当地时间8月27日，美国司法部向自动驾驶汽车技术最著名的开发者之一安东尼·莱万多夫斯基（Anthony Levandowski）提出了33项窃取和企图窃取谷歌商业机密的指控。现年39岁的莱万多夫斯基曾是谷歌自动驾驶项目（现在被称为Waymo）的创始人之一，曾领导谷歌的激光雷达工程团队。

起诉书称，莱万多夫斯基在离职之前的几个月里从谷歌下载了大量激光雷达和自动驾驶汽车技术相关的“工程、制造和商业文件”，然后将这些文件用于他接下来的公司。

“我们所有人都有换工作的权利。但我们无权在离开的时候把口袋塞满。盗窃不是创新。”美国联邦检察官大卫·L·安德森（David L. Anderson）说道。

美国加州北区检察官办公室表示，莱万多夫斯基早在8月15日就已经受到指控，但直到8月27日才公开。如果罪名成立，他最高面临10年的监禁和每项指控25万美元的罚款。

2016年1月，他离开了谷歌，与合伙人共同创办了一家自动驾驶卡车公司Otto。后来，这家公司被Uber收购，他也被任命为Uber自动驾驶的负责人。2017年2月，谷歌起诉了Uber，称Uber的自动驾驶使用了Waymo的商业机密。同年5月， 他遭到Uber解雇。2018年2月，Waymo和Uber达成和解，后者同意向Waymo支付2.45亿美元。

莱万多夫斯基是一位具有创业精神的工程师，以突破技术边界而闻名。在谷歌完全开投入自动驾驶汽车项目之前，他就为一辆丰田普锐斯配备了自动驾驶技术，并记录下了这辆车在旧金山成功递送披萨的过程，这也使谷歌创始人拉里·佩奇（Larry Page）和谢尔盖·布林（Sergey Brin）的想象力充分迸发出来。

2018年12月，他又创立了一家自动驾驶卡车公司，名为Pronto·AI。他当时表示创立这家公司是因为汽车行业“无法兑现承诺”。他也经常批评自动驾驶行业行动迟缓。当时，他在一篇文章中表示：“尽管业界投入了大量的资金和时间来开发和推出自动驾驶汽车，但目前还没有真正的自动驾驶汽车，只有越来越复杂和昂贵的演示活动。”

8月27日，Pronto·AI发表声明称，首席安全官罗比·米勒（Robbie Miller）将“接管”首席执行官一职。“针对莱万多夫斯基的刑事指控仅与激光雷达技术有关，与Pronto的突破性技术没有任何关系。当然，在这段时间里，我们完全支持莱万多夫斯基和他的家人。”

莱万多夫斯基的法律顾问表示，这些指控是对“已经不可信的”指控的“翻案”，他确实下载了谷歌的相关文件，但他是作为授权员工下载的。他没有窃取任何东西。这些被认为是机密的文件，也从未流向Uber或任何其他公司。

美国司法部门认为莱万多夫斯基有潜逃风险，还要求其提供200万美元的担保债券。同时要求他佩戴监视设备，在此期间不能乘坐飞机。

Waymo的一位发言人表示:“我们一直认为，竞争应该由创新来驱动，我们赞赏美国检察官办公室和FBI在此案上所做的努力。”

Uber的一位发言人表示：“我们在调查过程中一直与政府合作，之后也会如此。”（本文内容综合自：Financial Times、CNBC，图片来自：AP）

这些报道援引现任和前任未透露姓名的特斯拉员工的话说，埃隆马斯克对自动驾驶项目取得进展的速度不满意。

马斯克表示，到2020年底，特斯拉的车辆将能够在没有任何驾驶员干预的情况下驾驶到目的地。

回到2月份，马斯克在播客中承诺，到2020年底，装备自动驾驶仪的特斯拉将能够在没有任何驾驶员干预的情况下驾驶到目的地。“我确信这一点。这不是可能，而是必定”他坚持道。

