簡介
Waymo是一家研發自動駕駛汽車的公司,為Alphabet公司(Google母公司)旗下的子公司。
Waymo剛開始是Google於2009年開啟的一項自動駕駛汽車計畫,之後於2016年12月才由Google獨立出來,成為Alphabet公司旗下的子公司。
2017年11月,Waymo宣布該公司開始在駕駛座上不配置安全駕駛員的情況下測試自動駕駛汽車。
2018年5月,WAYMOLLC100%持股公司慧摩商務諮詢(上海)有限公司在上海自貿區註冊。
歷史
項目由Google街景的共同發明人塞巴斯蒂安·特龍(SebastianThrun)領導。谷歌的工程人員使用7輛試驗車,其中6輛是豐田普銳斯,一輛是奧迪TT。這些車在加州幾條道路上測試,其中包括舊金山灣區的九曲花街。這些車輛使用照相機、雷達感應器和雷射測距機來“看”其他的交通狀況,並且使用詳細地圖來為前方的道路導航。谷歌說,這些車輛比有人駕駛的車更安全,因為它們能更迅速、更有效地作出反應。然而,在所有的測試中,都有人坐在駕駛座上於必要時可以隨時控制車輛。
2012年4月1日,Google展示了他們的使用自動駕駛技術的賽車,命名為10^100。
2012年5月8日,在美國內華達州允許無人駕駛汽車上路3個月後,機動車輛管理局(DepartmentofMotorVehicles)為Google的無人駕駛汽車頒發了一張合法車牌。為了醒目的目的,無人駕駛汽車的車牌用的是紅色。
Alphabet
Alphabet公司(英語:AlphabetInc.,NASDAQ:GOOG)是一家設在美國加州的控股公司,於2015年10月2日成立,前身為Google。Google公司重整後成為AlphabetInc.最大的子公司。此外,Alphabet旗下擁有Verily、GoogleX、GoogleFiber、GoogleVentures、GoogleCapital、Calico和NestLabs七家子公司。原有“GOOG”及“GOOGL”的股票代號保持不變。
自動駕駛汽車
自動駕駛汽車,又稱為無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人,是無人地面載具的一種,具有傳統汽車的運輸能力。作為自動化載具,自動駕駛汽車不需要人為操作即能感測其環境及導航。完全的自動駕駛汽車仍未全面商用化,大多數均為原型機及展示系統,部分可靠技術才下放至量產車型,但有關於自駕車逐漸成為現實,已經引起了很多有關於道德的討論。自動駕駛汽車能以雷達、光學雷達、GPS及電腦視覺等技術感測其環境。先進的控制系統能將感測資料轉換成適當的導航道路,以及障礙與相關標誌。根據定義,自動駕駛汽車能透過感測輸入的資料,更新其地圖資訊,讓交通工具可以持續追蹤其位置,即使條件改變,或汽車駛進了未知的環境內。
自動駕駛汽車的展示系統可追溯至1920年代及1930年代間,第一輛能真正自動駕駛的汽車則出現於1980年代。1984年,卡內基美隆大學推動Navlab計畫與ALV計畫;1987年,梅賽德斯-賓士與德國慕尼黑聯邦國防大學共同推行尤里卡普羅米修斯計畫。從此以後,許多大型公司與研究機構開始製造可運作的自動駕駛汽車原型。21世紀以後,伴隨著資訊科技的進步,更是突飛猛進,全自動駕駛的車輛在試驗車輛上已經被製造出了,特斯拉汽車率先推出了特定環境下的自駕車,而汽車工業人士估計2030年以前就會有量產車款出現。
企業事件
2017年5月3日,Waymo訴Uber竊取商業機密案開庭,Uber出庭,希望爭取繼續開展無人駕駛汽車項目的權利。Waymo起訴該公司前工程師、Uber現任高管安東尼·萊萬多斯基(AnthonyLevandowski)竊取其商業機密,幫助Uber開發無人駕駛汽車。Waymo要求美國地區法院法官威廉·艾爾索普(WilliamAlsup)發布禁令,禁止Uber使用本案涉及的任何技術。如果艾爾索普針對Uber發布範圍廣泛的禁令,就會導致Uber在庭審過程中停止無人駕駛汽車項目。
2017年5月15日,美國舊金山地方法院法官威廉·艾爾索普(WilliamAlsup)批准了谷歌自動駕駛汽車部門Waymo提出的部分禁令請求,要求Uber立即交回Waymo前員工下載的所有公司檔案。
2017年6月13日,Waymo退役。
2017年7月,針對Uber盜竊技術專利事件,Waymo宣布在一共四項專利侵權的指控中,將取消三項,即只剩下一個和盜竊商業機密有關的核心專利。
企業合作
2017年9月18日,Waymo與英特爾公司展開合作,共同設計無人駕駛計算平台,以支持無人駕駛汽車實時處理信息。
出售技術
2019年3月6日(當地時間),谷歌母公司Alphabet旗下自動駕駛部門Waymo宣布,將開始向其他公司出售其用在自動駕駛汽車上的定製雷射雷達感測器。雷射雷達是一種感測器,通過用雷射照射目標物體並測量反射脈衝來測量與目標物體的距離,是優步和Lyft的自動駕駛系統等很多自動駕駛系統的基礎,此外,也可套用於機器人、安全和農業技術等垂直領域。