当然，你从这家公司的名字也能看出来，j2直播，AI（人工智能）是其最大的“杀手锏”。

文 | 宇多田

司机全程脱离方向盘，下雨的黑夜，繁华的市区路段，正常（甚至略快）的行车速度……

自动驾驶技术创业公司 Drive.ai 曝光的路测实力让人刮目相看。

本周，这段长达4分钟的自动驾驶路测视频火遍了网络，许多人甚至把这部略显单调的短片看作是Drive.ai 在无人驾驶界的“全球首秀”和“宣战台词”。

　　的确，至少从各家愿意显露出（注意是“愿意”）的实力来比较，这家创业公司并不比一些大企业的表现差。

当然，特斯拉与通用收购的自动驾驶汽车公司Cruise也在近期公开了类似的内容。

譬如连马斯克也在Twitter上转发过的那个视频——一位荷兰的ModelX车主因Autopilot（自动驾驶仪）的紧急刹车而避免了一场追尾事故。

但与其相比，Drive.ai的表现手法则更有趣一些。这家聪明的创业公司利用夜间拍摄镜头，向观众呈现出了一个零事故的路测过程，其中甚至包括一些较为极端的场景。

其中有一幕便是，当一辆车在十字路口突然切入到Drive.ai自动驾驶汽车的前方时，后者自动减缓了行驶速度，并与前者拉开了距离（你会发现Drive.ai在前方有汽车，或者转弯时有汽车，均会减慢速度并保持一定距离）；

另一幕是在视频2分左右：Drive.ai成功对一个十字路口失灵的红灯进行了识别，并“从容不迫”地停了下来（因为这辆车是路口的头车，因此难度会加大）。

这些细节都很令人难忘。因为对于自动驾驶软件而言，在恶劣的天气环境下或夜间操控汽车是一件极具挑战性的事情。

一般来说，这样的雨夜环境不仅会严重降低传感器的感光度，比平时更为的嘈杂声音（包括雨声）也会干扰感应器的正常运作。

此外，路面条件同样会明显受到降雨的影响（虽然危险程度比雪天要低很多），因此一般需要启动不同的驾驶模式来进行有效导航（加州的司机应该最清楚）。

但整个视频却在告诉我们，Drive.ai 达到的水平已经是一个“Fully Autonomous Drive”（实在被旁边大量汽车的车灯闪花了眼）。

　　Drive ai的“立命之本”：深度学习

实际上，这虽然是一次Drive.ai在业内树立威信的重要里程碑，但这家创业公司的实力与影响力从2015年便开始显露出来。

Drive.ai创始人们曾经的身份是斯坦福大学的AI研究员，在深度学习开发领域极有发言权。

但是，这些精通自然语言处理、计算机视觉以及人工智能技术的专家们却在2015年离开了斯坦福，组成了Drive.ai的核心团队。

当然，你从这家公司的名字也能看出来，AI（人工智能）是其最大的“杀手锏”。

早在2016年3月一次接受MIT采访时，机器人专家，同样也是创始人之一的Carol Reiley就透露过，公司正在基于深度学习，开发一套精密的自动驾驶系统，而这套系统最终会被卖给汽车制造商：

“我们意识到了深度学习在驾驶领域的惊人潜力，如果应用得当，它将改变整个世界。这将是一种全新的由数据驱动、基于深度学习技术的驾驶方式。”

当然，如果你没有错过Drive.ai在去年8月召开的那次详尽的说明会，你便会了解到，公司一直在利用深度学习与神经网络来“教导”自动驾驶系统。

一直以来，Drive.ai不仅使用上述技术识别与检测四周障碍物，还利用它们对车辆的“决策能力”进行训练，并让汽车与驾驶员及乘客进行沟通。（目前，汽车的交互能力与“自动驾驶”能力同等重要）。

Reiley认为，Drive.ai与很多同类公司在研发过程中最大的不同，便是软件的“深度学习能力”：

开发无人驾驶汽车最难的地方就是怎样处理一些极端场景，譬如雪天及雨天。很多公司给出的解决方案是“将这些特定规则写进程序”。但深度学习（Drive.ai）却需要在完全掌握数据后，再去学习。这就有点类似于人类的学习方式——先学典型的案例，然后再自主学习形成一套理念。

Drive.ai

显然，根据Drive.ai的说法，公司独有的深度学习技术能够在处理信息的同时，还可以像人脑一样进行决策。