然而，正如大家所看到的那样，马斯克一再低估了完成雄心勃勃的项目所需的时间，这让消费者对早先特斯拉汽车自动驾驶能力的承诺感到担心和怀疑。

今年4月，该公司宣布对其Autopilot系统进行硬件更新，称其当月将进入特斯拉3系车型，但在早些时候这个系统就被添加到Model S和X车型中。新的双CPU设置也可以改装为旧型号。

根据马斯克关于自动驾驶技术的评论，很明显他认为自驾车更像是一个软件问题，特别是考虑到新的计算能力，并且对其他汽车制造商不屑一顾，因为其他汽车制造商坚持认为使用激光雷达等附加传感器是必要的。

他在今年早些时候说过。“任何依赖激光雷达的人都注定要失败。注定会失败。” 目前形式的自动驾驶仪主要依靠摄像机和单个前向雷达单元。

根据“信息报”中报道的消息来看，自动驾驶仪如果要突破当前技术，其将面临的最大挑战之一是如何去适应城市驾驶，许许多多的问题诸如行人，停放的汽车和模糊标志等，这些东西都会影响到自动驾驶系统。更不用说高速公路中未遇到的复杂情况。

据报道，虽然马斯克对旗下的自动驾驶技术进展不满意，但Autopilot系统目前在能力方面仍然处于行业领先地位； 但许多人认为特斯拉对系统的信心可能被夸大或是被贬低了。

“与其他生产先进的驾驶员辅助系统相比，他们拥有更多的能力。特斯拉是唯一一个具有入口匝道功能的人，”一位首席分析师评论道。

事实上，尽管有许多人可以完全控制汽车，但Autopilot目前被设计为手动驾驶辅助设备。

市场上唯一一款专为无人操作设计的先进驾驶辅助系统（ADAS）是凯迪拉克的超级巡航系统，仅限于某些特殊的高速公路，并使用内部摄像头确保驾驶员定期监控路。

特斯拉的网站仍然在其车辆配置器上提供全自动驾驶能力，声称“从高速公路入口匝道到出口匝道的自动驾驶，包括交换和超车慢行”，并承诺在今年晚些时候，自动驾驶系统也会适应于城市道路驾驶。该功能在Model 3上的参考价为4万出头。

（文助|九日）

基于轮子的送货机器人可能不如它们的飞行机器人那么帅气具有科技感，但与无人机服务相比，这种技术的监管圈要少得多，你不需要担心会有法律来限制无人机，你只要遵守目前的交通法律，所以这一技术可能会更早更广泛地应用于那些希望提高配送业务效率的公司。

目前这项技术的代表是美国初创公司折射人工智能公司(A.I.)和其自主研发的Rev-1机器。

这项技术来自于密西根大学教授马修·约翰逊·罗伯逊和拉姆·瓦苏德万的创意，Rev-1机器用三个轮子，而不是我们在大多数比赛中看到的四个轮子。由于三个轮子和储藏室的设置，Rev-1的外观类似于来自于星球大战里面的星舰。

与此同时在俄勒冈州的一间研究室也突破了关于双足机器人的技术，双足机器人可以像人类一样经过大多数的地形，而不会遭遇到那些基于车轮的机器人遇见的阻碍。

Rev-1自动送货机器人的重量约为100磅，可以达到每小时15英里（约25km/h）的速度，它的储藏室提供16立方英尺的空间，该公司说，这是一个大约四五个购物袋的好地方。与类似的机器一样，当Rev-1到达目的地时，接收方可以通过在机器人的键盘中输入一次代码来解锁存储盒。

这款自动驾驶机器人使用12台摄像机作为主要的传感器系统，尽管它还可以通过雷达和超声波传感器接收额外的态势数据。其他类似的机器人也都使用激光雷达和较少的相机技术来运作，但约翰逊-罗伯逊说，Rev-1的系统足够可靠，足以消除对昂贵的激光雷达技术的需求-决定这使得它能够降低成本，并将Rev-1的价格定在5，000美元（约3.5万）。

