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雷锋网注：本文编译自Fast Company。
去年 5 月份第一次受邀访问自动驾驶汽车公司 AImotive 时，我曾一度觉得谷歌地图把人给带跑偏了。虽然地处加州山景城，但这家公司没有豪华的办公楼或仓库，它们的“总部”只是一所郊外的普通住宅，而且还尴尬的建在一个死胡同里。
说实话，此前我也采访过将总部设在别墅或公寓里的新创公司，但它们大多数都是软件开发公司，而这家公司可是要与谷歌、英特尔、百度这样的自动驾驶巨鳄竞争啊。不过，这样不走寻常路的“总部”只是 AImotive 另辟蹊径玩错位竞争的一个缩影罢了。
进了这所住宅后我终于见到了 44 岁的 CEO László Kishonti，一问之后才发现，原来这家新创公司真正的大本营设在匈牙利布达佩斯。
这次来访问 AImotive 主要是为了验证它们的说法，这家公司真的能只靠车载摄像头（包括两个前置摄像头，以提供立体视觉）采集的数据就实现自动驾驶吗？当然，AImotive 的测试车也装备了便宜的雷达做后备军。不过，它们还是像特斯拉一样，狠心抛弃了昂贵的 激光雷达传感器，而对大多数厂商来说，激光雷达是实现自动驾驶的核心零部件，可是一条金科玉律。
“想想人类的驾驶方式吧，可没人会在大脑里安个雷达。”Kishonti 说道。“驾驶员开车时主要依赖视觉，他们的参照物是道路标线、交通指示牌、红绿灯和周围的物体。”想让激光雷达实现毫米级别的精确度，数字地图在精度上也得做到厘米级，而能实现数字地图厘米级精确度的公司屈指可数，无非是谷歌、TomTom 和 Here 地图等。Kishonti 指出，AImotive 直接跳过了这个步骤，它们不需要高精地图。不过，未来它们也会安装激光雷达当后备军。当然，前提是激光雷达的价格足够低。
Kishonti 的这番“大话”其实 2017 年就喊出来了，不过当时 AImotive 还没有拿到加州的自动驾驶测试执照。现在情况已经发生了变化，AImotive 拿到了“敲门砖”，所以我也有幸在公共道路上体验了一把 AImotive 的自动驾驶。
其实 AImotive 的这次演示较为简单，我们在温暖的加州阳光下沿着道路标线行驶，而工程师下令变线时车辆则会乖乖执行任务（AImotive 认为白天用到的摄像头也能在夜间行驶。当然，如果需要它们会另行添加红外摄像头）。
不过说实话，这辆测试用的普锐斯变线时还是有点生硬，Kishonti 也承认这一点。“这家伙变起线来确实有点猛。”Kishonti 说道。当时我们正在 101 号公路上行驶，车辆变线后有些摇摇晃晃的。
“美国的基础设施确实比欧洲差一些，我们老家的道路更加通畅，道路标线也清晰不少。”Kishonti 解释道。“所以最初我们花了几个月时间来模拟美国的路况。”说出这番话时，Kishonti 明显带着冷嘲热讽的口气。
这辆普锐斯还能自动保持与前车的安全车距，也就是许多车型上配备的自适应巡航功能。总的来说，我这次体验的都是些入门级驾驶辅助功能罢了，甚至比不上特斯拉的 Autopilot 系统（特斯拉也不用激光雷达）。
眼下，AImotive 还在测试自动泊车和车辆召唤功能，但也仅限于车库这一应用场景，比特斯拉的同类功能要弱上不少。不过 Kishonti 表示，今年晚些时候，它们就会开测城市环境中的自动驾驶软件，而这是业内公认最具挑战的应用场景。
可别小看了 AImotive，它们已经联合沃尔沃对自家技术做了测试，现在还在与多家公司合作，其中就包括一家日本汽车巨头。Kishonti 表示，AImotive 的客户预计最早 2021 年就会部署它们的高速驾驶组件。
现在的 AImotive 还要与芯片巨头英特尔和英伟达一争高低，即使两家巨头已经瓜分了奥迪、宝马、菲亚特克莱斯勒、本田、日产、奔驰、丰田、沃尔沃和特斯拉等大厂。
虽然还比较弱小，但 AImotive 已经设计出了自己的神经网络加速器 aiWare，未来几周它们就将公布自主设计的芯片。“我们为什么要开发自己的芯片？”Kishonti 说道。“因为 AImotive 认为 GPU 的功耗还是有点高。”眼下，图形处理单元是 AI 系统的中流砥柱，而英伟达已经统治了该市场。
去年 10 月份，英伟达展出了一款“电路板”，它大小与小型笔记本相仿，原本被“巨型”台式机占满的自动驾驶测试车尾箱终于能腾出不少空间了。更重要的是，在保持相同计算能力的情况下，新的 Drive PX Pegasus 功耗仅为 500 瓦，只是老式的大砖头们的一半。
雷锋网注：文中为 AImotive测试车
不过在 AImotive 看来，这个功耗还是有点“吓人”。Kishonti 表示：“我们准备用 aiWare 将功耗降到 100 瓦以下。”
其实此前 Kishonti 就在芯片行业摸爬滚打过多年，15 年前他创办了 Kishonti Informatics，专门为桌面、移动处理器以及 GPU 设计跑分软件。当时，它们的软件是英特尔、英伟达、AMD、苹果、三星和高通等巨头的标配。在与车在芯片制造商合作一段时间后，Kishonti 终于在 2015 年决定进军自动驾驶业务。
厉行节俭的 AImotive 也非常器重模拟测试软件。“模拟测试显然更便宜且更安全，它不但能省时间，而且可重复进行。”Kishonti 解释道。他同时还指出，模拟测试的成本仅为实地路测的八十分之一。
由于数十亿英里的测试才能换来足够的系统安全，因此模拟测试已经成了自动驾驶行业的新风潮，特别是在 Uber 的测试车撞死行人之后。无独有偶，就在 Uber 测试车惹上大事的三月，英伟达也推出了名为 Drive Constellation 的模拟系统。
在模拟测试软件上，AImotive 也搞起了自主研发，与其他公司在游戏引擎上搭建产品不同，AImotive 的 aiSim 也是从零做起。
据雷锋网了解：自成立以来，AImotive 已累计拿到了 4750 万美元的融资，押注它们的不但有博世、思科和三星，甚至还有英伟达。简单来说，大家对这家公司的技术还是挺有信心的。不过，AImotive 还需要在路上证明自己，它们的“非主流”方案未来要做的还有很多。
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