智能驾驶技术：谷歌PK特斯拉
去年，谷歌的人工智能“代驾”的出租车出了事故，今天，谷歌宣布召回智能驾驶软件。今天谷歌的股价掉了一点，估计也和这个负面消息有点关系。就这件事和智能软件的发展现状，中美技术比较，咱和憨憨聊一聊。理解这部分技术，对于投资选择挺重要：智能驾驶到底在谷歌的经营中占据怎么样的地位，开支情况如何，未来的回报可能性，对于公司在人工智能领域的领先，有什么样的影响。
按照人工智能的解释，谷歌的技术远比特斯拉的先进。如果是这样，那么木头姐强调的，特斯拉是家人工智能公司的说法，就有个巨大的疑问存在了。谷歌才是杠杠的人工智能公司。未来再聊这个问题。谷歌的智能驾驶高度依赖高精地图，而这种地图又需要人工标识来完成。现在看来是个挺大的问题，我估计，未来人工智能有机会实现自动更新。现在的人工智能还是幼儿阶段。
我问：今天谷歌召回智能驾驶软件，怎么个召回法？车祸具体是怎么回事？（对于这个问题，谷歌的Gemini居然说没有听说过：没有召回一事！睁眼说瞎话）
ChatGPT
今天，谷歌旗下的Waymo宣布召回其自动驾驶软件。此次召回涉及软件更新，原因是去年12月在凤凰城发生的两起事故中，两辆Waymo机器人出租车在几分钟内撞上同一辆被拖走的皮卡车。虽然事故只造成了轻微的车辆损坏且没有人员受伤，但Waymo的自动驾驶系统错误地预测了被拖车的未来运动路径。Waymo已经完成了软件更新，并且在1月12日之前将更新部署到其车队中 (Benzinga)。
在这起事故中，Waymo自动驾驶软件未能正确预测拖车的运动路径，导致车辆在进行未保护左转时进行了紧急刹车，以避免更严重的正面碰撞。Waymo在此次召回中通过定期维护和充电期间将车辆返回Waymo车库，完成了软件更新，而不是通过远程软件更新 (Benzinga)。
谷歌的智能自动驾驶技术和特斯拉的有什么不同？谁的商业价值更大更容易？
ChatGPT
谷歌的智能自动驾驶技术主要由旗下的Waymo公司负责，而特斯拉则由其内部团队开发自动驾驶功能。这两者在技术路线、商业模式以及商业价值上都有一些显著的不同：
技术路线
谷歌（Waymo）：
技术架构：Waymo采用的是LIDAR（光探测和测距）、雷达和摄像头等多传感器融合技术。这使得其车辆能够在不同的环境条件下更精确地感知周围环境。
自动驾驶等级：Waymo的目标是实现完全无人驾驶，即SAE（国际自动机工程师学会）定义的Level 4或Level 5自动驾驶。
开发方法：Waymo通过在复杂的城市环境中进行大量的测试，并不断优化其自动驾驶系统。目前Waymo在美国的多个城市开展了自动驾驶出租车服务（Robo-taxi）。
特斯拉：
技术架构：特斯拉主要依赖摄像头和雷达，最近逐步转向纯视觉系统（Tesla Vision），即通过摄像头和先进的计算机视觉技术实现自动驾驶。
自动驾驶等级：特斯拉目前的“全自动驾驶”功能（Full Self-Driving，FSD）实际上是Level 2或Level 3，需要驾驶员在某些情况下进行监督和干预。
开发方法：特斯拉通过其庞大的车主网络收集道路数据，不断优化和改进其自动驾驶算法。特斯拉的FSD功能通过OTA（空中下载）更新推送给用户。
商业模式
谷歌（Waymo）：
商业应用：Waymo主要通过Robo-taxi服务以及与汽车制造商的合作进行商业化。Waymo One是其主要的自动驾驶出租车服务，已经在多个城市推出试点。
盈利模式：Waymo的商业模式主要依赖于按需出行服务（MaaS），目标是取代传统的出租车和共享汽车服务。
特斯拉：
商业应用：特斯拉将自动驾驶功能集成到其车辆中，通过销售带有FSD功能的汽车以及提供软件升级服务进行盈利。