约翰逊-罗伯逊描述Rev-1“轻巧、灵活、快速，足以在自行车道和道路上运行”，并补充说，它还可以处理恶劣的天气条件，有可能减缓或阻碍竞争的机器。

目前该公司开展了一项实验项目，和当地的一家餐厅展开了合作，提供无人外卖车的服务，在这个实验结束之后，将会进行更多的实验并扩大到其他领域的最后一英里路程。

智电点评

我们很乐意看到技术的进步，无人送货车的出现意味着以后我们可以不需要外卖小哥了，通过这辆小车和各大商店的合作，我们真正的可以在做到足不出户就可以买任何你想要的东西，而且还不会受到送货人员的生理因素的影响。

但是这项技术也透露出来了一些问题，目前该技术一般在自行车道上行驶，是否会造成对自行车道路上自行车驾驶者们的威胁，以及对自行车道的占据，这些都需要在技术发展期间进行考虑和完善的内容。

（文 栗子|源自digtaltrends.com）

每项技术都有其弱点，也许它的体格太大了，或许太慢了，或许根本无法投入实践。说起激光雷达，特斯拉CEO埃隆•马斯克(Elon Musk)的反对声最为响亮。

激光雷达批评人士关注的焦点是，基于激光雷达的自动驾驶系统会增加车辆成本。业界领先的Velodyne公司生产的置于车顶的可旋转激光雷达大价值约7.5万美元，这给开发自动驾驶出租车的公司带来了很大麻烦。对于自动驾驶企业而言，他们可以用完全自动驾驶汽车进行客运来分摊成本。但是，对于个人拥有的汽车来说，任何接近这个价格的自动驾驶汽车都不可能。

“任何依赖激光雷达的人都注定要失败！”马斯克在今年4月特斯拉首届“自动驾驶日”活动中表示。

然而，绝大多数自动驾驶开发人员并不认为激光传感器不可取，他们仍然视它为一个自动驾驶安全系统的关键部件。这也是为什么许多公司已经开发了自己的系统(比如Waymo)或收购了激光雷达制造商(比如Cruise收购Strobe，Aurora收购Blackmore)。这也是为什么那些还未采取行动的人都应该为Luminar宣布的新消息而欢呼。

7月11日，总部位于帕洛阿尔托的Luminar宣布其已经开发出一种可量产的激光雷达，成本低至500美元，不仅能大量用于自动驾驶出租车，而且能用于私人购买的自动驾驶汽车之中。

Luminar的第三代激光雷达叫做Iris。这一装置大约有一个易拉罐大小，重量不到2磅，小到可以装进汽车保险杠。该公司首席执行官奥斯汀·拉塞尔（Austin Russell）表示，这种感应器属于“汽车级”，也就是说它可以在道路上行驶数年，尽管路面坑坑洼洼、温度波动很大。它只消耗15瓦左右的电，能提供250米的探测范围，这是一个能被广泛接受的基准。

如果激光雷达应用到上市汽车中，将为目前已经上路的半自动驾驶系统带来重大升级，如特斯拉的Autopilot、凯迪拉克的Super Cruise和日产的ProPilot Assist系统。这些系统使用雷达和摄像头来保持车道，与周围车辆保持安全距离，但人类驾驶员仍需紧密关注道路，随时准备接管车辆。

造成这一局限的部分原因在于传感器的局限性——无法看到静止的障碍物。也正是因为这种局限性，仅2018年，至少已经有三辆特斯拉撞上了停在路边的消防车。

激光雷达弥补了当今传感器的不足。与摄像头不同的是，它在黑暗中也能像在光线充足时一样看得清楚，也比雷达更好地探测到一些细节，能够识别行人和骑自行车的人。

“使用激光雷达，你可以看到这些东西。”拉塞尔说。只要在汽车的前保险杠或挡风玻璃上安装一个激光雷达传感器，它就会比成现在汽车经销商卖的大多数汽车都要智能。但是，只有一个传感器对于完全自动驾驶的系统来说是不够的，我们需要360度覆盖。但是，在高速公路驾驶场景下，它也足够了。

