在附近上班的吴先生走过来，拿出手机对准无人车上的二维码扫码，“滴”一声，车门打开。吴先生从车中保温箱内拿出一盒饭菜离开，全程不到2分钟。 “此无人送餐车是针对新冠肺炎疫情特制的。”长沙行深智能科技有限公司首席运营官李睿受访时介绍，为了避免接触，送餐车在此前研发的无人快递车上进行了改进，触屏操作改成了扫码操作，同时，车体也改装为保温车体，确保送达的每一盒饭菜都是热乎乎的。此外，无人送餐车在每次送餐前，都会进行严格的消毒处理。 “等到复工的员工增多，将再增加一台。”李睿介绍，目前在东方·智造港只启用了一台无人送餐车，服务的员工近百人，每天中午、晚上送餐近200份。链接：无人送餐车获新订单李睿透露，自正月初二起，公司研发的无人快递车——“汉马”开始承担起湖北省仙桃市政府及直属单位区域内的投递任务。无人快递车无接触配送，缓解了人手不足情况，成为了当地战“疫”前线上一道靓丽的风景。而在2月11日当天，公司又收到长沙市天心区某医院一台无人送餐车的订单。

时间：2020-03-05 关键词：二维码智能无人车
百度Apollo无人车上岗：一趟可为医院送餐50份

北京海淀医院门口最近出现了一位特殊的无接触“送餐员”，它就是百度Apollo新石器无人车，餐食从上车到取用的全过程都独自完成，避免疫情期间的人与人接触，减小了疫情传播风险。据了解，这辆无人车每天上午10:30-11:30，它都会按时为100名左右的一线医护人员送上工作餐。每次可送餐50份，送完一趟后，工作人员会给餐车消毒，再送下一趟。同一时间，在深圳、广州两地医院、区政府大院、保税区等地，新石器无人车也已经顺利上岗。从2月19日开始，它们每天都会在院区重点保护区域和隔离区域执行消杀作业，帮助降低人群密集环境下的交叉感染风险。 2月20日，《百度App用户战疫实录》报告显示，用户通过百度搜索、浏览新型冠状病毒肺炎相关信息日均超10亿人次，每天超过5000万人查看“抗击肺炎”频道，而百度健康“问医生”单日咨询量超过85万。

时间：2020-03-04 关键词：百度无人车上岗医院 apollo 送餐
美团启动无人配送防疫助力计划无人车配送落地北京

2月18日上午消息，美团“无人配送防疫助力计划”率先在北京进行落地，旨在将无人配送技术应用在相关业务的配送环节及疫区智能化建设过程中，通过无人车和室内机器人配送服务降低人际接触带来的潜在感染风险，最早的一批落地点包括北京顺义区、海淀区等。据悉，美团自研的无人配送车辆已在顺义部分社区进行落地，公开测试道路上行驶速度约为20公里/小时。在此过程中，与中国联通北京分公司进行合作，通过优化落地区域5G网络，满足自动驾驶技术的用网需求。这也是美团无人配送车在室内、园区真实订单落地后，首次在公开道路进行实际订单配送。配送范围内的居民在美团买菜下单后，美团智能配送调度系统会把订单指派给无人配送车，无人车在美团买菜站点取货后，自动行驶到目的地社区的无接触配送点，与取货人交接打开餐箱取出物品，全流程隔绝人与人的接触。美团首席科学家、AI平台部总经理夏华夏表示：“无人配送防疫助力计划是美团用科技助力防疫工作的重要体现，在当前这一关键时期内，美团希望可以团结更多方力量，将科技防疫的价值发挥到最大，帮助医护人员与普通民众早日打赢这场没有硝烟的战争。”

时间：2020-03-03 关键词：无人车美团防疫
疫情呼唤无人车，百度Apollo驰援武汉

前不久，京东无人驾驶小车在武汉街头为医院送快递的身影迎得了无数掌声，这种非接触、智能便捷的无人车在应对当前疫情传播时期，帮上了大忙。疫情防控呼唤无人车，为此，百度推出了Apollo无人智能车，投放为海淀医院的医护送餐。据了解，从眉州东坡餐厅中关村店所在的中关村大厦楼下出发，只需几分钟，Apollo无人智能车就将热乎乎的饭菜送到了海淀医院，为这里的一线医护人员送来美味的午餐。送餐和取餐的人，不接触、不见面，极大的保证了人员的安全。为助力疫情防控工作高效进行，打赢武汉保卫战，2月20日百度Apollo无人智能防疫车又来到了武汉，驰援武汉高校集中隔离点。经过调试后，这批无人智能防疫车将首先在武汉商学院和江汉大学进行消杀作业，和无数坚守在前线的逆行者们并肩作战，用科技力量驰援疫情防控，助力武汉“早日康复”。 Apollo无人智能防疫车据了解，此次百度Apollo无人智能防疫车以消毒为主，将装备双80L的药箱，一共160L的消毒水，以5km的速度前进，一次作业可长达7.4km，覆盖2.9万平方米，主要投放到武汉高校隔离点的疫情防控工作中去。

