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滴滴CEO程维：滴滴正在研发无人驾驶技术
编辑：chenbing
来源于：互联网
　　据悉，无人驾驶在业界已不是什么新鲜玩意了。很多大公司和大企业都在研究无人驾驶。滴滴CEO程维在接受国外媒体的采访时提到，滴滴也正在研发无人驾驶技术。如此一来，在无人驾驶技术领域的竞争将会越来越激烈。
　　目前滴滴在美国硅谷招聘数据科学家，以帮助公司研发无人驾驶汽车。程维表示，他与前英特尔中国研究院院长、驭势科技创始人吴甘沙进行了接触。驭势科技是一家位于北京的研发无人驾驶技术的初创公司。最近这家公司放出了一段视频：搭载其无人驾驶技术的低速无人车在园区行驶。
　　滴滴是否会收购驭势科技，正如今年通用汽车收购Cruise Automation或者Uber买下自动驾驶卡车公司Otto，还有待观察。
　　滴滴如果想追上其竞争对手，现在必须加快脚步。此前曾有知情人士透漏，滴滴有可能在硅谷寻求收购或投资相关无人驾驶技术公司来提升自己在无人驾驶方面的进度。
　　滴滴研发无人驾驶技术是顺其自然要做的事情。目前在出行行业的所有玩家，从汽车厂商、互联网巨头再到打车软件公司，都将目光锁定在了无人驾驶上。但是大部分业内人士表示，大规模让无人驾驶汽车上路可能还需要10多年的时间。
　　中国目前正在变成无人驾驶汽车的主要舞台，沃尔沃宣布将投放100辆无人驾驶汽车在中国进行路测，百度也在大力研发无人驾驶技术，并分别在中国和加州进行测试。
　　与此同时，东南亚最大的打车软件公司Grab近日也宣布与新加坡无人驾驶技术公司nuTonomy合作，公开测试其无人驾驶汽车。现在滴滴计划加入无人驾驶大潮中来，竞争会越来越激烈。
　　随着越来越多的科技巨头和公司都纷纷的想在无人驾驶汽车领域分得一杯羹，其市场的竞争力也明显的加强。那么，到底哪家的无人驾驶技术较为让大家满意呢？这个就交给时间考验了。
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无人驾驶汽车概念火爆 索尼也想分一杯羹
腾讯科技讯
的研发部门Google X被称之为“Moonshot工厂”。这家公司选择了“Moonshot”一词的原因之一，是提醒人们处理可能会面临着的巨大问题。
在经历多年的推广之后，谷歌在上月终止了对谷歌眼镜的测试。虽然谷歌眼镜在工业和医疗领域或许将会有所表现，但该产品在消费世界的初次亮相并未取得成功。
谷歌眼镜的失败也引发了一个巨大的问题。在近年来对生物学、空间探索等一系列领域投入巨额研发资金之后，华尔街当前开始对谷歌的项目能否产生回报产生了疑虑。麦格理证券分析师本&沙赫特（Ben Schachter）表示，“我们希望企业继续挑战极限，但围绕着这一点也得有一些财务责任。我们目前还无法看到未来将会发生什么。”
正因为如此，一些投资人已停止了猜测。两年前，市场分析师曾预计到2018年，谷歌眼镜的产值将达到30亿美元至110亿美元。投资银行Piper Jaffray的分析师基恩&蒙斯特（Gene Munster）更是预计，面临着巨大技术和监管障碍的谷歌无人驾驶汽车项目，产值有望达到2000亿美元。不过该分析师承认，围绕着谷歌无人驾驶汽车业务仍有着极大的不确定性。
如果谷歌的核心广告业务仍处于高速增长，或许谷歌的巨额研发投入就不会引起投资人的反感。虽然与一年前相比，占据了谷歌约90%营收的广告业务增速仍达到了20%，但其增长速度已开始逐步放缓。与此同时，用户在小屏幕的移动设备上投入了更多的时间，也削弱了谷歌台式搜索引擎的统治性地位。
如今，投资人关注的不再是谷歌可能永远无法成为现实的“空头支票”产品，他们的注意力已经转向了成本、利润率等这些更为常规的数据。谷歌2014年研发支出已经占据了公司毛营收的约12%，创出这家公司自2004年进行首次公开招股以来的最高水平。
谷歌最不寻常的项目均位于Google X，这座砖混结构的建筑物距离谷歌位于加利福尼亚州山景城的总部约有半英里的路程。Google X专注的技术可能距它们实现商业化还有五至十年时间。Google X的项目负责人阿斯特罗&特勒（Astro Teller）是一位计算机科学家，他的名片上标注着“Moonshots队长”的字样。
特勒在接受采访时表示，他的部门的职责，是让财务状况与风险投资人向一家公司进行投资时所期待的财务状况相当。他说，“因为存有巨大的风险，我们有着极高的投资回报率。”