奥迪是唯一一家没有要求驾驶员在使用其半自动驾驶系统（Traffic Jam Pilot）时持续保持关注的汽车制造商，它已将激光雷达应用到A8轿车之中(仅在欧洲有售)。虽然激光在雨雪天气中也可能会出现问题(拉塞尔称Luminar的系统不会)，但传感器的成本和可靠性是激光雷达难以进入更广泛消费市场的主要原因。

Luminar表示，该公司最新一轮融资已经结束，共融资2.5亿美元(估值9亿美元)，以帮助提高奥兰多工厂的产能。如果能将激光雷达应用到汽车之中，拉塞尔希望利用这些数据来完善Luminar的软件，从而进一步了解道路上的情况。

不过，这还需要一段时间。拉塞尔指出，Luminar正在与汽车制造商合作开发六个以高速公路驾驶为重点的项目，但鉴于汽车行业的生产周期较长，它们可能要到2022年或2023年才会用于商用汽车。在此之前，该公司的“眼睛”都会一直紧密盯着道路。

本文编译自Wired，作者Alex Davies，图片来自Luminar

文章&图片来源：Forbes，作者：Shahin Farshchi

把一个人送到月球，让他在那里待一会儿，然后安全返回地球。人类的一些愿望，有时很容易达成。

之所以要引用美国总统肯尼迪把人送上月球的诺言这个例子，想说明的是这个挑战非常昂贵，在技术上也非常困难，但最重要的是目标明确。

再来看看自动驾驶汽车。众多企业已经投入数十亿美元，相关技术的研发也取得了不少进展，但我们何时才能知道我们在这个领域已经取得了成功？

一方面，特斯拉的Autopilot证明，企业可以制造出具备一定自动驾驶能力的汽车，但其功能并不总是奏效，责任或伤害最终还是由司机承担。

另一方面，Waymo在凤凰城向消费者提供自动驾驶出租车服务，但它的地理位置有限，也依然需要有人在车里进行监督。

试想，当顾客在展厅看车，方向盘不是必备选项；或者，当用户叫了Lyft或Uber，结果看到一辆没有任何人坐在里面的车辆开到了门口。这样的场景最终会实现吗？

汽车制造商自然对此感兴趣，因为他们面临着生死存亡的威胁：汽车销量预计将下降。与其他放缓的业务一样，车企也担心会受到来自华尔街的严厉对待。

提振股价的最佳方式是为增长辩护。而在传统汽车市场不断下滑的情况下，车企也忙着转变角色，试图从汽车供应商转向移动供应商。

这意味着他们的商业模式将发生巨大变化，也就是要从产品公司转向服务公司。

实现这一转变不容易，但更困难的是开发出他们为实现盈利所需要提供的自动驾驶交通服务的技术。

所以现在的问题变成：我们预想的自动驾驶服务何时才能到来。

如今的辅助功能

在过去的一个世纪里，汽车制造商们做了一件了不起的工作，他们创造了购物表格，让消费者能够在想拥有的配件上打勾。

上世纪70年代的巡航控制和空调；80年代的安全气囊和防抱死刹车；90年代花哨的音响和导航系统；20世纪初的电气化，以及今天的自动驾驶辅助系统，如特斯拉Autopilot和通用汽车的Super Cruise都在其列。

