Car2Share 通勤体验 | 德国血统的「分时租赁汽车」好不好？
共享经济这个词目前处于中国互联网热潮的浪潮之巅，而现在大部分的共享经济其实更贴近「分时租赁」这个词语。自从共享单车火爆全球之后，陆续出现了各种各样的共享，像充电宝、雨伞、马扎等等新奇的玩意儿层出不穷，只有你想不到的就没有共享不了的，甚至还有网友用短视频炒作共享女友… 今天我要给大家讲的并不是这些，而是比单车成本还要高的出行工具——汽车。没错，共享汽车也已经出现在我们身边很久了。和共享单车一样，品类多多的共享汽车拯救了我们的中短途出行。 作为一名北京的 95 后，住在北城的我单程通勤需要 20 公里。早晨根本就上不去那谜一样挤的 5 号线，公交地铁是指望不上了，所以共享汽车几乎成为了我每天通勤的选择，我注册并使用过很多共享汽车，比如一度用车、北京出行（现更名为摩范出行）、TOGO 途歌和 EZZY 等，为了通勤我也是交出去很多很多的押金啊。这次，我来体验一下拥有德国血统的「分时租赁汽车」—— 戴姆勒 Car2Share 随心开。 共享 smart 就是德国血统？ Car2Share 是戴姆勒旗下的「分时租赁汽车」，说白了它和奔驰是一家子，所以所用的运营车辆都是清一色的奔驰 smart 。 与其他「分时租赁汽车」不同，Car2Share 是没有 App 的，从微信中搜索并关注了「戴姆勒 Car2Share 随心开」公众号，从菜单栏注册入口进行了和其他平台一样的身份证与驾驶证的信息验证。 等待验证通过后使用微信缴纳了 500 元押金，不得不说相对于其它一些平台 1500~ 2000 元的押金，Car2Share 的确是更合理一些。 整个注册过程以及使用的过程中，由于所有操作都是在微信中打开的网页里进行的，所以点击选项和菜单的时候会有一定网络加载所带来的延时。微信相对于 App ，优势在于减少了下载占用流量和手机存储空间，但是难免也会让一些习惯了 App 的用户用起来不那么顺手。 我有点转向了，这怎么破？ 我上班在朝外 SOHO ，地下车库就有 Car2Share 的点位，但都是 smart fortwo，之前通过其他平台已经开过很多很多次了，从没有开过 smart forfour 的我于是决定体验一下。于是我预定了旁边的中骏世界城点位的 smart forfour。等我到中骏世界城之后开始犯迷糊，世界城的停车场地下一共三层，Car2Share 点位到底在哪里？ 在 B3 地库绕了一大圈无果之后，我致电客服，经过几分钟身份信息验证之后 ，问题解决。 和其他平台的共享 smart 有哪些不同？ Car2Share 解锁使用的是网络解锁，手机在取车界面点击取车后，车门会自动解锁。车钥匙在中控台下侧悬挂，即使我取车时是晚上，在车内氛围灯的映衬下也能轻而易举的找到。 驾驶感受和平时开的 smart fortwo 差不多，刹车点头、起步仰头、踏板行程长、雨雪天气易打滑等等都是 smart 车型的通病。不过值得一提的是，这是我目前开过配置最高的「共享 smart」，座椅加热、倒车影像、倒车雷达、蓝牙连接、自动大灯、全景天窗（非电动天窗）。倒车影像和倒车雷达在停车入库时对驾驶员的帮助很大，我开过的多数共享汽车因为选用低成本的低配车型所以几乎都没有倒车影像，只是偶尔车型会有倒车雷达。驾驶体验中给我的亮点就是座椅加热，深秋的北京晚上还是比较冷的，座椅加热这个功能用一个词形容就是「雪中送炭」。 到家之后，我直接把车开到了地库。此时的关锁已不需要手机控制了，就像开自己家的车一样，拔下钥匙用钥匙遥控锁车，第二天早晨也是用钥匙遥控开锁，中途锁车期间一定要记得保管好车钥匙。 还车与支付费用 到达还车点位后，将车停放到点位里，将车钥匙后悬挂的磁卡插入感应区中。 在「戴姆勒 Car2Share 随心开」公众号菜单栏选择我的助手，点击我的订单，进入当前订单后选择还车。 还车前会与你确认一些注意事项比如：车是否在站点内、钥匙是不是在感应区、车灯和车门是否关闭、你是否在车外等等。 之后，后台会开始检查。 全部通过之后，就可以看到账单并支付了。 我订车时选择的是晚 18:00 至第二天早 9:00 的 smart forfour 夜间套餐，78 元包含时间段内的时长费，超时后需要额外支付时长费，并且所有里程费是不包含在套餐里的，这也就是我为什么晚上老老实实的把车停在了地库。 因为早高峰堵在路上，结果晚还车 30 分钟左右，看到账单时的我是心痛的，这应该是我最贵的一次通勤了。往返一共花费 162 元，其中包含：夜间套餐 78 元、41 公里的里程费 73.8 元、超时费用 10.2 元。相比较打车通勤的费用，往返整整高出了 60 元。 1. 支付之后，就完成了本次「戴姆勒 Car2Share 随心开」的体验。当然，说了这么多使用流程，我也要总结一下这德国血统的「分时租赁汽车」。 外观、内饰干净整洁，没有看到其他用户遗留的烟灰、垃圾，可以说明运维人员会按时检查并清理所有使用过的车辆。 2. 车辆配置完善，可以大大满足绝大部分用户的基本需求。 3. 站点在系统中没有更精确的标注，如果第一次在不熟悉的站点租用车辆，可能会多花一些时间找车。建议系统对网点标注位置标注更清楚一些，或者增加网点实景照片。 4. 选择夜间套餐，可以保证第二天一早有车通勤，不用担心一大早和别人抢订汽车的情况。 5. 如果个人使用的话，费用会比较高，但是有同行的朋友或同事平分费用的话，还是比较合适的。 6. 微信中进行注册、预定、开锁、还车、支付等操作时，有一定加载延迟，流畅性不如 App 来的更痛快。 7. 从车的整体感觉来说，多花点钱得到更好的车况、更好的车内环境与更好的车内配置，这样一想，偶尔体验一下还是不错的。 8. 如果你每天早上都在和附近的陌生人在抢订共享汽车的话，我建议你可以试一下「戴姆勒 Car2Share 随心开」。如果你是和我一样自己一个人通勤，你可以选用 smart fortwo，更低价格的 58 元夜间套餐和更低里程费，更适合单人或双人通勤。 因为有戴姆勒的背书，所以 Car2Share 在品牌层面给人的感觉是比较靠谱和踏实的，这是整车厂主导的共享用车项目和创业公司项目比起来的一大优势。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。
