S5E35｜Robotaxi进入商业元年，算力与成本还是问题吗？

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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▼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 VehicleThe 6 Levels of Vehicle Autonomy ExplainedRobotaxis and Self-Driving Cars Are Coming. This Company Will Be the Brains Behind ThemWaymo starts offering autonomous rides in San FranciscoRobotaxi：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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