Waymo与Tesla皆致力发展自驾科技, 两者最大的差异是Waymo采用更新的光达技术, 不过Tesla握有大量道路实测资料Waymo则主要是电脑模拟数据. NVIDIA也是值得观察的竞争者, 该公司自驾系统提供没有充沛资源的小公司投入自驾车开发的机会, 未来有可能成为行业标准并领导市场. 据CleanTechnica报导, Tesla与Waymo在这场自驾技术大战谁胜谁败尚未有定论; 另一方面, NVIDIA为没有资金或时间自行设计系统的小型公司降低了进入门槛, 汽车制造商可直接购买其自驾系统, 如此一来NVIDIA的系统未来有望成为业界标准. NVIDIA向Tesla在内的许多公司销售自家自驾系统. 3月时NVIDIA开始销售DRIVE Constellation模拟系统, 能模拟驾驶可能面临的危险情境, 例如不同的天气, 光线和路面状况, 全天候验证自动驾驶技术的表现, 背后需要庞大的资料以及精确的资料处理技术支持. Tesla于2016年10月发布首代Autopilot感测器系统, 自此Tesla便持续从自家生产的每一台车搜行驶资讯, 至今已累计大约50亿英哩的资料. 与Tesla相比, Waymo的系统则更依赖电脑模拟, 目前已累计近60亿英里的模拟驾驶资料. 究竟是真实道路驾驶还是电脑模拟所搜集到的资料更好? 前者显然更不可或缺. RAND公司资深资讯科学家接受访问时表示, 自驾车必须经过数亿, 甚至数千亿英里的驾驶才足以证明其安全性. 电脑模拟固然重要, 但是在真实世界搜集到的资料无可替代. 最终AV技术必须证明它比人类驾驶员更安全, 才能获得市场全面性的接受. Tesla和Waymo的自驾系统各有利弊, Tesla透过Autopilot系统持续收集实测自驾资料, 而Waymo则使用光达来建立车辆周围环境的数位地图. Autopilot还有一项竞争优势, 即Waymo系统是基于已定义的地理区域, 每日送约2.5万辆模拟车行驶在该范围, 故累积的资料只局限于这些区域. Waymo计划在不久的将来扩增自动驾驶车队, 从目前的数百辆扩编到数万辆, 这将扩大Waymo收集限定区域以外的驾驶资料. 究竟Tesla和Waymo所选择的发展方向孰优孰劣? 卡内基美隆大学(Carnegie Mellon University)自动驾驶研究实验室共同主持人不看好Tesla, 认为Tesla不跟进采用光达将因此处于极度劣势, 并指出Tesla目前的技术距离全自动驾驶还有好一段距离. 尽管Waymo拥有目前业界最先进的技术, 但是Tesla握有大量数据亦不容小觑. 如同过去的录影带格式标准大战, 技术较优者不料最终却因成本过高而被市场淘汰. 此案例可为Tesla和Waymo带来前车之鉴, 他们的自驾车技术可能优于NVIDIA, 但NVIDIA的模型可能成为业界标准并领导市场.