时间：2020-02-24 关键词：无人驾驶无人车百度apollo
无人车机器人投入“战疫”，无人化产业爆发无限潜能！

预防病毒“人传人”的关键当口，无人车成了深孚众望的重要角色。在这场没有硝烟的战争中，人们切实感受到了人力的瓶颈及无人化产业所蕴含的潜能。货运司机缺口大，田间的绿叶菜不能及时送到市内;医护人员需频繁进出隔离区进行配药、测量体温等基础工作，感染风险较大。公开数据显示，春节期间，京东到家全平台销售额同比去年春节增长540%;美团买菜北京地区日均订单量为节前的2-3倍。全民网购的情况下，配送员也成了稀缺资源。京东物流武汉青山分区经理周建斌透露，他在武汉青山分区管辖的8个快递站点，快递员到岗率仅60%，且很多小区采取了封闭措施，“大约80-90%的小区不让进出”，对配送效率有很大影响，“拉出去一车货，可能会带半车货回来”。疫情爆发后，京东物流仁和站点一直支撑第九医院医疗及生活物资的配送工作。周建斌告诉未来汽车日报(ID：auto-time)：“这种医院一般人车都不让进，快递员(感染)风险比较大，无人车配送这种无接触的方式，基本能避免感染的风险。” 京东物流无人配送车在武汉第九医院门口来源：京东物流　　事实上，部分无人车已悄悄开进了武汉及全国各地的市区和医院。它们是街区中负责配送的快递小车，是医院病区的消毒能手，是隔离区里的送餐者，也是协助医护人员的问诊员。但大多数企业在部署无人车时表现得十分低调。上海金融与法律研究院研究员傅蔚冈在微博上质疑，平时宣传铺天盖地的无人车为什么在关键时刻没了声音，“无人车为啥不能上路送物资?” 对此，智行者CEO张德兆向未来汽车日报坦言，现在还没有达到真正无人化，让无人车在马路上承担运送人员的工作“肯定不现实”。无人配送车“上前线” 2月6日，武汉市青山区吉林街上，一台京东无人配送车以每小时15公里的速度，从京东物流仁和站出发，沿着街道一路前行，穿过建设二路路口，行驶600米后顺利将医疗物资送到了武汉第九医院。它的目的地是武汉市收治新型冠状病毒感染肺炎(NCP)的定点医院，院内收治了大批确诊患者，包括不少重症及危重患者，是本次疫情的核心防疫站。京东物流无人配送车来源：京东物流　　疫情爆发后，京东物流从北京紧急调配两台L4级无人配送车到武汉，技术人员在北京通过云平台进行远程部署。京东物流X事业部自动驾驶研发部负责人孔旗表示，无人车到武汉后，现场调试全部依托于当地的快递员，2-3天后便开始上路工作。据京东物流统计，每天有10-20单来自武汉第九医院的订单，其中50%-70%是由无人车配送。据孔旗介绍，如果货物体积较大或者批量特别大，每单有二三十件，超过无人配送车卡口尺寸，才需要配送小哥亲自“出马”。京东物流武汉仁和站点快递员与无人配送车开会来源：京东物流　　不只是武汉，全国各地都陆续出现了无人配送车的身影。大年初二(1月26日)，智行者CEO张德兆紧急召回了一批留在北京过年的员工，紧急改装调配一批用于医院内配送药品、食品的无人配送车和无人清扫消毒车。 3天后，智行者捐赠的3台无人配送车，在上海两所医院和北京的一个隔离点正式投放使用。这些无人配送车充满电后可以连续工作6-8个小时，期间能以人类走路或慢跑的速度(每小时5-10公里)进行移动。智行者清洁消毒车来源：智行者　　张德兆向未来汽车日报(ID：auto-time)透露，大年初二开始上班后，他组织成立了抗疫项目组，准备随时给武汉的医院提供无人化车辆。但根据当时的情况，无人化配送的落地与运营会占用疫区的人力、物流资源。他觉得，相比其他更加急缺的医疗资源，现在的无人化更像是锦上添花，“就不给他们(武汉)添乱了”。更何况，任何无人化产品的投放和使用都需要当地工作人员及公司员工现场去采集和调配，对于双方都有着巨大风险。 “我当时给员工发了一段话。”张德兆回忆道，他告诉员工，“公司一定是以大家的健康安全为第一，但是国家有难匹夫有责，我们不仅仅能在朋友圈点赞喊加油，每个人都应该尽自己之所能，为疫情作出一点贡献”。自2月7日开始，深圳一清科技的“夸父”无人配送车开始在山东工作，每车单趟可配送1500斤蔬菜瓜果。无人配送车“夸父”可以承担后勤仓库与病房、病房与垃圾站、超市与小区等地点之间的物资和物料运输任务。目前，一清科技正与武汉方面进行对接。一清“夸父”无人配送车来源：一清科技　　2月4日，无人车公司新石器将两辆无人物流小车发往武汉，准备投入防疫工作。2月6日，新石器和智行者科技分别开发的无人物流车与无人清洁消毒车抵达北京的隔离点，可用于隔离区内的独立清洁消毒及送餐服务。新石器无人物流配送车来源：百度Apollo　　青岛悟牛智能科技从1月31日起，为青岛、日照、济南等地医院捐赠了近30台自动驾驶喷洒消毒机器人，减少医护人员进出隔离区的次数。广州赛特智能研发的服务机器人“平平”和“安安”在广东省人民医院，帮医护人员完成送药、送餐、回收医疗垃圾等工作。它们可以自主充电、开关门和搭乘电梯，还自带消毒净化功能。 2月12日一早，在高精准位置服务公司千寻位置“无人机战疫平台”的撮合下，3架无人机来到上海市杨浦区某小区，在1个小时内完成约1万平方米的消毒工作，每架无人机每次喷洒10-15升药液。未来汽车日报(ID：auto-time)据公开资料整理发现，目前在一线工作的无人化设备，多为在室内辅助医护人员工作的机器人，而低速无人配送车、消毒车较少。未来汽车日报根据公开资料及华夏幸福产业研究院资料整理制图：未来汽车日报　　虽然这支“无人战队”数量不多，但它们有效阻断了“人传人”的传染链条，缓解了疫区的工作压力，已成为“战疫”前线不可或缺的重要角色。正在一线工作的机器人们来源：普渡科技、钛米机器人、创泽智能机器人　　理想与现实的差距这并非无人化设备首次“征战前线”。 2003年SARS疫情爆发时期，中科院自动化所研制的“爱姆”机器人已可完成简单的病区运送任务，哈尔滨工程大学研制的“护士助手”机器人，则在当时执行病区消毒、运送医疗器械和设备等任务。 “爱姆”机器人来源：雷锋网　　不过，当时机器人研制产出的时间较晚，到2003年5月才陆续开始投放使用，并未参与疫情爆发时期的工作，且在续航能力、智能化等方面还不太成熟。在国外，机器人在疫情中也得到了广泛运用。美国首例确诊NCP患者目前已治愈出院，当时他是在特殊病原体病房，由医生坐在病房外通过操作名为“Vici”的远程医疗机器人进行治疗。Vici的身上装满了摄像头、麦克风和听诊器等设备，医生在病房窗外远程操作，量体温、检查体表病状和与患者互动。协助医生治愈美国首例NCP患者的Vici 来源：heraldnet　　“技术使我们减少了近距离与患者互动的次数。”普罗维登斯地区医疗中心首席临床官艾米·康普顿·菲利普斯向美国全国广播公司财经频道(CNBC)表示，因为目前尚未建立对这种新病毒的任何免疫机制，将其传播减至最低尤为重要。据菲利普斯介绍，这套特殊的治疗病房，本是为应对埃博拉病毒爆发而设立的。丹麦的UVD医用消毒机器人能够在医院自动行走，用紫外线对病区进行表面消毒。紫外线模块工作2-2.5小时，大约能为9-10个房间进行消毒。丹麦的UVD医用消毒机器人来源：丹麦Blue Ocean机器人　　虽然经过17年发展，低速无人车及机器人性能已得到质的提升，功能也从简单的医护、配送增加至消毒、疫情监测等，但也有人对向疫区医院投放机器人的做法提出了质疑。 “在没有现场技术支持人员和用户没有接受培训的情况下，哪家的机器人可以开箱即用?在医院并不宽敞的走廊内，机器人的运动如何快速躲避健步如飞的医务人员，以及需要快速运动的床边急救设备?机器人自身的清洁消毒谁来做?雷达、超声波、视觉，哪个可以隔着防护服运作，又有哪家机器人可以三防直接喷消毒水?”一位业内人士在接受未来汽车日报(ID：auto-time)采访时表示。上述业内人士认为，大部分机器人最终会成为摆设，最有用的场景是在隔离区和观察区配送物品。灵至科技总经理张克军也在接受媒体采访时坦言，以目前医院的地面情况，机器人移动的跨障碍性并不是很理想。尽管机器人在实验室、疾控中心等环境理想的状况下效果不错，但在医院这样人流拥挤的、变化和不规则的环境中，感知能力和适应性还有待提高。张克军补充道，原有的机器人设计中并没有考虑疫情中的很多特殊情况，如机器人和人的交互、对特殊物品的防护等。“大家对无人车产生了很大的期待，但事实是还是差那么一点点。” 缺席的无人出租车在这个特殊的时期，人们深刻地意识到，无人驾驶车本应成为最安全的出行选择。但时至今日，这一理想中的场景并未实现。 “载人无人车现阶段还需要配备安全员，所以意义不大。”百度无人车资深研发人员林峰对未来汽车日报(ID：auto-time)表示，按照目前中国法律规定，自动驾驶汽车上路都需要有安全员在主驾驶位。此外，无人车上岗还需要经过采集地图和适配调试的过程。无人驾驶初创企业文远知行首席运营官(COO)张力也向未来汽车日报表示，无人驾驶不是在实验室做好研发，然后就可以拿出来用的产品。实现无人驾驶技术的最关键途径是路测，即自动驾驶汽车在真实开放道路上累计行驶的里程越长、路测范围越广、遇到的场景越多，自动驾驶技术就能迭代得越快。但目前，开放给自动驾驶企业路测的区域还非常有限，“完全无人的自动驾驶汽车在这个时候去接送病患或市民上路，存在一定风险”。博世自动驾驶高级副总裁凯·斯特伯(Kay Stepper)也曾在北美国际消费类电子产品展览会(CES)上公开表示，目前自动驾驶在技术和软硬件层面完全可以实现，只是需要更多测试和验证，法规才是大规模普及自动驾驶最大阻碍。全球各地区的相关法规的开放程度不同，欧洲相对保守。 “今天大家需要无人驾驶，但是企业不能第一时间给到，我们都觉得很遗憾。但我们今天不这样做，是考虑到安全问题，考虑到合法合规的问题。”张力表示，确保安全始终是自动驾驶研发和测试的首要原则。 2月3月，武汉铁路官方发布消息，两辆华为5G无人车从上海市北郊火车站出发，当天抵达武汉吴家山车站。这两辆无人车已运达武汉市疫情防控指挥部，在华为武汉分公司调试完毕后，由指挥部拨付给相关医院使用，从车型来看可用于载人。据武汉铁路介绍，该产品将用于隔离病房，后续还将陆续有更多5G无人车抵达武汉。华为5G无人车抵达武汉来源：武汉铁路　　“无法判断后续是否能用上。”一位无人驾驶资深研发人士向未来汽车日报(ID：auto-time)表示，载人无人车能否真正投入使用，还需要长时间测试验证，仅依据无人车运送到目的地的消息，无法判定后期一定会投入使用。 “机器代工”的需求提前了无人配送和无人清扫并非新生概念。 2018年，时任美团联合创始人、高级副总裁王慧文，曾在无人配送开放平台发布会上展示自研的无人配送车“小袋”，称其可以在室内外多个场景下灵活地配送外卖，并计划在2019年实现片区规模化的运营。但在今年1月的CES展上，美团推出的电动无人配送原型车——法雷奥eDeliver4U，仍在进行小规模片区测试(上海松江大学城、朝阳大悦城等)。亚马逊的无人送货机器人Scout和菜鸟末端无人车，现阶段仍然需要人工提供保障。美国加州伯克利大学的无人送餐车Kiwibot，遇到复杂路况也需要工作人员远程协助操控。右下角小车为美团“小袋” 来源：美团无人配送　　在没有刚需的情况下，无人驾驶及相关机器人行业的发展问题并未浮出水面。这场突发的新冠肺炎疫情，不仅催生了人们对“机器代工”的需求，还将技术研发与实际需求的断层问题摆在了台面上。 “大家认识到了自动驾驶及相关机器人的价值，也培养了相应的使用习惯。”张德兆向未来汽车日报表示(ID：auto-time)，靠人工配送的快递物流行业已较为成熟，改用机器人的需求并不迫切，这次疫情能让公众认识到其价值。在工厂延迟复工的情况下，企业主也会意识到部分工作可以用机器替代，从而规避部分不可抗风险。高仙机器人合伙人兼CTO秦宝星在接受投中网“CV智识”采访时表示，该公司原计划在写字楼和大型超市发力，医院并非战略重心，“但现在根据市场需求，我们看到了巨大的市场空间，也在调整往这方面发力”。