Google X最知名的项目是谷歌眼镜和无人驾驶汽车，不过在Google X内部，该部门还在开发许多的项目，如风筝发电机，以及无人机送货项目等等。此外，该部门还已在南半球布满了平流层热气球，旨在向大众提供互联网接入服务。这些都是Google X正在开发的项目，这也能够解释投资人为何对此感到坐立不安的原因。
华盛顿大学计算机科学与工程系教授爱德&拉索斯卡（Ed Lazowska）表示，“追溯到30至35年前，AT&T、
和施乐均拥有大型研发部门。值得注意的是，上述公司当时均在各自行业处于事实上的垄断统治地位。”
谷歌目前还对计算机科学投入了巨额的研发投入，并把开发出来的技术应用于核心业务之中。举例来说，这家公司在两年前为社交服务Google Plus推出一项功能，准许用户以“狗”或“珠宝”这样的关键字搜索他们的照片。在该功能背后的技术，则是让计算机更好的识别图像。
谷歌与绝大多数公司一样，创新并不能够保证就取得成功。即便是当企业发明出革新性的产品之后，也会有其它企业让这些产品实现商用化。集成电路由仙童半导体和德州仪器两家公司独立开发，但是
却从这两家公司手中抢夺下了市场。图形计算机借口和鼠标均有施乐发明，然后
的首台Macintosh让这些技术变得流行。但是最终，
成为了个人计算机市场真正的赢家。
不过对于谷歌股东而言，他们的耐心绝不会像研发人员一样持久。没有什么能够比新产品上市后的利润逐季攀升更能令投资人兴奋。如果说投资人目前看不到新产品，他们也希望能够掌握新产品将会在合适推向市场。谷歌首席财务官帕特里克&皮切特（Patrick Pichette）在最近举行的分析师电话会议中就表示，“我仅希望向你们再次保证，我们在首纪律、明智的进行投资。我们希望确保不乱花股东的钱。”（无忌）原文链接：/a/268.htm
来自：腾讯科技&&&
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看准网官方微博：A轮融资500万美元，这家公司要打造自动驾驶的“大脑”&|&融资首发
就在上个月，特斯拉发布了“具有全自动驾驶功能”的Autopilot 2.0系统。作为当下最热门的话题之一，自动驾驶得到了广泛的关注。汽车厂商之外，谷歌、百度等互联网企业，以及许多创业公司，也开始进入这个领域，希望能在即将到来的无人驾驶时代分一杯羹。Momenta就是自动驾驶的新玩家之一。11月14日，Momenta宣布，获得A轮500万美元投资，本轮由蓝湖资本领投，创新工场和真格基金跟投。Momenta成立于9月初，致力于打造自动驾驶大脑，核心技术是基于深度学习的环境感知、高精度地图、驾驶决策算法。产品包括不同级别的自动驾驶方案，以及衍生出的大数据服务。Momenta 创始人、CEO曹旭东毕业于清华大学。创立Momenta之前，曾任职于微软亚洲研究院和商汤科技，有近百人研发团队管理经验以及丰富的产品落地经验，其研发技术曾用于Xbox、Bing、How-old等产品。Momenta 创始人、CEO曹旭东早在大学期间，曹旭东就对人工智能这个领域产生了浓厚的兴趣。人工智能作为微软亚洲研究院的主攻方向之一，在亚研院期间，曹旭东就萌生了在这个领域创业的想法。曹旭东将人工智能公司分成几类。“一类是有技术没有应用场景的；一类是人工智能、深度学习有应用场景，但它只是传统行业中的技术改良，并没有新的价值链创造产生。”而曹旭东想做的，是第三类公司：在新的场景里，人工智能作为颠覆性技术，能够催生新的价值链条，给变产业格局。无人驾驶就是曹旭东最终看好的第三类场景。在他看来，它能将人从繁琐的劳动中解放出来，大幅提高效率，并且，其中的智能体，利用大数据，可以和环境互动。对于自动驾驶而言，安全性是至关重要的。而如果不解决这个问题，自动驾驶的商业化始终要受到限制。“对于无人驾驶，我们希望比人更安全，最好致命事故率低一个量级，做到十亿公里一起致命性事故。统计上，要达到足够置信度，需要多次重复实验，最好一百次以上。这意味着一套比人更加安全的无人驾驶的系统需要测试的总里程达到1000亿公里。”曹旭东说。而在他看来，没有解决这个数据和测试的关键性问题，那么，自动驾驶离商业化落地，就始终存在着一道鸿沟。“这也是谷歌无人车迟迟没有商业化的原因。”他总结。而要解决这个问题，有两种解决方案。