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Google I/O 2019：Android Auto拒绝失声

来源：晰数塔互联网快讯时间：2019年05月09日 10:27

编者按：本文来自微信公众号“车云”（ID：cheyunwang），作者白鸽、潘梓春，36氪经授权发布。

美国时间5月7日到9日，一年一度的谷歌I/O大会再次在加州山景城召开。

作为一家深耕汽车行业的科技公司，谷歌不仅在发布会前夕宣布升级车载系统Android Auto、开源Android汽车操作系统，还在发布会期间介绍了其在自动驾驶领域的相关发展。

自动驾驶方面：除了常规的感知工作之外，Waymo的深度网络覆盖从预测到规划到绘图和模拟等全部工作范围。截止目前，Waymo车队已在公共道路上行驶了600万英里，观察了数亿辆汽车、行人和自行车之间的互动。

操作系统方面：谷歌还对Android AUTO系统进行了更新，使其拥有了全新的UI和不少新功能，新版本预计将于今年夏天正式推出。此外，谷歌基于Linux运行的开源移动操作系统Android Automotive OS也正式向开发者开放，便于后者开发应用程序。据悉，Android Automotive OS将首先在Polestar 2车型上亮相。

One more thing：除了自动驾驶和车载系统之外，此次I/O大会还有一个值得注意的点，即谷歌在Google Assistant 中加入了一个新的Driving Mode驾驶模式，并将于今年夏天推出。据了解，整个模式嵌入了完整的谷歌语音交互，用户在开启驾驶模式之后可以通过语音控制所有操作。

Google I/O 2019：Android Auto拒绝失声

纵观谷歌在汽车行业中的发展，不难看出其逻辑：

首先，在汽车领域，谷歌以自动驾驶技术起家。当前，不管是技术，还是商业化落地，谷歌都保持全球领先地位。不过，就像如今的苹果公司一样，谷歌也曾面临着是否自己制造自动驾驶汽车的问题，经过时间的考证，谷歌宣布放弃自主造车，转而寻求与汽车厂商的合作。

其次，虽然谷歌在自动驾驶技术方面有一定的优势，但这并不能满足谷歌在汽车行业中的野心。随着苹果公司在2014年推出iOS in the car（后改为carplay）车载系统，谷歌也不甘示弱推出Android Auto车载系统，以期将在手机市场上的成功转移至汽车车载市场上。

此后，随着时间的发展，谷歌与苹果也在不断对车载系统进行更新。与此同时，两者也选择了截然不同的发展模式，即苹果选择闭环操作系统，不对外进行开源，而谷歌则选择的是开放合作，这使得其可以得到更多的合作者，却也降低了系统的使用性能。

总的来说，近10年的技术积累以及研发投入，让谷歌在汽车圈有了自己的话语权。

从实验室走出的waymo

谷歌在汽车行业的大胆尝试，源于2004年举办的第一届DARPA（美国国防部高级研究计划局）无人驾驶汽车挑战赛。此次挑战赛之后，掀起了一股研发自动驾驶技术的潮流。

谷歌Waymo的最初领导者斯坦福人工智能实验室的主任SebastianThrun，与其在斯坦福大学的团队赢得了2005年的DARPA自动驾驶挑战赛的冠军。2009年，SebastianThrun与其团队被招募至谷歌X实验室，开始进军自动驾驶汽车领域。

Sebastian Thrun

自此，谷歌自动驾驶项目进入飞速发展阶段。

2009年底，其第一代自动驾驶汽车Prius完成了100英里的无人接管自动驾驶任务。接着，新的车型 Lexus RX450h 也被改装加入了Google的自动驾驶车队，并沿用了第一代的配置。

2014年，谷歌自研第一代没有方向盘和油门踏板的无人车，其外形呆萌可爱，取名萤火虫（Firefly）。这对于外界来说，无疑证实了谷歌要自主研发自动驾驶汽车。

然而，到了2017年，已经独立出来的谷歌子公司waymo宣布萤火虫退役，这也宣告着谷歌造车的失败，以及其自动驾驶战略转型，即放弃造车，转而寻求与传统车厂合作，为其提供自动驾驶相关软硬件服务。

