MicKinsey到2030年估计，达汽车销售的将是自主车的15％。我们详细介绍了我们自己的自动驾驶汽车时间表，池在排名前11位全球汽车报价和见解的高管。
此外,我关于被文章AI和自动驾驶汽车的未来他是斯坦福大学教授、机械工程师、斯坦福大学汽车研究中心的创始人，克里斯·格迪斯他写道，他相信汽车最终能够像最熟练的人类驾驶员一样驾驶，甚至可能更好。
随着对自动驾驶汽车目前所有的炒作，我们研究了部门看到AI发挥作用的方式机器视觉并回答以下问题:
- 沿着有多远部门和有什么样的自主车的当前可用如果有的话？
- 就自动驾驶汽车的开发和提供方式而言，各公司之间存在哪些发展趋势?
- 这些趋势将如何影响自动驾驶汽车的未来以及整个汽车行业?
本报告涵盖了在两个主要应用领域提供与运输相关的机器视觉技术的技术供应商公司:
- 骑乘欢呼服务
- 车队的管理
本文拟为商界领袖提供的是汽车他们对自动驾驶汽车技术的未来发展有自己的看法。我们希望这篇文章能让商业领袖们参与进来汽车行业为了获得真知灼见，他们可以自信地将其传达给自己的管理团队，这样他们就可以在考虑何时何地投资自动驾驶汽车时做出明智的决定。
至少，本文的目的是作为一种方法来减少企业领导者的工作时间汽车行业花研究机器视觉和汽车公司与他们可能（或可能不）感兴趣的工作。
骑乘欢呼服务
Zoox
Zoox是发展与机器视觉全自主车辆，以在2020年推出自己的乘骑欢呼服务的公司。
Zoox人驾驶训练车沿批准城市路线或测试场地内，让机器学习后面的车来构建环境的3D地图。如果必要的话，该公司还创建了手动街道地图，指出独特的道路标记，切片或障碍物，以确保算法捕捉，对安全性的数据。这显示在下面的视频：
前任CEO蒂姆Kentley，克莱 -解释了因为汽车是完全自动驾驶的，坐在前排的人控制着汽车，汽车就会自动驾驶。他没有说明是坐在汽车前座的人用他们的声音指挥汽车行驶，还是用另一种交流方式。
车辆包括四个象限，其中的每一个其自身的独立的功能，作为处理，例如。它也有类似的飞机，以确保汽车继续，如果一个象限无法操作电池。该预测碰撞的象限被设计为部署在发生碰撞的情况下，外部安全气囊。
该公司的汽车尚未完全建成。目前，城市街道测试正在使用装有传感器的标准丰田SUV进行。
由于其汽车尚未上市，该公司没有列出任何案例研究，但它从主要投资者DFJ、Lux Capital、Blackbird Ventures、Grok Ventures和Thomas Tull那里吸引了7.9亿美元的资金。
Jesse Levinson是Zoox的联合创始人兼首席技术官。他在自动驾驶技术方面已经工作了大约10年，一直处于领先地位斯坦福大学自动驾驶团队他还获得了计算机科学博士学位。
Pony.AI
Pony.AI展开自主车程，车队共享在中国由四个款林肯MKZ S和广州拓汽车集团Chuanqis。
该初始车队使用基于LIDAR-（光检测和测距）传感器融合系统，远程感测方法，它使用在一个脉冲激光来测量距离的形式点亮。这些脉冲与其他数据相结合，创造真实世界的3D地图。
在自动驾驶汽车，这种技术能够识别环境中的物体，如交通信号灯，行人和其他车辆。该公司还声称，车辆能够控制来自传感器的其轨迹使用反馈。
如下面的视频所示，该自动驾驶汽车可以在雨天行驶、减速或停车，因为它可以识别路上的行人和骑自行车的人、道路障碍物和交通灯信号:
该公司还没有发布任何的案例研究。
