克莱斯勒

首页 » 常识 » 诊断 » 在Robotaxi上,Waymo在下象棋
TUhjnbcbe - 2025/4/9 3:36:00
北京哪有看白癜风的 https://jbk.39.net/yiyuanzaixian/bjzkbdfyy/nvxbdf/

RoboX

特斯拉的粉丝们,以及埃隆·马斯克本人,都表达了对FSD前景的兴奋。特斯拉在3月份发布了该软件的重大升级版本V1.3,随即又在4月宣布将推出Robotaxi。上周,马斯克宣布FSD的V1.4版本也即将推出,并将“MPI数值提高5-10倍”。

但我认为,期待特斯拉快速推出Robotaxi服务的粉丝们,将会感到失望。

在3月底前往旧金山的一次旅行中,我分别尝试了特斯拉和Waymo的最新自动驾驶技术。

在ModelX的45分钟试驾过程中,我不得不两次干预以纠正FSD的错误。相比之下,我乘坐无人驾驶Waymo车辆两个多小时,没有发现任何错误。

因此,虽然特斯拉的FSD1.3版本似乎比之前的版本有了显著改进,但从直观体验来看,它显然仍落后于Waymo。

然而,Waymo的出色表现也伴随着一些瑕疵:虽然其行程实现了无人驾驶,但有时会有远程操作员为车辆提供指导(Waymo拒绝告知在我乘坐的途中是否有远程操作员干预,或者干预的频率如何)。

其次,特斯拉的FSD适用于所有道路类型,但Waymo的出租车却避开了高速公路。

许多特斯拉粉丝将这些限制视为Waymo正走向技术死胡同的迹象,他们认为FSD能够在所有城市和道路上运行,是一种更通用的技术,很快就会超越Waymo。

但这从根本上误解了情况。

在公共道路上安全运行无人车非常困难。由于驾驶座上没有人,任何一个错误都可能致命——尤其是在高速公路上行驶时。

因此,00年,Waymo在它能找到的最简单的环境——凤凰城郊区的住宅街道,推出了无人驾驶服务,并且随着对其技术的信心增强,难度也在逐渐提高。

相比之下,特斯拉尚未开始无人驾驶测试,因为其软件尚未准备就绪。目前,由于特斯拉车辆中有驾驶者存在,地理限制和远程协助都不需要。但我预测,当特斯拉开始向无人驾驶转型时,它会意识到只能像Waymo那样逐步推进。

目前,Waymo遥遥领先,它正在应对特斯拉甚至还没有开始考虑的挑战。如果说Waymo在下国际象棋,而特斯拉则仍在下跳棋。

特斯拉比Waymo落后几年

目前人们围绕FSD的兴奋,让我想起了年围绕Waymo的炒作。那年,Waymo宣布从捷豹购买0,辆I-Pace轿车,并从菲亚特克莱斯勒购买6,辆Pacifica小型货车。

但Waymo于当年年底推出的服务却令人失望——大多数行程仍由安全员驾驶,而且只有经过精心挑选的乘客才能使用。

直到00年10月,Waymo终于在凤凰城推出了向公众开放的完全无人驾驶出租车服务。不过即使在那之后,Waymo的扩张仍然缓慢。

Waymo于03年开始,在旧金山提供商业服务,目前正在扩展到洛杉矶和奥斯汀。如今,该公司的商业运营车队只有几百辆车,远少于六年前规划购买的8,辆汽车。

到底出了什么问题?在年8月的一篇文章中,记者阿米尔·埃弗拉蒂(AmirEfrati)报道了Waymo技术的局限性。

埃弗拉蒂写道:“Waymo的Robotaxi在凤凰城遇到无保护左转,或交通拥堵时,曾多次遇到麻烦。”此外,“无人驾驶汽车很难将成群结队的行人或骑自行车的人分开,尤其是在购物中心或停车场附近的人群。”

另一方面,我3月份试用的FSD版本,显然还未准备好进行无人驾驶操作。例如,我不得不进行干预以防止ModelX撞上塑料车道分隔线,而Waymo在00年已不会再犯这样的错误。

根据这些体验来看,虽然FSD1.3似乎优于Waymo在年左右的技术,但它还不如Waymo在00年底的技术。

Waymo依赖远程操作员

在早期,Waymo的所有测试都是由安全员进行的。当软件出现错误时,他们会进行干预,然后仔细记录情况,工程师则利用这些场景数据来改进软件。

自动驾驶软件越好,这种测试策略的成本就越高——如果自动驾驶软件每50英里出错一次,安全员可能会在一天内遇到多个错误。但如果软件每5英里才犯一次错误,安全员可能需要花费数周的时间来获取一份错误报告,费用由公司承担。

