谷歌母公司Alphabet的无人驾驶汽车部门Waymo是近一年来第一家在没有驾驶员监督的情况下在公共道路上测试无人驾驶汽车的公司。现在Drive.ai也打算效仿Waymo。来自外媒的深度报道揭示了Drive.ai的秘密以下是外媒报道摘要：7月底，这家硅谷初创公司将在美国得克萨斯州弗里斯科推出一支由日产NV200面包车改装而成的无人驾驶车队，少量负责监督的安全驾驶员和远程操作员将确保车辆的顺利运行。车辆将被限制在有“地理围栏”的区域。然而，Drive.ai为期六个月的定点测试将是迄今为止最大的测试之一。当这一切尘埃落定时，该公司希望其无人驾驶汽车能够搭载超过1万人。让我们看看Drive.ai的详细计划：未来的城市弗里斯科是一个相对较小的城市，人口约17万，位于达拉斯市中心以北25分钟车程。但它是美国发展最快的大都市之一，也是新兴技术产业的发源地。Frisco是优步空中出租车服务Uber Elevate未来的推出地。这里的企业孵化器（如北德克萨斯州企业中心和LaunchPad City）及其初创企业目前已为该市经济贡献了超过1.17亿美元。Frisco的技术友好性并不是吸引Drive.ai的唯一因素。2017年9月生效的得克萨斯州法律允许公司在不受市政府限制的情况下运营无人驾驶服务。Drive.ai的搜身测试负责人Don Lepard表示，监管机构、城市交通工程团队和地方政府对无人驾驶汽车的接受也起到了一定作用。Lepard还表示：“我们已经与消防部门和EMS讨论了该策略，以及如何应对这种情况：如果无人驾驶汽车不能正常行驶，有人拨打911怎么办？这是我们必须考虑和解决的问题。”
图1:Drive.ai无人驾驶面包车队将投入使用的得克萨斯州测试项目的准备工作于2018年初开始。在此之前不久，弗里斯科市议会批准了与丹顿县交通管理局和几家房地产开发商霍尔集团、弗里斯科车站合作伙伴和Star的合作，并成立了弗里斯科城市交通管理协会（FTMA）。工作组的重点是通过改善人行道和自行车道以及提供铁路服务和联网车辆等技术解决方案来减少拥堵。Drive.ai的联合创始人兼首席执行官Sameep Tandon说：“飞盘公司想成为我们所说的微型交通的创新者。这涉及到‘最后一英里’的问题，即如何到达附近的地方。我们想解决这个问题，但我们需要与当地合作伙伴合作。这就是一个例子。”。“这一合作关系的早期成果之一包括来自该市的实时道路和交通数据，Tanton表示，这些数据将用于填补Drive.ai无人驾驶系统的知识空白。”他说，“想象一下，左侧车道上有一辆推土机的建筑工地。”。从人工智能的角度来看，知道前方有一个建筑工地是非常有用的。“当Drive.ai的试点项目启动时，其汽车将在弗里斯科的北白金走廊周围运送霍尔集团财产的员工、居民和客户。主要覆盖范围包括霍尔公园（Hall Park）和the Star，这是一个占地36公顷的体育、住宅和娱乐区，也是达拉斯牛仔队（Dallas Cowboys）的总部Drive.ai的联合测试公司表示，一个月的交通数据分析决定了他们要走的路线。他解释道：“这些（建筑物）非常拥挤。我们希望乘客可以喝杯鸡尾酒，吃午饭或做任何事情，并迅速叫车。”
图2:Drive.ai无人驾驶汽车在德克萨斯州弗里斯科市行驶的路线图。勇敢的乘客将使用类似优步的智能手机应用程序，在几个固定的接送点按需呼叫Drive.ai的无人驾驶汽车。最初，Drive.ai的承包商将坐在驾驶座上监督每次载人服务，但几周后，他们将坐在乘客座位上，承担更多的陪同角色，包括回答乘客的问题，但他们无法控制汽车的速度或运动。几周后，这些承包商将……
完全从循环中移除，只留下远程操作员，他们将监控每辆车，并在出现问题时提供帮助。否则，这些汽车将完全独立地在飞盘的道路上行驶。在乘坐过程中，乘客将通过车载触摸屏获得实时可视化，触摸屏显示激光雷达（用于测量车身和物体之间距离的激光传感器）、雷达、GPS、RGB摄像头和惯性测量数据。当前版本看起来有点像原始的电子游戏，包括汽车的三维图像、显示三个仪表板摄像头拍摄的图片的平视显示器、当前速度和可选视角（例如，头顶、俯瞰、挡风玻璃等）。从汽车突出的红线被Drive.ai称为“红地毯”，可以显示预期路线。