大疆无人车首次曝光，他们真的在做无人驾驶
本文转载自微信公众号「量子位」，作者李根 大疆创新 DJI 入局无人车这件事，已经越来越掩藏不住了。 2015 年，大疆成功挖角特斯拉自动驾驶负责人，亦有业内人士透露大疆已经开始测试车载设备。从那时起，关于大疆进入加入自动驾驶领域、正在开发无人车的消息就不断的出现。 然而大疆始终对此事秘而不宣。关于大疆无人车究竟进展如何？采取什么样的方案？一直始终是个迷。 然而，量子位还是获知了更多新进展。我们的一位小伙伴（也是一位资深业内人士），近日在深圳蛇口发现了大疆的一处「 秘密基地」：大疆无人车正在这里进行测试。 放图。 这辆正在测试中的大疆无人车，主体是一辆福特锐界 SUV。这与之前传闻的接近一致：大疆在利用前些年机器视觉方面的积累，将于 OEM 厂商展开合作，入局自动驾驶。 大疆和福特此前也有过合作。 整个测试似乎还处于较为早期的阶段，仅从外部观察，这辆大疆无人车只有摄像头，并没有看到激光雷达的身影，另外也没有明显的看到雷达等其他传感器。看起来像是一个类似 AIMotive 的自动驾驶方案。 AIMotive 是一家英伟达投资的无人车公司，致力于研发仅仅依靠摄像头的低成本自动驾驶技术，目前已经获得加州路测许可。 △ AIMotive 的测试车 不过，大疆创新在自动驾驶赛道上的梦想可能还要更大。不止于合作的车厂方面，无论是这次被拍到的福特，还是更早之前传闻中的广汽，这都不是大疆自动驾驶的全部。 量子位最新获知的消息是：大疆创新在自动驾驶方面的野心，绝不止于「 视觉方案提供商」 或「 方案提供商」，大疆创新的雄心壮志是「All In」，整条赛道，从方案到产品，为达目的不惜自己造车。 也就是说，大疆创新希望在车领域复制无人机领域的路线。而且也有一家车领域的公司在大疆内部被频繁提起，中国人民也非常熟悉——特斯拉。 特斯拉大牛得而复失 关于大疆和特斯拉，更早之前就有「 瓜葛」。 2015 年 8 月，大疆把特斯拉 Autopilot 以及高级辅助驾驶工程总监戴伦·里卡多 (Darren liccardo)，挖角至自己的硅谷研发中心，并担任大疆创新全球工程副总裁。 很多人将此举看做大疆在自动驾驶方面会有重要进展的标志性事件，但少为人知的是，这位戴伦·里卡多在加盟不到一年，便选择了离开——虽然 LinkedIn 依然显示供职大疆，但据大疆内部人士透露，双方磨合不到一年，便选择了分手。 说出来你可能不信，戴伦·里卡多离开的原因，据称不是池水太浅，而是感觉大疆梦想太大，而且现在为梦想买单的能力看起来也不匹配。 从现在可以获知的人才构成情况来看，大疆确实在梦想和现实之间还有距离，之前在完整人才团队构建起之前，特斯拉式的路径听起来太过浮夸。 当前在大疆内部领导无人车业务的负责人叫赵丛，同时也是大疆在机器视觉方面的负责人，于是无人车业务人员构成以机器视觉方面为主。 赵丛并不是一个大众熟知的名字，但在机器视觉领域属于「 师出名门」，与商汤系一样，赵丛在港中文师从汤晓鸥，毕业后到了大疆，目前负责机器视觉、模式识别、深度学习，自主导航方面的技术业务，领导整个机器视觉相关的团队。 有人告诉量子位，这个团队目前算不上规模宏大，因为人员招募上一直进展有限，特别是汽车工程相关的人才，原因竟是大疆给出的薪水够不上竞争力。 一方面是现在自动驾驶产业链上的人才水涨船高，确实高过之前的正常线；另一方面也与大疆的风格有关，一直以来大疆都是一家很「 节省」 的公司，无人机全球垄断地位的风光之下，大疆认为给出市场正常水平的薪资就能吸引人才加入，但当前市场行情下，汽车工程方面的工程师，显然不会这样认为。 这也是大疆目前无人车方面最核心的矛盾，野心不小，人才缺乏。 △ 大疆创新创始人汪滔，图片来自《中国企业家》核心竞争力 但大疆的人才薪资号召力策略，显然也有自己的原因。 首先是大疆在机器视觉方面的能力。虽然无人机和无人车看起来风马牛不相及，但需要解决的核心问题却非常相似，而且大疆在机器视觉、传感器融合算法等方面，已经通过消费级无人机展现出了实力。 另外，大疆也有机器人方面的号召力。Robomaster 已经在大疆支持和主办下举办了三届，效果和影响力也日益增强。虽然传播层面最核心的定位是「 社会价值」，但通过 Robomaster，大疆也网罗或瞄准了不少国内顶级机器人方面的人才。 最后，大疆进军无人驾驶，涉足造车，也是政策支持的。大疆目前是深圳乃至广东最「 有头有脸」 的高科技项目，没有比一个从 0 到 1 并完成全球第一的创新项目，更能展现地区创新能力、政策环境和发展前途了。 而且广东省内以广汽为核心的车厂，也处在「 转型升级」 的十字路口，大批珠三角制造商也希望借助人工智能完成产业升级。大疆要造车，并非完全要从无到有。 之前，量子位也报道过，现在造车新势力正在进入 GDP 加持阶段。与大疆相距不远的造车项目——小鹏汽车，就取得了广东省省委的支持，当时小鹏落地肇庆，直接批复人是省委书记胡春华，肇庆当地还宣布投资 100 亿元。 