盈利模式：特斯拉的商业模式侧重于直接向消费者销售车辆和软件包，同时通过OTA更新不断提升其自动驾驶功能的价值。
商业价值与易用性
商业价值：
特斯拉目前在市场上的商业价值似乎更大，因为它通过直接销售车辆和附加软件服务（如FSD功能）已经实现了显著的收入，并且特斯拉的股票市值高居全球汽车制造商之首。
**谷歌（Waymo）**虽然在技术上更为先进，但其商业化进程较为缓慢，主要集中在试点和有限区域内的服务。Waymo的长远商业价值可能体现在大规模普及后的出行服务市场，但目前尚未实现大规模盈利。
易用性：
特斯拉的自动驾驶功能因为直接面向消费者，因此其易用性较高，用户可以在日常驾驶中使用这些功能。
**谷歌（Waymo）**的Robo-taxi服务虽然在技术上更为先进，但其易用性受到地域限制，只有在特定的测试区域内才能体验到。
总的来说，特斯拉目前在商业价值和市场易用性上表现更佳，而谷歌（Waymo）在技术上可能更为领先，但其商业化进程需要更多时间才能看到成效。
谷歌到目前为止为此投资了多少？每年的开支多少？
ChatGPT
谷歌（通过其母公司Alphabet）的自动驾驶部门Waymo自2009年成立以来，已经投入了大量资金用于研发和运营。据估计，谷歌在2009年至2015年间为其自动驾驶项目花费了约11亿美元 (IEEE Spectrum)。此后，Waymo还通过多轮外部融资筹集了额外的资金。例如，2021年Waymo宣布获得了2.5亿美元的新一轮融资 (Electrek)。
截至目前，Waymo的总投资金额估计已经超过30亿美元。除了早期的自有资金投入，Waymo还从外部投资者处获得了约55亿美元的资金支持 (PitchBook) (Electrek)。
Waymo的年支出具体数字并未公开详细披露，不过其运营成本包括大规模测试车辆的维护、技术研发、人工成本以及城市基础设施的部署等。这些费用随着Waymo在更多城市扩展其自动驾驶出租车服务而逐年增加。
总的来说，Waymo在自动驾驶技术上的巨额投资显示了其对这一领域的长期承诺和对市场前景的看好。然而，与特斯拉等竞争对手相比，Waymo在商业化道路上仍面临许多挑战，包括技术成熟度、监管障碍以及市场接受度等。
能够更加具体的说出两者技术间的核心差异吗？
ChatGPT
谷歌（Waymo）和特斯拉的自动驾驶技术在许多方面存在核心差异，主要体现在传感器技术、数据处理方式和自动驾驶等级等方面。
传感器技术
Waymo:
多传感器融合：Waymo采用了激光雷达（LIDAR）、雷达和摄像头相结合的多传感器融合技术。激光雷达可以提供高精度的3D环境建模，能够在各种天气和光照条件下精确测量距离和识别物体 (IEEE Spectrum) (Stock Analysis)。
冗余设计：通过多种传感器的冗余设计，Waymo的系统可以在单个传感器失效的情况下继续运行，提高了安全性和可靠性。
特斯拉:
摄像头为主：特斯拉的自动驾驶系统主要依赖于摄像头和视觉处理技术，最近转向了纯视觉系统（Tesla Vision），放弃了激光雷达 (IEEE Spectrum)。
神经网络处理：特斯拉大量使用神经网络和深度学习技术来处理摄像头数据，并从全球车队中收集数据来不断训练和改进其自动驾驶算法 (Stock Analysis)。
数据处理方式
Waymo:
高精度地图：Waymo依赖于高精度地图和环境感知数据的结合，确保车辆在预先测绘好的区域内安全行驶。这些地图详细记录了道路特征、交通信号和其他关键数据 (IEEE Spectrum)。
云端处理：Waymo的大部分数据处理和更新在云端进行，使得车辆可以共享最新的地图和算法改进。