小马。艾未未筹集了2.14亿美元的资金建立了AI研究所在中国广州，哪里Erran李领导作为首席科学家。之前的小马。李博士曾在Uber的机器学习团队工作，并在贝尔实验室(Bell Labs)工作了14年，研究人工智能和机器学习的基础技术。他拥有康奈尔大学计算机科学博士学位。
詹姆斯·彭是Pony.ai的联合创始人兼首席执行官。他拥有斯坦福大学工程学博士学位。在他职业生涯的早期，他曾在斯坦福大学做研究助理，在谷歌做软件工程师，在百度做自动驾驶的首席架构师。
AImotive
Hungary-basedAImotive开发了aiDrive软件，它声称是一个可扩展的自驾车技术，利用计算机视觉。一旦完全开发，公司的目标是推出技术作为一种骑乘欢呼服务。
据该公司介绍，该软件允许车辆驱动通过任何环境，气候，驾驶文化。该技术已在模拟和真实世界的环境在城市地区进行了测试，但不是现在。
该公司声称，其车辆能够管理停车场、入口、出口和合并车道。该公司报告称，其人工智能系统可以预测车辆周围移动物体的动作。
该公司的车辆有六个摄像头以捕捉关于世界和计算距离的图像。相机颜色代码的对象它抓住。例如，它的颜色汽车橙色和绿色的道路。这种颜色编码的目的是控制汽车的路径。机器学习后面的车被训练留在绿色。我们无法找到一个视频展示了这一过程。
该公司已经筹集了4,750万美元的风险投资。它没有提供任何案例研究，但声称已与三星沃尔沃、京瓷、VeriSilicon和全球代工厂合作。它还将英伟达和PSA集团列为合作伙伴。
大卫吻是AImotive的CTO。在此之前AImotive，他是首席科学家AdasWorks。他还创办了两家网络游戏开发公司：SongArc和海龟游戏。他获得硕士学位的计算机科学学位，匈牙利罗兰大学。
克鲁斯自动化
克鲁斯自动化似乎是在训练它的自动驾驶车队的人工智能，让它的承包商坐在车里，就像汽车在行驶一样。他们的车辆目前行驶在旧金山和纽约等城市的街道上。
该公司没有详细描述，但报告说，每节车厢配备了10个摄像头，其拍照以10帧/秒的速率的AI。该公司还解释说，如道路维修和环境因素的穿透流量的汽车运动和它的自动驾驶汽车的传感器采集的数据必须适应现实生活的道路状况，如可变交通和天气的能力。
下面给出了1分钟的视频克鲁斯自动化的员工测试乘驾欢呼的应用程序，为公司的无人驾驶汽车的要求。一种人仍坐在驾驶座上，但只有在情况下，保障了汽车的技术失败：
巡航自动化不提供任何案例研究报告成功与他们的软件，但它是由通用汽车公司收购2017年年底将达到10亿美元。
凯尔·沃格特是克鲁斯的CEO。此前克鲁斯，他与人合作创办抽搐（被亚马逊收购），Socialcam（由Autodesk收购）和Justin.tv。他获得了计算机科学学位，从麻省理工学院。
车队的管理
n自动
n自动是一个摄像头和传感器系统，收集车内和外部数据，以帮助商业车队的司机更好地专注于驾驶，以及为自动驾驶车辆培训软件。
该公司表示，该系统使用机器视觉来收集有关司机、车辆和真实世界的图像和视频片段形式的数据。这些数据包括GPS定位、车辆周围环境数据、天气数据、碰撞历史和驾驶员行为。
该系统还使用面部识别软件创建司机的个人资料，包括他们的姿势、动作、行动或不行动、嗜睡、注意力不集中、驾驶时间、Nauto设备篡改和酒后驾驶。
在车队管理中，这些数据被用来实时检测和指导分心的司机。培训机会以车队管理排行榜的形式出现，该排行榜被称为“视觉强化风险评估”(VERA)评分，根据人们的安全驾驶习惯或缺乏安全驾驶习惯来评分。这个过程在下面的Amazon Web Services的视频中进行了说明:
