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微信公众号自动驾驶领域创业项目（自动驾驶领域创业项目有哪些）
大家好，今天给各位分享自动驾驶领域创业项目的一些知识，其中也会对自动驾驶领域创业项目有哪些进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
1本文目录一览
2自动驾驶想成功太难了，AI教父吴恩达创业公司都失败了？
往常我们总是把焦点放在那些创业造电动 汽车 的企业身上，其实还有一个领域这几年也相当热闹，聚集了一大批创业公司——自动驾驶。
和电动 汽车 一样，这也是一个相当烧钱，却不知何时能赚钱的创业领域，而且技术含量更高，能在这个领域创业的，都是人工智能领域的最强大脑们。
过再聪明的人凑到一起创业，也未必能成功，就像汇聚了斯坦福大学AI实验室精英的自动驾驶创业公司Drive.ai，也不得在关门大吉前低价卖给苹果公司。
两年前，Drive.ai还是一家价值2亿美元的明星创业公司，被业界称为最有前途的自动驾驶初创企业之一。
它的大部分创始团队成员都来自斯坦福的AI实验室，而且他们都和一个人有着密切关系——全球AI领域的大神级人物吴恩达，我们最熟知的可能是他前“百度首席科学家”的身份，不过人家身上的牛逼头衔还有很多，比如“谷歌大脑之父”。
这家Drive.ai就是吴大神的美女太太（医学和计算机双料博士）Carol Reiley和吴大神在斯坦福的弟子们联合创立的。
这汇聚了AI领域最强大脑的创业公司，2015年才成立，但是成果显著。从对外公布的测试视频来看，他们钻研的L4级自动驾驶技术，已经可以让车辆在下雨、黑夜和通勤高峰期这样的复杂路况下实现无人驾驶了。
除了技术牛逼，商业化上Drive.ai也很超前，2017年就开始在做自动驾驶网约车的落地测试，旧金山和德州都曾有他们的身影。截止到2017年9月，Drive.ai已经完成了5轮共计7700万美元的融资，估值超过2亿美元。
但在此之后，这家公司就没有新的融资信息披露，直到今年3月，突然传出了他们在找下家接盘的消息，同时那个昔日的精英创始人团队也早散了，大家都找新出路去了。
3个月后，Drive.ai终于找到了据说唯一一个有兴趣接盘的公司——苹果，而且也不是真正的收购，而是“招聘式”收购，换句话说品牌的不要，只留下部分有用人才和一些专利技术。
创业四年，这家明星公司最后也只能解散团队关门大吉，有技能在身的转去了苹果上班。至于收购价格苹果一直没透露，有媒体称至少和它7700万美元融资额相当，不过著名的苹果分析师Gene Munster猜，苹果最多给到3500万美元。
一家曾估值2亿美元的公司，最后几千万卖掉，已经很让人唏嘘了？其实这结果已经算不错了，至少在宣告创业失败前，还有人愿意接盘。
Gene Munster认为，曾经的自动驾驶新星如今被打折卖掉，说明了自动驾驶领域还会出现更多类似的“整合”案例，说得好听点是被收购，说得悲惨点就是等着接盘。
同样在这周，另一家做自动驾驶计算机视觉技术培训数据的初创企业Mighty AI被优步收购了，同样收购价格也未透露，不过好歹人家是正式收购，双方还做了官宣。
这家成立5的公司，业务也是风生水起过，三星电子、微软、英特尔、西门子都是它的客户。不过还是逃不过被业界大佬收购的命运。
事实上，自驾驶领域的创业公司，最终能够独立成长壮大的太少了，对于绝大部分公司来说，能被大公司收购就已经是最好归宿了。
2016年通用 汽车 10亿美元收购了Cruise，2017年德尔福4.5亿美元收购了nuTonomy，这些都是相当成功的案例了。
想不被收购，续保持独立发展，行啊，你得相当有实力，比吴大神的团队还要牛逼才行。比如Auror，三位创始人分别是谷歌自动驾驶项目前负责人Chris Urmson、特斯拉Autopilot项目前负责人Sterling Anderson和优步自动驾驶前负责人Drew Bagnell。
有这种团队，亚马逊、红杉资本排着队投你，成立不到三年就拿到了7亿美元投资，估值都超过25亿美元了。