图3:Drive.ai的车载乘客屏幕用于显示视觉数据。Lepard说，这样做的目的是让乘客感觉更舒适。他解释道：“我们确实采取了一种非常有组织的方法，考虑到我们的规模，我们想从早期采用者中选择尽可能多的支持者。”这些汽车不会造成更多的交通问题。它们采用亮橙设计，上面写着“无人驾驶汽车”，Drive.ai的标志印在驾驶员和乘客座椅的显著位置。他们还配备了4个激光雷达传感器、10个1080p RGB摄像头、一个雷达系统和一台可以合成传感器数据并将其放入行李箱的计算机。此外，汽车顶部还配备了一个显示屏，可以显示文本提示、符号和表情符号，以便向周围的行人和司机传达汽车的下一个动作，如变道或右转。坦顿说：“我们希望人们相信这些是无人驾驶汽车，所以他们会把它们与其他车辆区别对待。这些车辆的意图是透明的。”
图4：Drive.ai无人驾驶面包车的外部摄像头教汽车自己驾驶。Tanton表示，机器学习集成到drive.ai堆栈的每一个部分，包括地图、传感器校准、感知、空间估计、控制和车队管理。这是汽车决策引擎的核心部分。他说：“我们采用了优先考虑深度学习的方法，人工智能是我们汽车平台和传感器平台的前沿。”Drive.AI工程师使用可视化工具将传感器数据流与3D街道地图和道路网络同步。他们回放测试、训练和验证机器学习模型。但这一切都始于数据收集。当汽车运行时，它们会记录驾驶数据日志、定位报告、目标检测、移动计划和基本测量数据，例如卸货和接载乘客所需的时间。其中有很多性的数据，没有标签就无法使用，Drive.ai系统了解它所看到的内容。Tenton说，在正常情况下，人类对每个数据点进行注释大约需要800个小时，但Drive.ai已经开发出一种依赖自动化的更快系统。人类团队进行了第一次迭代，识别树木、汽车、行人和骑自行车的人等物体，并使用Director（麻省理工学院开发的开源机器人可视化和界面框架）等工具通过该框架快速“擦除”。Tanton说：“我们的堆栈使我们能够非常快速地检查汽车并找出问题。我们收集的模拟数据使我们能够快速适应。”这种方法的一个实际好处是动态红绿灯检测，不需要手动编写不同形状和大小的红绿灯规则。Drive.ai的工程师将车辆的计算机视觉算法暴露在数千个十字路口，这样他们就可以学会独立识别不同的信号。
图5:Drive.ai模拟器的自上而下视图该公司还创建了初始模拟，为其汽车引入了不寻常的情况，如双重停车或紧急右转。它还创造了许多假设场景，包括“不太可能”的人类行为，例如人们在车流前飞行和物体在路上滚动。Drive.ai最近宣称：“在这些场景中，我们可以（获得）具体的细节：根据新的尺寸和形状调整各种参数，看看我们的汽车在情况略有不同时会有什么反应。例如，我们可以改变并排停车的角度，或者cha……
e左转车道的曲率。通过有意识地将我们的技术暴露在“压力测试”中，我们可以确保在现实中可能无法遇到的复杂环境中具有更强的响应能力。该公司不愿透露其汽车的确切里程数，但表示已看到“数百万辆”“边缘案例和在飞盘街道上数百万公里的模拟驾驶。Drive.ai也在具有挑战性的条件下进行测试，如夜间和雨天。然而，由于足够谨慎，Drive.ai的飞盘测试车只会在白天运行。当让持怀疑态度的公众相信Drive.ai启动了测试项目时，人们对无人驾驶技术的怀疑n创历史新高。今年3月，优步无人驾驶汽车在亚利桑那州凤凰城郊区的坦佩撞死了49岁的行人伊莱恩·赫茨伯格。美国国家运输安全委员会（NTSB）随后进行的一项调查发现，这辆车的自动紧急制动功能已被禁用，司机的眼睛在事故发生前几秒钟内就离开了道路。事故发生后，亚利桑那州州长道格·杜西（Doug Ducey）的办公室暂停了优步的无人驾驶测试，优步自动停止了匹兹堡、旧金山和多伦多的相关测试。然而，本月，优步宣布将在道路上重新部署无人驾驶原型，并禁用无人驾驶系统。这些车辆由一名远程操作员和两名员工监督（一名负责驾驶，另一名负责记录“值得注意的事件”）。此外，优步表示，将为自己的汽车配备现成的售后监控系统，以防止分心驾驶。不出所料，研究表明，大多数美国人不相信无人驾驶汽车的安全性。布鲁金斯学会最近进行的一项调查显示，超过60%的受访者表示“不愿意”乘坐无人驾驶汽车。在AHAS进行的另一项调查中，70%的人表示他们“担心”与无人驾驶汽车共享道路。行业智库HNTB发现，59%的人认为无人驾驶汽车“并不比人类驾驶的汽车更安全”。