钱！钱！钱！ 钱是大疆现在搞无人车的挑战，也是大疆无人车进展有限的原因。 除了上述讲到大疆在人才买单方面的「 困境」，自主造车也与无人机不在一个量级，而且远非大疆现今资金规模所能承担。 众所周知的是，大疆在全球消费级无人机市场占据绝对垄断，并依此构建起一家百亿美元的公司，但营收曲线并不能一直完美下去，有两方面原因： 一方面是毛利，虽然消费级无人机全球第一，但据大疆内部人士透露，毛利并未超过 10%，研发投入却高得吓人； 另一方面是销量天花板显而易见。无人机算得上新物种，但并不是手机一样的刚需，也够不上高频，加上越来越严苛的监管政策和环境，消费级无人机市场天花板问题越来越凸显。 企业级无人机方面，虽然毛利比消费级更高一些，但销量提升却无法相提并论，不少规模不大的影像创作团队，还越来越多倾向于「 租」。 其实在大疆内部，「 售」 还是「 租」 的讨论已经不是一天两天了，但现在惯性所致，仍旧在一代代新品中采取「 售」 优先于「 租」 的思路。 不要以为「 售」 和「 租」 只是销售相关的问题，如果从「 租」 出发，产品研发、质量、功能和售价模式，可能都需要从根本上做出改变，这是大疆内部该问题悬而未决的重要因素。 虽然不得而知的是，大疆是否因为无人机面临的非产品挑战而进军自动驾驶？但可以肯定的是，无人车绝对比无人机拥有更广阔的前景和钱景。 之前不少报告说，无人车将是一个万亿级的市场，而且也不会是一个零和局面，所以大疆能分羹一杯的概率，算不上小。 从曝光的路测车信息来看，除去「 造车」，大疆未来在自动驾驶方面的方案，很可能不采用激光雷达。 当然，相机、传感器融合等为核心的机器视觉方向的路子，也算得上是大疆的优势。更早之前，大疆还「 高调」 赞助了 CVPR，当时未发论文也不去刷榜，大疆的目的很明确：挖人！挖人！还是挖人！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
谷歌无人车之父 Sebastian Thrun：摄像头才是无人驾驶最好的方式
上周，Udacity（优达学城）创始人、斯坦福终身教授、Google X 实验室创始人、被誉为「谷歌无人车之父」的 Sebastian Thrun，在腾讯学院发表演讲《人工智能：离觉醒还有多远？》分享了他对 AI 发展和无人车前景的见解。 GeekCar 摘录出了其中和自动驾驶、无人驾驶相关的内容，在这篇文章里呈现出来。 内容综合整理 优达学城 以及 新智元 封面图片来源：Wired 我们可以改变无人驾驶技术的未来 Udacity 提供的无人车纳米学位课程是非常全面的，我们与很多车商有合作，为他们直接培养人才。从 Udacity 毕业的无人车工程师的数量，比全球所有大学培养的数量都要多。 我很自豪的说，Udacity 的学员，制造出了全球第一辆开源的无人车，这其实跟谷歌做的有点相似，不过我们是用了一个摄像机，而谷歌一般是用雷达系统。之前我在谷歌压根做不了这个事情，但是 Udacity 有很多聪明的学生，他们只是拿一个很便宜的摄像头安装在车上，让这个车开在照明不太均匀的地方，获取我们想要的数据，而结果是成功的。 这种无人车，在中国可能百度会做相关的研究，可能腾讯也在做相关的软件。现在大家都在用雷达系统做无人驾驶汽车，其实用摄像头是最好的方式，这样的成本是最低的，因为人开车是用眼睛看的，所以这样也更接近现实。 由全球学员共同打造的第 1 辆开源无人车 我从 2003 年就开始做无人驾驶汽车，从来没有见过用一个摄像头可以实现这么多功能，它可以把每个细节都进行分类，把这个东西放在无人驾驶汽车上，让它自动驾驶，它的成本并不高，而这只是一个开头，我们很多厉害的学生把这辆车研发出来，结果使我非常震惊。 大概我们做了三个月的测试之后，有一个团队做的无人驾驶车，在旧金山的上下班高峰期，用无人驾驶的车开过了繁华的道路，经过了 100 多个红绿灯路口。 Udacity 的学员做到了谷歌用了很多年才做到的事情，我们只是用一个摄像头就能搞定。所以我觉得我们可以改变无人车的未来。 Q&A 环节 提问：什么样的公司可能会在无人驾驶这个领域做得非常好？是一些传统的车商，比如宝马、比亚迪，还是网络公司，比如说腾讯、百度这类的公司。无人驾驶领域，哪种公司会取得胜利？ Sebastian Thrun： 这个问题问得非常好，你说哪个公司最终会取得这场竞争的胜利，究竟是宝马还是比亚迪，或者是腾讯、谷歌这类公司，现在我很难预测谁会胜利，我的想法是基于美国的状况得出的，中国的状况可能有所不同。 有件事情出乎我的意料，在汽车方面的创新并不是 OEM 车商来引领的，并不是宝马、比亚迪这样的公司，他们有很多的专业知识，他们的商业模式也很好。 百度、Uber、滴滴、腾讯等等这样的强大的技术公司也在赶上，但是这并不意味着腾讯一定可以从无人驾驶汽车中赚取很多的利润，其它公司也在一起做，最终可能赚不了太多钱。 对我来说，胜利者可能会是一家传统车商。 你看看交通方面的经济细节，在美国你买一辆车，一英里的成本大概是 60 美分，如果打车是 2.5 美元，如果坐 Uber 是 1.5 美元，滴滴大概是 1 美元，Uber 和滴滴比打车的成本低很多，这些出行的模式会降低很多成本，比出租车的成本更低。在城市里面你到底是自己买车，交停车费，还是去乘坐无人驾驶汽车，这些车可以将你带到你想去的地方，这些车的大小也可能根据需求不同而不同，有可以坐很多人的车，也可以有只坐两个人的车，交通系统会发生很大的改变，人们会有很多创意的方案，拼车会有非常大的潜力。 