Almotive公司正在推出一套自动驾驶软件。这家公司原名为AdasWorks，位于匈牙利，布达佩斯，最近与硅谷的自动驾驶汽车公司合作，于美国加利福尼亚州的山景城开设了办事处。
AImotive对其人工智能软件进行训练。这些软件已经可以识别出道路，行人，汽车和移动的物体。该公司还利用许多虚拟行程来训练软件，通过体验真正的名为Project Cars的赛车游戏来达到指导软件能够识别对象的目的。
Almotive的首席执行官兼创始人Laszlo Kishonti在接受VentureBeat的采访时说，该公司希望能够构建一个自动驾驶的人工智能生态系统，这样不管开车时身处什么位置，驾驶风格或驾驶条件如何，汽车都能正常工作。我驾驶的是一辆丰田普锐斯——Kishonti的测试车之一，这辆车上配备了很多摄像头，后备箱里装有一个大的台式电脑。
这辆车上装有四个摄像头。它不能自主行驶，但是Kishonti的团队向我进行了展示，证明这些软件能够很好地进行对象识别。我坐在副驾驶座位上，看着眼前的笔记本电脑屏幕，我可以看到软件清晰明了地将道路设定为绿色，可选路线设定为为蓝色，其他汽车标注为橙色，行人为红色。车开得很缓慢，但我没有注意到任何瑕疵。
上图：AImotive的首席执行官 Laszlo Kishonti 正在加利福尼亚州山景城展示该公司的测试车。
AImotive作为该公司的新名字，也反映出其更广阔的愿景，他们希望将自动驾驶汽车带到世界各地供大家使用。AImotive的产品套件为自动驾驶汽车提供了强大的技术支持，保证使用者在任何条件下都能操控汽车，并且能够及时地适应不同的驾驶风格和文化。
在帮助Nvidia公司向特斯拉汽车公司提供自动驾驶汽车技术后，Kishonti将AImotive从自己的自动驾驶汽车测试公司——Kishonti有限公司中独立出来。特斯拉公司正在将Nvidia的包括自动驾驶仪功能的超级计算和图形技术应用在其最新的汽车上。
上图：AImotive的汽车后备箱里的基于Nvidia的台式电脑。
Kishonti说，自2015年以来，Almotive公司从仅仅只有15名工程师，扩展到了现在120多名研究人员，其中还包括有16名博士生。在此过程中，Almotive从一些包括Robert Bosch Venture Capital, Nvidia, Inventure Oy, Draper Associates, Day One Capital Fund Management和 Tamares的投资者那里筹集到了1050万美元。
该公司表示，它提供了唯一的“5级架构”，为了提高可购性和可使用性，公司使用摄像头作为主要的传感器。Kishonti说，现在该公司测试车上的摄像头和计算能力的价值约为2000美元，但往后或许会减少到500美元。
AImotive的全栈软件不需要命令式的定制芯片，它利用人工智能技术来让使用者“看到”那些精确的细节，并且能预测行为，使其更容易处理常见的驾驶问题，如能见度低、恶劣的驾驶条件等。AImotive的培训技术也具有扩展性，他们有一个实时模拟工具，可以训练人工智能适应各式各样的交通场景和复杂的天气条件。
汽车制造商可以使用这套软件和工具来建立和测试自己的自动驾驶汽车。这套自动驾驶软件包括一组完整的堆栈技术，由识别引擎，定位引擎，动力引擎和控制引擎组成。
上图：AImotive的测试车里的紧急按钮。
识别引擎是一个不断学习不断更新的引擎，与AImotive的像素精准的分割工具一起，结合并分析传感器的数据，可以识别出100多个不同的对象种类，如行人，自行车，动物，建筑物和障碍物。
定位引擎为自动驾驶汽车提供一种解决方案，它允许汽车使用常规GPS定位系统中的3D地标数据，可以随时了解汽车的精准方位。
上图：AImotive的自动驾驶汽车使用廉价的摄像头来检测物体。
动力引擎能够实时跟踪移动的物体，预测其未来的速度，位置和行为，这样一来，即使是在紧急情况下，软件也能为汽车提供出最佳路线。控制引擎是执行组件，它负责管理加速，制动，转向，换档等。它还管理辅助功能，如转向灯，车头灯和汽车喇叭。
Almotive还拥有用于低延迟神经网络计算的测试工具和硬件设计。
上图：AImotive正在为自动驾驶汽车创建软件系统
Via. venturebeat
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