据外媒报道，硅谷一家名为Ghost Locomotion 的初创公司正在悄然崛起，加入了其中制造商和初创公司的行列，致力于自动驾驶汽车。不过，与这个新兴行业内的大多数公司不同，成立于2017年的Ghost Locomotion既不打算推出机器人出租车服务，也不打算向供应商和汽车制造商出售自动驾驶系统，也不是为了实现自动驾驶交付。

（图片来源：Ghost Locomotion）

硅谷创企获4.44亿元资金

当地时间11月7日，Ghost Locomotion宣布从Founders Fund风投公司的Keith Rabois、Khosla Ventures风投公司的Vinod Khosla以及Sutter Hill Ventures私募股权公司的Mike Speiser处获得了6370万美元（约合4.44亿元人民币）的投资，该公司的目标是将量产车改装，让其具备自动驾驶能力。

目前，Ghost公司正在研发一款套件，可以让私家车驾驶员在高速公路上自动驾驶。该公司表示，将于2020年交付该套件，预计会与2012款之后的20款“流行”车型兼容。现在，价格尚未确定，不过，会低于特斯拉包括“全自动驾驶”（FSD）的自动驾驶系统Autopilot套装。目前，FSD的价格为7000美元。

该套件不会让汽车配备一个先进的驾驶辅助系统，而是可以让人类驾驶员将汽车控制权交给计算机，然后驾驶员能够玩手机，甚至打瞌睡。

据该公司创始人John Hayes（前雅虎公司首席技术官兼Pure Storage联合创始人）和联合创始人Volkmar Uhlig博士（计算机科学博士，IBM Watson Research的资深员工）所说，Ghost与其他公司的不同之处在于其自动化方法，其中包含了模仿学习。与日产ProPilot Assist和特斯拉的Autopilot等严重依赖规则集的系统不同，Ghost首先会观察人类，记录真实世界中的驾驶员看到了什么，以及如何做出反应，从而创造出真实情况。该公司的人工智能利用此类信息，建立正确驾驶行为的模型，创造出一种动态的自动驾驶控制策略，几乎可以扩展应用于任何现代汽车上。

Ghost保留了一组真实世界的数据样本，此类样本并不是用来训练模型，而是用于测试，而且在不断增加更多的场景，并且为了实现“完美”，而重新训练模型。目前，该公司的套件已经安装在数十名通勤者、Lyft和优步（Uber）司机的车速，Ghost计划在今年年底将该工具包安装在数百辆车上，并在2020年安装到数千辆车上。

与Wayve、Comma.ai和X Matik公司的相似处

该方法与英国剑桥公司Wayve的方法类似，后者的无人驾驶汽车可以通过学习安全驾驶员的干预措施，以自我改进（每当Wayve的系统出现错误，人类驾驶员接管系统时，该系统会从中吸取教训）。Wayve表示，其系统的扩展性远远超过Waymo、优步、Cruise、Zoox和Aurora等公司，因为此类公司还在采用需要大量数据的技术。为此，Wayve展示了在其平台上的汽车可以只使用AI和卫星导航在路上行驶。这一点与Waymo等公司的系统不同，后者部分依赖于高精地图和启发式技术。

（图片来源：Ghost Locomotion）

Ghost即将推出的套件会包括一个安装在汽车后备箱，并与控制器局域网（CAN）相连的小型计算机，以及八个安装在汽车挡风玻璃、侧窗和后窗上的低配置摄像头。这一点，与 Comma.ai公司研发的开源半自动驾驶系统Openpilot并无不同。与Ghost的系统一样，Openpilot也在Eon DevKit和其他第三方硬件上运行，提升了汽车的计算能力，增强了传感器和保持在车道中心以及自适应巡航控制系统等驾驶辅助功能。

同样地，多伦多的X Matik公司也在出售类似的后市场套件 – LaneCruise，起售价为2000美元，能够为汽车提供有限的自动驾驶能力。该套件包括方向盘控制器、个人计算机和摄像头，一旦驾驶员与方向盘或踏板交付，该套件会自动放弃控制权。

与Comma.ai的Openpilot和X Matik的LaneCruise不同之处

不过，与Openpilot和X Matik的LaneCruise不同的是，尽管Ghost没有在公共道路上测试其技术，该公司表示其尽力使用通常用于航空航天和国防工业的流程对其系统进行验证测试，将驾驶模型与真实驾驶员在公共道路安全驾驶的方式进行了“数值上”的比较。据推测，此种比较能够帮助确保Ghost不会违反美国国家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration）设定的联邦机动车安全标准，三年前，Comma.ai因未遵守该标准而陷入困境。

Ghost方法的理念

Ghost的整个方法都基于一个公理，即人类驾驶员基本上是正确的。首先，会从安装在高里程驾驶员车上的套件中收集大量视频数据，然后使用模型找出场景中发生了什么，并将其与其他数据相结合，包括测量驾驶员所采取的行动判断其驾驶方式。随后，建立普通驾驶的模型，包括待在车道内、制动以及在高速公路上变道等驾驶行为，这并不需要很长时间或很多数据。不过，这也并不能“解决”高速公路上的自动驾驶问题，因为高速公路自动驾驶最难的部分在于如何打造一个能够处理突发事件（如突然转向）或纠正此类不良行为的司机。

如果Ghost能够验证其系统，那明年自动驾驶私家车就可以上路了。虽然美国国家公路交通安全管理局可能会介入。但是，与特斯拉一样，Ghost的做法也不在政府的监管范围之内，政府尚未对该领域进行监管。

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