创业两年，拿下 7700 万美元融资，集 120 人之力，硅谷明星自动驾驶公司 Drive.ai 首个商业化运营项目最终落地美国的孤星之州——德克萨斯。在不久后的 7 月份，Drive.ai 首批 3-4 辆自动驾驶穿越车将开进德州弗里斯科市，开启半年的运营周期。

这些车辆改装自日产 NV200 厢式车，支持商乘两用，Drive.ai 的团队为这些车辆开发了专门的线控零碎，并将自动驾驶的全体硬件和软件集成到车辆上。有意思的是，这些车辆内部还加装了四块 LCD 显示屏，经过独立的处置单元与车辆的控制零碎停止信息传输，将车辆的下一步举措告知内部的行人和车辆，构成一套完善的车外人机交互零碎。

车辆外观的亮橙色格外显眼，配上 Self-Driving Vehicle 的字样来提示外界其“特殊物种”的属性。当然，这也是出于平安运营的思索。

在这个工夫、这个地点展开这样一个落地项目，Drive.ai 有哪些考虑？这个项目还有哪些不太为人知的细节？关于 Drive.ai 最新的意向还有哪些？带着这些成绩，雷锋网新智驾采访了正在美国德州参与这个项目的 Drive.ai 结合开创人王弢，拿到了更多“细枝末节”的信息。

*（从左至右）Drive.ai 结合开创人宋威、王弢以及董事会成员吴恩达

首个落地项目的细节解读

最终选择商用化落地，一定水平上也意味着 Drive.ai 团队对其现有的自动驾驶技术曾经有充足的决心。

大约在往年的 2 月份，Drive.ai 与德州州政府、弗里斯科市政府以及相关商业园区高层停止接触，开端商谈，几个月后便达成了协作的共识。王弢表示，选择德州的一个很大的缘由是该州针对自动驾驶的法律法规十分健全、明晰，为相关项目的落地提供了便当，州政府、市政府以及外地的商业园区也都十分支持这样的项目。

此前自动驾驶圈发了一些车祸事故，也让 Drive.ai 在商业落地时，愈加注重“平安性”的设计。

他们首先在人工智能技术方面停止优化，包括自动驾驶车辆的全体感知、规划和控制算法；其次，团队专门研发设计了一套针对自动驾驶车辆的近程监控决策零碎，在复杂、紧急状况时，协助车辆停止决策；然后是经过车外的四块 LCD 显示屏与行人和其他车辆发生交互，防止不用要的险情发作；最初，Drive.ai 还会与外地一些机构协作，向大众科普自动驾驶汽车的决策机制，标准他们的交通行为以保证平安。

往年 7 月，Drive.ai 的首批 3-4 辆 （顶峰期 4 辆） 自动驾驶厢式车就将在德州弗里斯科市的 Hall Park 园区和 The Star 商业区之间停止穿越，为园区上万名雇员提供最初一英里的出行效劳，而且完全收费。

这条道路上，会设置诸多的乘客上下车的站点，运用特殊的视觉标识来划定。该条规划线路上，包括了任务园区、停车场、公共路途以及生活文娱区，触及的交通情况并不会太复杂。王弢提到，次要的应战是在停车场区域的运转，由于这里会有诸多社会车辆通行，停止掉头、倒车或许转向这些操作。当然，Drive.ai 曾经在停止先期测试不时顺应这样的情境。

在运转时速上，王弢通知雷锋网新智驾，停车场区域会比拟慢，时速为 25-30 公里；公共路途上则会比法定限速稍低，时速也能到达 50-60 公里。

现阶段，Drive.ai 为用户端开发了相关的叫车 APP，后续将会停止外部调试，确保在 7 月份上线运营时波动牢靠。依照其规划，在 6 个月的试运营周期当时，他们将投入更多的车辆来扩展运营范围，乘车范围会进一步扩张至 Frisco Station，这是一个火车站兼商业购物区。

两大特殊零碎：人机交互、近程监控决策

如前文所述，Drive.ai 为这个自动驾驶落地项目预备了 独有的人机交互零碎和近程监控决策零碎 ，目的就是为了保证平安。

针对人机交互零碎，他们在车辆内部装置了四块 LCD 显示屏，可以辨别显示不同的内容。“显示屏上的信息和车辆的决策零碎实时相连，外部在做一些决策时，会地下发送给几块屏幕，屏幕依据决策类型，选择所显示的信息。”王弢解释。

而且，不同地位的屏幕，会适时显示不同的提示信息。比方，后方信息屏显示“如今车辆正停，请您过马路”时，车前方的信息屏会针对后车给出提示，“我正在避让行人，前面的车辆请小心”。这样的沟通机制经过每一块屏外部的微处置零碎完成。