在无人驾驶领域，我觉得腾讯或者百度并不一定能赚取很多的利益，大家看看谷歌赚了多少钱？ 你用过去的思维看未来，这是比较危险的 ，腾讯不应该只关注在这个领域，我们可以关注一下家庭计算领域，比如说亚马逊在这方面已经做得非常好了，我们需要为这些领域带来新的解决方案，我们不应该仅仅考虑过去的状况，人们不一定总是买车，但是人们买房也是很常见的现象，我们应该更注重人们在家里的各种技术需求，人们希望有能力四处移动，这时候我们要提供非常好的交通移动解决方案。我们再看微信，这是一个很好的例子，微信上有很多的服务就是很好的整合。 OEM 车商如果和我交流，他们可能也不相信我说的这些话，大家的观点都各不相同，这是非常好的现象，我们可以讨论。 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
智能网联汽车未来看中国？这个 CTO 底气为何这么足
（本文转载自 DearAuto，作者： 谢子珺）好的寿司绝不是生鱼片+饭团这么简单 到底何谓互联网汽车？过去，大家认为汽车的智能互联，无外乎是汽车与手机实现互联，又或者是集成了多种娱乐功能的车载系统，没这么简单。 「 所谓互联网汽车，并不能简单地理解为汽车加上互联网」，黄少堂一上来就澄清概念。他曾在美国通用汽车供职 20 余年，现任广汽研究院首席技术官（CTO）兼智能网联技术研发中心主任。 他先从广汽研究院智能网联中心的组织架构说起。该中心有四个部——电子电器部、电控开发部、网联部、无人驾驶部。「 这在世界上也是一个创建。」 黄少堂说。 为什么不能像一些知名车企那样，从外面采购零部件，车厂只负责整合呢？黄少堂表示，中国品牌厂家目前这一块的体量还不够，供应商不可能真正用心帮你做，而且对这些零部件的任何修改供应商也不会优先处理，对于讲求效率的中国车企来说，关键零部件过于依赖供应商，就会把开发节奏带慢。而智能网联汽车开发是要拼速度的。 因此，自主品牌要做互联网汽车，不能只做到把「 互联网装上车」 这一步就完事。除了要做到智能系统能给客户优质的体验之外，背后还要做好对智能网联核心技术的自主掌控。 就像一名真正的寿司师傅，不是只会把鱼片和饭团组合在一起，更重要的是要掌握纯熟的切鱼肉的刀法和调制米饭的技巧。靠外包是不可能成就一个「 寿司之神」 的。 在智能互联汽车的研发路径上，广汽研究院从最基础的电子电器部件入手，从核心零部件的开发入手，力求将「 智能网联」 的基因注入到汽车产品生命当中，而不是简单的「Car on Internet」 或者「Internet in Car」。 智能汽车的基础还是汽车本身 只要找一个自带演技、牛逼吹得好的人，再来一个精美酷炫的 PPT，对于外行看客来说，互联网造车就有了颠覆性，革命就指日可待了。但在真正懂汽车的人看来，这不过是一场闹剧。 互联网造车，最终要交到客户手上的还是一辆车，而不是一套单独的智能互联系统。这个产品首先得是一辆车。 再优秀的越野车手，没有一辆出色的座驾，也难以征服崇山峻岭；同样地，没有一辆优质的汽作为载体，设备再智能，也无从执行其下达的命令。 「 只有一个聪明的大脑，下面却没有底层的执行器是不行的。」 在传统汽车主机厂干了 30 年，黄少堂太明白一辆车从概念到量产，到底要经过多少次方案的修改和斟酌；从研发到下线，要经历多少万次检测和实验。 各种极端情况下的安全性、各种工作负荷下的可靠性，以及经济、舒适、环保，这些都是传统车企每天要面对和克服的问题，但在某些互联网公司「 造车」 的 PPT 上，这些都不存在。他们的自动驾驶汽车应付平整路面可能还行，但到没有标识标线甚至没有路的地方试试？到极寒、高热的环境下试试？智能手机很智能，可是冬天到了海拉尔，没几分钟就开不了机了。 「 在自动驾驶领域，你以为通用、福特就真的不如特斯拉吗？只不过是特斯拉销量很小，即使失败了影响也不大；而通用福特体量太大，因此做决定也会更谨慎。」 黄少堂说。 智能网联汽车首先还是一辆车，这个本质决定了主导智能网联汽车前途和命运的依然还将是传统主机厂。因为汽车厂家在智能网联技术领域并不比这些互联网企业逊色，但是传统主机厂在汽车领域 100 多年积累的经验和优势，是互联网企业所完全不具备的。 智能网联是中国品牌实现超车的捷径 「 弯道超车」 天天被一些人挂在嘴上，新能源和智能网联，哪个才是中国车企实现超车的真正机会？ 在黄少堂看来，智能网联的机会显然更大一些——这不是卖什么吆喝什么，因为他原先也干过新能源，在黄少堂看来，新能源车除了动力总成之外，其他方面还是和传统汽车一样，算不上是一个全新的领域；而智能网联则不一样，供应链更长，横跨面更大，也更适合充分发挥中国的优势。 「 美国的网络、手机银行还是很安全的，但是美国人不敢用，生怕那一点点钱被人骗了，你看中国，手机支付多普及！所以，新技术、互联网，包括整个智能驾驶平台（最大的机会）肯定是在这里。」 黄少堂说。 中国用户的消费需求不断升级，他们对汽车智能化的需求也不断增加，直接推动着智能网联汽车的发展。如今车上的智能科技越来越多，消费者不一定会用，但你必须得有。这种消费心态也是中国市场的一个特色。 「 我真的从来没有发现哪个国家的消费者对新技术这么着迷，什么雷达跟巡、AEB、ACC，其实这些技术十几年前美国汽车厂家就做过了，为什么一直没有推广？老美土啊，不愿意用，哪像中国人对科技这么渴望。」 谈到市场对行业的推动作用，在通用干了 20 年，在广汽干了 10 年的黄少堂感慨万千。 中国未必在世界上最先有无人车，但肯定是最快批量化生产无人车的，黄少堂这么说，并不完全是一种市场预测，也是基于他对自己工作的一种自信，他透露，明年底传祺将推出不亚于国际大牌的自动驾驶功能。「 因为我们对科技的热爱，我们有这么大的市场，有这么大的资金往里面流动，又有这么多穷则思变的人，中国将肯定是最先进的无人驾驶市场。」 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