在当下的“司机辅助”框架中，有明确的规定，在不可避免的悲剧事故中受保护的是汽车制造商。

从辅助泊车到自动导航，最终的决定权还是在司机身上，也就是说，如果设备出现故障，驾驶员必须做好接手的准备。

把车卖出去之后，车企还愿意承担额外的责任？当然不会，除非这项技术像防抱死刹车一样成熟才行。当方向盘被取下时，责任又要由谁来承担？

所以说，从“司机辅助”到“无方向盘”，中间会经历一个重大的飞跃。

如果车企希望在自动驾驶的未来中占有一席之地，他们必须要做的很可能是先经营数十年的自动驾驶车队，以完善技术，并花费数十年时间赢得消费者和监管机构的支持，在这之后，才会销售没有方向盘的汽车产品。

未来的自动驾驶服务

Waymo的试点项目就是自动驾驶出租服务即将出现的证据，Zoox也在旧金山进行着相似研究。

这些服务可以在任何时候启动，但有几点需要注意。

首先，汽车数量和地理位置将受到限制。这意味着乘客要等待更长的时间，而且行程只能在规定范围内。

与大多数突破性技术在诞生之初的情况类似，用起来并不方便。

拿电话来说，最开始能够联络到的设备有限，同时还得先接通到连线员那里才行。而早期的个人电脑和打印机的文字处理能力还不如当时的打字机有吸引力。

其次，企业需要“大放血”式的投资。

就像叫车公司一样，单位经济效益状况将非常糟糕，而且在未来多年里都将深陷赤字，同时还得继续投入数十亿美元。胆小的人可成不了这一领域的领导。

运营这些令人难以置信的车辆也将非常昂贵。新制度将要求训练有素的专家进行监督；熟练的技术人员要保证它们的安全运行；不可避免的故障带来的则是昂贵的维修费。

乍一看，如果自动驾驶服务意味着亏损，那么为什么企业还要提供？

因为随着时间的推移，这项技术将成熟起来，导致监管放宽、公众信任，并能提供更具吸引力的单位经济服务，而不是急于将未经验证的技术推向市场。

工厂机器人就是一个完美的例子。工厂和仓库宁愿等到该技术像传送带和条形码扫描器一样可靠、投资回报率同样可衡量的时候才进行应用。

不过，这里最大的误解是，我们需要自动驾驶汽车来让Uber或Lyft这样的公司盈利。

实际上，自动驾驶汽车只是一个复杂系统的一部分，这个系统包括车队管理、驾驶管理、远程操作，以及将这些功能结合在一起的工具。其中，车队管理就包括维护和部署车队这两个分支环节。

我们所需要的其实是从拼车到运营自动驾驶车队的商业模式转变。

传统的拼车公司的做法，是招募司机并鼓励他们在特定时间、特定地点接客。自动驾驶出租车服务则要更进一步，将涉及维护充电站、管理服务人员和维修车辆。

毕竟，这些车辆配备了世界上最先进的传感器、软件和电池。它们必须经过校准，使用最新的软件进行更新，并不断进行安全可靠的监控。

Uber、Lyft、滴滴和其他拼车公司正在研发自动驾驶汽车。一旦真正造出了这种车，他们就必须建立管理、维护、服务车队与车手的操作系统。

不得不说，此类企业的创业文化和“服务”基因使他们非常适合这种转变。

然而，相对于依赖现成的汽车、GPS卫星和智能手机，他们之前并没有“着重强化”前沿技术，这可能会给其带来新的挑战。这是因为，当涉及到整合和部署自动驾驶出租车时，不可避免地要对传感、计算、感知和电动车工程等前沿技术进行投入。

另一方面，让汽车制造商受益了一个世纪的技术诀窍，是此行业的大规模生产概念。

诸如子午胎、巡航控制、安全气囊、电子燃油喷射和先进的排放控制等创新，最初都是一些简单的想法，只有当车企和他们的供应商将这些创新放到了其规模生产当中后，才逐步发展了起来。