该公司称，排行榜和随之而来的奖励可能会帮助司机在驾驶时更加专注，保持车辆活跃，建立一个值得信赖的、注重安全的品牌，并减少事故、交通违规和索赔造成的损失。
司机和将其送入机器学习系统的计算机视觉功能的摄像机捕捉的画面。如果系统识别驾驶分心的，它会提醒司机的焦点与来自通过车辆的音频信息的道路上。此消息的强度取决于驾驶者的注意力分散的持续时间和严重程度。
该公司还在系统中加入了其他与追尾和其他道路风险相关的安全功能。例如，当系统检测到司机离他们前面的车辆太近时，它可以用音频信息提醒司机保持安全距离。如果前方道路存在安全隐患，该系统还可以向司机发出警告。
该公司没有任何案例研究，但Gary Tournier，所有者运输管理公司继电器的是，“与n自动系统，不断的评估，我们必须使我们能够，我们需要重新训练车手的目标区域。”
该公司的客户包括配送中心、Allegiant解决方案、Edge和Lucky 5 Logistics。该公司还声称，它与丰田(Toyota)、安联(Allianz)、宝马(BMW)、通用汽车(GM)、德雷珀(Draper) Nexus、NAFA舰队管理自动化公司(NAFA Fleet management Automation)和软银(SoftBank)都是合作伙伴。它已经获得了近1.74亿美元的风险投资。
斯特凡·赫克是n自动的CEO。此前n自动，他担任斯坦福大学顾问教授，讲授能源和运输创新。他曾在麦肯锡，苹果和PARC。斯特凡获得博士学位认知科学从加州大学圣地亚哥分校。
汽车行业领袖们的收获
人工智能很可能会破坏交通空间。至于城市旅游，可能会有一些公司强调共乘而不是私有制。自动驾驶汽车领域的公司似乎专注于最终提供叫车服务，与优步(Uber)和Lyft展开竞争。本报告涉及的大多数公司都处于开发或测试阶段，没有案例研究。然而，这些公司已经在城市街道上试驾了他们的自动驾驶汽车。Zoox则是从零开始，打造自己的车辆和自动驾驶系统。然而，目前测试是用一辆标准的SUV进行的。
相比于其他行业的创业资金，资本自主车是相当大的，运行速度高达数亿美元。有些这份报告，如自动巡航功能中的初创公司，已经通过领先的汽车公司收购。
这些公司还在吸引顶尖科技大学的顶尖人才，比如斯坦福大学(Stanford)和麻省理工学院(MIT)，其中许多人拥有计算机科学或机械工程博士学位。
此外，他们声称他们的自动驾驶系统已经训练和测试，以识别危险，如移动物体，交通违规，车辆速度，不良驾驶行为和极端天气条件。一些公司已经建立了自己的车辆能够充分的自主权，但只允许有限的地区的其他汽车几乎是完全独立的全球范围内服务，但它们仍在进行测试。
目前还不清楚，无人驾驶汽车的发展是否可以服务于那些不能自己开车的人，比如老人或残疾人，或者是否可以服务于个人或公司的车队。目前还不清楚这些汽车是使用电力还是汽油，每辆车要花多少钱，如何保养，如何更新软件。
而在自主汽车技术的发展已经一跃，许多人怀疑使用这种技术。一个2016年3月民意测验美国汽车协会调查显示，75%的受访者还没有准备好驾驶自动驾驶汽车。
最近,一个研究益普索结果显示，美国人几乎各占那些谁想要使用使用自主车（22％）和那些谁声称他们将永远不会使用（24％）之间分配。调查参与者的其余部分（54％）都采取等待和观望的位置。
标题图片来源:《财富》杂志