考察互联网汽车的三个角度
（本文转载自米拿凯特，作者：有才有品的辛巴酱）考察互联网汽车这个物种，可以从以下三个角度入手： 1）汽车作为运动的质点 2）汽车作为物联网终端 3）汽车作为人机交互设备 汽车作为运动的质点 李想的车和家一直很低调，不过前些天他们爆出了一条不大不小的新闻 – 在欧洲运营共享汽车。 其实我一直觉得共享单车的最大价值在于给共享汽车探路，自行车结构简单，行驶半径相对较短（请忽略环法大赛），而且还环保。这些理由可以解释为什么是李斌提出了这个构想并且激励胡阿姨去实施。 单车的共享运营极度依赖于互联网，因为有了互联网，车辆的位置被实时感知，车辆行驶的时间很容易被感知，从而车辆的使用权也很容易管理和控制。 由此联想到共享汽车，事实上现在已经有一些先驱者在探索，但一直不温不火。车辆毕竟是比自行车复杂成百上千倍的机械电子设备，能源补给（就是加油和充电）、车辆的维保、车辆的停放、车辆保险等等，都还有大量的课题需要解决。 车和家的选择可以说是迈出了有趣的一步，一方面，SEV 比较小、结构相对简单一些，最大限度规避前边提到的问题；另一方面，选择在欧洲，起码车文化比国内还是要发达一些，也会降低探索的难度。 换句话说，车，终归还是用于解决把物理实体从 A 点运送到 B 点的问题。互联网的作用，在于让各种新思路有了实现的可能。 汽车作为物联网终端 现在的所谓车联网功能，有很大一部分体现在这个方面，比如车况感知，远程诊断，以及各种各样的远程控制。由此带来的安全性问题，也是近些年来的热点话题，我们已经看到了不少黑客远程控制车辆的报道，但并不能阻挡设计者在这方面探索的热情。 老实说，每天早晨我从家里走出来的时候，有几个问题是我经常问自己的，燃气灶关了没有？门锁了没有？有人把我的这种情况称为是强迫症。但是我会有很大的期望在于，如果可以不用再跑上楼就能知道以上种种状态，为实现这样的目标付出一点金钱也是很值得的。当然这件事现在已经有了解决方案 – 装几个摄像头是不是就可以解决问题了？ 回过头来看汽车，现阶段，我们可以通过 App 来实现第一段里边提供的一些功能，但是体验并不算太好。一个重大的问题在于，现在的汽车并不是全时在线，因为耗电等原因，设备在车辆熄火时也处于休眠状态，这意味着车辆不能保持全时的 TCP 连接，你需要先「 唤醒」 它才可以做接下来的动作。 「 唤醒」 不是问题。知道我为什么选择 Mac 笔记本么，随时合上盖子就走，打开盖子就开始工作。…… 是的，响应时间是个问题。 ……，请加油。 汽车作为人机交互设备 用户在驾车过程中的体验，这一点很重要。互联网的东西可能更多的体现在车内的那几块屏上边，但并不限于这些。现在流行探讨智能座舱，谈论的是更加整合的人机交互。 汽车工业发展了这么多年，关于人机交互界面 HMI 已经形成了较成熟的方法论。当然，「 成熟」 这个词是个双刃剑，因为越过山丘才发现无人等候，到了顶峰接着多半就是下坡路……。（这说的有点悲观，我想表达的是，在没有互联网的情况下，传统的东西已经接近极致。但是互联网带来的变革不仅仅是把离线变成在线而已）曾经有人问过一个问题，传统的软件与互联网的产品有什么区别？下边这个回答言简意赅 传统软件做功能，互联网产品做服务。 这句话放在车上同样适用。在离线的情况下，车上的交互是为控制服务的，而控制要求的是精确性。 当车辆在线之后，有更多的信息来到车上，这些信息可能包括地图导航类（或者再广义一点说，位置相关类的）的、音频娱乐类的还有就是社交通讯类的，从用户登上驾驶位开始，这些信息的交互应该主要通过车辆而不是用户的手机；考虑到自动驾驶发展程度越来越高，还会有更多辅助驾驶的信息与用户交互。从另外一方面来说，因为与互联网连接，车上人机交互的智能并不仅仅来源于车载的场景… 这意味着人在整个互联网的行动都可能被分析和整理，并且用于车上的交互。 以整合的方式（软硬整合，信息与控制整合）来规划，以数据驱动设计迭代，整车厂和供应商都需要树立这个意识。 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
马斯克和扎克伯格隔空互怼，AI 到底会不会毁灭人类？
（本文转载自极客公园，作者：宋德）人工智能大战人类的电影已经拍了很多年了，但要真的看到人工智能有哪怕一丁点人性的影子，恐怕在我们有生之年是不大可能了。但是没有关系，眼光长远的科技圈大佬们已经就这个事吵起来了，让我们先来看一看他们怎么说。 当地时间 25 日下午，埃隆·马斯克在推特上转发了一篇名为《扎克伯格炮轰埃隆·马斯克，指其对人工智能的排斥态度「非常不负责任」》的文章，并表示：「我已经和马克聊过这事了，他对这个问题的理解有限（His understanding of the subject is limited.）」。 关于那篇文章的故事，要说到上周日的下午，Facebook 的 CEO 马克·扎克伯格在自家后院一边烤肉一边开起了直播，打算跟网友拉拉家常，不料聊到一半，网友突然问起了扎克伯格对埃隆·马斯克「AI 末世论」的看法。 扎克伯格也没让网友失望，他表示自己非常看好 AI 的发展，对此感到非常乐观，并且认为那些鼓吹 AI 会毁灭人类的人太过消极，他很不理解，从某种程度上来说，他认为这种说法是「非常不负责任的」。