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#Waymo#Waymo 设计主管 YooJung Ahn 公布：第五代自动驾驶平台技术细节( 二 )


Cambou 对增加的数据流和处理新增数据所需算力间的关系进行了研究 ， 他表示：“自动驾驶汽车数据流的增长已经受到严重限制 。 ”
鉴于计算能力整体是呈对数增长的（先快后慢） ， 因此 Cambou 也坦言称 ， 自己的结论是个“可怕的发现” 。
与硅谷许多处理器工程师不愿承认摩尔定律即将作古的情况不同 ， Cambou 认为自动驾驶汽车的算力困境与传感器数据流有关 。 他预计自动驾驶汽车的算力终将到达上限 ， 其结果就是自动驾驶行业需要“一种新的范式” 。
#Waymo#Waymo 设计主管 YooJung Ahn 公布：第五代自动驾驶平台技术细节
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Cambou 指出 ， 要想避免“数据流与算力”僵局 ， 方法之一是开始寻求数据质量的改善 。
他表示 ， 自动驾驶行业需要各种性能更好的传感器 。 当然 ， 除了部署更好的雷达外 ， 还需要诸如热像仪（Waymo还没有 ， 但分析师认为它们后续会配备）之类的装备对于“在数据预算内提高数据质量”也是必要的 。
Cambou 提到 ， 像 Prophesee 这样使用“基于事件摄像头”的公司有望解决算力有限的问题 。 “神经形态是受生物启发的‘传感’和‘计算’ 。 通过两者的结合 ， 就可以提供第三种计算方式 。 ”Cambou 补充道 。
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Waymo 的自研传感器
有的人可能会说 ， 29 个摄像头是不是有点多了？Waymo 可不这么看 ， 它们还专门用了多种方式来整合传感器数据去提升数据质量呢 。
【#Waymo#Waymo 设计主管 YooJung Ahn 公布：第五代自动驾驶平台技术细节】1. Waymo 的激光雷达
据 Ahn 介绍 ， “Waymo 的全新激光雷达家族能在更广的范围内实现更高的分辨率 。 作为 Waymo Driver 平台中最强大的传感器 ， 我们的激光雷达能绘制出一幅足够精准的周边环境图景 。 即使是毫无照明条件的夜晚 ， 也能看的清清楚楚 。 ”
关于安在车辆顶部的那台激光雷达 ， 她则介绍称 ， “它能看到 300 米外 ， 而且拥有 360 度视角 。 ”与此同时 ， 安装在车辆四周的雷达则能覆盖更广的视场 ， 探测起车辆附近的物体更加得心应手 。
2. Waymo 的视觉系统
Ahn 指出 ， 新的视觉系统让 Waymo Driver 能获得更清晰的图像与更广的视角 ， 29 个摄像头在视觉上覆盖车辆周边更是不在话下 。 此外 ， 摄像头还有清洁与加热系统支持 ， 能在各种天气条件下释放最佳性能 。
Waymo Driver 的周边视觉系统还能大大减少停着的车或大型车辆带来的盲区 。 “这些新摄像头让我们能掌握周边物体的动向 ， 以更好地做出决策 。 ”Ahn 解释道 。 “不同类型摄像头相结合换来的有价值信息 ， 也能方便我们尽早做出反应 。 ”
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3. Waymo 的雷达
Ahn 认为 ， Waymo 的新款高清图像雷达占据了车辆周边 6 个有利位置 。 它们能“同时追踪静态和动态目标 ， 在更远的距离外发现小型目标并分辨出那些拥挤在一起的目标 。 ”
她还强调称 ， “雷达是激光雷达和摄像头的补充 ， 它们在各种恶劣天气下简直是神器 。 “
激光雷达、摄像头、雷达和 AI 计算平台都“刷到”顶级后 ， Waymo 就为自家自动驾驶汽车构筑了一个完美的 3D 世界 。
当然 ， 硬件配齐了 ， 也不能忽略软件 ， 它也是决定 Waymo Driver 成功与否的关键环节 。 不过 ， 在视频中 Ahn 对这个问题一带而过 。
“在软件端 ， 我们自动驾驶汽车的大脑将吞吐传感器采集到的信息以回答 4 个关键问题 ， 即我在哪？我周边有什么？下一步会发生什么？以及我该作何反应？只有软硬件协同合作 ， 才能让车辆理解周边环境 ， 实现安全行驶的目标 。 ”


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