吳恩達“旗下”Drive.ai無人出租車來了！新硬件成本更低，外掛4塊屏幕

身著正裝，頭戴牛仔帽，擁抱美麗的妻子卡羅爾·賴利，熟悉的面孔和熟悉的笑容，透露她在得克薩斯州，劇透們不得不宣布一個重大消息。

除非去得克薩斯州虐待狗？現在答案揭曉了，這真是個大新聞。這確實與AI夫婦有關：Drive.AI，一家由吳恩達（Andrew Ng）擔任董事、卡羅爾·賴利（Carol Reiley）擔任聯合創始人的自動駕駛公司，將在德克薩斯州的弗里斯科提供無人駕駛出租車服務。

從今年7月開始，Drive.ai將與當地交通管制協會合作，在六個月內為特定地區的一萬多人提供無人（免費）出租車服務。你可以通過Drive.ai的應用程序預約無人駕駛出租車。毫無疑問，這是得克薩斯州歷史上的第一次，在美國領土上僅次于谷歌的Waymo。這個無人駕駛汽車項目，涉及到吳恩達、他的妻子和學生，真的值得一試。吳恩達興奮地宣稱，這意味著“無人駕駛汽車終于到來”，這也表明了自動駕駛著陸路線的三個要素和三個步驟的成功。但這種成功能被復制嗎？量子比特已經穿越數千英里的海洋，這不僅是吳恩達（Andrew Ng）的解釋，而且還從Drive.ai的聯合創始人王茂（Wang Mao）那里了解到了更多的獨家信息。

Drive.ai的聯合創始人宋偉和王茂，以及吳恩達的硬件方案已經更新，這與之前公布的所有方案不同。此次投入試運行的汽車不僅從林肯MKZ改為日產NV200，而且傳感器方案也進行了更新：配備了4個激光雷達、10個攝像頭和2個毫米波雷達。

與之前9個高清攝像頭、2個毫米波雷達和6個Velodyne Puck激光雷達的方案相比，王濤承認成本大大降低，需要注意的是，目前方案中的四個激光雷達并非都來自Velodyne。

不過，王濤并沒有詳細解釋自己為什么要“換車”。他只說Drive.ai無人車改造方案快速高效，他們最近推出了一款新車型，既可以使用乘客，也可以使用貨物。創新的用戶體驗除了不同的硬件解決方案，Drive.ai投入運營的無人車設計也相當引人注目。車身被漆成明顯的橙色，并配備了四個液晶顯示屏。

王茂解釋說，這是“以人為本”理念在落地自動駕駛中的實踐。引人注目的車身顏色可以讓行人更好地識別無人車，而LCD可以與其他Drive.ai和行人“交流”。他們希望這將成為無人駕駛汽車的行業標準，就像轉向燈發明時一樣。當然，這是用戶體驗方面的創新。如果將無人車視為一種產品，那么人們更多地關注車內乘客的安全和舒適，而忽視了車外“用戶”的互動。吳恩達補充說，更明顯的識別可以讓人們更快地識別無人車，這不僅有利于公眾接受，而且在操作中更安全。

同時，汽車周圍的四塊液晶顯示屏將實現與外界的實時互動。例如，如果一輛無人車讓路給行人，液晶顯示屏會顯示：我在等你過馬路。除了上述創新，Drive.ai還在試運營計劃中設置了“冗余”。事實上，在得克薩斯州，完全參與Drive.ai試運行的無人車數量并不多，通常只有三輛，在需求高峰期可能會增加到四輛，而且不會7*24小時運行，只在固定時間（通勤、外出就餐）運行，供當地上班族免費出行……

運營路線也將停靠車站，在霍爾公園和The Star周圍提供固定的上下車地點，然后將延伸至搜身站。主要目的是通過無人車實現商業園區與生活服務區的連接，避免上班族開車、停車等煩惱。然而，王茂還解釋說，與“公交路線”不同，在這條車站到車站的路線中間，乘客也可以指定系統需要“上下車”，但他們在連接時往往會建議車站。

更為關鍵的操作“冗余”方案反映在部署步驟中，吳恩達對此進行了詳細解釋，并將其分為三個階段：第一階段，在緊急情況下，有安全官員可以接管無人駕駛車輛，同時部署遠程控制的遠程選擇技術。吳恩達（Andrew Ng）舉了一個例子，說明如何在兩者之間劃分工作。“我們的車想在十字路口執行一項復雜的任務。如果它認為人類應該進一步確認安全性，它會先停車，然后讓遠程操作員處理。隨著時間的推移，我們的深度學習系統將學習這些案例，并提高自動化程度。與操作員直接控制汽車的“遠程駕駛”不同，我們的遠程選擇系統可以接受網絡延遲和臨時網絡停機，甚至可以考慮一些極端情況，例如自動識別過期數據或延遲100毫秒的請求為無效。“在第二階段，安全官員被免職，但配備了監督員，遠程選擇操作員仍然是標準的。然而，與安全官員不同，監督員將坐在乘客座位上，這可以幫助乘客“監督”“無人車的操作，不承擔實時接管車輛控制的責任。在最后階段，車內只剩下乘客，Drive.ai通過遠程選擇操作員提供遠程幫助。此外，遠程選擇操作員可以監督多輛車，這意味著無人車可以在更大范圍內部署然而，吳恩達和王濤都沒有透露“大規模部署”的速度有多快。然而，Quantum Bit獲悉，Drive.ai無人駕駛汽車在從加利福尼亞州抵達德克薩斯州弗里斯克的第五天就完全適應了“新的路況”。Drive.ai對其以深度學習為核心的自動駕駛系統充滿信心。

