【科技.未來】自駕車競賽:科技公司Waymo對決傳統車廠GM
上周在美國加州舉行的Google I/O開發者大會,值得留意的是Google母公司Alphabet的自駕開發部門Waymo。除了Waymo在大會上展示了最新的路面探測技術,投資銀行瑞銀(UBS)同時發表報告,預期Waymo將在自駕車市場獨大。到底Waymo為何備受看好?其他公司又有何對策?無人車要真正來到我們的生活,還有何問題尚待解決?
自駕車(Autonomous Vehicles)近年事故不斷,今年3月優步(Uber)在美國亞利桑那州撞死路人後,Uber、車廠豐田(Toyota)、晶片製造商英偉達(Nvidia)等隨即宣布暫停自駕車的路面試驗,但整體前景似乎未受太大打擊。瑞銀上周發表報告,預期2026年開始,自動駕駛的士需求將開始增加,到2030年全球自動車技術的收入將高達2.8萬億美元,屆時將共有2,600萬架自動駕駛的士運行,佔所有的士約12%。
領導調查的瑞銀分析師侯姆(Patrick Hummel)預計,自駕車出現令車廠汰弱留強:「在Waymo外將只有極少公司能成功在市場佔一席位。無法與之競爭的車廠遲早都會用上Waymo的系統,那些車廠的標誌或不再出現於車身。現時全球有數十間車廠,當中大部分將會是輸家。」
Waymo靠Google拋離對手
Waymo原為2009年Google成立的自動駕駛汽車計劃,到2016年才獨立為Alphabet的子公司。瑞銀看好Waymo原因之一,是認為Google比其他競爭對手大約早了五年專注開發自動駕駛技術。自動駕駛背後的人工智能、深度學習、神經網絡等技術,概念早於1950年代出現,惟電腦能力一直不足。直至約2012年,科學家才發現用於電子遊戲的圖像處理器(GPU)非常適合運行機器學習,先驅之一的辛頓(George Hinton)在當年的圖像辨識比賽ImageNet中,以此大大降低了辨識錯誤率。結果引來Google迅即收購了他的公司DNNresearch,並招攬了跟隨辛頓比賽的學生克里塞夫斯基(Alex Krizhevsky)到其深度學習部門Google Brain擔任研究員,開始嘗試在Waymo應用深度學習。
現時,Google Brain團隊也不時協助Waymo的工程師,提升自動駕駛技術的準確度,例如利用神經網絡來訓練另一個神經網絡,以達致機器自動學習。Waymo在Google I/O上展示最新成果之一,機器學習已可過濾雨水或落雪造成的感應器雜訊,讓自動駕駛系統在惡劣天氣下仍能「看」清路面情況。
另一個被瑞銀看好的優勢,是它的測試數據甚為亮麗。理論上人工智能深度學習時間愈長,收集數據愈多,自動駕駛系統自然愈準確成熟。Waymo至今已累積了逾600萬英里的真實路面測試,並有逾50億英里電腦模擬測試。美國加州政府要求在當地測試的自駕車公司,每年提交測試報告。儘管各公司的測試和解除自動駕駛的原因不盡相同,若只看當地數據,在測試里數和解除自動駕駛平均里數的表現,Waymo無礙在數字上遠遠拋離對手,只有Cruise相對接近(上表)。Waymo的各項進展都比其他競爭者快,除了是首間公司在完全沒有人類司機下而成功在路上試驗行駛第四級自動駕駛,也計劃在今年內就能推出自動駕駛叫車服務。
Waymo優勢未必長久
