移动即服务的未来

2020年6月，某中心收购了Zoox——一家当时成立六年的加州初创公司，专注于"从头开始创建自主移动解决方案"。六个月后，作为某中心独立子公司的Zoox首次公开展示了其为密集城市环境打造的电动自动驾驶车辆。该车辆的发布标志着实现自主机器人出租车车队和叫车服务愿景的关键里程碑。

在2020年12月的发布会上，Zoox首席执行官Aicha Evans表示，其团队正在改变乘车体验，为客户提供卓越的"移动即服务"。她补充道，考虑到当前关于碳排放和交通事故的数据，“构建一个可持续、安全的解决方案，让乘客能够从A点到达B点，比以往任何时候都更加重要。”

技术挑战与突破

Jesse Levinson作为Zoox联合创始人兼首席技术官，负责领导公司的技术路线图和执行工作。他在斯坦福大学期间为2007年DARPA城市挑战赛开发算法，并领导自动驾驶团队的研发工作。

关键洞察与技术方法

系统集成与大规模测试的重要性

• 需要结合和集成多个复杂系统，通过模拟、封闭课程和公共道路测试验证效果
• 采用270度传感技术，在车辆四个角落部署传感器架构
• 通过概率和不确定性分布来更全面地表示世界状态

传感器与软件架构

• 使用LIDAR、摄像头和雷达等多种先进传感器
• 软件栈包括：地图构建、定位、传感器校准、感知、预测、路径规划、车辆控制等模块
• 结合机器学习和几何推理来理解传感器数据

安全创新

从被动到主动的安全范式转变

• 开发了100多项传统汽车中不存在的安全创新
• 通过硬件和软件设计的结合重新构想乘客安全
• 车辆在碰撞测试中表现优异，同时注重预防事故发生

环境感知能力

• 传感器几何配置允许几乎始终能看到最近物体周围和后方的情况
• 在繁忙的城市交叉口能够同时检测、跟踪和预测数百个其他动态要素的运动

技术实现与验证

团队使用配备相同传感器架构的丰田Highlander车队收集大量数据，在旧金山和拉斯维加斯等环境中进行测试。所有软件都通过严格的离线验证和车上结构化测试进行持续改进。

车辆规划器通常尝试与其他车辆保持一定的横向距离，但可以根据动态道路条件调整驾驶行为，例如为避开前方道路上的锥筒而稍微减小距离。

发展前景

实现普遍自动驾驶将是一个逐年推进的渐进过程。团队表示将在准备好以显著超越人类安全水平的程度在公共道路上运营时，才会推出首个商业无人驾驶服务。