但這并非完全沒有挑戰。吳恩達（Andrew Ng）表示，目前，無人駕駛系統無法達到人類駕駛員在某些特定復雜場景中應有的判斷，例如理解道路維護人員的手勢和交警的指令，這需要更多的數據和更多的反饋來實現進一步的培訓。然而，他也堅信Drive.ai已經走上了一條無人駕駛的道路，在有限場景下解決挑戰的前提下，這條道路可以在地面上復制。為此，他具體總結了無人駕駛出租車運營的三個關鍵因素：一是技術：需要行業領先的人工智能和深度學習技術；第二，合作關系：需要與公共和私人合作伙伴一起部署；

最后但同樣重要的是，安全：需要以人為本的安全經驗和效果。當然，吳恩達也贊揚了Drive.ai的“個人奮斗”。他說，這個團隊有許多深度學習專業人員，他們使用現代人工智能技術從頭開始設計無人駕駛基礎設施。此外，通過部署無人駕駛認知、行動規劃、地圖、本地化、車隊管理軟件、移動應用程序、通信、遠程選擇幫助系統等綜合軟件，--Drive.ai團隊可以快速行動，解決系統之間的依賴關系。Quantum Bit還了解到，Drive.ai目前已擴展到120人，主要從事工程研發。在今年第三季度之前，他們的團隊規模將增加到170人左右。目前，軟件和硬件工程師的需求量很大。值得一提的是，吳恩達是這支球隊中不可或缺的一員，他所扮演的角色不僅像老師和導演一樣簡單。也許開車也是一個夢想，為谷歌和百度尚未實現的無人車的未來而努力。吳恩達（Andrew Ng）將在Drive.ai上實現這一點。如本視頻所示：身穿正裝，戴牛仔帽，擁抱美麗的妻子卡羅爾·賴利（Carol Reiley），面容熟悉，笑容熟悉，透露出她在德克薩斯州，劇透者必須宣布一個大消息。

除非去得克薩斯州虐待狗？現在答案揭曉了，這真是個大新聞。這確實與AI夫婦有關：Drive.AI，一家由吳恩達（Andrew Ng）擔任董事、卡羅爾·賴利（Carol Reiley）擔任聯合創始人的自動駕駛公司，將在德克薩斯州的弗里斯科提供無人駕駛出租車服務。

從今年7月開始，Drive.ai將與當地交通管制協會合作，在六個月內為特定地區的一萬多人提供無人（免費）出租車服務。你可以通過Drive.ai的應用程序預約無人駕駛出租車。毫無疑問，這是得克薩斯州歷史上的第一次，在美國領土上僅次于谷歌的Waymo。這個無人駕駛汽車項目，涉及到吳恩達、他的妻子和學生，真的值得一試。吳恩達興奮地宣稱，這意味著“無人駕駛汽車終于到來”，這也表明了自動駕駛著陸路線的三個要素和三個步驟的成功。但這種成功能被復制嗎？量子比特已經穿越數千英里的海洋，這不僅是吳恩達（Andrew Ng）的解釋，而且還從Drive.ai的聯合創始人王茂（Wang Mao）那里了解到了更多的獨家信息。

Drive.ai的聯合創始人宋偉和王茂，以及吳恩達的硬件方案已經更新，這與之前公布的所有方案不同。此次投入試運行的汽車不僅從林肯MKZ改為日產NV200，而且傳感器方案也進行了更新：配備了4個激光雷達、10個攝像頭和2個毫米波雷達。

與之前9個高清攝像頭、2個毫米波雷達和6個Velodyne Puck激光雷達的方案相比，王濤承認成本大大降低，需要注意的是，目前方案中的四個激光雷達并非都來自Velodyne。

不過，王濤并沒有詳細解釋自己為什么要“換車”。他只說Drive.ai無人車改造方案快速高效，他們最近推出了一款新車型，既可以使用乘客，也可以使用貨物。創新的用戶體驗除了不同的硬件解決方案，Drive.ai投入運營的無人車設計也相當引人注目。車身被漆成明顯的橙色，并配備了四個液晶顯示屏。