雖然得到瑞銀看好,但不少科技業內人士包括Waymo的競爭對手和前Google自動駕駛開發成員,都對Waymo的優勢能維持多久甚有保留。一方面,Waymo現時主要在美國幾個城市測試,數據或過於狹窄,未必足以提升至全球規模。已離開Google的克里塞夫斯基就質疑,Google早期的成功,是否足以為在自動駕駛領域中帶來無可匹敵的優勢。他曾表示:「配備自動駕駛系統的Tesla遍布全球,可以從廣泛多元的環境收集數據,我認為這是Tesla的獨特優勢,這對於深度學習十分重要。演算法或許未必,但至少從收集數據而言,Tesla有可能處於領先位置。」
另一方面,其他科技公司及車廠亦意識到深度學習的重要性,像福特(Ford)也投資10億美元在自動駕駛初創企業Argo AI。曾任Google自駕車計劃主管的厄姆森(Chris Urmson),離職後與前Tesla自動駕駛系統(Autopilot)總監安德森(Sterling Anderson)共同成立Aurora,與大眾汽車集團(Volkswagen)和現代汽車集團(Hyundai)合作開發自動駕駛技術。厄姆森認為人工智能領域進步下,巨頭如Waymo的重要性將比往時愈來愈低。
數據確實對於建立和改善深度學習很有用,但去到某個階段,聲稱自己有幾百萬里或幾十億萬里也好,已愈來愈不重要。
對此,Waymo的機器學習及感知部門主管阿諾(Sacha Arnoud)也承認:「機器學習終會出現報酬遞減的情況,那時駕駛測試再多十倍路程,新收集的數據作用有限,因為真正重要的是測試中找到的例子有多獨特。」因此Waymo也正訓練辨識一些罕見情況,例如半身潛到馬路渠內的工人或穿扮成馬的人。
傳統車廠力量深厚
縱然Waymo聲勢凌厲,但傳統車廠也非無後來居上的本錢。作為人工智能科技公司,Waymo從來沒有打算自行生產自駕車,它現時主要以佳士拿(Chrysler)的小型貨車Pacifica測試,較早前也購入了20,000輛積架(Jaguar)電動車。Waymo最終想做的是百搭的自動駕駛「司機」,能適應任何種類及廠牌的汽車,因應消費者需要提供相應的駕駛軟件服務。
要達到我們在自駕車方面的目標,必須要大規模地推出它們。
Waymo之短正是傳統車廠之長,兩者策略自然迥異。通用汽車2016年以約5億美元收購自動駕駛技術初創公司Cruise,去年再收購激光雷達初創公司Strobe。通用汽車堅持自家汽車收集數據累積經驗,務求開發獨門的自駕車技術,而且強調在汽車設計生產之初,就要把這些自動駕駛技術融入到集團旗下各個汽車品牌型號之中。去年,通用汽車主席兼行政總裁芭拉(Mary Barra)豪言:「沒有其他公司有技術、工程和生產能力,大規模製造自駕車。」2017年,通用汽車生產了960萬架汽車,豐田和大眾汽車更過千萬,這種量產能力及客戶資料正是傳統大型車廠的寶貴資產。在私家車未來將因自駕車崛起而銷售減少下,可以自駕車叫車服務染指公共交通。
圖輯:其他自動駕駛車公司計劃及進度
此外,傳統車廠發展自駕車技術,比現存的科技公司或新創自駕車公司,更能獲得一般消費者的信心。據德勤(Deloitte)本年初發表的市場調查,在大部分國家,消費者傾向相信由傳統車廠發展的自駕車。例如在英、法、意、美、德、巴西等國,傳統車廠獲大約四成至過半受訪者信賴,在日本更高達76%。而科技公司或新創自駕車公司在這些國家中只有五分一至四分一受訪者信任,在中國、南韓、印度和東南亞諸國,傳統車廠亦獲得較高的信賴程度。
然而,各自駕車公司,不論科技公司還是傳統車廠,若要顛覆我們現時馬路的習慣,仍要共同面對其他問題,詳見另文《自駕車面世前 兩大問題仍需處理》。
上文節錄自第111期《香港01》周報(2018年5月13日)《自駕車競賽 誰領風騷?》。更多周報文章︰【01周報專頁】《香港01》周報,各大書報攤及便利店有售。你亦可按此訂閱周報,閱讀更多深度報道。