有了这种底气，大众 汽车 想收购你都没门，合作可以收购免谈。和大众分手了立马有现代 汽车 和菲亚特克莱斯勒上门合作求交往。
而其他99.9的创业公司们，只能默默修炼内功，期待哪天能被手握巨额现金的苹果、谷歌、亚马逊们相中，也就是最圆满结局了。
3人工智能创业项目有哪些
人工智能创业项目有哪些
创业项目指创业者为了达到商业目的具体实施和操作的工作。创业项目分类很广，按照行业来分可以分为餐饮、服务、零售等门类，按照性质来分可以分为互联网创业项目和实体创业项目。从更大的范围来说，加盟一个品牌，开一间小店，实际上也算是一个创业项目。那么你知道如何创业吗？下面是我精心整理的人工智能创业项目有那些，欢迎阅读与收藏。
智能家居
项目简介：智能家居的概念（smarthome，homeauto）很早以前就有了，现在随着硬件成本的下降，及google收购nest等，智能家居热度升高。本智能家居的架构，包括服务器端，web网页，android手机客户端，各种测试脚本，基本上基础架构都已经实现，并可实际调试。由于精力有限智能控制部分还在合作开发中。
自动驾驶系统
帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统。
指纹识别
指纹识别技术把一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，就可以验证他的真实身份。每个人（包括指纹在内）皮肤纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，也就是说，是唯一的，并且终生不变。依靠这种唯一性和稳定性，我们才能创造指纹识别技术。
指纹识别主要根据人体指纹的纹路，得益于现代电子集成制造技术和快速而可靠的算法研究，已经开始走入我们的日常生活，成为目前生物检测学中研究最深入，应用最广泛，发展最成熟的技术。
指纹识别系统应用了人工智能技术中的模式识别技术。模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。很显然指纹识别属于模式识别范畴。
人脸识别
人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流。首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
在人工智能与人脸识别技术结合上，百度可能已经领先众人一步，有人在秘密上爆料，说是百度人脸识别技术有了新成果，估计是与支付相关。如果百度这次推出的确实是人脸识别支付，则在移动支付上就可以甩开阿里、企鹅很大一步。
智能信息检索技术
数据库系统是储存某个学科大量事实的计算机系统，随着应用的进一步发展，存储的信息量越来越大，因此解决智能检索的问题便具有实际意义。
智能信息检索系统应具有如下的功能：
（1）能理解自然语言，允许用自然语言提出各种询问；
（2）具有推理能力，能根据存储的事实，演绎出所需的答案；
（3）系统具有一定常识性知识，以补充学科范围的***知识。系统根据这些常识，将能演绎出更一般的一些答案来。
【拓展】人工智能价值
例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更准确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的，人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，另一方面又转向更有意义、更加困难的目标。
通常，“机器学习”的数学基础是“统计学”、“信息论”和“控制论”。还包括其他非数学学科。这类“机器学习”对“经验”的依赖性很强。计算机需要不断从解决一类问题的经验中获取知识，学习策略，在遇到类似的问题时，运用经验知识解决问题并积累新的经验，就像普通人一样。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。但人类除了会从经验中学习之外，还会创造，即“跳跃型学习”。这在某些情形下被称为“灵感”或“顿悟”。一直以来，计算机最难学会的就是“顿悟”。或者再严格一些来说，计算机在学习和“实践”方面难以学会“不依赖于量变的质变”，很难从一种“质”直接到另一种“质”，或者从一个“概念”直接到另一个“概念”。正因为如此，这里的“实践”并非同人类一样的`实践。人类的实践过程同时包括经验和创造。