虽然经历波折，但经过近10年的研发投入，waymo在自动驾驶技术方面无疑仍走在众多公司前列。

业内皆知，自动驾驶汽车是依靠AI、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全的操作机动车辆。

这也意味着，如果一家企业想要自主研发一辆自动驾驶汽车，其不仅需要具备硬件研发实力，还需要具备深厚的包括人工智能等相关技术经验积累。

谷歌在这一方面可以说是具备很强的竞争优势。

硬件方面，为了降低激光雷达等设备的成本，waymo自主研发了自动驾驶硬件传感器，包括激光雷达、雷达和视觉传感器等，以便其软件和硬件“能够无缝地协同工作”。

对此，waymo认为，相较于那些不自主开发硬件和软甲的科技公司，这是一种优势，而且，自主研发自动驾驶传感器，也使其降低了成本。如，几年前，高端激光雷达传感器的价格为7.5万美元。但是通过设计自己的传感器，Waymo已经减少了90%以上的费用。

软件层面上，应用的最基础的技术就是AI和深度学习技术。业界对于谷歌人工智能技术的早期认知基本起源于图像搜索及语音识别的发展，却鲜有人知，为了让Waymo在自动驾驶汽车的康庄大道上起步，谷歌的人工智能研发团队有多努力。

在本次I/O大会上，Waymo深度学习项目组的领头人Mayank Bansal详细拆解了人工智能助力自动驾驶汽车的技术细节。

Mayank Bansal

据介绍，除了常规的感知工作之外，Waymo的深度网络覆盖从预测到规划到绘图和模拟等全部工作范围。

通过机器学习，车辆可以处理一系列情况，如检测行人、机动建筑区域、让位于紧急车辆、给平行停车的车辆留出空间等。之所以如此，则在于其训练模型样本的多样化。

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截止目前，Waymo车队已在公共道路上行驶了600万英里，观察了数亿辆汽车、行人和自行车之间的互动。然而，要想让自动驾驶汽车上路并扩展到更多城市，需要的绝不仅仅是优秀的算法。

其中，基础设施在训练及测试机器学习（ML）模型中扮演着关键的角色。因此，Waymo使用TensorFlow生态系统和谷歌的数据中心(包括TPUs)来训练系统神经网络。借助TPUs，网络训练效能得到了15倍的提高。

此外，团队也会在模拟场景中严格测试并验证ML模型，以加速算法迭代和软件开发过程。其虚拟测试的车队数量约为25000台自动驾驶汽车。基于强大的培训和测试周期加持，Waymo有能力迅速改进ML模型，并在自动驾驶汽车上部署最新的网络。

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更重要的是，机器学习同时在为Waymo汽车过滤掉天气因素产生的噪音，保证障碍物识别的准确性。众所周知，在大雨或大雪等极端天气中驾驶，对自动驾驶汽车或者人类而言都是一项艰巨的任务。其中，雨滴和雪花会在自动驾驶汽车的传感器数据中产生大量噪音。

软硬件协同发展，使得waymo在自动驾驶之路上相继相继搞定了自研激光雷达、自采高精度地图、自制大规模仿真系统等自动驾驶研发的关键问题，无人车在加州、亚利桑那州多地进行实际路测。在路测里程上，谷歌的无人车始终保持了业界领先，并且在每千英里人工干预数这一指标上一直保持领先。

然而迟迟未能商业化，谷歌无人车团队的元老们开始相继流失。或许受此刺激，谷歌开始强推无人车业务的商业化。

2016年起，Waymo就在美国亚利桑那州凤凰城钱德勒等地开始测试，2017年4月又推出了Early Rider试乘计划，向数百个家庭开放了试乘。经过注册审核的用户，在APP上下单，即可叫一辆Waymo的无人车前来接驾，并且是7X24小时服务。

waymo的试乘计划

去年10月份，据外媒报道，谷歌CFO Ruth Porat在财报电话会议上透露，谷歌旗下自动驾驶公司Waymo已经开始商业化，其在美国亚利桑那州投放的无人车，于第三季度向乘客收取费用。

