lyft將另一個自動駕駛汽車試點專案帶到海灣地區
Lyft正在與另一家自動駕駛汽車初創公司合作——這次是在舊金山灣區與Drive.ai合作——推出一個試點專案，將乘坐人工智慧控制的車輛，而不是人類，將共享乘車的客戶運送到他們的目的地。
這一合作只是Lyft計劃的最新一步，Lyft計劃向開發自動駕駛汽車的公司提供其龐大的乘客和司機網路。Lyft已經與通用汽車、總部位於波士頓的NuTonomy和Waymo建立了合作關係，後者是谷歌的自動駕駛汽車專案，後來發展成為母公司Alphabet旗下的一項業務。
Drive.ai和Lyft沒有具體說明這項試點計劃何時開始在自動駕駛汽車上主動穿梭乘客。Drive.ai和Lyft的高管表示，他們預計將“很快”推出
Lyft產品部高階主管Taggart Matthiesen告訴Verge，最初，試點將包括一小部分選擇加入該專案的乘客。他沒有提供具體數量的車輛或參與者，但指出自動駕駛汽車將有一個Drive.ai安全駕駛人在方向盤後面接手，以防人工智慧控制汽車出現故障，當然，還要符合加州的規定。
Drive.ai的聯合創始人兼總裁卡羅爾•雷利（Carol Reiley）說，一旦有人要求乘車，Drive.ai的軟體將評估這條路線是否可行。雷利說，這可能是一條預先選定的路線，該公司的自動駕駛技術可以處理雨天和夜間的情況。
賴利說，Drive.ai由斯坦福大學人工智慧實驗室的前研究生建立，它將使用pilot來測試自動駕駛汽車技術的侷限性，並對其進行進一步開發，這樣無論路線條件如何，駕駛體驗都是一致的。所有開發自動駕駛汽車技術的公司都在追求始終如一的安全駕駛，並取得了不同程度的成功。
儘管缺乏後勤細節，但這一合作關係對於鮮為人知的Drive.ai來說是一個裡程碑，2016年4月，該公司獲得了加州機動車部頒發的自動車輛測試許可證。這是Drive.ai首次公開宣佈的合作伙伴關係，使該公司有機會將其自動駕駛汽車帶到美國40個州的350個城市。
Drive.ai採用了與其他競相部署自動駕駛汽車的公司不同的方法。初創公司通常用深度學習技術來訓練他們的自動駕駛汽車，這是一種複雜的人工智慧演算法，它允許計算機——本質上是汽車的大腦——透過使用一系列連線的網路來識別資料中的模式來學習。傳統上，深度學習是用來教汽車如何識別物體，例如汽車探測交通訊號燈或行人的能力。一般來說，深度神經網路的應用僅限於此任務。
Drive.ai將深度學習應用於自動駕駛的整個過程，包括自動駕駛汽車如何做出決策，比如如何安全地協商四向停車。深層神經網路可以自己學習，隨著經驗的積累而變得更好。但由於沒有工程師可以編寫或評估的程式碼，一些人認為，部署供公眾使用風險太大或太不成熟。
Lyft的做法與其最大的競爭對手Uber形成鮮明對比，後者已向匹茲堡的一個研究中心投入數億美元，併在2016年斥資6.8億美元收購了自動駕駛卡車初創公司Otto。優步咄咄逼人的做法贏得了大量的頭條新聞；它還引發了一些問題，這些問題現在有可能使其計劃脫軌。優步拒絕在加州申請150美元的自動駕駛汽車測試許可證，這導致優步最初將業務轉移到監管較為寬鬆的亞利桑那州。這家公司最終接受了加州的規定。現在，它捲入了Waymo提起的訴訟，指控它在收購Otto時竊取了商業機密，Otto是由長期從事谷歌自動駕駛專案的工程師Anthony Levandowski創立的。
與此同時，Lyft採取了更具合作性的路線。該公司已經與三家公司建立了合作伙伴關係（據我們所知），以測試自動共享單車專案。2016年1月，通用汽車與通用汽車達成了首次合作協議，其中通用汽車向通用汽車投資5億美元。通用汽車有一個長期的願景，首先測試，並最終部署，在Lyft的網路自動駕駛汽車。
今年7月，Lyft更進一步，宣佈推出一個開放平臺，讓從事自動駕駛汽車的公司能夠訪問其每天近100萬次的共享網路。目標是讓公司在現實世界的共享單車場景中測試他們的技術。
馬蒂森說：“我們不打算審查這項技術。”我們希望以一種非常不可知的方式來實現這一點，這就是我們構建這個開放平臺的原因。”
- 發表於 2021-05-30 00:32
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