王茂解釋說，這是“以人為本”理念在落地自動駕駛中的實踐。引人注目的車身顏色可以讓行人更好地識別無人車，而LCD可以與其他Drive.ai和行人“交流”。他們希望這將成為無人駕駛汽車的行業標準，就像轉向燈發明時一樣。哦……

當然，這是用戶體驗方面的創新。如果將無人車視為一種產品，那么人們更多地關注車內乘客的安全和舒適，而忽視了車外“用戶”的互動。吳恩達補充說，更明顯的識別可以讓人們更快地識別無人車，這不僅有利于公眾接受，而且在操作中更安全。

同時，汽車周圍的四塊液晶顯示屏將實現與外界的實時互動。例如，如果一輛無人車讓路給行人，液晶顯示屏會顯示：我在等你過馬路。除了上述創新，Drive.ai還在試運營計劃中設置了“冗余”。事實上，完全參與Drive.ai在得克薩斯州試運行的無人車數量并不多，通常只有三輛，在需求高峰期可能會增加到四輛，而且不會7*24小時運行，只在固定時間（通勤、外出就餐）運行，供當地上班族免費出行。運營路線也將停靠車站，在霍爾公園和The Star周圍提供固定的上下車地點，然后將延伸至搜身站。主要目的是通過無人車實現商業園區與生活服務區的連接，避免上班族開車、停車等煩惱。然而，王茂還解釋說，與“公交路線”不同，在這條車站到車站的路線中間，乘客也可以指定系統需要“上下車”，但他們在連接時往往會建議車站。

更為關鍵的操作“冗余”方案反映在部署步驟中，吳恩達對此進行了詳細解釋，并將其分為三個階段：第一階段，在緊急情況下，有安全官員可以接管無人駕駛車輛，同時部署遠程控制的遠程選擇技術。吳恩達（Andrew Ng）舉了一個例子，說明如何在兩者之間劃分工作。“我們的車想在十字路口執行一項復雜的任務。如果它認為人類應該進一步確認安全性，它會先停車，然后讓遠程操作員處理。隨著時間的推移，我們的深度學習系統將學習這些案例，并提高自動化程度。與操作員直接控制汽車的“遠程駕駛”不同，我們的遠程選擇系統可以接受網絡延遲和臨時網絡停機，甚至可以考慮一些極端情況，例如自動識別過期數據或延遲100毫秒的請求為無效。“在第二階段，安全官員被免職，但配備了監督員，遠程選擇操作員仍然是標準的。然而，與安全官員不同，監督員將坐在乘客座位上，這可以幫助乘客“監督”“無人車的操作，不承擔實時接管車輛控制的責任。在最后階段，車內只剩下乘客，Drive.ai通過遠程選擇操作員提供遠程幫助。此外，遠程選擇操作員可以監督多輛車，這意味著無人車可以在更大范圍內部署然而，吳恩達和王濤都沒有透露“大規模部署”的速度有多快。然而，Quantum Bit獲悉，Drive.ai無人駕駛汽車在從加利福尼亞州抵達德克薩斯州弗里斯克的第五天就完全適應了“新的路況”。Drive.ai對其以深度學習為核心的自動駕駛系統充滿信心。

但這并非完全沒有挑戰。吳恩達（Andrew Ng）表示，目前，無人駕駛系統無法達到人類駕駛員在某些特定復雜場景中應有的判斷，例如理解道路維護人員的手勢和交警的指令，這需要更多的數據和更多的反饋來實現進一步的培訓。然而，他也堅信Drive.ai已經走上了一條無人駕駛的道路，在有限場景下解決挑戰的前提下，這條道路可以在地面上復制。為此，他具體總結了無人駕駛出租車運營的三個關鍵因素：一是技術：需要行業領先的人工智能和深度學習技術；

第二，合作關系：需要與公共和私人合作伙伴一起部署；最后但同樣重要的是，安全：需要以人為本的安全經驗和效果。當然，吳恩達也贊揚了Drive.ai的“個人奮斗”。他說，這個團隊有許多深度學習專業人員，他們使用現代人工智能技術從頭開始設計無人駕駛基礎設施。此外，通過部署無人駕駛認知、行動規劃、地圖、本地化、車隊管理軟件、移動應用程序、通信、遠程選擇幫助系統等綜合軟件，--Drive.ai團隊可以快速行動，解決系統之間的依賴關系。Quantum Bit還了解到，Drive.ai目前已擴展到120人，主要從事工程研發。在今年第三季度之前，他們的團隊規模將增加到170人左右。目前，軟件和硬件工程師的需求量很大。值得一提的是，吳恩達是這支球隊中不可或缺的一員，他所扮演的角色不僅像老師和導演一樣簡單。也許開車也是一個夢想，為谷歌和百度尚未實現的無人車的未來而努力。吳恩達將在Drive.ai實現這一點。如視頻所示：

標簽：遠程合創大眾林肯理念

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