将来，这样的人机交互零碎，会成为 Drive.ai 自动驾驶车辆的规范配置，王弢还希望这样的配置可以成为全行业的规范。

而针对车内乘客与车辆的交互，目前 Drive.ai 还没有做更多特殊设计，意味着乘客没法对车辆停止操控，只是可以经过座椅后部的显示屏检查车辆的运转形态。

作为 Drive.ai 董事会成员的吴恩达，关于该落地项目十分看重，他还专门解释了该项目的技术晋级道路：第一阶段是有平安员在驾驶位上，可以接收车辆；第二阶段是有平安员做监控，但不会接收车辆；最初一个阶段是车辆外部只要乘客，Drive.ai 的技术人员可经过近程监控决策零碎来停止车辆的紧急控制。

这里所提到的近程监控决策零碎，正是 Drive.ai 近一段工夫以来开发的重点。

该零碎经过 4G、5G 网络与车辆零碎停止衔接，技术人员可以在特殊状况下协助车辆停止决策，更多时分是协助车辆停止途径选择。王弢表示，无论是在弗里斯科的办公室，还是在加州山景城的办公室，近程操作人员都可以对车辆停止指挥和控制。

在更远的未来，当落地的自动驾驶车辆数量更多时，近程操控人的效率会越来越高，1 团体根本可以管理 5-10 辆车甚至更多。由于近程操控人每做一次决策，其后果都会被记载上去，作为深度学习算法的训练数据，当模型训练得越来越好当前，效率自但是然就提升了。

车辆及自动驾驶硬件方案

Drive.ai 为此次的落地项目选用了燃油版本日产 NV200 厢式车，可供商乘两用。团队为这款车开发了一套线控零碎，将来要移植到电动平台上，难度也不是很大。

线控方面次要还是针对车辆的刹车、油门以及转向局部停止改造，此外还装备了备用的传动零碎，以防原有的传动机制呈现成绩。王弢表示，他们改装一辆这样的车型，破费的本钱要比 AutonomouStuff 改一辆林肯 MKZ 的全体本钱低一个量级。

在自动驾驶套件方面，这款车上搭载了 4 个激光雷达、10 枚摄像头以及2 颗毫米波雷达。其中激光雷达采用了两家不同供给商的产品：2 个 Velodyne 的 16 线激光雷达与 2 个禾赛的 40 线激光雷达。

针对这样的激光雷达组合，王弢解释称，Velodyne 的 2 个 16 线激光雷达的选择是比拟规范的配置，这在 Drive.ai 的后面几款原型车上曾经接近定型。此次选择禾赛的产品，有很多技术和商业上的考量，比拟重要的一点在于，禾赛的激光雷达为自动驾驶的使用停止了定制化的设计，“包括每一线布置的地位，线与线之间的距离，都为自动驾驶停止了一些优化。”王弢补充称。当然，本钱方面，禾赛的产品也是在追求线数的同时，比拟实惠的选择。

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从车型平台的改装到集成自动驾驶全体方案，目前 Drive.ai 可以在一周内打造一辆这样的自动驾驶运营车辆，他们还在追求更快的速度。

实践上，依据雷锋网 (大众号：雷锋网) 新智驾此前的报道，Drive.ai 先后和 Lyft 以及 Grab 两家共享汽车平台达成协作，方案辨别在旧金山和新家坡展开自动驾驶车辆落地运营。此番，德州的项目率先下马，让我们十分猎奇先期发布的这两个项目的停顿状况。

被问及此事，王弢回应称，这两项协作目前都以独立项目的方式在往前推进，和德州的项目其实是并行开发的，详细的落地工夫节点目前还不得而知。

Drive.ai 近况

雷锋网新智驾于去年的 10 月底在加州山景城 Drive.ai 的办公室采访过王弢，如今已过来半年。

目前，这家创业公司的团队规模曾经到达了 120 人左右，在加州山景城和德州弗里斯科都有办公室，为了推进首个落地项目，王弢泄漏公司方案将弗里斯科的团队扩展到 30 人左右，包括平安驾驶员、技术人员和运营人员。

这半年工夫，王弢和他的团队一同多头并进推进自动驾驶相关技术的研发。

他特意提到他们正在开发的散布式高精地图存储框架，“由于是散布式，（我们）可以很快对特定区域的高精地图停止修正，可以很快对地图停止更新。”

王弢进一步解释，所谓散布式，就是把高精地图中的很多不同区域以及不同的要素（交通灯、车道线等）停止散布式存储，在修正、组合调用时愈加灵敏。

此外，Drive.ai 的团队也在继续对其自动驾驶感知、规划和决策的深度学习模型停止迭代。

当然，车辆路测也是继续不时的任务，目前 Drive.ai 三个车型平台的 20 多辆自动驾驶原型车在加州和德州停止测试。据此前地下数据显示，Drive.ai 曾经累计测试里程超越 7000 英里。

显然，这个数据还远远无法与 Waymo 的百万英里数相提并论，Drive.ai 要追逐的路还有很长。

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