文 | 大壯旅
來自新智駕（AI-Drive）的報道
在自動駕駛汽車的擴張版圖上，美國的亞利桑那州一直占據着制高點。這裏不但(dàn)氣候适宜車輛測試，政府也相(xiàng)對寬容，不會對測試項目橫加指責。因此，在亞利桑那燦爛的陽光下運行自動駕駛汽車成了一種享受。
不過，有些公司就是(shì)不願意紮堆，來自矽谷的自動駕駛初創公司 Drive.ai 就是(shì)其中之一，Drive.ai 的測試車并沒有踏上大峽谷的地盤，而是(shì)選擇了人迹罕至的孤星之州——德克薩斯。
今年 7 月份，Drive.ai 的自動駕駛車隊将開進德州弗裏斯科市——這座位于沃斯大都會圈（達拉斯和沃爾斯堡）北部邊緣的小城僅有 16.4 萬人口。
今天（5 月 8 号），Drive.ai 公布了測試的初步計劃，Drive.ai 的車隊會在這裏運營半年，不過它并沒有 Waymo 那麽激進，駕駛座上還是(shì)配備了安全駕駛員(yuán)。
據新智駕了解，此次部署是(shì) Drive.ai 創建以來最大規模的行動，也是(shì)德州首次迎來可以日常載客的自動駕駛汽車。
Drive.ai 成立于 2016 年，團隊成員(yuán)主要來自斯坦福大學，目前有 8 位創始人。
Drive.ai 總裁 Carol Reiley 是(shì) 8 位創始人之一，她的另一個身份是(shì) AI 大牛吳恩達的妻子。Drive.ai 的 CEO 是(shì) Sameep Tandon，在斯坦福大學師從吳恩達。
2017 年 6 月，Drive.ai 獲得 5000 萬美元 B 輪融資，同時宣布已離(lí)職百度的吳恩達加入 Drive.ai 董事會任董事。Drive.ai 目前兩輪共融資 7700 萬美元。
Drive.ai 在加州山景城和得克薩斯州弗裏斯科均設有辦事處，約有 120 名員(yuán)工，大部分是(shì)工程研發人員(yuán)，據了解，今年團隊将會拓展到 170 人。
值得注意的是(shì)，此次 Drive.ai 提供的服務并非滿街跑的出租車，它更像機場的穿梭車。車輛選擇上，Drive.ai 從之前的奧迪 A4 切換爲日産 NV200 面包車，還塗上了醒目的橙色和藍色，以區分自動駕駛汽車與普通車。
相(xiàng)比于此前 6 個激光雷達，9 個攝像頭和 2 個毫米波雷達的傳感器部署方案，日産 NV200 搭載了 4 個激光雷達、10 個攝像頭和 2 個毫米波雷達。此次選擇日産 NV200 的原因是(shì)，車輛内部空間大，适合共享出行以及爲未來物流服務做準備。
另一個值得關注的亮點是(shì)這輛面包車四周配備了四塊 LCD 屏幕——這被 Drive.ai 稱爲「人機交互系統」，通過文字和符号完成和車外行人和車輛的溝通。根據車輛狀态，屏幕上會顯示諸如「靠邊停車/乘客上車中」等信息。
這也說明了 Drive.ai 與其他自動駕駛公司最大的不同點，Drive.ai 非常重視車輛與世界間的「交流」。畢竟電腦「掌權」後，一些人類獨有的溝通方式（如眼神交流）就會中斷。
「我們必須實現(xiàn)全方位的交流，車輛要表達出自己的意圖并與道路上的其它主體搭上話(huà)。」Drive.ai 聯合創始人 Carol Reiley 在 2016 年時就萌生了這樣的想法。
固定區域運行的自動駕駛服務
據悉，在接下來的 6 個月，Drive.ai 的車隊會被限定在固定區域内運行，而且路線(xiàn)也是(shì)固定的。
眼下，Drive.ai 還沒有公布測試細節。不過，這家公司透露，車隊會成爲城市南部産業園辦公室員(yuán)工的通勤利器，可以帶着他們穿梭于辦公室、附近的體育場和公寓之間。最關鍵的是(shì)，這一切都是(shì)免費(fèi)的。
