跨越光阴谷歌为何能是无人驾驶汽车领域先行者？

燕双蝶

谷歌的神迹
从谷歌创始人拉里 • 佩奇（Larry Page）产生要研发无人驾驶汽车的想法开始，到研制出具有商业化潜力的原型车，谷歌只花了四年左右的时间。此前，传统汽车制造商和学术界（以卡内基梅隆大学为代表）在此领域已花了几十年时间，都没有成功。
四年 VS 几十年，谷歌堪称神迹。那么，几十年是如何败了？四年又是如何胜了？
几十年的沉寂 工业在干嘛？
17 世纪的牛顿力学一经提出，便风靡世界，它给了人们全新的思维。地心引力的存在，使得苹果落地；伽利略的两个铁球同时落地，是因为同一地区地心引力一致，对事物产生了同样的重力加速度。牛顿力学告诉世界，世界是科学的，是可以解释的。
这一思想，经过 300 多年演化形成了工业领域的 " 机械思维 " —— 1+1≡2，世界是确定的。决策者所要做的就是把所有可能的情形都要提前预料到并做好应对措施，中国古语叫 " 算无遗策 "。
工业领域，"1+1=2" 的典型例子是亨利 • 福特便是用来大批量生产汽车的「流水线模式」：首先将复杂的产品分解成简单的部分，再对分解得出的技术简单的零部件单独设计和制造。分解出的零部件将是 "1"，产品会是 "2"。


"1+1=2" 的策略让工业领域的生产效率翻倍，贡献非凡。但世界是确定的，招数是反向分解的，这可能意味着，工业制造里的世界，是基于控制的，而非创造的。你所能想象的边界，就是你的世界。
感谢数学家 他们提出—世界是不确定的
二战后的 1948 年，美国有两位数学家——诺伯特 • 维纳（Norbert Wiener）和克劳德 • 香农（Claude Shannon），各自以 " 世界是不确定的 " 为假设前提，各自发明了一套新的方法论——放弃对未来做过多预测，根据结果反馈不断调整。
硅谷的成功，幸运之源便是，它越过了漫长的工业革命，越过了 " 世界是确定的 " 这一机械思维，直接采纳了基于 " 世界是不确定的 " 这一前提下的方法论。


无人驾驶技术的本质是什么？
在揭秘谷歌的成功之前，我们先来探索无人驾驶技术的核心问题。
传统汽车企业，将无人驾驶的核心问题，看作 " 看似需要人一样的智能的问题 "，于是复杂问题层层分解。像人一样的智能，那么 " 芯片 " ——无人驾驶汽车这一大脑要强，于是研发 " 芯片 "、无人驾驶技术脱离人的掌握，存在一定的危险系数，那么，我要加强防固，于是研发整车设计，安全防护手段、问题层出不穷，汽车企业疲于应对。
谷歌此时将无人驾驶的核心问题——看作 " 大数据收集与处理的问题 "，谷歌立足于硅谷，受硅谷 " 世界是不确定的 " 方法论熏陶多年。好，如果世界是不确定的，那我就帮你消除所有的不确定性——谷歌的工程师把无人驾驶汽车在道路行驶过程中的绝大多数不确定性，都尽可能加以消除了。因此，汽车不需要在行驶过程中对周围环境进行临时识别。
致胜法宝是什么呢，是大数据，是谷歌地图。谷歌地图中，对于街景车 " 扫过街 " 的区域，谷歌都收集了充分、完备的信息，如周围各种标的物的形状、大小、每条街道的宽窄、限速以及不同时间的交通情况和人流的密度。在这样的情形下，谷歌要做的，就是研发不同交通状况下的行驶模式。
谷歌跑赢丰田、通用等老牌汽车企业
丰田、通用、大众在汽车王国称霸多年，但从未想过，在无人驾驶时代，行业的游戏规则已经发生了翻天覆地的变化。它们虽然在自动驾驶汽车的研制方面早起步几十年，但却很快被拥有数据优势以及正确方法论的谷歌所超越。在这一局，数据思维正式显示出了它的威力。
在特斯拉自动驾驶事故不断发生的当下，谷歌要做的，就是让无人驾驶大数据具有真正的完备性，当谷歌大数据能够覆盖所有路况时，不确定性就可以被完全消除，无人驾驶汽车或许就实现了 100% 的安全。
谷歌赢了，赢得很漂亮。


以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《2018-2023 年中国无人驾驶汽车行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
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