车企预计，更大一部分的汽车行驶里程将通过拼车消耗，而通过拼车服务能够过渡到自动驾驶汽车。因此，不参与这一转变很可能导致他们走上19世纪晚期马车制造商的道路。

可以预见的一种近未来的情况是，汽车制造商、自动驾驶汽车公司和拼车公司合作向大众提供这些无人的出租车服务。

所有这些企业都将向他们的这种合作关系里投资数十亿美元，因为它知道，错过这一转型也许就会灭亡。

还有一种预测，说的是城市生活和拼车将使汽车保有量下降。对拼车公司来说，这是他们耐心的股东所期望的盈利之路。对于自动驾驶汽车公司来说，则是一条打开市场的途径。

届时，汽车制造商将带来与制造汽车和可靠集成新技术相关的内容；拼车公司带来分销、客户服务，以及保证自动驾驶出租车运行所需的服务；自动驾驶汽车公司将提供硬件和软件，以此来实现汽车自动化、管理车队、提供远程操作，并提供客户服务。

这些联盟是否能成功地将这项神奇的技术推向市场？或者是依靠单独的一家公司，比如特斯拉或Zoox来进行车型开发，为车辆配备探测、感知、计算设备及营运服务？

IBM为计算机的发展制定了蓝图，从便携式计算机到服务器级计算机无处不在。也许在自动驾驶领域，也能有企业为行业设定标准。

不可否认，自动驾驶汽车将是我们这一代看到的最令人兴奋的创新之一。它将拯救生命、创造更多的流动性，同时减少拥堵、比共乘或甚至拥有一辆汽车更经济。

同时，将会有大量的资本损失，一些企业将退出舞台。就像有的公司能成为新时代的福特或道奇，也必会有公司像历史上的塔克汽车或帕卡德一样衰落。

但可以肯定的是，整个社会将从中受益。

激光雷达的作用

谈到自动驾驶就不能不提激光雷达（LiDAR），而这项技术已经从一个谜变成了一个两极分化的概念。

特斯拉CEO埃隆·马斯克（Elon Musk）曾公开表示，他希望推出不依赖雷达的完全自动驾驶汽车。与此同时，其他企业数亿美元的资金已经投到了LiDAR上。

Uber和Waymo因涉嫌窃取激光雷达技术而陷入诉讼，通用/Cruise和Aurora都收购了激光雷达公司。

然而，激光雷达对于第一代没有方向盘的自动驾驶汽车来说是绝对必要的，甚至对于那些在特定条件下可以收纳方向盘的汽车来说也是如此。

至于原因，对于完全自动驾驶汽车来说，防范99.9%的道路情况是不够的。一辆汽车需要在99.999999%的可能场景下安全行驶才行。

自然地感知移动物体和静态对象是动物（和人类）经过数百万年的进化习得的能力。或者说这也是被逼出来的，对被当做猎物的生物来说，如果它们不能及时地感知扑过来的动物，生命极有可能就此终结。

受天气变化影响，光靠摄像头和无线电雷达无法区分运动物体和场景的状况下，激光雷达却可以很容易地做出区分。

此外，调频连续波（FMCW）激光雷达可以探测到甚至是车辆周围最小物体的位置和运动，从而将信息反馈给传感器本身。

那么，FMCW是什么？这是一种发射波为高频连续波，其频率随时间按照三角波规律变化的载波调频技术。

然而，直到最近，对自动驾驶的严格性能和安全要求才使LiDAR开始利用这种技术。

首先，它使用的是相干接收器，而不是传统激光雷达中使用的直接探测接收器。其次，FMCW激光雷达采用基于激光波长线性啁啾的调制。

与传统的采用高功率激光脉冲的飞行时间（ToF）激光雷达不同，FMCW激光雷达在调节光的波长或频率时，激光功率始终保持恒定。

它允许对每一个测量对象同时进行速度和深度测量。此外，FMCW激光雷达不受阳光或其他传感器的干扰，这对大规模应用自动驾驶汽车将起到帮助。

但与ToF激光雷达相比，把赌注押在FMCW技术上的公司相对较少，包括Strobe（被通用汽车收购）、Blackmore（被Aurora收购）和Aeva。