如果Waymo继续使用安全员进行测试,直到其软件被证明比人类驾驶员更安全,那么成本将高得令人无法接受。因此,Waymo开始部署由远程操作员支持的Robotaxi。

Waymo对其Robotaxi进行了编程,使其默认行为极其谨慎——如果不能%确信可以安全行驶,它就会减速停车并请求远程协助。

理论上,该软件的平均置信度会随着时间的推移而提高,车辆需要远程协助的频率也会越来越低。

Waymo表示,远程操作员从不直接驾驶其车辆。相反,操作员会回答问题并提供提示,以引导车辆朝正确的方向行驶。

例如,如果Robotaxi被对面驶来的一辆大卡车挡住了,远程操作员可以指引车辆挤进右车道,给卡车留出通过的空间;再比如,如果一辆Robotaxi正在接近有多辆消防车的十字路口,车辆向远程操作员询问“紧急车辆是否阻塞了所有指示车道?”和“道路是否封闭?”的类似问题,以获得指引。

这种策略在高速公路上会变得棘手——如果Robotaxi请求帮助但没有得到及时响应,则需要停下等待,这在高速公路上很难做到。

因此,尽管Waymo已经在高速公路上(配备安全员)测试了十多年,但完全无人的Robotaxi尚未在此运营。

三月,我乘坐Robotaxi从旧金山市中心来到Bayview附近的一家麦当劳。全程花费8分钟。如果使用Uber或Lyft司机,可以走号高速公路,大约15分钟即可到达。

Waymo正在努力解决这些问题:一月份,该公司开始在凤凰城地区的高速公路上测试无人驾驶操作。如果测试顺利,Waymo可能会在未来几个月内,为其商业车队启用高速公路驾驶。

根据Waymo公布的统计数据,至少从安全角度来看,其谨慎作风效果显著。在Waymo的最初万英里无人驾驶里程中,其车辆发生致人伤亡事故的频率约为同类人类驾驶员的四分之一。

特斯拉有更好的方法吗?

许多特斯拉粉丝认为Waymo当前服务的局限性——避开高速公路、依赖远程操作员,以及仅限于少数大都市地区等等,都表明Waymo的技术存在根本缺陷。

去年,一位特斯拉支持者在一条推文中指出,Waymo和通用旗下的Cruise“开发出了极其狭窄、非常脆弱、无法扩展的技术”。

马斯克回复说:“是的,对当地条件来说非常脆弱,且无法扩展。”

该论点的一个关键部分,与神经网络有关。Waymo始于15年前的Google自动驾驶汽车项目,当时正值年代深度学习革命前夕,其软件的最早版本可能使用手工编码规则而非机器学习。一些特斯拉的支持者似乎认为,Waymo仍在使用同样过时的技术。

事实上,Waymo已经广泛使用神经网络。

在04年月的演讲中,一位Waymo工程师解释了该公司如何使用Transformer来预测其他车辆的行为。该公司十年前的软件堆栈可能很脆弱,但它并没有停滞不前。

另一方面,导致自动驾驶困难的一个重要因素,正是“长尾问题”。构建自动驾驶技术的公司需要进行数百万英里的测试,以尽可能多地发现这些“边缘情况”,这也是特斯拉比Waymo更有优势的地方。

正如我们所看到的,Waymo必须为长期的监督测试向安全员支付费用。相比之下,特斯拉已说服数千名客户免费测试其FSD软件。事实上,客户还为这种“特权”支付了数千美元!

这让特斯拉能够获得几乎无限的数据。理论上,更多的数据应该能让特斯拉有效地识别其自动驾驶软件需要处理的边缘场景,更多的数据也应该能让特斯拉训练出更好的神经网络。

虽然获取更多数据肯定是有帮助的,但这并不是灵丹妙药。一个问题是特斯拉收集的数据没有标签,而Waymo的安全驾驶员会记录每次脱离的情况,以帮助识别Waymo软件中的缺陷,但特斯拉客户不太可能这样做。

另一个问题是,某些边缘场景比其他情况更难处理。

“第一响应者”问题

让我们以警察与消防员的互动为例——这是Waymo和Cruise去年遇到的一个难题:

根据旧金山消防局的记录,几辆Robotaxi堵塞了狭窄的道路,迫使消防车绕道前往火场;Robotaxi被困在消防作业区域附近,迫使消防员在放置软管和梯子时必须在它们周围工作。

问题不在于这些车辆撞上了消防车(特斯拉过去曾遇到过这样的问题)。而是它们太过谨慎,以至于被困住了。这就是为什么这些事故只有在Waymo和Cruise开始无人化运营后,才成为人们

1
查看完整版本: 在Robotaxi上,Waymo在下象棋