时间：2020-02-14 关键词：机器人高科技无人车
特殊“逆行者”上路!京东物流配送机器人驰援武汉

2月6日，在武汉市青山区吉林街上，一台神秘装置从京东物流仁和站出发，沿着街道一路前行，灵巧的躲避着车辆和行人，顺利将医疗物资送到了武汉第九医院。原来，这是京东物流自主研发的智能配送机器人在为武汉第九医院送货。据京东介绍，京东物流在武汉已基本完成机器人配送的地图采集和机器人测试，正在从各地抽调配送机器人驰援武汉! 武汉第九医院是武汉市收治新型冠状病毒感染肺炎的定点医院，京东物流武汉仁和站距离武汉第九医院这个疫区核心只有600米。疫情爆发后，这个站点几乎支撑起了第九医院医疗物资的绝大部分配送工作。面对疫情，京东物流一直在寻求通过科技手段更有效地支援疫区。据京东物流X事业部相关负责人介绍，不仅仅是京东物流自主研发的配送机器人将支援武汉，京东物流还能将L4自动驾驶技术与套件对外开放，为生态中其他机器人厂商提供技术支持和升级，让生态中更多其他厂商的配送机器人也实现无人跟随下的L4级别自动驾驶。随着智能配送机器人的规模扩大，后期这些特殊的“逆行者”将为更多武汉的医院提供必要物资的配送。武汉第九医院的医护人员表示，“既能送上我们紧缺的物资，又能最大限度减少接触感染，京东物流科技真是帮了大忙!”

