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雷鋒網注：本文編譯自Fast Company。
去年 5 月份第一次受邀訪問自動駕駛汽車公司 AImotive 時，我曾一度覺得谷歌地圖把人給帶跑偏了。雖然地處加州山景城，但這家公司沒有豪華的辦公樓或倉庫，它們的“總部”只是一所郊外的普通住宅，而且還尷尬的建在一個死胡同里。
說實話，此前我也采訪過將總部設在別墅或公寓里的新創公司，但它們大多數都是軟件開發公司，而這家公司可是要與谷歌、英特爾、百度這樣的自動駕駛巨鱷競爭啊。不過，這樣不走尋常路的“總部”只是 AImotive 另辟蹊徑玩錯位競爭的一個縮影罷了。
進了這所住宅后我終于見到了 44 歲的 CEO László Kishonti，一問之后才發現，原來這家新創公司真正的大本營設在匈牙利布達佩斯。
這次來訪問 AImotive 主要是為了驗證它們的說法，這家公司真的能只靠車載攝像頭（包括兩個前置攝像頭，以提供立體視覺）采集的數據就實現自動駕駛嗎？當然，AImotive 的測試車也裝備了便宜的雷達做后備軍。不過，它們還是像特斯拉一樣，狠心拋棄了昂貴的 激光雷達傳感器，而對大多數廠商來說，激光雷達是實現自動駕駛的核心零部件，可是一條金科玉律。
“想想人類的駕駛方式吧，可沒人會在大腦里安個雷達。”Kishonti 說道。“駕駛員開車時主要依賴視覺，他們的參照物是道路標線、交通指示牌、紅綠燈和周圍的物體。”想讓激光雷達實現毫米級別的精確度，數字地圖在精度上也得做到厘米級，而能實現數字地圖厘米級精確度的公司屈指可數，無非是谷歌、TomTom 和 Here 地圖等。Kishonti 指出，AImotive 直接跳過了這個步驟，它們不需要高精地圖。不過，未來它們也會安裝激光雷達當后備軍。當然，前提是激光雷達的價格足夠低。
Kishonti 的這番“大話”其實 2017 年就喊出來了，不過當時 AImotive 還沒有拿到加州的自動駕駛測試執照。現在情況已經發生了變化，AImotive 拿到了“敲門磚”，所以我也有幸在公共道路上體驗了一把 AImotive 的自動駕駛。
其實 AImotive 的這次演示較為簡單，我們在溫暖的加州陽光下沿著道路標線行駛，而工程師下令變線時車輛則會乖乖執行任務（AImotive 認為白天用到的攝像頭也能在夜間行駛。當然，如果需要它們會另行添加紅外攝像頭）。
不過說實話，這輛測試用的普銳斯變線時還是有點生硬，Kishonti 也承認這一點。“這家伙變起線來確實有點猛。”Kishonti 說道。當時我們正在 101 號公路上行駛，車輛變線后有些搖搖晃晃的。
“美國的基礎設施確實比歐洲差一些，我們老家的道路更加通暢，道路標線也清晰不少。”Kishonti 解釋道。“所以最初我們花了幾個月時間來模擬美國的路況。”說出這番話時，Kishonti 明顯帶著冷嘲熱諷的口氣。
這輛普銳斯還能自動保持與前車的安全車距，也就是許多車型上配備的自適應巡航功能。總的來說，我這次體驗的都是些入門級駕駛輔助功能罷了，甚至比不上特斯拉的 Autopilot 系統（特斯拉也不用激光雷達）。
眼下，AImotive 還在測試自動泊車和車輛召喚功能，但也僅限于車庫這一應用場景，比特斯拉的同類功能要弱上不少。不過 Kishonti 表示，今年晚些時候，它們就會開測城市環境中的自動駕駛軟件，而這是業內公認最具挑戰的應用場景。
可別小看了 AImotive，它們已經聯合沃爾沃對自家技術做了測試，現在還在與多家公司合作，其中就包括一家日本汽車巨頭。Kishonti 表示，AImotive 的客戶預計最早 2021 年就會部署它們的高速駕駛組件。
現在的 AImotive 還要與芯片巨頭英特爾和英偉達一爭高低，即使兩家巨頭已經瓜分了奧迪、寶馬、菲亞特克萊斯勒、本田、日產、奔馳、豐田、沃爾沃和特斯拉等大廠。
雖然還比較弱小，但 AImotive 已經設計出了自己的神經網絡加速器 aiWare，未來幾周它們就將公布自主設計的芯片。“我們為什么要開發自己的芯片？”Kishonti 說道。“因為 AImotive 認為 GPU 的功耗還是有點高。”眼下，圖形處理單元是 AI 系統的中流砥柱，而英偉達已經統治了該市場。
去年 10 月份，英偉達展出了一款“電路板”，它大小與小型筆記本相仿，原本被“巨型”臺式機占滿的自動駕駛測試車尾箱終于能騰出不少空間了。更重要的是，在保持相同計算能力的情況下，新的 Drive PX Pegasus 功耗僅為 500 瓦，只是老式的大磚頭們的一半。
雷鋒網注：文中為 AImotive測試車
不過在 AImotive 看來，這個功耗還是有點“嚇人”。Kishonti 表示：“我們準備用 aiWare 將功耗降到 100 瓦以下。”
其實此前 Kishonti 就在芯片行業摸爬滾打過多年，15 年前他創辦了 Kishonti Informatics，專門為桌面、移動處理器以及 GPU 設計跑分軟件。當時，它們的軟件是英特爾、英偉達、AMD、蘋果、三星和高通等巨頭的標配。在與車在芯片制造商合作一段時間后，Kishonti 終于在 2015 年決定進軍自動駕駛業務。
厲行節儉的 AImotive 也非常器重模擬測試軟件。“模擬測試顯然更便宜且更安全，它不但能省時間，而且可重復進行。”Kishonti 解釋道。他同時還指出，模擬測試的成本僅為實地路測的八十分之一。
由于數十億英里的測試才能換來足夠的系統安全，因此模擬測試已經成了自動駕駛行業的新風潮，特別是在 Uber 的測試車撞死行人之后。無獨有偶，就在 Uber 測試車惹上大事的三月，英偉達也推出了名為 Drive Constellation 的模擬系統。
在模擬測試軟件上，AImotive 也搞起了自主研發，與其他公司在游戲引擎上搭建產品不同，AImotive 的 aiSim 也是從零做起。
據雷鋒網了解：自成立以來，AImotive 已累計拿到了 4750 萬美元的融資，押注它們的不但有博世、思科和三星，甚至還有英偉達。簡單來說，大家對這家公司的技術還是挺有信心的。不過，AImotive 還需要在路上證明自己，它們的“非主流”方案未來要做的還有很多。
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