2020年的自动驾驶体验如何？有什么新的进步？
术业有专攻 一个是小v， 一个是大v。 一个是零部件， 一个做整车。 Mobileye车载ADAS领域巨头，其环境感知能力世界第一，各家视觉供应商对标对象都是Mobileye，经常有这么一句话，视觉对标Mobileye，新能源对标Tesla。 可以这么讲，如果说Tesla是新能源汽车上的皇冠，那么Mobileye就是视觉感知中的明珠。 得益于深度学习，如雨后春笋般涌现出的大大小小的视觉初创公司，以及各大厂(百度Apollo，阿里达摩院，华为CarBu)都在做计算机视觉，他们可能都能解决90%以上的环境感知问题(Common case)，但一旦遇到一些极端情况(Corner case)，如道路颠簸，车道线突然消失，进隧道和出隧道的过曝光等这些问题时，就凸显出Mobileye的实力。  上述这个回答解释了目前自动驾驶视觉感知中所要攻克的模块，以及存在的难点问题。 所以不同家的视觉感知能力水平本质就是Mobileye有实力攀爬到剩余顶峰的10%，条件恶劣，环境艰苦。 回到Google，一不用给别家供货，二资金充足，三实力强劲。Mobileye再牛逼，达到95%的性能，视觉还是有上限，这是由传感器自身的性能决定，一张纸就可以屏蔽视觉所有功能。另外Mobileye专注于视觉，核心完全在感知算法层面，这个算法既包括感知(目标检测)，也包括工程化的内容(测距，多目标跟踪，滤波，接口开发等)，算法工作量其实还是相当大的，但一旦量产成型，成本可以压得很低很低。 而Google需要量产Robotaxi，自动驾驶整个系统复杂程度与计算机视觉完全是两个数量级。对于整车的系统架构，传感器配置方案，系统安全冗余性，场景适应性等做全方位的评估衡量。Google不需要每个都到满分，聚少成多，发挥每个传感器的性能才是Google要做的，视觉不能cover掉的，激光雷达来弥补。底层，云端，应用层，打通这些才是Google做的。    所以讨论Mobileye与Google的成本问题完全没必要，是两个完全不同的方案技术路线，一个要将视觉感知做到极致，一个是要落地自动驾驶技术。 最后， 给你一套Mobileye系统，能实现自动驾驶么？ That's it.