图6：驾驶。ai的面包车停在停车场。坦顿承认，没有一个系统是完美的。然而，他认为预防措施将发挥推动作用，Drive.ai采取的措施将防止像Tempe这样的悲剧发生。他说：“与（我们的竞争对手）相比，我们采取了一种更可控、更系统的方法。这是一个长期目标，它将继续一步一步发展。我们将与城市和国家合作，并在未来几年进行发展。我们希望这将成为未来交通的蓝图。”Drive.ai飞盘测试负责人Le Padre，他表示，社区参与是公众认知问题的另一个关键部分。为了在无人驾驶汽车试点启动前加强宣传，Drive.ai举办了两次市政厅会议，居民可以在会上提问并表达他们的担忧。它还在社交媒体上与社区成员接触，并计划定期发布有关项目进展的公开报告。Lepard说：“我们正在打破无线电静默模式。我们试图回答的问题是：我们如何才能以最有效的方式让人们进入这个平台？你如何才能为那些想使用它的人提供如此创新但又如此不同的东西？”，但这是其雄心勃勃的计划的开始。该公司正在开发一套设备，以便未来的客户可以改装具有无人驾驶功能的汽车。谷歌母公司Alphabet的无人驾驶汽车部门Waymo是近一年来第一家在没有驾驶员监督的情况下在公共道路上测试无人驾驶汽车的公司。现在Drive.ai也打算效仿Waymo。来自外媒的深度报道揭示了Drive.ai的秘密以下是外媒报道摘要：7月底，这家硅谷初创公司将在美国得克萨斯州弗里斯科推出一支由日产NV200面包车改装而成的无人驾驶车队，少量负责监督的安全驾驶员和远程操作员将确保车辆的顺利运行。车辆将被限制在有“地理围栏”的区域。然而，Drive.ai为期六个月的定点测试将是迄今为止最大的测试之一。当这一切尘埃落定时，该公司希望其无人驾驶汽车能够搭载超过1万人。让我们看看Drive.ai的详细计划：飞盘……
未来的ty，是一个相对较小的城市，人口约17万，位于达拉斯市中心以北25分钟。但它是美国发展最快的大都市之一，也是新兴技术产业的发源地。Frisco是优步空中出租车服务Uber Elevate未来的推出地。这里的企业孵化器（如北德克萨斯州企业中心和LaunchPad City）及其初创企业目前已为该市经济贡献了超过1.17亿美元。Frisco的技术友好性并不是吸引Drive.ai的唯一因素。2017年9月生效的得克萨斯州法律允许公司在不受市政府限制的情况下运营无人驾驶服务。Drive.ai的搜身测试负责人Don Lepard表示，监管机构、城市交通工程团队和地方政府对无人驾驶汽车的接受也起到了一定作用。Lepard还表示：“我们已经与消防部门和EMS讨论了该策略，以及如何应对这种情况：如果无人驾驶汽车不能正常行驶，有人拨打911怎么办？这是我们必须考虑和解决的问题。”
图1:Drive.ai无人驾驶面包车队将投入使用的得克萨斯州测试项目的准备工作于2018年初开始。在此之前不久，弗里斯科市议会批准了与丹顿县交通管理局和几家房地产开发商霍尔集团、弗里斯科车站合作伙伴和Star的合作，并成立了弗里斯科城市交通管理协会（FTMA）。工作组的重点是通过改善人行道和自行车道以及提供铁路服务和联网车辆等技术解决方案来减少拥堵。Drive.ai的联合创始人兼首席执行官Sameep Tandon说：“飞盘公司想成为我们所说的微型交通的创新者。这涉及到‘最后一英里’的问题，即如何到达附近的地方。我们想解决这个问题，但我们需要与当地合作伙伴合作。这就是一个例子。”。“这一合作关系的早期成果之一包括来自该市的实时道路和交通数据，Tanton表示，这些数据将用于填补Drive.ai无人驾驶系统的知识空白。”他说，“想象一下，左侧车道上有一辆推土机的建筑工地。”。从人工智能的角度来看，知道前方有一个建筑工地是非常有用的。“当Drive.ai的试点项目启动时，其汽车将在弗里斯科的北白金走廊周围运送霍尔集团财产的员工、居民和客户。主要覆盖范围包括霍尔公园（Hall Park）和the Star，这是一个占地36公顷的体育、住宅和娱乐区，也是达拉斯牛仔队（Dallas Cowboys）的总部Drive.ai的联合测试公司表示，一个月的交通数据分析决定了他们要走的路线。他解释道：“这些（建筑物）非常拥挤。我们希望乘客可以喝杯鸡尾酒，吃午饭或做任何事情，并迅速叫车。”
