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S5E35|Robotaxi进入商业元年,算力与成本还是问题吗?

2021/12/9 7:00:01 来源:36氪

我们什么时候会在路上打到一辆无人驾驶的网约车? 11 月 25 日,北京宣布落地 Robotaxi 商业化试点服务,中国的无人驾驶出租车正式进入商业测试阶段,包括百度、小马智行、文远知行等头部玩家正在摩拳擦掌,行业也开启了新一轮竞速。属于无人驾驶出租车的商业化元年终于到了吗?在商业变现的不同路径上,头部玩家又是如何在大量的算力 PK 中积累成本优势,在行业的洗牌中脱颖而出?

本期节目,我们邀请了自动驾驶及智能出行领域的顶尖玩家,来自文远知行的副总裁钟华。「声动活泼」联合创始人徐涛与钟华共同探讨,无人驾驶的商业化进程已经走到了哪一步,头部玩家如何平衡算力与成本的问题,无人驾驶技术将在哪些商业场景加速落地,还有哪些趋势值得关注?

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期待能收到大家的谜底,玩得开心!

▼主播
徐涛,「声动活泼」创始人/制作人

▼嘉宾
钟华,文远知行副总裁

▼主要话题
[02:44] 进入无人驾驶领域的契机?
[09:40] 无人驾驶的主要市场在哪里?
[22:46] 企业对算力的要求是什么?
[33:30] L4的商业化是更慢还是更快?
[45:10] 未来三年有哪些趋势值得关注?

▼延伸阅读
Apple Accelerates Work on Car Project, Aiming for Fully Autonomous Vehicle
The 6 Levels of Vehicle Autonomy Explained
Robotaxis and Self-Driving Cars Are Coming. This Company Will Be the Brains Behind Them
Waymo starts offering autonomous rides in San Francisco
Robotaxi:无人驾驶出租车,技术路线上主要分为 L2 自动辅助驾驶和 L4 完全自动驾驶,Robotaxi L4 的主要代表公司包括百度、文远知行、小马智行、Auto X等。
长尾场景(long tail):各种少见而突发的驾驶场景,比如路人在红绿灯失效的情况下过马路、天桥上有人掉落在路面等,是自动驾驶实际落地时必须考量的问题之一。
激光雷达:实现无人驾驶的关键传感器,具体组件包括激光器、探测器、芯片和光学扫描件,这一流派的代表企业是Waymo;另一种实现路径是依靠摄像头和雷达传感器的纯视觉,代表是特斯拉Autopilot,纯视觉比激光雷达的成本更低、更容易量产,但应用场景也更有限。
算力:数据处理能力,算力数值越高代表综合计算能力越强,承载主体包括芯片、计算机、服务器、计算集群、智能终端,现阶段的重点分别是基础算力、智能算力、超算算力。
TOPS(Tera Operations Per Second):算力单位,TOPS/W 常用于评价处理器性能的指标,1TOPS 代表处理器每秒钟可进行一万亿次操作。

▼音乐
Ice Dome-Joseph Beg

▼Staff
监制^ 刘灿
后期^ Luke、闫蕾、婉君
运营^ Yao
封面设计^ 饭团

▼关于节目
原「硅谷早知道」,全新改版后为「What"s Next|科技早知道」。放眼全球,聚焦科技发展,关注商业格局变化。

▼关于我们
声动活泼的宗旨是「用声音碰撞世界」,并致力于为人们提供源源不断的思考养料。

我们已有这些播客:声东击西、反潮流俱乐部 、泡腾VC、声动早咖啡

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