这是智能化研究者梦寐以求的东西。
2013年，帝金数据普数中心数据研究员S.C WANG开发了一种新的数据分析方法，该方法导出了研究函数性质的新方法。作者发现，新数据分析方法给计算机学会“创造”提供了一种方法。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相当有效的途径。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。计算机学家们应该斩钉截铁地剥夺“精于创造”的计算机过于全面的操作能力，否则计算机真的有一天会“反捕”人类。
当回头审视新方法的推演过程和数学的时候，作者拓展了对思维和数学的认识。数学简洁，清晰，可靠性、模式化强。在数学的发展史上，处处闪耀着数学大师们创造力的光辉。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰富信息的逻辑结构。应该说，数学是最单纯、最直白地反映着（至少一类）创造力模式的学科。
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4自动驾驶之蔚来篇——“起步失速”的蔚来正在加码自动驾驶研发！
传统车企以发动机、变速箱以及整车调校等方面塑造竞争优势；新四化趋势下，不少新造车势力选择以电动化切入，以智能科技为核心优势，企图换道超车。
经过多年发展，蔚来、小鹏、理想三家已成功在美股上市，跑赢第一轮淘汰赛。那么从技术的角度来看，三强中谁才是自动驾驶能力最强的车企？今天，编辑将从感知硬件、芯片算力、实现功能、研发布局四个方面来评价，分析谁才是最具智能科技的中国品牌！
蔚来篇：代表车型蔚来EC6
EC6是ES6的轿跑版本，也是蔚来汽车当前在售车型中智能化程度最高的一款。
自动驾驶感知硬件：
从感知硬件来看，EC6选择了一组前三目摄像头、一颗博世第四代77GHz毫米波雷达、4颗24GHz角雷达、4颗环视摄像头、12颗超声波雷达的感知方案。
三目摄像头涵盖了广角和中远距离。其中28度摄像头负责远距离目标和红绿灯，52度的摄像头负责路况检测，150度摄像头负责侧面和短距离插队的车辆；三款摄像头融合识别，基本可以达到与特斯拉相同的识别范围。
77GHz远距离毫米波雷达用以实现自适应巡航等跟车对象识别和跟车距离测算工作；4颗24GHz毫米波雷达用来实现盲区检测等功能。最后4颗鱼眼摄像头融合12颗超声波雷达可实现360°环视摄像头和自动泊车等功能。
计算芯片方面， 蔚来EC6采用了Mobileye EQ4芯片，计算力仅有 2.5 Tops。
软件方面，目前市面上主流的车企的自动驾驶系统的等级，都属于SAE协会定义的L2级别的系统。蔚来EC6的NIO Pilot系统和市面上主流的的辅助驾驶类似，都是L2级的系统。
区别于不少传统车企采用博世、大陆等软硬一体的打包方案，蔚来EC6 L2级自动辅助驾驶选择了软件算法上自研，后续FOTA升级。
目前，EC6可以给用户***的功能为：1.高速自动辅助驾驶，2.拥堵自动辅助驾驶，3.道路自动保持，4.转向灯控制编导，5.道路标识识别等。
依据EyeQ4 芯片官方介绍，EC6理论上可以FOTA到L3级自动驾驶。其介绍说：“对驾驶策略和车辆全方位检测的支持和车道检测技术的换代升级，以及对地图信息的采集与融合，最高是可以支持到 L3 级自动驾驶。”
但编辑认为，L3 级自动驾驶落地还要有很多其它的硬件，包括决策和执行机构的冗余支持等等。这些对于早期开发完成的蔚来EC6还不具备，因此EC6接下来可能会向着“更好用的L2”这一方向开发，但不会升级到真正的L3级。
在蔚来汽车的一次试驾会上，其官方也证实了这一观点。其表示：“我们的传感器配置上有一定前瞻性，基于采集到越来越多的数据，NP的软件会不断迭代，后续会利用多传感器的融合尽量增加用户的连续使用时间，这和特斯拉强调一次购买NGP，可以终身享受现有的自动辅助驾驶和升级将来的自动驾驶系统有所不同。”