「在接下来的 5 到 10 年，AI 将会给我们的生活品质带来诸多可喜的改变。」扎克伯格在直播中说道。「人类要完」悲观派 埃隆·马斯克的所谓「AI 末世论」由来已久了，早在 2014 年，马斯克就曾在 MIT 的一次研讨会上表示：「如果让我说人类未来最大的威胁，我认为可能是人工智能。因此我们需要对人工智能保持警惕， 人工智能领域的研究如同在召唤恶魔。」随后在 2015 年年底，马斯克启动了非盈利性的人工智能项目 OpenAI，他表示这家公司的使命是「发展数字智能，时期符合人类整体的利益，同时不受财务回报的限制」，说白了就是花钱防御人工智能背叛人类。 前不久，在美国的一次州长大会上，马斯克面对各州州长，发表了有关人工智能的演讲，他呼吁各州政府站出来对人工智能的发展进行干预和监管，并表示「AI 是人类存在的最大威胁」，未来人工智能驱动的机器一定会取代人类的工作。 目前 OpenAI 已经与开发出 AlphaGo 的著名深度学习公司 DeepMind 展开了合作，它们希望通过人为干预机器学习（加强学习技术 Reinforcement learning）来降低人工智能「暴走」的可能。 除了马斯克以外，诸如比尔·盖茨和史蒂芬·霍金这样的世界级 KOL 也曾表示过自己对人工智能快速发展的担心。在 2015 年的一次网络问答中，霍金就指出人工智能可能会成长到非常强大的程度，甚至可能在完全无意的情况下毁灭人类。 今年 4 月在全球互联网大会（GMIC）上，霍金通过视频发表了题为《让人工智能造福人类极其赖以生存的家园》的主题演讲，他再次表示，人工智能的崛起可能是人类文明的终结。「你可能并不是一个讨厌蚂蚁的人，但你也会无意中踩死蚂蚁。 我们要避免人类处于蚂蚁的境地。」霍金曾如此说道。 来自内行的不同看法 但事实上，霍金的话也不一定就是真理，极客公园上个月邀请到前沿社闭门授课的迈克尔·乔丹（Michael I. Jordan）就曾表示：「霍金不是人工智能的研究者，他是一个外行 。计算神经生物学近期不会有太大的突破，大概几百年后才能有进展。」乔丹教授是美国国家科学院院士，任职于加州大学伯克利分校计算机系，他是前百度首席科学家吴恩达等人的导师，因对人工智能的深入研究及其座下学生桃李天下而被称为人工智能领域的「尤达大师」。「要是聊黑洞相关的知识，那我肯定要听史蒂夫·霍金教授的；但我认为 AI 离真正的智能还很远，如果聊机器学习，他得听我的。」乔丹教授对极客公园说道。 除了乔丹教授以外，还有一位行业大咖对人工智能的威胁论也有异议。上周，MIT 计算机科学和人工智能实验室创始理事、著名机器人专家鲁尼·布鲁克斯在一次采访上表示，马斯克对 AI 有一定的误解。「认为 AI 要毁灭人类的不止他一个，霍金和马丁·利兹都支持这一说法。他们有一个共同点：都不是 AI 圈子里的人。 作为 AI 从业者我们都知道，想要将这项技术转化成真的产品时非常困难的。」布鲁克斯是著名的机器人公司 iRobot 以及 Rethink Robotics 的联合创始人，作为资深的业内人士他对 AI 的观点可以说是非常专业的。 老百姓该操什么心？ 从我们的角度来看，现在人工智能还处于聊个天都聊不好的「人工智障」阶段，担心它们有一天反水人类甚至毁灭人类确实有点杞人忧天的味道。 在李开复的新书《人工智能》的开头就有这样一段描述：「每当前沿科技取得重大突破，为我们预示出人工智能的瑰丽未来时，许多人就又不约而同地患上 人工智能恐惧症 ，生怕自己的工作乃至人类的前途被潜在的及其对手掌控。」从目前看来，技术大咖们当然更加了解人工智能行业，他们对人工智能充满希望，我们也就不必抱有多余的担忧，但事实上对于未来人工智能是否会真的站到人类的对立面去，这些技术大咖们并没有给出确定的答案，他们只是表达了对短期发展的绝对放心以及技术给生活带来改变的美好憧憬，这从侧面也表明霍金和马斯克这样眼光长远的看法不无道理。 长远未来的一切都是说不准的，但从近期来看，宣扬末世论造成社会恐慌这样的事，想来确实有些荒唐，马斯克「中二」不是一天两天了，曾经梦想拯救人类的他或许真的应该好好改变一下表达自己的方式了。从某种程度上说，这也是扎克伯格说他「不负责任」的一个原因吧。 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
奔驰决定退出 DTM，转投 Formula E 电动方程式
（转载自 汽车之家）7 月 24 号，奔驰汽车发布公告，决定在 2018 赛季之后退出德国房车大师赛（DTM）的角逐，并确认，将参加 2019/20 赛季的电动方程式 Formula E 比赛。 作为全球最顶级房车赛事的 DTM，奔驰自其成立之初（2000 年）就参与了这项赛事，并对其发展起到了举足轻重的作用。同时，奔驰也因为在 DTM 中的卓越表现，为他们带来了无数的荣誉。在过去的十多年的比赛中（2000-2016 赛季），奔驰一共获得了七次年度车手冠军和九次年度厂商杯冠军，可以说，奔驰一直伴随着这项运动成长。如今要退出赛事，可见也是权衡再三的结果。 而对于加入 Formula E，奔驰其实在去年就已经展现出了浓厚的兴趣，尤其是其在 DTM 的对手奥迪和宝马（官方合作伙伴，为 Formula E 提供安全车）加入许久并收获颇丰之后，奔驰更是蠢蠢欲动。 在全球机动车电气化的大背景下，Formula E 似乎更能帮助厂商展现出未来发展方向和科技水平。与此同时，相比传统的内燃机汽车运动，Formula E 是像一个令人兴奋的初创公司，它提供了一个更新的平台，并可以帮助促进当前和未来电动技术的发展。