但(dàn)是(shì)，Drive.ai 的測試車還與想象中的自動駕駛出租車有一點不同，它隻能在固定的上下客地點停靠，這樣就省去(qù)了車輛尋找安全停車位的麻煩。
「選擇固定的區域和路線(xiàn)且找好合作夥伴讓我們能占盡自動駕駛汽車帶來的優勢，同時避開其弱點。」吳恩達說，這位 AI 行業領域的頂級專家也是(shì) Drive.ai 的董事會成員(yuán)。
當然，在可以預見(jiàn)的未來，這可能是(shì)大家普遍接受的出行方式。要知(zhī)道——打造一輛能解決所有問題的自動駕駛汽車實在是(shì)太難了。而将車輛限定在某一路線(xiàn)或某一區域能保證自動駕駛汽車用上最新最詳實的地圖，該區域内的城市建設也能了如指掌，這樣就簡化了自動駕駛部署的程序。随着技術的不斷進步，爲自動駕駛汽車劃定的安全圈就可以不斷擴大。
對于後續計劃，Drive.ai 聯合創始人王弢表示，希望将德州的自動駕駛項目做成樣闆，然後進行規模複制到美國的其他城市。
但(dàn)問題是(shì)，未來這種模式如何對其他城市進行大規模的複制？因爲每個城市的環境，路況都不盡相(xiàng)同。王弢告訴新智駕，技術上通過我們的深度學習基礎設施框架，實現(xiàn)算法的快速叠代，以數據驅動方式适應新的環境。當 AI 系統遇到無法解決的複雜(zá)情況時，由遠程監控決策員(yuán)幫助車輛作出決定，實現(xiàn)以人爲本的安全理念。
自動駕駛服務落地的三個階段和三個因素
在今天淩晨，吳恩達也通過 Medium 撰文，闡述了 Drive.ai 自動駕駛服務落地方案實施的三個階段以及自動駕駛汽車落地的三個關鍵因素：
第一階段，在弗裏斯科市試點六個月，首先将在 HALL 公園和 The Star 商業區附近設置固定的上下車地點，并計劃将乘車範圍擴大至弗裏斯科火(huǒ)車站，爲這一區域 1 萬多人提供自動駕駛汽車服務。在這個階段，駕駛位上還是(shì)會有 Drive.ai 的安全駕駛員(yuán)，以便在遇到危機時候停下，讓人類駕駛員(yuán)接管，同時 Drive.ai 的遠程駕駛系統将從這些案例中學習并自動改進。
第二階段，Drive.ai 的安全駕駛員(yuán)還會在車内，主要任務是(shì)進行監控操作，但(dàn)不會坐在駕駛位上，所以也不會接管自動駕駛汽車。
在第三階段，車内将不設置其他工作人，實現(xiàn)僅有乘客乘坐，通過遠程駕駛系統來提供協助。
自動駕駛汽車落地的三個關鍵因素則是(shì)：技術、合作夥伴和安全。
首先，自動駕駛真正想要落地，需要掌握行業領先的 AI 與深度學習技術，包括高度熟練的人工智能團隊以及複雜(zá)的軟件和硬件體系結構。
其次，需要善于處理與公共部門和私人部門的合作夥伴關系。與政府，私營機構及當地社區緊密合作，向大衆普及自動駕駛的安全知(zhī)識。
第三，最重要的因素是(shì)安全，自動駕駛汽車的安全必須以人爲中心。通過車輛獨特的外觀設計，外置顯示屏與周圍環境溝通，推動自動車與環境相(xiàng)互适應。當 AI 系統遇到無法解決的複雜(zá)情況時，由遠程監控決策員(yuán)幫助車輛作出決定，實現(xiàn)以人爲本的安全理念。
吳恩達表示，雖然自動駕駛服務完全落地還有很多工作要做，但(dàn)它的未來是(shì)明确的。
自動駕駛汽車相(xiàng)比人類駕駛有明顯的優勢，也有明顯的弱點。優勢體現(xiàn)在自動駕駛比人類的注意力更加集中，反應時間小于 100 毫秒更快，并且沒有盲點；弱勢體現(xiàn)在自動駕駛汽車不理解複雜(zá)情況，比如路上的突發狀況以及手勢交流。通過選擇特定的地理區域和與合作夥伴合作，Drive.ai 可以利用自駕車汽車的優勢，同時減少它們的弱點。有了這些策略，人們可以利用自動駕駛部署安全和有價值的運輸服務，這個行業也會加速成熟。