不过Ruth Porat也强调，虽然Waymo已经开始向乘客收费，但是本次商业化还尚属于非常早的阶段。谷歌一位发言人表示，现阶段收费主要是为了征求用户意见，测试价格模型。

事实上，一旦该公司推出其广泛的无人驾驶出租车服务，Waymo的优势将很快使其区别于其他公司。

不过，虽然waymo已经开始着手进行商业化，但是从媒体报道来看，其无人驾驶汽车或许并不是很受欢迎。

去年，外媒The Information在Waymo展开大规模运营的凤凰城进行实地调查，调查显示，上路行驶的谷歌无人车，给当地的人类司机带来很多意想不到的烦恼，甚至引发出无处宣泄的路怒。通过总结，waymo自动驾驶时主要存在以下几个问题：

1、为了避免撞车，过早刹车或不必要的换道。

2、并道策略过于保守

3、并道动作犹豫迟缓，视频中用了近1分钟

4、车尾莫名摇摆晃动（不确定是人类司机还是自动驾驶所为）

5、左转困难，车流速度较快很容易发生事故

事实上，完全的自动驾驶技术想要实现是非常困难的，Waymo公司CEO John Krafcik此前也表示自动驾驶道路漫长。

虽然当前部分汽车也具备自动驾驶功能，但其本质上仍是高级辅助系统，远没有达到在任何天气和任何条件下都能驾驶的最高等级L5。

不断开放的Android汽车操作系统

对于谷歌，大家可能熟知的，还是其全球领先的自动驾驶技术，但这家科技巨头在车联网方面的布局也由来已久。

一直以来全球智能手机操作系统市场被iOS和Android两家占领，但伴随着近年来智能手机市场的增长放缓，寻找新的商业契机已成为它们共同的选择。其中，车联网系统更是成为了两大巨头争夺的焦点。它们都想把在智能手机领域的成功复制到汽车行业，一举主宰车联网掌握更大的行业话语权。

2004年，谷歌开始与奥迪合作，在奥迪旗下车型搭载的导航系统中集成了谷歌语音和谷歌街景功能等技术，这也算是谷歌对于车联网系统的第一次涉水。

2005年，谷歌正式对外发布Google Maps，这也印证了这家科技巨头从未想过仅仅在汽车智能终端做一个地图导航供应商的角色。

2014年，在第七届谷歌I/O开发者大会上，谷歌发布了最新的Android车载信息系统Android Auto，以此来应对苹果在日内瓦车展发布的CarPlay车载信息系统。

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据了解，Android Auto可将使用Android系统手机的界面映射到车载屏幕上，驾驶者可通过车载液晶屏幕对手机进行操作，包括通话、短信、导航和音乐等功能都可进行映射。

同时，Android Auto将提供谷歌搜索引擎、地图、音乐播放以及其他第三方应用，所有手机应用将通过语音、方向盘控制键或中控触摸显示屏进行控制，确保与Android Auto内容的交互既安全又便捷。

2018年，谷歌与雷诺·日产·三菱建立了合作关系。据悉，雷诺日产三菱联盟计划到2022年，市场上90%联盟车辆将具备互联互通功能的，并搭载谷歌Android操作系统。

这意味着谷歌的Android操作系统未来将被应用于该汽车联盟年均销售的千万辆汽车身上，并为它们提供信息娱乐系统。而通过该项合作，谷歌的车联网战略无疑将获得前所未有规模的发展。