而 Formula E 将所有比赛的赛道选择在城市中间，让市民几乎可以免费的看到比赛，也比封闭的赛车场更加亲民。 除此之外，奔驰在未来发展重心也是他们决定退出 DTM，加入 Formula E 的重要原因之一。新能源汽车战略现在是奔驰目前非常关注的核心领域，也是奔驰在未来努力的发展方向，在未来的 5 到 7 年内，奔驰将会在这个领域内投入 100 亿欧元（约 775 亿人民币），并且希望到 2025 年左右，奔驰会有 15%到 25%的纯电动车型。 在去年的巴黎车展，奔驰正式推出了 Generation EQ 电动车，其量产车型有望在 2020 年推出。作为奔驰布局新能源市场的重要产品，让 Formula E 成为其重要的宣传手段也是奔驰的考虑之一，毕竟这项比赛会在全球各大城市进行十几场的比赛，当地政府、明星、各大企业都是这项赛事宣传的有力保障。 奔驰 Formula E 赛车假想图 奔驰加入 Formula E 之后，将成为第五个加入这项运动赛事的「 传统」 汽车厂商，另四个为：奥迪（Abt Schaeffler Audi Sport team）、雪铁龙（DS Virgin Racing）、雷诺（Renault e.dams Racing team）和捷豹（Panasonic Jaguar Racing team），此外，参加 Formula E 还有两家电动车厂家：蔚来（NextEV NIO）和法拉第未来（Faraday Future）。 现在，Formula E 已经开放了动力单元的使用和研发，各家车队根据各自情况不同，都有着不同的动力单元策略。更加开放的动力单元，也能让这些厂商车队展现出自己在能源领域科技水平的优势，尽管 Formula E 还有着诸多不足，但并不能掩盖其成为发展趋势的事实。在未来，一定会有更多的汽车厂商加入 Formula E，只是早晚的问题。 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
蔚来领投，戴姆勒跟投，自动驾驶公司 Momenta 获 4600 万美元 B 轮融资
（转载自 亿欧）今天早间，自动驾驶初创公司 Momenta 宣布获得 B 轮 4600 万美元投资。 该轮融资由蔚来资本领投，戴姆勒集团（梅赛德斯-奔驰母公司）、顺为资本、创新工场和九合创投跟投。 在此前的 2016 年，Momenta 曾获得来自蓝湖资本领投，创新工场和真格基金跟投的 500 万美元 A 轮融资。2017 年初，该公司又获得了获得顺为资本领投的 A1 轮融资 。 Momenta CEO 曹旭东表示：「 融资将用于三方面：1. 加强人工智能核心能力，包括大数据、大计算和优秀 AI 人才；2. 产品化基于视觉的环境感知和高精地图技术；3. 研发高频刚需场景的 L4 无人驾驶技术。」 作为一家致力于打造自动驾驶大脑的国内初创技术公司，Momenta 由商汤科技前执行研发总监曹旭东于 2016 年 9 月创立。该公司的核心技术包括基于深度学习的环境感知、高精地图、驾驶决策。而产品则包括不同级别的自动驾驶方案，以及衍生出的大数据产品和服务。（Momenta 创始人兼 CEO 曹旭东）据了解，Momenta 团队拥有多位世界顶尖的深度学习专家，比如担任研发总监的任少卿，是图像识别领域广为应用的框架 FasterR-CNN 和 ResNet 的作者，ImageNet 2015 和 MS COCO Challenge 2015 多项比赛的冠军。 此外在 7 月 18 日刚刚公布的 ImageNet 2017 的物体识别项目上，Momenta 团队斩获冠军。据称，目前 Momenta 在自动驾驶领域的技术先进性已经获得世界顶级车厂和 Tier 1 供应商认可。 在此次 Momenta 的 B 轮投资方中，领投的蔚来资本格外值得关注。亿欧汽车在上个月与蔚来资本合伙人张君毅的专访中得知，他们的 100 亿元的基金规模均为实缴且已有 70 亿元到位，剩下的 30 亿也将随后跟进。张君毅曾表示，蔚来资本认识到了人工智能对于自动驾驶的重要性，但该技术在短期内不存在盈利的可能性。如何将人工智能技术公司打造为可持续的企业，是整个产业链都需要思考的问题。 显然，Momenta 公司的技术路线与模式得到了蔚来资本的认同。在蔚来资本目前的新能源与智能汽车产业链布局当中，Momenta 是第一家致力于研发人工智能在自动驾驶场景下应用的企业。亿欧汽车推测，Momenta 或将会在蔚来资本的帮助下，尽快在汽车前装领域取得突破。 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
通用、宝马、丰田都投资的 Nauto 公司，为 ADAS 行业发展带来了哪些启示？
（转载自微信公众号 新智驾）在自动驾驶被热捧之时，ADAS 行业显得有些落寞。 不是每家公司都能成为 Mobileye，最令人唏嘘的是，如 Mobileye 这样的巨头最终还是逃不脱被收购的命运，但这不是个坏选择。反观国内一大批从事 ADAS 研究的创业公司，他们未来的出路在哪里？ 这个问题的最优解似乎已经出现。 结缘 Nauto 近日，让「 安卓之父」 Andy Rubin 在 A 轮投下 1200 万美金，同时被通用、宝马、丰田旗下投资基金看中的创业公司 Nauto 又拿下软银领投的 1.59 亿美金 B 轮融资，扔下重磅炸弹。 据新智驾此前报道，Nauto 的主要产品是后装的人脸识别摄像头，它通过探测驾车过程中对司机的各种干扰因素，帮助其实现更安全的驾驶；此外，Nauto 可将其摄像头设备安装在厂商的研发车辆和共享车辆上收集数据，后者可以使用这些收集来的驾驶行为、车祸、道路和安全等方面的数据，发展和完善其自动驾驶系统。