时间：2020-02-07 关键词：机器人无人车京东物流
百度无人车部门再瘦身+整合：寻求政府支持实现落地试运营

今年以来，百度已经多次动刀调整自动驾驶业务。如今，随着自动驾驶的前装量产模式进度受阻，城市环卫、末端配送、接驳巴士等细分场景不成熟，看似更为遥远的Robotaxi则相继取得落地突破。包括百度在内，小马智行、文远知行以及AutoX等自动驾驶公司，都相继通过寻求地方政府支持，实现落地试运营。 36氪从百度内部、行业知情人士等信源获悉，百度正在对IDG事业群(智能驾驶事业群组)进行组织架构调整，推动智能汽车事业部(L3)和自动驾驶事业部(L4)两大部门合并，以实现技术资源整合和人员成本优化。一位百度无人车员工告诉36氪透露，合并的策略是将智能汽车事业部的技术和业务分拆，“技术部分整合进自动驾驶事业部，业务部分还保留。”因此，合并后自动驾驶事业部的新组织架构包括3个部分：自动驾驶技术部、智能汽车业务部、智驾地图业务部。同时，百度也将车路协同业务升级为独立部门，成立智能交通业务组。业务整合势必伴随人员优化，一家自动驾驶行业公司负责人向36氪透露，“百度对北京的L3团队裁了不少人，近期收到大量百度L3部门员工的求职简历。” 百度IDG的智能汽车事业部(L3)和自动驾驶事业部(L4)是百度自动驾驶两大关键部门，前百度地图负责人顾维灏担任智能汽车事业部总经理，该业务部门面向车企提供Level 3级量产方案，包括高精地图、代客泊车(AVP)、高速自动驾驶(HWP)等，而自动驾驶事业部则面向行业提供Level 4级自动驾驶方案。据悉，早在11月中旬的总监会上，百度IDG总经理李震宇就宣布了此次组织架构调整。“现在已经整合差不多了，下个月就按照新架构运行。”上述一位知情人士告诉36氪，现在L3的技术线员工已经向L4的技术部负责人王云鹏汇报，而L3部门总经理顾维灏去向未定，目前在休假状态。多位百度IDG员工向36氪透露，合并的主要目的是集中优势资源，完成IDG明年的核心目标，“这个目标是在2020年与红旗合作量产1000辆自动驾驶车，两边已经达成了初步协议。” 36氪向百度求证部门合并及其原因、L3部门总经理顾维灏职务情况，以及IDG与红旗量产1000辆自动驾驶汽车的目标，百度表示不予置评。今年8月，百度与一汽红旗联合研发的45辆Robotaxi(自动驾驶出租车)在长沙投入试运营。1000辆Robotaxi显然是一项庞大工程，Waymo作为自动驾驶行业的领头羊，也未能投放千辆规模的自动驾驶车。上述百度无人车员工告诉36氪，每辆车百度可以收取近百万元的开发费，1000辆车对于百度IDG部门来说，是笔不小的收入。百度与红旗联合研发的Robotaxi车型　　前三个季度中，百度仅有二季度实现正向盈利，第三季度的亏损扩大至63.4 亿元。财报不断承压，投入巨大、尚难造血的百度无人车业务也多次传出分拆独立，寻求外部融资的消息。但今年资本市场趋于谨慎，这一计划显然未能顺利实施。百度无人车部门势必要快速寻找落地路径，同时收缩战线，控制成本。在前装量产、细分场景、开源计划等多条路线中尝试之后，百度开始聚焦资源，瞄准更具想象力的Robotaxi市场，这个过程充满波折。资源互耗，调整不断百度的自动驾驶业务发端于2013年，由百度研究院主导，此后相继成立L4自动驾驶事业部和L3智能汽车事业部等。2017年3月，由时任百度总裁陆奇主导，百度对自动驾驶事业部(L3)、智能汽车事业部(L4)、车联网(Car Life etc. )三大业务进行整合，成立智能驾驶事业群组(IDG)。一个月后，百度推出开源自动驾驶平台“Apollo”。智能驾驶事业部(L3)主要做的是面向车企的量产生意，包括提供高精地图、代客泊车(AVP)、高速自动驾驶(HWP)等，而自动驾驶事业部(L4)主要面向行业提供Level 4级自动驾驶技术方案，包括自动驾驶出租车(Robotaxi)、无人巴士、无人清扫车等业务。资源互耗是L3和L4部门之间的顽疾。百度在成立IDG事业群时就指出，此前，智能汽车业务架构较为分散，几个事业部隶属于不同的业务群组，不利于内部资源协调和业务统筹发展。但即便是合并后，两个部门仍然存在技术资源的冗余，一位百度无人车员工告诉36氪，“合并是好事，两边重复资源挺多的，L3有高精地图，L4部门也有，L3做感知，L4团队也在做，而且L3越来越向L4靠拢，已经开始在技术方案中测试激光雷达传感器。” 当然，关键的问题不是组织重复导致的资源浪费，而是L3所在市场不成熟，商业化进展缓慢。智能汽车事业部主要面向车企提供前装的L3级自动驾驶量产方案，但车企对Level 3级方案的需求仍不清晰。 “今年(车企)对自动驾驶的热度降低了很多，那些说要在2020年、2021年推出L3的，都往后推了，已经没有明确的时间表。”博世底盘控制系统中国区总裁陈黎明告诉36氪。百度显然很早捕捉到了这一信号，在今年7月的百度AI大会上，百度IDG总经理李震宇在采访中告诉36氪，“目前主机厂客户基本都推迟了(L3)相关产品的上线时间，整个行业对这个阶段的技术定义是有争议的。” 百度内部也将业务重心从高速自动驾驶(HWP)，转向场景更封闭、速度要求更低的代客泊车方案(AVP)。一位百度L3部门的离职员工透露，百度最多时有3支团队做AVP方案，除了高速自动驾驶(HWP)项目人员转去做AVP，还要有重庆盼达的代客泊车团队，深圳与比亚迪合作的AVP项目团队。但深圳的AVP项目近乎停滞。一位比亚迪的技术合作方告诉36氪，“比亚迪要求每辆车方案的成本做到1000元以内，对于百度来说难度很大，现在人员已经撤出。”对此，比亚迪方面向36氪回应，“有过技术交流，但进度十分缓慢，还没有明确说不做。” 目前百度AVP方案对外公布的合作方是威马汽车，这是百度重金投资的一家新造车公司。开源计划没跑通，瞄准Robotaxi 被整合的不仅是智能汽车事业部。今年9月底，百度也以N+4方案，对负责Apollo开源项目的北美自动驾驶团队进行了裁员。一位百度北美离职员工告诉36氪，此次裁员比例有10%左右，涉及仿真、商务，甚至稀缺的感知岗位也未幸免。更早时候，百度北美团队还将新办公大楼进行转租，退回旧楼以节省成本。北美自动驾驶团队的收缩，意味着百度Apollo开源项目的推进节奏放缓。上述百度北美离职员工透露，Apollo开源项目的下一个版本是Apollo 5.5，可能在明年7月的的AI开发者大会上才能发布。这距离上一个版本的公布相隔近1年，而此前Apollo开源版本的更新间隔最长不超过半年。 2017年4月，作为AI战略的关键一环，百度推出了自动驾驶开源开放平台Apollo。时任百度总裁的陆奇宣称，要将Apollo打造成“自动驾驶界的安卓”，面向行业和开发者提供底层系统、仿真平台、高精地图等工具和解决方案。但显然，整个行业的技术都处在蓄力阶段，商业驱动力不足，Apollo开源项目的商业空间不及预期。今年1月，百度在CES展上发布了ApolloEnterprise(即Apollo企业版)，目标客户主要是汽车制造商、汽车零部件企业和出行公司，这意味着Apollo从开源走向提供to B的定制产品。 “现在百度IDG最核心的就是Robotaxi项目’Apollo Go’，内部已经从开源项目、无人小巴等团队抽调了大量人手过来支持。”一位百度Apollo Go项目成员告诉36氪。10月12日，百度在内部发布消息，为加速产品落地和商业化进程，将美研团队部分工作布局转移至北京。今年4月1日，百度已经与先导控股、湖南湘江发展集团、智能科技创新中心成立了湖南阿波罗智行科技有限公司，参与Robotaxi项目运营。 Robotaxi即自动驾驶出租车，谷歌旗下的Waymo、国内的小马智行都是这个模式的代表项目。Robotaxi不仅是自动驾驶行业的顶级技术，也因为可以取代人类驾驶，引发汽车行业乃至出行市场变革，而备受资本追捧。摩根士丹利曾为Waymo给出一份1750亿美元的估值。 9月26日，百度宣布，Apollo Go项目的首批45辆Robotaxi车队在长沙投入试运营，允许普通市民申请后参与试乘，这批车队由百度和一汽红旗基于纯电车型EHS3联合研发。长沙之后，百度又与河北沧州市达成合作，后者成为第二个Apollo Go项目的试点城市。目前，百度为拓展落地试运营，已经申请150张自动驾驶路测牌照。实现载人试运营距离Robtaxi的真正商业化造血，还有不少距离。去年12月，领头羊Waymo在人员稀少的亚利桑那州投放商业试运营后，再无公布向其他城市的拓展进度，而通用旗下的Cruise虽然吸引了软银、本田等机构的资本支持，将估值推高至190亿美元，落地进度也一再推迟。从百度内部获悉，12月18日，百度将在长沙首届生态大会上，公布更多自动驾驶、智能网联的关键进展。不过，在自动驾驶赛道上，也并无其他捷径可走，唯有认准方向、集中资源，不断推进技术向前，等待市场成熟。

