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在自动驾驶汽车的扩张版图上，美国的亚利桑那州一直占据着制高点。这里不但气候适宜车辆测试，政府也相对宽容，不会对测试项目横加指责。因此，在亚利桑那灿烂的阳光下运行自动驾驶汽车成了一种享受。
不过，有些公司就是不愿意扎堆，来自硅谷的自动驾驶初创公司 Drive.ai 就是其中之一，Drive.ai 的测试车并没有踏上大峡谷的地盘，而是选择了人迹罕至的孤星之州——德克萨斯。
今年 7 月份，Drive.ai 的自动驾驶车队将开进德州弗里斯科市——这座位于沃斯大都会圈（达拉斯和沃尔斯堡）北部边缘的小城仅有 16.4 万人口。
今天（5 月 8 号），Drive.ai 公布了测试的初步计划，Drive.ai 的车队会在这里运营半年，不过它并没有 Waymo 那么激进，驾驶座上还是配备了安全驾驶员。
据雷锋网新智驾了解，此次部署是 Drive.ai 创建以来最大规模的行动，也是德州首次迎来可以日常载客的自动驾驶汽车。
Drive.ai 成立于 2016 年，团队成员主要来自斯坦福大学，目前有 8 位创始人。Drive.ai 总裁 Carol Reiley 是 8 位创始人之一，她的另一个身份是 AI 大牛吴恩达的妻子。Drive.ai 的 CEO 是 Sameep Tandon，在斯坦福大学师从吴恩达。
2017 年 6 月，Drive.ai 获得 5000 万美元 B 轮融资，同时宣布已离职百度的吴恩达加入 Drive.ai 董事会任董事。Drive.ai 目前两轮共融资 7700 万美元。
Drive.ai 在加州山景城和得克萨斯州弗里斯科均设有办事处，约有 120 名员工，大部分是工程研发人员，据了解，今年团队将会拓展到 170 人。
值得注意的是，此次 Drive.ai 提供的服务并非满街跑的出租车，它更像机场的穿梭车。车辆选择上，Drive.ai 从之前的奥迪 A4 切换为日产 NV200 面包车，还涂上了醒目的橙色和蓝色，以区分自动驾驶汽车与普通车。
相比于此前 6 个激光雷达，9 个摄像头和 2 个毫米波雷达的传感器部署方案，日产 NV200 搭载了 4 个激光雷达、10 个摄像头和 2 个毫米波雷达。此次选择日产 NV200 的原因是，车辆内部空间大，适合共享出行以及为未来物流服务做准备。
另一个值得关注的亮点是这辆面包车四周配备了四块 LCD 屏幕——这被 Drive.ai 称为「人机交互系统」，通过文字和符号完成和车外行人和车辆的沟通。根据车辆状态，屏幕上会显示诸如「靠边停车/乘客上车中」等信息。
这也说明了 Drive.ai 与其他自动驾驶公司最大的不同点，Drive.ai 非常重视车辆与世界间的「交流」。毕竟电脑「掌权」后，一些人类独有的沟通方式（如眼神交流）就会中断。
「我们必须实现全方位的交流，车辆要表达出自己的意图并与道路上的其它主体搭上话。」Drive.ai 联合创始人 Carol Reiley 在 2016 年时就萌生了这样的想法。
据悉，在接下来的 6 个月，Drive.ai 的车队会被限定在固定区域内运行，而且路线也是固定的。
眼下，Drive.ai 还没有公布测试细节。不过，这家公司透露，车队会成为城市南部产业园办公室员工的通勤利器，可以带着他们穿梭于办公室、附近的体育场和公寓之间。最关键的是，这一切都是免费的。
但是，Drive.ai 的测试车还与想象中的自动驾驶出租车有一点不同，它只能在固定的上下客地点停靠，这样就省去了车辆寻找安全停车位的麻烦。
「选择固定的区域和路线且找好合作伙伴让我们能占尽自动驾驶汽车带来的优势，同时避开其弱点。」吴恩达说，这位 AI 行业领域的顶级专家也是 Drive.ai 的董事会成员。
当然，在可以预见的未来，这可能是大家普遍接受的出行方式。要知道——打造一辆能解决所有问题的自动驾驶汽车实在是太难了。而将车辆限定在某一路线或某一区域能保证自动驾驶汽车用上最新最详实的地图，该区域内的城市建设也能了如指掌，这样就简化了自动驾驶部署的程序。随着技术的不断进步，为自动驾驶汽车划定的安全圈就可以不断扩大。
对于后续计划，Drive.ai 联合创始人王弢表示，希望将德州的自动驾驶项目做成样板，然后进行规模复制到美国的其他城市。
但问题是，未来这种模式如何对其他城市进行大规模的复制？因为每个城市的环境，路况都不尽相同。
王弢告诉雷锋网新智驾，技术上通过我们的深度学习基础设施框架，实现算法的快速迭代，以数据驱动方式适应新的环境。当 AI 系统遇到无法解决的复杂情况时，由远程监控决策员帮助车辆作出决定，实现以人为本的安全理念。
在今天凌晨，吴恩达也通过 Medium 撰文，阐述了 Drive.ai 自动驾驶服务落地方案实施的三个阶段以及自动驾驶汽车落地的三个关键因素：
第一阶段，在弗里斯科市试点六个月，首先将在 HALL 公园和 The Star 商业区附近设置固定的上下车地点，并计划将乘车范围扩大至弗里斯科火车站，为这一区域 1 万多人提供自动驾驶汽车服务。在这个阶段，驾驶位上还是会有 Drive.ai 的安全驾驶员，以便在遇到危机时候停下，让人类驾驶员接管，同时 Drive.ai 的远程驾驶系统将从这些案例中学习并自动改进。
第二阶段，Drive.ai 的安全驾驶员还会在车内，主要任务进行监控操作，但不会坐在驾驶位上，所以也不会接管自动驾驶汽车。
在第三阶段，车内将不设置其他工作人，实现仅有乘客乘坐，通过远程驾驶系统来提供协助。
自动驾驶汽车落地的三个关键因素则是：技术、合作伙伴和安全。
首先，自动驾驶真正想要落地，需要掌握行业领先的 AI 与深度学习技术，包括高度熟练的人工智能团队以及复杂的软件和硬件体系结构。
其次，需要善于处理与公共部门和私人部门的合作伙伴关系。与政府，私营机构及当地社区紧密合作，向大众普及自动驾驶的安全知识。
第三，最重要的因素是安全，自动驾驶汽车的安全必须以人为中心。通过车辆独特的外观设计，外置显示屏与周围环境沟通，推动自动车与环境相互适应。
吴恩达表示，虽然自动驾驶服务完全落地还有很多工作要做，但它的未来是明确的。
自动驾驶汽车相比人类驾驶有明显的优势，也有明显的弱点。优势体现在自动驾驶比人类的注意力更加集中，反应时间小于 100 毫秒更快，并且没有盲点；弱势体现在自动驾驶汽车不理解复杂情况，比如路上的突发状况以及手势交流。通过选择特定的地理区域和与合作伙伴合作，Drive.ai 可以利用自驾车汽车的优势，同时减少它们的弱点。有了这些策略，人们可以利用自动驾驶部署安全和有价值的运输服务，这个行业也会加速成熟。
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