一是无人驾驶模拟；二是众包数据收集和测试。“但模拟即使再逼真，感知数据和真实的数据也存在差异；其次是模拟的情境下交通规则都是我们设定的，很多失败的场景恰恰是人思考的盲点，单纯通过模拟并不能发现。”曹旭东说。至于第二种方案，特斯拉就是走这条路线的典型代表，但对创业公司而言，这种方案需要造车，耗费的时间周期长，并且，它也需要实现对车辆的控制权，难度仍是相当更大的。Momenta则想用更轻的方式解决以上两个方案里的问题。曹旭东表示，应用Momenta的技术解决方案，可以采用“众包”的方式，将感知设备通过后装，安装在车辆上，直接利用现有道路上已有的运营车辆，不需要造车、改车、控制车，从而获得司机的驾驶和路面情况等数据，实现众包测试和数据收集。设备成本方面，Momenta利用算法，准备通过多摄像头等廉价设备实现无人驾驶。“摄像头是所有感知设备中信息量最大的，需要人脑水平的强人工智能，才能从间接视频数据中提取出无人驾驶所需要的直接数据。激光雷达、高精GPS和IMU长期看都有降价空间，我们的技术方案不排除任何感知设备，价格合理，就会融合进来。”曹旭东告诉i黑马。“我们通过这些感知设备，可以构建高精度地图，定位到这些车辆在其中的精确位置，获取它的驾驶轨迹。依赖高精地图，我们可以获得驾驶轨迹这一驾驶行为数据。通过众包，就可以获得海量环境和行为数据，通过数据驱动的方式学习无人驾驶决策。”而构建高精度地图，以及实时识别驾驶环境，背后需要精确度很高的视觉识别算法。这些就是Momenta研发总监任少卿所致力的领域。目前在视觉识别领域，最先进和广泛使用的物体检测算法之一Faster RCNN和图像识别算法ResNet正是任少卿参与研发的。就是这两项成果帮助微软在2015年的ImageNet和CO CO Challenge获得了冠军，打败了来自Google Brain和Facebook AI Research等团队。而同时，这种众包的解决方案获取的数据信息，Momenta也能够从中衍生出更多的大数据服务，提供给客户。获得融资后，Momenta将继续加大研发和运营，曹旭东认为，只要公司做无人车的技术方案是一个渐近性的、能保证道路环境和车辆安全的技术路线，也许三年后，就会有无人车在路上出现。11月13日，个优质盈利项目在郑州招全国城市合伙人，加盟费0元起，现场更有创始人发家史干货分享。找创业商机，快来报名！长按识别二维码报名社会化媒体
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转藏至我的藏点噱头还是必然趋势 无人驾驶到底离我们有多远?
10:21　来源：电动知家
“我们会和密歇根州合作研发下一代汽车智能技术，比如车联网和无人驾驶。”日前，富士康CEO郭台铭在富士康深圳总部会见美国密西根州州长斯奈德时表示，众所周知，美国密歇根州是全球汽车之都，美国76％的汽车研发都在那里进行。同时，密歇根州还是全球两大车联网测试场所在地，拥有世界上最广阔的测试道路区域。因此，富士康将选择在密歇根州建立研发中心，开发自动驾驶技术。作为当下汽车圈最热门的话题之一，无人驾驶的讨论热度似乎比新能源汽车、智能互联还要高，全球各大汽车制造商与科技公司都在争相开发无人驾驶汽车技术。而全球3C代工服务领域的龙头——富士康投身无人驾驶领域，无疑又为无人驾驶添上了一把火。然而，在无人驾驶如火如荼地推进过程中，一方面是科技进步带来的美好出行愿景，另一方面却是无人驾驶在推广上遭遇到前所未有的挑战。这其中不仅面临技术瓶颈，还会遇到法律瓶颈、政策瓶颈以及伦理瓶颈。■造车容易形成良好的运行环境难“对于很多车企来说，如今生产一辆无人驾驶汽车可能是分分钟的事儿，但想要在道路上实现真正意义上的无人驾驶，困难点在于如何形成与之匹配的运行环境。”交通运输部公路科学研究院研究员周炜在接受《中国汽车报》记者采访时表示，对于无人驾驶技术，不少公司已经默默耕耘了很多年。这其中既有传统汽车厂商，也有各大互联网公司，它们都期待着能够在未来的无人驾驶时代分得一杯羹。不过，在周炜看来，完全依靠无人驾驶技术来解决人的出行问题是不科学的，“从目前技术发展现状来看，实现无人驾驶是有限制、有条件的，受外在环境约束较大。虽然它在一定程度上可以解放人的双手、双脚甚至是大脑，但并不是说无人驾驶就能解决一切问题。本质上讲，车辆要实现无人驾驶，就必须要创造出良好的运行环境。”
(参考成交价)}