无人驾驶的工作原理这里不做赘述，仅讨论一下谷歌面临的主要问题：
1、成本
Waymo的整车成本在15万美元左右，其中Velodyne垂直26.8度和水平360度扫描，每秒产生130万数据点的64线激光雷达单价就有7.5万美元，商业化的瓶颈是价格。
Velodyne的64线雷达工艺复杂，1周只能出品2台，按2025年会有2000万辆无人车上路的预估，如果都用激光雷达，Velodyne的产能是另一个瓶颈
去年福特和百度以1.5亿美元入股Velodyne，后者拆分出三个子业务，其中激光雷达属于Velodyne LiDAR，百度已然“精明”的大量下单囤货，加上采埃孚(ZF)收购了另一激光雷达公司Ibeo40%股权，所以对Waymo来说，虽然市场上还有Quanergy、Innoviz以及一些中国产品可供选择，但自研才是控制成本的最好办法。
Waymo自研的系统由3个激光雷达、8个视觉模块和毫米波雷达组成，成本降至7500美元，不久前的开发者大会上，谷歌又发布了第二代“云TPU”用于机器学习和训练，视觉搜索引擎Google Lens和语音助手Assistant的技术也都将车规化。
2、更多的信息获取
无人驾驶的另一个要素是信息获取。Waymo单靠自己路试，数据的样本量非常有限，因此它亟需创造大规模应用场景。
2013年谷歌就给过Uber约2.58亿美元的风投，但后者不甘沦为Waymo的附庸，2015年与卡内基·梅隆大学合作建立高技术研发中心探索无人驾驶，这让谷歌非常不满。去年1月Waymo工程师Anthony Levandowski离职创建无人货车公司otto并闪电被Uber收购，令双方矛盾白热化。对簿公堂之下，旧金山地方法院判令Uber返还全部1.4万份技术资料，Travis Kalanick的野心算是受到很大挫折。
但谷歌真正的铩手锏是牵手Lyft。
首先是用旗下的Waze地图完成对司机的实时追踪，提升Lyft的运营效率，然后再切入无人驾驶，Lyft此前拿过通用的10亿美元投资，很多人以为这是转投谷歌的节奏，其实Waymo无非是找了一个验证自身技术的高频场景而已。
3、运营与合作的破冰
Waymo一边加紧路试，一边注意在某些野心很大但技术有限的车企那里争取突破口，比如从菲亚特克莱斯勒订购了100辆PACifica加入路试，与本田的合作也已公布。
其中Pacifica已经接近实用状态，Waymo在Early Riders页面公开接受亚利桑那州凤凰城居民的申请，承诺运送到任何他们想去的地方，尽管车上仍有司机，但没有L4级的技术水平是绝不敢这么做的。
Waymo意图证明自己在成本控制、商业考量、技术储备和安全高效上都做好了准备，这也有助于理解为什么百度要突然开放无人驾驶技术。
缺乏硬件基础的百度Apollo只是一个软件平台，在Mobileye主宰的ADAS时代难有作为，甚至连前装的机会都没有，而如果主机厂围绕Nvidia的Drive PX 2去做无人驾驶的软硬件整合，百度同样没有机会。
因此陆奇的慷慨也是不得已而为之。
百度的精明在于在目前的市场环境下，百度找到大牌伙伴的可能性很小，唯一的机会是在今年找到某家急于跳过ADAS阶段的国内主机厂，迅速推出样板产品。
不得不说，这个机会还是很大的。
百度提前锁定Velodyne的产能是因为后者曾经吹牛如果订单突破100万，它就把产品价格下调到500美元左右，这当然有助于让无人车的成本取得历史性突破。
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