在此次谷歌I/O大会前夕，谷歌还对Android AUTO系统进行了更新，使其拥有了全新的UI和不少新功能，新版本预计将于今年夏天正式推出。

首先，底部的导航栏由原来一排静态按钮变为了左边的Home键、一个动态的功能栏和右边固定的通知和语音。

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功能栏更像是另一个应用最小化之后的导航栏，系统会根据你的使用频率自动选择一个应用在下方显示，作为第二优先级使用的应用，而且会在图标旁边显示一些快捷控制按钮，当然你也可以从菜单中选择其他的应用在下方显示。

同时，谷歌重新设计了通知中心让你查看未接来电、信息、警告信息等，从它被固定在主页面上我们也可以看出谷歌提高了通知功能的优先级。另外，新版本系统还增加了黑暗模式和宽屏模式。

相比于苹果的闭环操作，谷歌更倾向于开放。那这里不得不提的，还有谷歌的前装车机系统Android Automotive OS，其将首先在沃尔沃旗下的Polestar 2上亮相。

据悉，Android Automotive OS与Android Auto完全不一样。Android Auto是位于操作系统之上的辅助界面，方便用户将手机的功能映射到车机上。

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而Android Automotive OS则是以其在Linux上运行的开源移动操作系统为蓝本，并且是数百万Android开发者熟悉的操作系统，但是并不是运行在智能手机和平板电脑上，而是对其进行了修改，因此可以在汽车上运行，并且满足汽车上的安全需要。

如果说，此前通过Android Auto可以让数百万的用户将其智能手机上使用的应用带入汽车，那么，现在的Android Automotive OS则让开发人员有更多的机会建立创新的汽车体验并且吸引新的用户。

现阶段，随着智能手机车载信息娱乐系统功能之间的差距不断扩大，当科技公司愿意对外开源的情况下，汽车制造商更愿意转向全新的汽车操作系统，为用户提供更舒适的服务。

值得注意的是，从手机领域的经验来看，虽然，Android Automotive OS将会面临着巨大的应用层面的挑战，但这也给国内的开发者和公司提供了全新的机会，即为汽车开发应用程序，这或许会迎来新的创业热潮。

One more thing

除了自动驾驶和车载系统之外，此次I/O大会还有一个值得注意的点，即谷歌在Google Assistant 中加入了一个新的Driving Mode驾驶模式，并将于今年夏天推出。

据了解，整个模式嵌入了完整的谷歌语音交互，所以用户在开启驾驶模式之后可以通过语音控制所有操作。如在手机中设置的目的地，预约的餐厅、家人地址等信息都能够被调用，这使得用户使用Google Assistant的延续性非常强。

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此外，谷歌还将Google Assistant与车辆之间的通信进行了简化，提高整个人机交互的效率。如，用户可直接说“Hey Google，打开空调并把温度调到24度”，而不用再说两次指令。

从另一个方面来说，除了本身使用驾驶模式之外，谷歌还将其智能语音助手的识别模型从100GB压缩到了0.5GB，以便于减少网络通讯延迟，并实现10倍交互速度提升。

基于此，我们可以看到AI+语音+硬件相结合的表现是非常优秀的，尤其是像Google Assistant这种系统级的语音助手，其能够调用设备中大量的软件数据（跨软件）、硬件以及云端支持。这可以使得在驾驶场景下的很多操作可以用语音来完成，从而提高驾驶的安全性。

不过，业内人士表示，当前谷歌在汽车领域还不能像手机或者智能音箱那样，从上下游供应链掌控软硬件。就算是底层系统级的Android Automotive OS 加持Google Assistant，目前来看，很大概率只能在 IVI 系统层面实现无缝衔接的语音交互。至于整车的各种传感器、ECU 等部件以及车辆相关的大量数据，都还牢牢握在主机厂和供应商的手里，谷歌做为一个后来者，很难快速攻克。

总结来说，虽然谷歌在汽车行业面临一定的挑战和困境，但由于其自身技术的积累，以及目前形成的产品矩阵，我们可以明显的感知到，谷歌对于汽车的“入侵”的确是越来越快了。