时间：2019-12-07 关键词：百度无人车自动驾驶
美监管机构：Uber无人车在致死事故前已卷入37起车祸

北京时间11月6日早间消息，美国国家运输安全委员会（NTSB）周二称，在2018年3月的自动驾驶汽车致命事故发生之前的18个月里，网约车巨头Uber的自动驾驶测试汽车总共卷入了37起车祸。该委员会称，在2016年9月至2018年3月之间，Uber的测试车在自动驾驶模式下发生了37起撞车事故，其中33起涉及另一辆汽车撞击测试车。在其中一次事故中，测试车撞上了一道弯曲的自行车道栏杆，后者部分占据了测试车的行驶车道。而在另一起事故中，测试员接管了车辆以规避一辆快速接近的汽车，其结果是，测试车避开了这辆进入其行驶车道的汽车，但撞上了一辆停着的汽车。美国国家运输安全委员会将于11月19日举行一次听证会，试图查明事故原因。 Uber自动驾驶汽车事务发言人莎拉·阿布德（Sarah Abboud）表示，该公司对2018年3月导致伊莱恩·赫兹伯格（Elaine Herzberg）身亡的车祸感到遗憾，并称其已经“采取了关键程序改进以进一步提高安全问题的优先级。我们非常重视国家运输安全委员会对撞车事故的全面调查，并期待着对其建议进行评估”。这是第一起自动驾驶汽车致人丧生的事故，加深了自动驾驶汽车这个新兴行业的安全隐忧。美国国家运输安全委员会表示，此前Uber已在改装后的沃尔沃测试车中禁用紧急制动系统。事故发生后，Uber一度暂停所有测试，直到去年12月才在宾夕法尼亚州恢复测试，当时该公司进行了软件修改，并实施了新的重大限制和保障措施。美国国家运输安全委员会表示，Uber用修改后的软件模拟了撞车时的传感器数据，并向该委员会表示：“新软件能在初始碰撞时间之前，在大约88米（4.5秒）的距离上检测并正确分类行人。”该委员会还补充称：“这个系统能在初始撞击时间之前提前4秒以上启动控制制动。” 亚利桑那州检察官3月表示，Uber无需在这起撞车事故中承担刑事责任。随后，坦佩（Tempe）警方7月关闭了一条街道以进行照明测试，当时警方正在调查Uber后备司机应否受到刑事指控，该司机原本应在紧急情况下做出反应。警方表示，此次事故“完全可以避免”，但事故发生时该名司机正在收看《美国之声》（The Voice）电视节目。(唐风)