图2:Drive.ai无人驾驶汽车在德克萨斯州弗里斯科市行驶的路线图。勇敢的乘客将使用类似优步的智能手机应用程序，在几个固定的接送点按需呼叫Drive.ai的无人驾驶汽车。最初，Drive.ai的承包商将坐在驾驶座上监督每次载人服务，但几周后，他们将坐在乘客座位上，承担更多的陪同角色，包括回答乘客的问题，但他们无法控制汽车的速度或运动。几周后，这些承包商将完全退出循环，只留下远程操作员，他们将监控每辆车，并在出现问题时提供帮助。否则，这些汽车将完全独立地在飞盘的道路上行驶。在乘坐过程中，乘客将通过车载触摸屏获得实时可视化，触摸屏显示激光雷达（用于测量车身和物体之间距离的激光传感器）、雷达、GPS、RGB摄像头和惯性测量数据。当前版本看起来有点像原始的电子游戏，包括汽车的三维图像、显示三个仪表板摄像头拍摄的图片的平视显示器、当前速度和可选视角（例如，头顶、俯瞰、挡风玻璃等）。从汽车突出的红线被Drive.ai称为“红地毯”，可以显示预期路线。
图3:Drive.ai的车载乘客屏幕是u……
d来显示视觉数据。Lepard说，这样做的目的是让乘客感觉更舒适。他解释道：“我们确实采取了一种非常有组织的方法，考虑到我们的规模，我们想从早期采用者中选择尽可能多的支持者。”这些汽车不会造成更多的交通问题。它们采用亮橙设计，上面写着“无人驾驶汽车”，Drive.ai的标志印在驾驶员和乘客座椅的显著位置。他们还配备了4个激光雷达传感器、10个1080p RGB摄像头、一个雷达系统和一台可以合成传感器数据并将其放入行李箱的计算机。此外，汽车顶部还配备了一个显示屏，可以显示文本提示、符号和表情符号，以便向周围的行人和司机传达汽车的下一个动作，如变道或右转。坦顿说：“我们希望人们相信这些是无人驾驶汽车，所以他们会把它们与其他车辆区别对待。这些车辆的意图是透明的。”
图4：Drive.ai无人驾驶面包车的外部摄像头教汽车自己驾驶。Tanton表示，机器学习集成到drive.ai堆栈的每一个部分，包括地图、传感器校准、感知、空间估计、控制和车队管理。这是汽车决策引擎的核心部分。他说：“我们采用了优先考虑深度学习的方法，人工智能是我们汽车平台和传感器平台的前沿。”Drive.AI工程师使用可视化工具将传感器数据流与3D街道地图和道路网络同步。他们回放测试、训练和验证机器学习模型。但这一切都始于数据收集。当汽车运行时，它们会记录驾驶数据日志、定位报告、目标检测、移动计划和基本测量数据，例如卸货和接载乘客所需的时间。其中有很多性的数据，没有标签就无法使用，Drive.ai系统了解它所看到的内容。Tenton说，在正常情况下，人类对每个数据点进行注释大约需要800个小时，但Drive.ai已经开发出一种依赖自动化的更快系统。人类团队进行了第一次迭代，识别树木、汽车、行人和骑自行车的人等物体，并使用Director（麻省理工学院开发的开源机器人可视化和界面框架）等工具通过该框架快速“擦除”。Tanton说：“我们的堆栈使我们能够非常快速地检查汽车并找出问题。我们收集的模拟数据使我们能够快速适应。”这种方法的一个实际好处是动态红绿灯检测，不需要手动编写不同形状和大小的红绿灯规则。Drive.ai的工程师将车辆的计算机视觉算法暴露在数千个十字路口，这样他们就可以学会独立识别不同的信号。
