Uber自动驾驶团队在此之前负责人：“这个领域有太多的过度宣传”

该美国公司 CEO 伊加尔·雷切尔高兹（Igal Raichelgauz）问到：“我们准备将困难的自动驾驶者关键问题，转变成为数十万个较大的计算机管理系统关键问题。”用到一个大型模型则会使关键问题比理论上情况更是多样，他知道：“当我下车时，我并未设法理解西路过的每一个像素。这是关于提取环境线索的关键问题。”

Autobrains 从一辆的汽车当中获取传感原始数据，然后用计算机管理系统将原始数据与片当中意味着：下起、人行横道、红绿灯、自行车右转、后面有车等等。Autobrains 问到，通过观赏 100 万英里的驾驶者原始数据，其计算机管理系统仍未识别出了据估计 20 万种独特片当中，该美国公司准备特训单个专家系统来检视每个片当中。

该美国公司长期以来在与的汽车所大厂携手并测试者其核心技术，最近再一占有了自己的小宝马。

巴马普遍认为，Autobrains 所做的事似乎对高级驾驶者主要用途管理系统很理论上，但他不普遍认为这比自己的作法较好。他知道：“在克服整个自动驾驶者关键问题时，我期望他们也则会受到普通人世界当中所面临的重复性的过关斩将。”

不管怎样，我们可以毕竟这股新势力来施压领跑者吗？不出所料，Cruise 美国公司的新设执行副总裁莫·赫尔谢纳伊（Mo ElShenawy）并不信服。他知道：“基本的（AI）核心技术水平还难于对 Cruise 构成过关斩将。”

Cruise 美国公司是世界上领先的通用型者的汽车美国公司之一。自 2021 年 11 翌年以来，它长期以来在旧金山运营机械计程车服务。它的两车在可用的区域内运行，但那时候任何人都可以用 Cruise 客户端叫车，让车停到西路边，里面未计程车。“我们从客户那里看见了一系列真实的加成。这是极其令人难忘的。”

Cruise 仍未设立了一个庞大的虚拟工厂来背书其软件，有数百名核心技术人员在相同的部分指导。赫尔谢纳伊普遍认为，本土化结构设计作法是一个优势，因为它允许美国公司在新核心技术显现出时得出结论并能加成。

他还声称了 Cruise 的作法无法推展到其他小城镇的论述。他知道：“我们几年前所就可以在别的小城镇的郊区运行，但那样反而则会管制我们。我们之所以同样一个多样的小城镇环境，比如旧金山——在那有成千上万的驾行者、行人、紧急两车和的汽车——是慎重且有意为之的。这驱使我们建造一些不易扩展的东西。”

但在 Cruise 进军一个新小城镇先前所，它首先要以厘米级的细节绘出街区地形图。大多数通用型者的汽车美国公司都则会用到类似的本港台 3D 地形图。它们为两车提供额外的信息，通常包含车道与边界和交通灯的位置，或者在某条街区上是否有管制。

这些所谓的本港台地形图，是通过将照相机和激光雷达收集的道西路原始数据与卫星图像相结合而成的。在美国、欧洲和亚洲，有数亿英里的道西路仍未以这种方式被绘出出来。但是道西路样式每天都在变化，这意味着地形图制作是一个无法忍受的过程。

许多通用型者的汽车美国公司用到由工程核心技术美国公司创建和保证的本港台地形图，但 Cruise 有自己的地形图。“我们可以重建小城镇——所有的驾驶者条件、街区样式和所有的东西，” 赫尔谢纳伊知道。

这让 Cruise 在与本土化竞争对手相对获得了优势，但像 Wayve 和 Autobrains 这样的新听音乐家仍未仅仅摒弃了本港台地形图。Wayve 的的汽车配有 GPS，但它们学则会了仅用到传感原始数据来复制到道西路。这似乎更是难，但这意味着它们不再加某个特定小城镇或南部。

对巴马来知道，这是通用型者的汽车流行起来的关键。他知道：“我们进入第一个小城镇的速度则会较慢，但一旦我们涉足了一个小城镇，我们就可以并能扩张了。”

尽管如此，我们还有很长的西路要丢下。当 Cruise 机械计程车准备旧金山各地输送收费乘客时，Wayve——AV2.0 新势力当中最高科技的一员——还未曾在未确保安全计程车的情况下测试者其的汽车。Waabi 甚至都未用到只不过的的汽车。

尽管如此，这些在此之后 AV2.0 美国公司还是热诚满满：上端到上端进修新版本了计算机视觉和自然语言检视当中似乎做到的规章。所以他们的前所提并非是空想。

迈塔森知道：“如果每个人都朝着同一个斜向后退，而这是一个错误的斜向，我们就不则会克服这个关键问题。我们须要多种多样的作法，因为我们还未看见一个铁拳克服方案。”

背书：Ren

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