特斯拉:
实时计算：特斯拉的系统强调实时数据处理，通过车载计算设备直接处理摄像头数据并做出驾驶决策。这使得系统能够在不依赖高精度地图的情况下运行 (Stock Analysis)。
OTA更新：特斯拉通过空中下载（OTA）更新向车主推送最新的自动驾驶功能和改进，利用其庞大的用户基数来快速迭代软件 (IEEE Spectrum)。
自动驾驶等级
Waymo:
目标Level 4/5：Waymo的目标是实现完全自动驾驶（SAE Level 4或Level 5），无需驾驶员干预。在特定测试区域内，Waymo已经实现了Level 4的自动驾驶 (Electrek)。
试点运营：Waymo在一些城市已经开始试点运营自动驾驶出租车服务（Robo-taxi），并计划逐步扩大服务区域 (Stock Analysis)。
特斯拉:
Level 2/3：特斯拉目前的全自动驾驶功能（Full Self-Driving, FSD）被认为是Level 2或Level 3，需要驾驶员在某些情况下进行监督和干预 (Stock Analysis)。
逐步提升：特斯拉的策略是逐步提升其自动驾驶功能，通过软件更新不断接近更高的自动驾驶等级。
总结
Waymo的技术更加依赖多传感器融合和高精度地图，目标是实现完全自动驾驶（Level 4/5），并已经在一些城市展开了试点服务。
特斯拉则采用了摄像头为主的视觉系统，强调实时数据处理和OTA更新，目前的自动驾驶功能仍需驾驶员监督，但通过持续的软件改进，有望逐步提升自动驾驶能力。
这些核心差异反映了两家公司在技术路径和商业化策略上的不同选择。
如果缺乏高精度地图，或者高精度地图因为某种原因而被改变得不再是高精度，或者是开出高精度地图之外的区域，是不是就不灵了？
ChatGPT
Waymo 和特斯拉在处理缺乏高精度地图或地图变化的情况下确实有不同的策略和能力：
Waymo
高精度地图依赖性：
Waymo 的自动驾驶技术高度依赖高精度地图。这些地图记录了详细的道路特征、交通信号、车道标志和其他重要信息，使得自动驾驶系统能够在已知环境中安全导航。如果高精度地图失效或发生重大变化，Waymo 的系统可能会受到影响，降低其导航和决策的准确性。
应对策略：
多传感器融合：虽然高精度地图是重要部分，但 Waymo 的车辆也依赖于多种传感器（激光雷达、雷达和摄像头）实时感知周围环境。这些传感器可以帮助车辆在一定程度上弥补地图数据的不足。
云端更新：Waymo 通过云端不断更新其地图数据和算法，使得系统可以及时响应地图变化。
特斯拉
摄像头和实时计算依赖性：
特斯拉的自动驾驶系统主要依赖于摄像头和神经网络进行实时环境感知和决策。因此，特斯拉的系统相对来说对高精度地图的依赖性较低。
应对策略：
实时环境感知：特斯拉车辆的摄像头和计算设备能够实时处理周围环境数据，即使没有高精度地图，系统仍可以通过视觉信息来识别道路、障碍物和交通信号。
车载处理能力：特斯拉依赖于车载计算设备来实时分析和处理数据，这使得其系统在未绘制区域或地图变化的情况下仍然可以运行。
对比与总结
Waymo 的局限性：
高度依赖高精度地图：如果地图数据不准确或发生变化，系统的导航和决策能力会受到影响。
特斯拉的灵活性：
依赖实时计算和视觉处理：特斯拉的系统能够在缺乏高精度地图的情况下通过摄像头和车载计算进行实时导航和决策。
结论
在缺乏高精度地图或地图发生变化的情况下，Waymo 的系统可能会遇到更多的挑战，而特斯拉的系统由于其依赖实时视觉处理，具有更高的灵活性和适应能力。因此，从技术路线来看，特斯拉的系统在面对动态和未知环境时可能具有优势。