时间：2019-11-21 关键词：无人车 uber 车祸
毫米波不再神秘，无人车积极应用毫米波雷达

毫米波无疑是今年的一大热点，一时间渗透入生活的方方面面，如毫米波雷达、毫米波通信等。当前热门的5G技术，同样无法脱离毫米波而存在。但本文对毫米波的介绍主要聚焦于毫米波雷达，并向大家介绍毫米波雷达在无人车上的应用。毫米波、激光技术在无人车领域皆具有重要应用，目前尤以毫米波相关技术更为火热。无人车驾驶研发过程中，常以毫米波雷达作为无人驾驶传感器之一。原因在于，毫米波传感器相比较激光雷达以及摄像头而言，测量距离较远，且在雨雪等恶劣天气情形下还能维持稳定工作。由此可见，毫米波技术在无人车领域内所发挥的重要作用。这篇文章中，将向大家详细介绍毫米波雷达的相关知识以及如何将毫米波运用在无人车当中。目前毫米波雷达技术主要由大陆、博世、电装、奥托立夫、Denso、德尔福等传统零部件巨头所垄断，特别是77GHz毫米波雷达，只有博世、大陆、德尔福、电装、TRW、富士通天、Hitachi等公司掌握。2015年，博世及大陆汽车雷达市场占有率均为22%，并列全球第一。博世的长距离毫米波雷达产品是其核心产品，探测距离可以达到250米，是目前探测距离最远的长距离毫米波雷达，主要用在自巡航控制系统ACC中。大陆较为全面，其主力产品则为24GHz毫米波雷达。Hella则是以24GHz雷达为其核心，客户范围最广，24GHz领域市场占有率全球第一。在毫米波雷达的频率选择上，各个国家主要有三种波段——24GHz、60 GHz、77 GHz，而目前正在向77GHz靠拢。欧洲和美国选择的是对77GHz的集中研究，而日本则选用了60GHz的频段，随着世界范围77G Hz毫米波雷达的广泛应用，日本也逐渐转入了77GHz毫米波雷达的开发。目前毫米波雷达主要是以24GHz SRR(Short Range Radar)系统+77GHz LRR(Long Range Radar)系统的形式出现，24GHz毫米波雷达主要负责短距离探测，而77GHz毫米波雷达主要负责远距离探测。 1、77GHz雷达相对于24GHz雷达体积更小。77GHz雷达波长不到24GHz的三分之一，所以收发天线面积大幅减小，整个雷达的尺寸有效下降，对于追求小型化非常有利。 2、77GHz雷达可以同时满足高传输功率和宽工作带宽，同时满足这两点使得其可以同时做到长距离探测和高距离分辨率。 3、77GHz雷达在天线、射频电路、芯片等的设计和制造难度更大，技术成熟度较低，目前成本更高。另外， ITU在2015年将79GHz划归为汽车安全领域应用，此频段可检测行人并可针对多个目标，未来可能替代24GHz成为短距离雷达，被广泛应用。毫米波雷达具有波长短、频带宽(频率范围大)，穿透能力强的特点，这些特点形成了毫米波雷达的优势： 1、穿透能力强，不受天气影响。大气对雷达波段的传播具有衰减作用，毫米波雷达无论在洁净空气中还是在雨雾、烟尘、污染中的衰减都弱于红外线、微波等，具有更强的穿透能力。毫米波雷达波束窄、频带宽、分辨率高，在大气窗口频段不受白天和黑夜的影响具有全天候的特点。 2、体积小巧紧凑，识别精度较高。毫米波波长短，天线口径小，元器件尺寸小，这使得毫米波雷达系统体积小重量轻，容易安装在汽车上。对于相同的物体，毫米波雷达的截面积大、灵敏度较高，可探测和定位小目标。 3、可实现远距离感知与探测。毫米波雷达分为远距离雷达(LRR)和近距离雷达(SRR)，由于毫米波在大气中衰减弱，所以可以探测感知到更远的距离，其中远距离雷达可以实现超过200m的感知与探测。毫米波雷达的多项优势，其目前在汽车防撞传感器中占比较大，根据IHS的数据，毫米波/微波雷达+摄像头在汽车防撞传感器中占比达到了70%。国际巨头在毫米波雷达领域研究历史久，技术积累深厚，在全球市场占据支配地位。车载毫米波雷达的研究主要在以德国、美国及日本为代表的一些发达国家内展开。目前，毫米波雷达的技术主要由博世、大陆、电装、奥托立夫、德尔福等传统零部件巨头所垄断。下图所示为部分国外厂商关于毫米波雷达的相关情况。对于人类及其他生物而言，眼睛与耳朵是获取外界环境信息不可或缺的设备。然而无人驾驶车辆要依靠机器来获取外界信息，因此其相关设备也就替换成了雷达。信息传播的载体也因此从光变成了无线电波。然而无论是光还是无线电波其本质都是电磁波，其在真空中的传播速度相同。尽管雷达的结构与种类不尽相同，但其基本形式是一致的，即都具备发射机、发射天线、接收机、接收天线，处理部分以及显示器。工作时，首先通过发射机搭载的天线将电波向某个方向发射，电波在传播过程中如果遇到障碍物会发生反射，而天线接受到此反射波后会交给接收设备进行处理，进而获取障碍物的相关信息，如通过多普勒效应计算障碍物的速度，通过发射与接受之间的时间差计算与障碍物之间的距离等。通常，车辆的驾驶员都是拥有驾驶证的人，其可以通过眼睛与耳朵对外界环境做出判断，从而驾驶车辆前进、转弯、躲避障碍。而无人驾驶车辆的驾驶员却从人变成了机器，所以相应的，获取外部信息的设备也就从眼睛与耳朵替换成了雷达。无人车通过搭载在其上的雷达设备获取外界信息，经过分析后做出对相应事件的回应。在实际情况中，雷达的表现又如何呢?以通用Cruise无人车为例。通用Cruise使用了5个激光雷达和21个毫米波雷达，分别安置在车身的四周。21个毫米波雷达中有12个是由日本ALPS提供的79GHz雷达，4个ARS-408雷达两两安置在车身的前后，5个高分辨率雷达安装在前后左右四个方向，其分辨率可达到4厘米。 12个79GHz毫米波雷达采用级联方式工作，即某个对象执行操作时判断被关联对象是否同步执行操作，这种工作方式可以让无人驾驶车辆清楚地感知到周围360°的信息，还可以同时跟踪上千个目标，这就极大地提高了无人驾驶车辆应对突发事件的能力。这12个79GHz毫米波雷达构成了冗余系统，尽管会提高制造成本并且使得系统看起来稍显臃肿，但和其带来的安全性能提升得利益一比也就显得微不足道了。诸多雷达构成的系统可以时时更新无人驾驶车辆周边的地图。因此，在某种程度上，无人驾驶车辆要显得比人驾驶的车辆更安全。再老道的司机也不可能做到能够时刻关注前后左右各个方位的路况，但机器驾驶员则可以无差别的对四面八方的情况做出冷静的判断并作出最优解。以上便是小编此次带来的“毫米波”相关内容，希望大家喜欢本文。最后，十分感谢大家的阅读。