这类似于特斯拉 Autopilot 的做法，但更加简易。 在武汉的创业者程建伟听闻这一消息后，既意外又觉得振奋人心，意外的是此次的融资额度颇高，令他振奋的是 Nauto 所代表的「 从 ADAS 走向自动驾驶」 的商业模式得到了资本和市场的认可。 事实上，他从两年前就开始关注 Nauto 这家公司，因为他所创办的单目视觉 ADAS 技术公司极目智能（下称极目）在产品形态上与 Nauto 颇为相似， 同样都是做具备通信功能的后装摄像头设备，并通过其来采集行车数据。 目前极目所提供的极目知行产品已经后装到了很多车辆上，可以实现各类预警功能，同时也在通过摄像头硬件采集驾驶行为数据和道路数据。今年 5 月，极目宣布了 4000 万人民币融资，并在上个月对旗下产品进行了更新迭代，优化了诸多功能。 为什么是 Nauto？ 不过，这个额度的融资与 Nauto 最新完成的 1.59 亿美元的融资数额相比，仍然是小巫见大巫。按程建伟对 Nauto 产品及商业模式的了解，他这样解释为何 Nauto 会受到这么多资本的青睐： 首先，Nauto 一直在坚持其创业的初心，那就是做整个道路的数据采集，同时对车主和合作伙伴产生价值，在商业上形成了良好的闭环； 其次，Nauto 将驾驶行为的分析从二维上升到了三维，包括人、车、路三方面的信息。这些是主机厂需要但是他们自己很难获得的数据，因为主机厂标准化的车售出后，联网的比率低，数据无法回收，即使能回收，也无法面向自动驾驶。在这方面，目前具备优势的是特斯拉，这家公司拥有诸多已经上路的量产车，可进行数据采集，后续为自动驾驶服务。等数据量积累得越来越多，那么其数据模型就会越来越成熟。「 掌握道路数据的源头」 是一般企业做不到的； Nauto 的硬件设备明码标价（起始售价在 400 美金，会额外收取 20 美元的服务费），设备成本可以回收，搭载上车之后也可以进行数据的收集。 整体的商业模型比较健康，所以会有这么多资本和车企风投机构押下重注。 Nauto 早期的硬件产品主要还是通过保险的渠道出货，这一点和极目的业态不谋而合。具体来说就是先从保险切入，进而打入智慧城市，最后进入主机厂，程建伟形容这条道路为「 农村包围城市」。 当然，相较于此前两轮都是千万美金级别的融资，Nauto 这一次拿下的 1.59 亿美金可谓水涨船高。 这是因为 Nauto 一开始的定位就很高——面向自动驾驶和深度学习，最终支撑的还是自动驾驶的发展。而且，这家公司的投资人中有「 安卓之父」Andy Rubin，起点本身就很高，后续又通过产品的迭代来不断验证其商业模式的可行性，最终促成了这一轮高额的融资。 产品策略 Nauto 推出的硬件产品是自带深度学习、计算机视觉算法的 Dash Cam。 这款产品由两枚高分辨率摄像头、GPS、一枚惯性传感器、一枚高性能自带 GPU 的微处理器、Wi-Fi/LTE 通讯模块组成。同时内置摄像头支持红外照明，因此即便在夜晚光照条件差的情况下，也能识别驾驶员面部、头部以及上半身的动作信息。 Nauto 产品区别于普通行车记录仪的特色在于，它具备深度学习功能。一方面它能够通过检测驾驶员行为数据，逐步为其提供合理的安全行车建议；另一方面，这款产品还能够对事故数据进行分析，根据不同路况、车型和驾驶条件为车主提供适时的驾驶辅助。 这些 Nauto 硬件产品的细节当然是程建伟了然于心的。不过以他对 Nauto 的了解，他觉得 Nauto 并没有特别重视摄像头产品的识别准确率问题，而且硬件在安装上也是比较随意的，特别是在防遮挡的技术问题上处理得不是很好。若是在中国，面临的问题是探头式内视摄像头升不出 80%汽车后视镜的遮挡，用 Nauto 的产品来做车道偏离预警和车距预警，效果不会太好。 不过，因为 Nauto 用的是深度学习的方法来识别，所以对这一块的要求会松一些。现阶段其主要解决的是数据获取的问题，可能在下一阶段，经过产品迭代以及与车厂展开合作，将硬件的安装位置固定，这一问题便会迎刃而解。 这一点，是 Nauto 与极目的最大区别，程建伟表示，极目的产品将会严格按照技术标准执行，着重提升摄像头识别的准确率，这样才能实现其 ADAS 预警功能。 当然，在数据采集、处理以及驾驶行为分析这些方面，两家公司有一致的追求。目前，极目在售的硬件产品上还没有应用深度学习技术，但是接下来会纳入到产品的规划中，后续其产品的形态和模式将会和 Nauto 更为接近，同时也会将二维的驾驶行为分析上升到三维。程建伟还向新智驾透露了极目下一代产品的草图。 从这一点看，二者未来可能会面临直接竞争。程建伟称，极目还是把国内的市场做好，而且，他自信表示，「 我们的硬件成本要比 Nauto 低很多。嵌入式深度学习也会搭载在下一代产品上。」 极目目前的产品后装市场表现还不错，在前装的合作也走到了收关阶段。后装的订单目前也有一个比较明朗的前景，订单量还比较大。包括保险、智慧物流、智慧城市领域。 极目未来也会去探索与自动驾驶更为相关的车辆控制这块，包括让摄像头传感器可以实现与车辆控制系统的连接，会在下半年进行 Demo 的演示。Nauto 未来应该也会向这一块去做。 数据生意 程建伟认为，Nauto 所走出来的这条路算是另辟蹊径，而且也得到了资本和行业的认可。这无疑值得国内 ADAS 厂商们参考。 极目目前正在这样一条道路上前进。 凭借着前期的出货，这家公司已经在进行道路数据的收集，主要用于做驾驶行为的分析，目前也有了一些不错的结果。 … 继续阅读