- 市场参与者：许多公司致力于提升特斯拉全自动驾驶和通用汽车超级巡航等消费系统的功能。
- TRI观点：丰田研究院认为，自动驾驶应该有明确的目的，主要作为人类驾驶的助手或教师，而非完全取代人类驾驶。
- Nuro：专注于打造仅用于货运的无人配送车辆，目前计划将其技术授权给其他制造商。
- Wayve：采用硬件无关的AI驾驶系统，旨在提高从Level 2到Level 4的自主逻辑适应性。
- Waymo的关注点：用户体验是吸引乘客的关键，包括音乐选项、周围交通的实时反馈等内容。
- 安全性与可预测性：Waymo致力于提供安全且可预见的驾驶体验，但不同城市的驾驶环境也带来了不小的挑战。
- 数据采集与AI模拟：虽然自动驾驶车辆每日积累大量数据，但仅依靠数据不足以应对所有可能的场景。
- 模拟准确性：Mobileye和Bot Auto强调，模拟的准确性在持续迭代训练中至关重要。
- 美国的监管难点：地方和联邦机构的分散监管使得在道路上部署自动驾驶技术的路径复杂且低效。
- 中国的先进模式：中国在制定自动驾驶法规方面相对开放，提供明确的自我认证程序，使技术开发者和消费者对能力有更清晰的理解。
此次Ride AI会议展示了自动驾驶技术的多元发展和各方思维的碰撞，然而，各方需要更加紧密合作，以减少不必要的低效，真正推动自动驾驶行业的进步。