时间：2019-10-22 关键词：毫米波毫米波雷达无人车
谷歌Waymo迎来里程碑纯无人车即将上路

10月10日消息，近日谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶汽车企业Waymo发给客户的邮件中表示，他们的纯无人驾驶汽车即将正式上路。这也意味着，谷歌Waymo自动驾驶汽车的商用化将会实现。 Waymo在7月份获得了美国加州自动驾驶客车服务试点的许可。载客服务上线之后深受当地群众追捧，上线首月就完成了4678次载客服务，运送了6299名乘客。 Waymo此次的的试点计划平均每天完成156次服务，行驶总里程超过了9.6万公里。这份数据说明了人们对无人驾驶汽车拥有极大的兴趣，不过目前这项载客服务是免费的，现在还很难确定无人驾驶载客汽车的正式商用效果。另外，Waymo近日还对自动驾驶车辆进行了恶劣天气条件下的测试，在密歇根州进行了冰雪路面测试，还在佛罗里达州进行了大雨天气的测试。Waymo称雨水可以在汽车的传感器中产生噪音，且当道路变湿时，人们表现和行驶的方式开始变得不同，这是自动驾驶车辆需要学会处理的困难。

时间：2019-10-22 关键词：谷歌无人车自动驾驶 waymo
日本首次无人配送商用试运营用的是京东无人车

近日，日本乐天株式会社（Rakuten）宣布利用京东物流的无人配送设备及智能解决方案在日本中部城市开展无人配送服务。此次无人配送服务在日本中部城市一个相对封闭的公园内，主要针对假日期间的游客。游客只需要在手机上下载乐天APP，通过该APP下订单，即可“坐等”由公园附近的商店提供的从烧烤食品、饮料到急救用品等大约400种产品，大大节约了购物时间。据了解，此次是继京东物流与Rakuten达成战略合作以来，首次向日本的线下和在线零售商提供无人配送解决方案，也是日本首批商用自动驾驶汽车配送服务之一。今年2月，京东物流与Rakuten达成战略合作，将为对方提供末端配送无人机、配送机器人等智能物流设备以及配套解决方案。此次合作也是京东与Rakuten在建立无人技术合作伙伴关系后的一次成功落地项目。作为双方合作的另一落地项目，Rakuten最近还宣布了一项在东京湾猿岛的无人机配送计划，该计划仍将使用京东无人机向岛上游客提供服务。

时间：2019-10-11 关键词：日本京东无人车无人配送

频道分类

热门板块

十大热门

嵌入式ARM

智能应用

感知层

科技前线

热门分类

推荐课程

深度阅读

技术子站

项目外包

论坛活动

资料下载

技术专题

编辑原创

评 测

公 开 课

评测

公开课