据国外媒体报道，知情人士透露，特斯拉主管现场性能的工程总监马修·肖沃尔（Matthew Schwall）已经从公司离职，跳槽至特斯拉竞争对手公司——谷歌旗下自动驾驶公司Waymo。特斯拉近来损失了不少高管。2017年早期，特斯拉首席财务官离职；今年则有全球销售总裁和Autopilot主管等高管相继出走。施沃尔离职的同时，特斯拉工程主管道格·菲尔德（Doug Field）也正离岗休假，而特斯拉方面拒绝回答菲尔德何时返岗开工。
据华尔街日报(博客,微博)报道，有知情者爆料，特斯拉现场性能工程总监马修·施沃尔（Matthew Schwall）跳槽至特斯拉竞争对手公司——谷歌旗下自动驾驶公司Waymo。施沃尔的离职正值美国交通安全委员会调查先前几起与特斯拉Autopilot（自动驾驶）相关的交通安全事故之际，而施沃尔还是特斯拉与美国安全调查人员的主要联络人。尽管当事人暂未表态，但据Marketwatch报道，Waymo方面表示施沃尔已开始他在Waymo的工作。
特斯拉近来身陷各种风波，而它和Waymo在无人驾驶汽车领域早已打响一场数据战。全球著名管理咨询公司麦肯锡就曾预估，到2030年，由汽车所收集的数据的市场价值最高能达到一年7500亿美元。目前特斯拉和Waymo对此采取了不同的发展战略，但究竟谁更胜一筹还待时间的检验。
高管接二连三离职 特斯拉“屋漏偏逢连夜雨”
《华尔街日报》援引知情人士消息称，施沃尔入职Waymo后，在其安全管理团队工作，此团队由前国家公路交通安全管理局副局长罗恩·梅德福(Ron Medford)负责。该知情人士表示，施沃尔将在Waymo的无人驾驶汽车安全问题上施展他的才能。
施沃尔四年前加入特斯拉，担任美国安全管理机构如美国国家运输安全委员会以及国家公路交通安全管理局的首要联络人。上周，美国国家运输安全委员会对特斯拉启动了第四次调查，调查事件是特斯拉Model S在佛罗里达州卷入的一起2死1伤车祸事故。
尽管目前施沃尔本人暂未发表任何说明，但有熟悉他此番离职动机的人表示，他的离职与特斯拉的Autopilot问题无关，特斯拉方面也暂未回答媒体提问。
施沃尔离职的同时，特斯拉工程主管道格·菲尔德（Doug Field）正离岗休假。据《华尔街日报》报道，菲尔德此次休假将持续6周之久，而特斯拉方面拒绝回答菲尔德何时返岗开工。但是特斯拉的发言人也明确说明，“菲尔德没有离开特斯拉”。
不过，特斯拉近年来折损的干将可不止施沃尔一个。《华尔街日报》报道称，2017年早期，特斯拉当时的首席财务官贾森·惠勒（Jason Wheeler）在入职特斯拉不到两年后离职。2018年2月，时任特斯拉全球销售总裁的乔·麦克尼尔（Jon McNeill）离职后出任打车应用Lyft的首席运营官。2个月后，曾在特斯拉担任Autopilot主管的吉姆·凯勒（Jim Keller）也离开了特斯拉，而凯勒被认为是世界上最好的芯片设计师之一。
特斯拉接二连三损失多位干将，此次施沃尔跳槽Waymo，让无人驾驶领域里特斯拉和其头号对手Waymo的这场竞争日益激烈起来。
无人驾驶打响数据战 特斯拉Waymo领跑
《每日经济新闻(博客,微博)》记者注意到，全球著名管理咨询公司麦肯锡曾预估，到2030年，由汽车所收集的数据的市场价值最高能达到一年7500亿美元。摩根士丹利分析师亚当·乔纳斯（Adam Jonas）曾表示“数据”傍身的特斯拉有一天能比苹果公司还值钱。而目前特斯拉市值约541亿美元，苹果市值逼近万亿美元，是特斯拉市值的近20倍之多。
面对如此巨大发展前景的无人驾驶领域，特斯拉和Waymo都在尝试收集以及处理数据以制造能够自动驾驶的车辆，只是它们采取了不同的发展战略来实现这一目标。据《the Verge》报道，特斯拉和Waymo在数据收集的方法、对象以及数据处理的方式上都有所不同。