图5:Drive.ai模拟器的自上而下视图该公司还创建了初始模拟，为其汽车引入了不寻常的情况，如双重停车或紧急右转。它还创造了许多假设场景，包括“不太可能”的人类行为，例如人们在车流前飞行和物体在路上滚动。Drive.ai最近宣称：“在这些场景中，我们可以（获得）具体细节：根据新的尺寸和形状调整各种参数，看看我们的车在情况略有不同时会有什么反应。例如，我们可以改变并排停车的角度，或者改变左转车道的曲率。通过有意识地将我们的技术暴露在“压力测试”中，我们可以确保在现实中可能无法遇到的复杂环境中具有更强的响应能力。该公司不愿透露其汽车的确切里程数，但表示已看到“数百万辆”“边缘案例和在飞盘街道上数百万公里的模拟驾驶。Drive.ai也在具有挑战性的条件下进行测试，如夜间和雨天。然而，由于足够谨慎，Drive.ai的飞盘测试车只会在白天运行。当让持怀疑态度的公众相信Drive.ai启动了测试项目时，人们对无人驾驶技术的怀疑n创历史新高。今年3月，优步无人驾驶汽车在亚利桑那州凤凰城郊区的坦佩撞死了49岁的行人伊莱恩·赫茨伯格。美国国家运输安全委员会（NTSB）随后进行的一项调查发现，这辆车的自动紧急制动功能已被禁用……
，在事故发生前几秒钟内，司机的眼睛就离开了道路。事故发生后，亚利桑那州州长道格·杜西（Doug Ducey）的办公室暂停了优步的无人驾驶测试，优步自动停止了匹兹堡、旧金山和多伦多的相关测试。然而，本月，优步宣布将在道路上重新部署无人驾驶原型，并禁用无人驾驶系统。这些车辆由一名远程操作员和两名员工监督（一名负责驾驶，另一名负责记录“值得注意的事件”）。此外，优步表示，将为自己的汽车配备现成的售后监控系统，以防止分心驾驶。不出所料，研究表明，大多数美国人不相信无人驾驶汽车的安全性。布鲁金斯学会最近进行的一项调查显示，超过60%的受访者表示“不愿意”乘坐无人驾驶汽车。在AHAS进行的另一项调查中，70%的人表示他们“担心”与无人驾驶汽车共享道路。行业智库HNTB发现，59%的人认为无人驾驶汽车“并不比人类驾驶的汽车更安全”。
图6：驾驶。ai的面包车停在停车场。坦顿承认，没有一个系统是完美的。然而，他认为预防措施将发挥推动作用，Drive.ai采取的措施将防止像Tempe这样的悲剧发生。他说：“与（我们的竞争对手）相比，我们采取了一种更可控、更系统的方法。这是一个长期目标，它将继续一步一步发展。我们将与城市和国家合作，并在未来几年进行发展。我们希望这将成为未来交通的蓝图。”Drive.ai飞盘测试负责人Le Padre，他表示，社区参与是公众认知问题的另一个关键部分。为了在无人驾驶汽车试点启动前加强宣传，Drive.ai举办了两次市政厅会议，居民可以在会上提问并表达他们的担忧。它还在社交媒体上与社区成员接触，并计划定期发布有关项目进展的公开报告。Lepard说：“我们正在打破无线电静默模式。我们试图回答的问题是：我们如何才能以最有效的方式让人们进入这个平台？你如何才能为那些想使用它的人提供如此创新但又如此不同的东西？”，但这是其雄心勃勃的计划的开始。该公司正在开发一套设备，以便未来的客户可以改装具有无人驾驶功能的汽车。事实上，Drive.ai已经在与几家汽车制造商合作，但坦顿拒绝透露姓名。2017年9月，Drive.ai与网络汽车初创公司Lyft合作，在旧金山湾区启动无人驾驶公交车项目。Tanton说：“我们有四到五个不同的车辆平台，每个平台都适合不同的项目。在未来五到十年里，我们希望在更多的城市取得进展。”
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图7：Drive.ai的团队站在无人驾驶面包车前拍照。Drive.ai的八位联合创始人中，有六位是斯坦福人工智能实验室的博士或研究生。在2015年创立这家初创公司之前，他们在无人驾驶和机器学习技术领域工作了三年。Tanton之前是斯坦福大学无人深度学习项目的负责人，Drive.ai总裁Carol Reiley在机器人领域工作了15年多。同样令人印象深刻的是Drive.ai的董事会，其成员包括Steve Girsky，他曾是通用汽车的高管，被广泛认为帮助通用汽车从2009年的破产中恢复过来；斯坦福大学著名计算机科学教授吴恩达（Andrew Ng）是百度和谷歌人工智能研究部门谷歌大脑（Google Brain）的前首席科学家；
