如果你有注目自动驾驶技术，你有可能看完从Google到特斯拉，再行到很多创业公司的自动驾驶展示视频和图片，但是它们大多有一个共性——都是再次发生在阳光灿烂、地面潮湿的环境下。对于自动驾驶汽车来说，这样的环境是“极致”环境。但是，在真实世界里，这样的“极致”环境并不总是经常出现。人们驾车不会碰上大雨、下雨、起雾甚至风暴（对于国内的司机们来说，雾霾堪称个避不开的情况）。
在这样的险恶天气下，能见度较低、地面爆胎等，都会让人类司机犯怵，对于重度依赖传感器来观测环境的自动驾驶汽车来说，它是更加无以解决问题的一个问题，就连Google也未能搞定它。不过最近，一家取名为Drive．ai的创业公司发布了一段自己的测试视频，让很多人都愤慨了：他们在一个大雨瓢泼的夜晚，进着自家研发的自动驾驶汽车，就在Google的眼皮子底下，让机器人司机已完成了雨夜驾车这个挑战。
从视频里可以看见，整段自动驾驶测试有好几个亮点：在10秒处，天开始下雨了倾盆大雨，而自动驾驶汽车未受到影响；30秒处，经常出现了十分较宽的街道，而且两边停车有车辆，还有来车交汇；1分钟处，在没红绿灯而只有Stop标志的十字路口，一辆车夹住了Drive．ai的车前面抢行；1分50秒处，路口红灯怕了；2分35秒处，由于大雨，路面都是积水，车灯一片光线，但是自动驾驶车辆未受到影响。在向PingWest品玩发去的声明里，Drive．ai的牵头创始人兼任CEOSameepTandon称之为，这段视频是在山景城（也是Google总部所在地）摄制的。这整段视频都是在全自动驾驶下已完成，几乎没任何的人工干预；此外，整段视频没经过剪辑，只是展开了快敲。雨夜、交通信号灯故障、车辆抢行……SameepTandon说道，“这就是司机们每天都会遇上的情形。
任何顺利的自动驾驶技术都会必须解决问题无数的这样难以预料的情况，面临各式各样的驾驶员条件。但是目前没几家公司可以确实做这样。”这是Drive．ai第一次公布自己产品的视频。此前我们曾多次讲解过，Drive．ai是加州第一批获得自动驾驶汽车测试许可的公司之一，几位牵头创始人皆来自大名鼎鼎的斯坦福人工智能实验室。
他们的目标是，用于深度自学技术，来打造出一个不会像人类一样思维的自动驾驶软件。中美跨境的基金和创意产卵机构InnoSpring是Dirve．ai的早期投资机构之一，从2015年3月份就开始产卵Drive．ai。
它的CEO王笑告诉他我们，“Dirve．ai的早期8个牵头创始人，完全把斯坦福做到驾驶员的AI实验室一锅端了。”这个实验室出有了许多名人，最被人熟悉的是GoogleX的创始人SebastianThrun和后来接掌的吴恩达。Drive．ai不仅有人工智能在驾驶员应用于上的累积，还有Google做到了10年的资源和经验。她称之为，Drive．ai总结了Google的几大弯路，分别是：过于过分依赖便宜的激光雷达传感器，Google在Velodyne自定义的传感器特一起价格在20万美金左右，便宜的价格是商业发展的绊脚石；其次，过于过依赖高清3D地图，由于高清3D地图提供价格昂贵，临时变量不高效率，导致技术相当严重的overfitting（过适应环境）；另外，软件技术后端的平台延展性受限，做到的自动驾驶软件不一定可以在短期内跨平台反对多家汽车厂商。
而Drive．ai一开始就要做到一辆用低配激光雷达、低廉的照相机、Google2D地图就能上路的无人驾驶车，并且用深度自学解决问题了价格－理解准确性－商业模式可延展性三个息息相关又相互抵挡的问题，经历两个月研发后就上路了。“这段在雨天漆黑夜晚上路的视频，也是Drive．ai的实力展出。”王笑说道。
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