特斯拉利用已经销售出去成功上路的车辆来收集它们在Autopilot操控下表现如何的数据，且这些数据都是存在于真实世界。尽管特斯拉目前没有发表过公开声明表示它到底收集了多少数据，但在2016年，当时的Autopilot主管曾在麻省理工学院的一次活动中提及，特斯拉已经录入了共计7.8亿英里的数据，而其中约1亿英里的数据是在Autopilot实现至少部分控制的情况下收集而来。
而Waymo采取的则是完全不同的收集方法。先使用计算机强大的仿真能力，然后Waymo再将获得的数据传导至它现实生活的一个小型车队里去应用。今年早些时候，Waymo曾表示它已经收集了有关自动驾驶的50亿英里的数据，在公共道路上有关自动驾驶的5亿英里的数据。
相较之下，Waymo只能通过它现有的500~600辆自动驾驶的小型货车来收集现实中的数据，这远少于特斯拉的30万辆上路汽车。此外，特斯拉的汽车远销全球，然而Waymo的车辆目前还仅仅集中在德克萨斯州、加利福尼亚州、密歇根州、亚利桑那州以及佐治亚州。不过，Waymo曾表示在今年内将再投放上千辆小型货车上路，并且它还将与捷豹合作打造自动驾驶版本的I-pace，预计接下来的几年，Waymo的车队可由此加增2万辆。《每日经济新闻》记者注意到，这一数据仍然远少于特斯拉的车队数量，如果Model 3实现量产目标，那么特斯拉在这一方面将拥有更大优势。
同时由于Waymo对计算机仿真的极大依赖，而计算机并不能计算出现实生活中的所有情景，分析师塔莎·基尼（Tasha Keeney）就曾表示，“我想大家都认可Waymo的科技是目前最好的，但是很多人都低估了特斯拉拥有的数据集的力量”。
除了采取不同的数据收集方法，这两家公司收集的数据也是不同的。Waymo的自动驾驶小型货车使用3种不同的LIDAR传感器，5个雷达传感器以及8台相机。特斯拉装备8台相机，12个超声波传感器以及1个前向雷达。而最大的区别是在特斯拉没有使用LIDAR。
LIDAR与雷达相似，但是它能够捕捉一辆汽车周围各个方向上的高清图片。如果放置位置得当，即便是在相机、雷达和超声波都会受较大影响的黑夜，它也能收集更为精确的数据。因此，通用汽车赞助的连接和自主驾驶研究实验室的联合主任拉杰·拉杰库马尔（Raj Rajkumar）就曾表示，“没有LIDAR，特斯拉可能会发现自己处在一个劣势位置”。
但是LIDAR价格昂贵且体积庞大，这也是特斯拉为何不用的主要原因，分析师基尼就曾说道，“现在来看不使用LIDAR的确是个很冒险的策略，但是如果特斯拉能够实现预想的效果而不使用LIDAR，那么其他所有对手都将被打脸”。
不过另一方面，基尼也认为“由于使用了LIDAR，现在Waymo的资料组会更加具体详细，这比只使用相机来收集会获得更多的信息”。而特斯拉目前拒绝透露它通过传感器收集到了什么数据以及数据的质量如何。
数据收集之后，处理数据也是难事一桩。特斯拉总裁伊隆·马斯克（Elon Musk）曾透露，“处理数据的确很棘手，再来是利用数据来调整车辆，使车辆能够有效地从数据中汲取学习，所有的难度都在于数据实在太多了”。
相较之下，利用计算机仿真能力的Waymo在数据处理上就要自信许多。Waymo根据它进行测试的城市的车辆运行情况，再创了全计算机版本，然后通过这些版本每天传送2500台虚拟的无人驾驶汽车，再收集更多的虚拟和真实的数据，再将这些数据应用到现实的车辆中去，由此Waymo所创造的反馈环更加紧密。
对此，拉杰库马尔进一步解释称，“处理数据涉及大量的投资、资源，时间以及努力，而Waymo在这一方面因为它的母公司而占据更多优势，相反特斯拉面临着严峻的现金问题并且数据处理工程还需要消耗大量的人力”。
特斯拉和Waymo的竞争对手并非只有彼此，Uber、通用电气等公司都在进入无人驾驶领域意图大展拳脚。而在无人驾驶领域掀起的这场数据战究竟谁能最终成为霸者，还需时间的检验，毕竟安全也是无人驾驶汽车的一大重要问题。
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