长期担任硅谷律师和投资者的Carmen Chang曾为时任优步首席执行官的Travis Kalanick提供咨询服务。Drive.ai也得到了资金支持。自2015年4月以来，包括New Enterprise Associates在内的风险投资公司已向该公司投资超过7700万美元。但张志鲁的扩张仍然充满了障碍。开发无人驾驶技术成本高昂。硅谷激光雷达初创公司Luminar的首席执行官Austin Russell估计，第一代真正的无人驾驶汽车将耗资数十万美元。Velodyne是最昂贵的组件，在100米范围内的360度组件收费4000美元。无人驾驶技术在很大程度上仍处于起步阶段。兰德公司的研究人员估计，无人驾驶汽车可能需要行驶177亿公里才能获得可靠的安全统计数据。本月，Waymo的车队行驶了1287万里。但Drive.ai Tanton表示，公司对未来的挑战不抱幻想。他说：“在接下来的几个月里，我们真正关心的是让人们使用这个系统。目前，可负担性只是一个理论论点。现在，无人驾驶汽车仍处于早期阶段，人们需要时间来适应并开始使用。”事实上，Drive.ai已经在与几家汽车制造商合作，但Tanton拒绝透露姓名。2017年9月，Drive.ai与网络汽车初创公司Lyft合作，在旧金山湾区启动无人驾驶公交车项目。Tanton说：“我们有四到五个不同的车辆平台，每个平台都适合不同的项目。在未来五到十年里，我们希望在更多的城市取得进展。”
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图7：Drive.ai的团队站在无人驾驶面包车前拍照。Drive.ai的八位联合创始人中，有六位是斯坦福人工智能实验室的博士或研究生。在2015年创立这家初创公司之前，他们在无人驾驶和机器学习技术领域工作了三年。Tanton之前是斯坦福大学无人深度学习项目的负责人，Drive.ai总裁Carol Reiley在机器人领域工作了15年多。同样令人印象深刻的是Drive.ai的董事会，其成员包括Steve Girsky，他曾是通用汽车的高管，被广泛认为帮助通用汽车从2009年的破产中恢复过来；斯坦福大学著名计算机科学教授吴恩达（Andrew Ng）是百度和谷歌人工智能研究部门谷歌大脑（Google Brain）的前首席科学家；长期担任硅谷律师和投资者的Carmen Chang曾为时任优步首席执行官的Travis Kalanick提供咨询服务。Drive.ai也得到了资金支持。自2015年4月以来，包括New Enterprise Associates在内的风险投资公司已向该公司投资超过7700万美元。但张志鲁的扩张仍然充满了障碍。开发无人驾驶技术成本高昂。硅谷激光雷达初创公司Luminar的首席执行官Austin Russell估计，第一代真正的无人驾驶汽车将耗资数十万美元。Velodyne是最昂贵的组件，在100米范围内的360度组件收费4000美元。无人驾驶技术在很大程度上仍处于起步阶段。兰德公司的研究人员估计，无人驾驶汽车可能需要行驶177亿公里才能获得可靠的安全统计数据。本月，Waymo的车队行驶了1287万里。但Drive.ai Tanton表示，公司对未来的挑战不抱幻想。他说：“在接下来的几个月里，我们真正关心的是让人们使用这个系统。目前，可负担性只是一个理论论点。现在，无人驾驶汽车仍处于早期阶段，人们需要时间来适应并开始使用。”
据外媒报道，“智能工厂”有多种信息渠道来源，旨在利用数据分析提升车辆性能并改进生产方式。
1900/1/1 0:00:00在今年的宝马中国创新日上，FUTURUS（未来黑科技）和BMW的全风挡光场显示器合作正式对外公开。
1900/1/1 0:00:00根据彭博NEF的统计，今年第二季度无人驾驶汽车公司获得的私有市场投资额飙升，甚至超过过去4年的总和。
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1900/1/1 0:00:00中国市场的“战争”永无休止。从21世纪之初Google与百度的搜索引擎大战，到10年前百度高德的地图之战，再到如今各家企业对自动驾驶赛道的争夺，中国市场战争的主题换了一波又一波。
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1900/1/1 0:00:00
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