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滴滴自动驾驶通过图灵测试说明了什么?

作者:时间:2020-06-28来源:长庚小报收藏

或许,我们应该换个角度去看待一些科技公司的价值。

本文引用地址:http://www.amcfsurvey.com/article/202006/414762.htm

比如拼多多,不要拿它和阿里、京东去对比,从电商角度看,会觉得这个公司的估值存在巨大泡沫。但是如果拿拼多多和shopify对比,把拼多多当成一家saas公司去看呢?会有不一样的结论出来。

Shopify是帮电商商家建站,然后提供物流、支付等一揽子服务的公司,赚的是订阅付费,而拼多多也是帮电商商家搭建店铺,也提供物流、支付等一揽子服务,赚的是佣金。佣金和订阅付费的性质一样,都是商家越多赚的越多。目前拼多多营收是shopify的两倍以上,从这个角度看,拼多多还是被严重低估的。

再比如,过去我们总是以网约车巨头来形容这家公司,将其与Uber进行对比。可是从战略布局去看,未来这家公司的竞争对手将是Google、亚马逊与特斯拉这些巨头。这样去看的话,目前的价值仍处于高速增长状态。

6月27日,央视新闻全程直播了网约车冒雨出车上路的体验。

在直播间,滴滴通过了央视的 “图灵测试”。央视记者进行了盲测没有分辨出是还是司机驾驶。

视频显示,滴滴自动驾驶汽车顶部安装有激光雷达并搭载7个摄像头,能覆盖车周360度的区域,通过图像数据来感知周围障碍物的信息和道路情况,包括障碍物的位置、朝向和速度等。对路况的把握会较人类驾驶员更加精准。

随着这次滴滴自动驾驶的成功直播,未来上海地区的用户将可以滴滴App报名,申请在上海的测试路段,免费呼叫自动驾驶车辆进行试乘体验。

在长庚君看来,随着滴滴自动驾驶测试的上线,或许意味着我们应该跳出从网约车的角度来去评估滴滴的价值了。

与目前全力押注自动驾驶的百度相比,滴滴拥有天然的优势:掌握海量出行大数据。凭借这些数据量,滴滴在自动驾驶这个战场中即使对比Google、亚马逊等对手也不遑多让。

公开信息显示,多年前,滴滴就已经将APP中的高德地图替换为自家地图系统。此外,滴滴已将无人驾驶业务拆分,并获得了软银愿景基金的5亿美元融资。

一则值得关注的信息是,就在这个月,滴滴推出了滴滴货运服务。当时外界对这一信息的解读为:利空58同城。

不过长庚君觉得,这或许是滴滴为了无人驾驶累计数据的一种做法。要知道,2019年时,曾有媒体爆料,亚马逊正在使用Embark开发的自动驾驶卡车在特定路段运输部分货物。

结合亚马逊向电动汽车公司Rivian投资,并参与自动驾驶公司Aurora的投资来看,分析认为,亚马逊已经不再掩饰其在无人驾驶领域的野心。

从这个角度看,今天滴滴面对的竞争对手,已经不再是Uber、Lyft这些海外网约车平台,而是Google、亚马逊以及正在All in自动驾驶的百度。

据滴滴自动驾驶首席技术官韦峻青介绍,滴滴网约车网络上每年会累计超1000亿公里的行驶里程,滴滴也在持续投入很大的研发测试资源,让自动驾驶系统不断人类驾驶员的实际驾车行为中不断学习,持续迭代。

实际上,不止夜间,雨天等极端场景一直是全球自动驾驶公司需要持续解决的问题。对激光雷达来说,雨点、地面上的积水以及溅起来的水花可能引发噪点,这就相当于“驾驶员”视力变差,需要算法有效地去除这些噪点,否则容易引发各种急刹。此外,雨天行人打雨伞,相对来说是长尾的情况,需要机器有良好的训练数据覆盖、以及充分的算法冗余才能保证识别。

雨天场景下,车路协同技术也变得非常关键。目前,在上海自动驾驶测试路段的部分路口,滴滴部署了自主研发的车路协同解决方案,能将道路信息实时共享给区域内不同公司的自动驾驶测试车,消除行驶盲区。滴滴自动驾驶车辆已经能应对部分雨天场景。为最大程度确保自动驾驶过程中的行程安全,自动驾驶测试车依相关规定配备了安全员,安全员可随时接管车辆,应对突发情况。

滴滴出行创始人兼CEO程维表示,“我们相信最终AI技术会大幅提升驾驶安全和效率,造福人类,而滴滴最大优势是场景和数据以及坚定投入的决心。同时我们也相信自动驾驶从技术成熟,商业成熟到法规成熟,道阻且长,至少还需要做十年持续投入的计划,也要做好面对各种困难和挑战的准备,但方向是明确而坚定的。”程维认为,“司机有温度的服务不会因新技术出现而消失,自动驾驶也会给网约车司机创造新的职业和岗位。”

滴滴自2016年开始组建自动驾驶研发团队,目前中美两地已有近400人的团队。截至目前,滴滴已获得北京、上海、苏州、美国加州等地路测资格,并在去年9月获得上海颁发的首批载人示范应用牌照。

巧合的是,就在央视直播滴滴自动驾驶网约车冒雨通过图灵测试的当天。亚马逊宣布将投资超过10亿美元收购自动驾驶汽车公司Zoox,这是该公司有史以来规模最大的收购之一。

滴滴与国外巨头在自动驾驶领域的较量,才刚刚开始。




关键词: 滴滴 自动驾驶

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