所以，蔚来EC6比不能OTA的L2燃油车更具“升级优势”，但相比可持续迭代的特斯拉还有差距。其表现出来的自动驾驶能力仅仅是一套“非常好用的L2。”
失守：
面对小鹏等后起（全球第二全栈自研）新势力在自动驾驶方面的布局，蔚来明显慢了一截。
有知情人士称，蔚来早期在计划车型布局时采用了大陆和北美，两款车型两线并行交替上市的策略。
其中，中国区重点布局在三电系统（蔚然动力），换电系统等方面，意在打造可换电的NP1平台（NIO Platform1.0）；软件方面由庄莉，前猎豹浏览器负责人开发。
北美团队主攻自动驾驶和智能化研发，由伍丝丽主导开发。但后期进展并不顺利，2018年末期，蔚来ES8上市，自燃、续航缩水、长安街趴窝……负面消息接踵而至。蔚来汽车遭遇资金链危机，公司为节源减流，北美自动驾驶团队前后三次裁员，研发接近终止，灵魂人物伍丝丽也选择了离职。
蔚来现有的自动驾驶以及座舱智能都是基于中国区庄莉主导完成的，但在2019年6月发布完NOMI和NIO OS 2.0后，庄莉也选择了离职创业。
面对财务困境的同时如何保住自动驾驶竞争优势？蔚来开始寻求其它解决方案。
2019 年 11 月 5 日，蔚来和以色列自动驾驶视觉感知霸主Mobileye联合宣布，双方将基于蔚来第二代整车平台打造 L4 级别的自动驾驶车型。
Mobileye 在公告中表示，Mobileye将提供 L4 级自动驾驶系统套件（L4 AV kit），包括EyeQ 系列芯片、硬件、驾驶策略、软件及地图解决方案，而蔚来负责车规级工程、集成和批量生产。
从蔚来的角度来说，放弃自研选择 Mobileye 不仅意味着研发投入的压力大幅减轻，Mobileye 绝对领先的技术也能保证蔚来不会在竞争中被特斯拉吊打。不过，从迭代优化的角度考虑，对比以特斯拉为首的垂直整合、自主研发路线，蔚来选择供应商的方案在执行效率方面显然不占上风，可能会彻底失去智能汽车赛道上的主动权，但此时的蔚来没有选择。
反攻：
随着交付增加和合肥投资到账，2020年第一季度开始蔚来营收开始好转，蔚来对自动驾驶技术研发也有了新的布局。
第二季度现金流达就到了111.68亿元；第三季度末现金等价物共215.43亿元，加之12月初期蔚来宣布增发6000万股ADS，如果全部增发完成，蔚来如今账上的现金流将超越400亿人民币，粮草充足。
2020年8 月 14 日，网上流出的图片显示，前 Monenta 四大创始人，兼研发总监任少卿已加入蔚来，担任助理副总裁一职，直接向李斌汇报。这是蔚来重拾自动驾驶自研的风向标。
任少卿对计算机视觉领域有着深刻的理解，他曾在 2016 年拿下计算机视觉领域顶级会议 CVPR 的 Best Paper Award。在《2018 年度自动驾驶谷歌学术引用榜》中，任少卿自动驾驶方向累计学术引用全球第二。
任少卿的加入只是李斌 NIO Pilot 自主研发复兴计划的第一步，面对遥遥领先的特斯拉，蔚来明白仅有任少卿一个人还是不够的。
紧接着，蔚来又提拔了一位年轻高管——自动驾驶总监章健勇，并设置了自动驾驶团队双AVP。
据悉，章健勇是蔚来早期员工，曾在2013年-2014年间在上汽集团负责自动驾驶前期开发工作。他此前的汇报对象是北美原蔚来自动驾驶VP Jamie Carlson，后者已于今年6月份离职。
除了软件算法自研之外，蔚来向特斯拉一样，广泛布局智能化产业链。
有消息称，在芯片自研方面，原小米芯片和前瞻研究部门总经理白剑与10月初入职蔚来任智能硬件副总裁，随后开始在车主内部进行调研，询问车主希望蔚来的芯片支持哪些功能。
2020年11月30日，有媒体报道称：“蔚来内部正式确定L4级自动驾驶自研项目，由8月加入的助理副总裁 (AVP)任少卿负责”，对此，蔚来对此既没有辟谣也没有承认。但可以基本确定，起步失速的蔚来汽车，现又重新走上了自动驾驶自研的道路。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。
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