自动驾驶|拿下通用大众，这家科技巨头要帮车企“拷贝”特斯拉阴影模式领域|德州仪器|进博|股份有限

文章插图

汽车自动驾驶商业化落地，正在经历新的周期。代表性的一点，就是跨界参与者越来越多，并且不断“填充”商业化完整产业链条。几周前，通用汽车旗下自动驾驶子公司Cruise刚刚完成20亿美元的新一轮融资，微软出现在此轮投资的主要参与者行业，同时，通用汽车与微软也达成重要的云服务合作协议。
“为了释放自动驾驶汽车的云计算潜力，Cruise将利用微软的云和边缘计算平台Azure，大规模商业化其独特的自动驾驶汽车解决方案。”基于云服务的数据采集与训练，是微软的切入点。
除了我们通常看到的自动驾驶公司更多强调在传感器套件上的卖点，事实上，要完成自动驾驶的真正商业化落地，是一个系统级的完整解决方案。
比如，自动驾驶车队必须要有一个完善的基础设施来整合不同的数据源。比如，最有效的方式收集和存储最新的道路数据，还需要大型计算集群和专门加速硬件，以训练和更新机器学习模型，并提供基于云的决策。
在这方面，最早落地实践的就是特斯拉，基于云和人工智能来实现自动辅助驾驶不断迭代升级的能力。
比如，特斯拉是全球最早开始在新车上部署车端-云端数据采集、传输、分析及训练以及发现功能bug的公司，一直以来，所有特斯拉新车，不管是否启用Autopilot，都会直接向云发送数据（也就是常说的影子模式）。
事实上，被行业推崇的整车OTA模式，仅仅是表象。显然，特斯拉一直是一家把数据收集和分析放在一切工作核心的公司。在这一点上，包括微软在内的云服务公司已经发现了新的商机。
一、云服务背后的新动能
一直以来，和其他科技巨头（比如，谷歌自主研发自动驾驶技术、亚马逊通过收购部署物流自动驾驶）相比，微软对自动驾驶行业的态度则有所不同。
“我们的合作伙伴遍及整个行业。我们从事的不是制造汽车或提供移动出行服务，”微软汽车行业负责人Sanjay Ravi在2019年发布的一篇微软汽车战略文章中写道。
过去几年，微软没有收购初创公司，也没有自主开发自动驾驶技术，而是制定了一个全面的差异化计划，通过提供工程支持和云服务来支持自动驾驶初创公司。
相比于传感器、软件算法的不断更新，数据、云以及相应的支持软件似乎并没有太多的新变化，反而是基于成熟的跨行业解决方案，这是微软的强项。
还有关键一点，微软明确表示，数据应该归客户所有，自己不会尝试进行数据货币化。同时，该公司希望汽车品牌增强和扩展其独特的用户体验。
两年前，微软就率先推出增强汽车互联解决方案，主要通过微软互联汽车平台(MCVP)实现，基于云和计算服务，早期的合作伙伴包括LG电子、佛吉亚还有大众汽车、雷诺-日产-三菱等等。
微软的第二个目标是“加速自动驾驶功能的开发”，合作主要集中在Azure和云计算上。比如，奥迪此前就选择了微软的云服务，因为后者提供的不仅仅是处理能力和存储空间，还可以提供模拟测试和自动化框架。

文章插图

这种云协作开发模式，意味着奥迪可以通过该平台进行复杂的数据分析，从而更深入地了解各个传感器的性能表现。例如，可以通过数据分析来计算安装位置对性能的影响。另一个重要的标准是IT安全。“在数据保护和数据安全方面，国际法规、严格的行业标准以及奥迪的质量标准要求，微软可以提供最高水平的数据保护。”相关负责人表示。