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特斯拉|市值超越丰田，特斯拉真的有颠覆性么？关于阿尔法公社( 四 )


客观的说 ， 我们尚不清楚特斯拉是否是这方面的赢家 ， 它的做法就是一定正确的 。 也许未来会有一个汽车通用的开发者生态系统 ， 现在做结论还为时过早 ， 但特斯拉的做法有一定启发性 。
最后 ， 一个显而易见的现象是 ， 汽车充电桩变得越来越多 。 一旦有了真正的动力（开电动车的人越来越多） ， 公司就会在任何可能的地方建充电站 ， 而这又会提升体验 ， 让更多人愿意开电动车 。
四、自动驾驶 终于说到了自动驾驶 ， 电动化是引人注目的 ， 但它仍然可能会被复制 ， 尽管特斯拉已经通过改造使它的电动系统具有了一定的不可复制性 ， 但并不起决定性作用 。 而自动驾驶 ， 将深刻的改变行业 ， 改变世界 ， 它是彻底的新技术 ， 特斯拉正是这个方面的先行者和实践者 。
在之前的篇幅中 ， 我们更多讨论的是特斯拉是否在颠覆传统的汽车公司 ， 但在自动驾驶方面 ， 特斯拉不仅要和汽车公司竞争 ， 还要与其他真正的科技公司竞争 ， 它不仅要打败底特律的公司 ， 还要干掉硅谷的公司 。
在这场竞争中 ， 特斯拉可以在汽车收集的数据方面为自己获得至关重要的优势 。 目前自动驾驶的技术 ， 还是与机器学习提供的行之有效的方法高度相关 。 而机器学习需要从大量数据中提取模式 ， 并把这些模式与实际的情况相匹配 。 问题来了 ， 谁的数据更多？
特斯拉的实现自动驾驶的方法是 ， 在市售的汽车中安装尽可能多的传感器 ， 并从这些传感器中收集尽可能多的数据 ， 而且是实际驾驶的数据 ， 不是模拟 。 之所以它能这样做 ， 如前所述 ， 是因为特斯拉的高集成度 ， 它的车是建立在软件平台上的 ， 所以可以添加传感器 ， 而传统汽车厂做到这一点则障碍很多 。 然后 ， 随着自动驾驶的系统越来越先进 ， 特斯拉可以通过OTA更新的方式将更强大的自动驾驶系统推送给已经售出的汽车 ， 让老车主也可以享受到新的技术 。 由于特斯拉的销量越来越大 ， 在路上跑的带有传感器的汽车越来越多 ， 就会产生更多更丰富的数据 ， 自动驾驶系统也会越来越强 ， 这就产生了“自我强化”的赢家通吃的效果 。
即便不考虑其他的可能性 ， 例如特斯拉将汽车作为自动驾驶出租车运营 ， 这对于特斯拉来说也是一个本质性的竞争优势 。
但是 ， 这只是一个论点 ， 它需要解决一些基本的问题：可以仅凭机器视觉系统就达成自动驾驶 ， 赢家可以通吃 。
首先 ， 机器视觉系统 。 特斯拉的自动驾驶计划真正明显的问题是 ， 现在“尽可能多的传感器”'意味着它会在汽车的四周安置足够多的摄像头来提供360度视野 ， 并且仅在前方设置一些超声波雷达 ， 这意味着它的360度3D模型是仅仅依靠是视觉系统实现的 。
但不幸的是 ， 在现阶段计算机视觉系统并不是一个被公认完美的解决方案 。 现在的很多自动驾驶的公司使用的是视觉传感器加多个激光雷达和普通雷达传感器的混合方案 。 在现有的情况下 ， 这将使每辆车增加数万美元的成本 。 如果你只是运营一个几十或几百辆车的测试车队 ， 这样的成本可以接受 ， 但加到量产车中却不可能 。 如果Tesla Model 3使用这样的方案 ， 它的售价将会翻倍；另一个问题是 ， 这些传感器的体积也是巨大的 ， 将会严重影响用户体验 。
与此同时 ， 即使使用了复杂的传感器 ， 搭建起精确的汽车周围的3D模型 ， 但在现阶段这些传感器对于普通消费者来说感知并不是很明显 ， 而且单纯的机器视觉系统在某一些场景下的的效果很好 ， 例如高速公路上的巡航 。
因此 ， 特斯拉的第一个赌注是 ， 在其他传感器（尤其是激光雷达）变得又小又便宜之前 ， 它将只使用机器视觉系统来解决建立汽车周围的3D模型的问题 ， 也解决其他与自动驾驶相关的问题 。 这样做可能有些反常识 ， 因为它希望用更少的传感器 ， 更难的方式 ， 去做别人用更多传感器才能做到的事 。 也就是说 ， Waymo或者其他硅谷自动驾驶公司完全可能在5-10年后用1000-2000美元的激光雷达和机器视觉系统结合来达成自动驾驶 ， 而特斯拉仅靠机器视觉系统的方案会逊色一筹 。 但也有可能 ， 大家会发现 ， 仅用机器视觉系统就能够达成自动驾驶 。


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