汽车创业公司(【盘点】这11家极具前景的AI初创公司，都与汽车有关（内含福利）)

在任何行业，初创公司往往象征着积极进取、勇于开拓的精神。探索创新之源泉，是很多初创公司在认清生存之微观环境、审视行业之宏观环境时所做的最重要的一件事。

在当前备受关注的AI（人工智能）领域，尤其是与AI相关的汽车制造业，亦有众多创新型初创公司崭露头角，并在自动驾驶、安全感知等方面进行深入研究。

就在近期，硅谷智库CB Insights发布AI 100 2019报告，在所选出的100家最有前景的AI初创公司名单上，有11家企业涉及汽车领域。接下来，请随笔者一同了解这些上榜企业。

Nuro.ai 自动驾驶（美国）

美国硅谷自动驾驶初创公司Nuro.ai成立于2016年，由Google无人车团队工程师朱佳俊和Dave Ferguson创立，主攻方向为Level 4自动驾驶。按照Nuro.ai公布的信息，其计划最早的落地场景是短途的货物配送。

Nuro.ai设计的无人配送车，车体尺寸约为普通轿车的1/3~1/2，车身两侧是可以打开的货仓。车辆顶部配置一台16线或32线激光雷达，而围绕车顶和车身一周布置了8个或以上数量的摄像头。Nuro.ai计划将该车型规模化生产，并与合作伙伴一起推出无人配送服务，覆盖的行业范围包括餐厅、药房、生鲜超市、服装百货、干洗等。

2018年6月，Nuro.ai与全球最大的生鲜连锁超市Kroger达成合作，使用Nuro.ai的L4级无人配送车，来提供送货服务。2019年2月12日，Nuro.ai宣布获得日本软银愿景基金投资的9.4亿美元。

Pony.ai 自动驾驶（美国）

小马智行Pony立足于美国硅谷与中国，公司于2016年12月成立，通过构建最安全及最可靠的自动驾驶技术，实现未来交通方式的彻底变革。凭借人工智能技术领域的最新突破，小马智行致力于在全球范围内广泛提供技术。

小马智行在硅谷、北京和广州均设有办事处和开发团队，2017年4月推出第一辆自动驾驶测试车辆，2017年6月获得加利福尼亚州自动驾驶测试许可证，2017年7月完成首次自动驾驶演示。

2018年似乎是小马智行的发展关键期，这一年的2月，无人驾驶车队正式上路，推出国内首次常态化试运营。2018年5月，小马智行人工智能研究院落户广州南沙。2018年6月，小马智行拿到了北京无人驾驶路测牌照。

Drive.ai 自动驾驶（美国）

人工智能创业公司。Drive.ai由斯坦福大学的8名人工智能研究员创立。该公司主要致力于通过工具包将普通汽车变为无人车。这家位于加州山景城的创业公司致力于测试配备传感器的车辆。

Drive.ai的车辆搭载了基于深度学习的软件、车载界面，以及安装在车顶、用于提示周围行人和其它车辆的显示屏。这块屏幕上会显示车辆是否将制动、变道或转向，这项技术最初的目标市场是路线固定的车辆。

2017年2月15日，汽车自动驾驶系统开发商Drive.ai发布了一段视频，视频显示Drive.ai开发的自动驾驶汽车顺利穿过山景城街道，而且还是在雨夜。2018年10月20日，Drive.ai自动驾驶汽车试点服务正式落地德克萨斯州阿灵顿市，阿灵顿是Drive.ai自动驾驶服务落地公共道路的第二站，这是德州首个真正意义上面向公众开放的自动驾驶乘车服务。

Nexar 驾驶安全（以色列）

以色列初创公司Nexar总部设在特拉维夫，为市场提供AI行车记录应用，帮助用户的iPhone变身智能行车记录仪，还可以分析道路状况、识别红绿灯和记录行车过程。

Nexar的行车记录仪可自动识别出急刹车等情况，并将视频和数据自动上传至云端。发生事故等情况时，用户只需要轻击屏幕或说出Hey Nexar，应用会自动保存这个时间点之前和之后20s的录像。Nexar不仅包含事故高发点等路况，还有不良司机数据库，数据库中有车牌号与排名，如果司机有超速等不良记录，应用会提醒用户提前预防。

2015年5月，Nexar完成400万美元的A轮融资。2016年2月，Nexar发布了其应用，并希望汇聚成千上万来自智能手机端的众包数据。2018年，Nexar宣布筹集到由Ibex Ventures领投的3000万美元B轮融资，跟投者包括阿里巴巴创新风投。

DeepMap 制图（美国）

DeepMap是硅谷自动驾驶领域的技术公司，2016年成立，专注于高精度地图解决方案的研发。DeepMap的创始团队由谷歌地图、苹果地图等地图产品的早期核心成员及激光雷达领域的技术老将组成，他们曾为自动驾驶汽车提供技术方案支持，因此，DeepMap正在朝着无人驾驶汽车领域前进。

DeepMap提供服务于自动驾驶汽车的、在复杂而不可预测的真实世界中自主导航的技术能力，这其中包括三个重要组成部分，分别是高精度地图、精确实时的位置定位、服务基础架构的搭建。

DeepMap之前已完成A轮融资，规模达2500万美元，由Accel领投，加上之前由Andreessen Horowitz和GSR Ventures投资的700万美元，目前这家公司的融资总额达到3200万美元。

Mapillary 制图（瑞典）

Mapillary是一个由位于瑞典马尔默的Mapillary AB开发，用来分享含有地理标记照片的服务。Mapillary的创建者想要利用众包的方式来把整个世界（不仅是街道）以照片的形式存储。

Mapillary的项目于2013年9月启动，2013年发布iPhone的应用程序，2014年1月发布Android的应用程序。2015年1月，Mapillary从以红杉资本为首的投资者方面获得了150万美元的种子资金。

在Mapillary上的照片许可协议为知识共享-署名-相同方式共享4.0国际版，其也对从贡献给开放街图与维基共享资源有一些特殊的许可协议。Mapillary项目通过将其用户生成的数据许可给其它公司使用来获利。

Momenta 感知（中国）

Momenta成立于2016年，致力于“打造自动驾驶大脑”。在过去几年，Momenta主要完成了三个阶段的建设：第一阶段是底层数据和计算平台的建设；第二阶段是基于底层平台，建立起环境感知、高精度地图与定位、驾驶决策规划等一系列的软件算法；第三阶段是形成不同级别的安全可靠可量产的自动驾驶解决方案。Momenta已经形成服务多个场景的自动驾驶解决方案，包括高速环路、城市道路及泊车场景的高度自动驾驶。

目前，Momenta累计完成融资超过2亿美金，估值超过10亿美金，为国内自动驾驶行业首家独角兽。Momenta的产品包括不同级别的自动驾驶方案，以及衍生出的大数据服务。

Momenta高精度语义地图，通过提取众包车辆拍摄的2D图像语义点，重建道路、交通标志、信号及周围环境的3D位置。再融合GPS和IMU数据，即可创建更高精度的地图。

Momenta可提供数据驱动的驾驶决策，类似于建立一个拥有1000亿km驾驶经验的智能司机。众包路测让其获得高精度语义地图中的海量驾驶轨迹。通过对驾驶轨迹的学习，算法可以根据当前环境感知和高精度地图信息，做出驾驶决策规划。此外，Momenta还提供一些产品级软件。

AEye 感知（美国）

来自旧金山的创业公司AEye，研发出超越传统激光雷达的射程和扫描速度的传感器。2018年，AEye宣布获得4000万美元的B轮融资，由apital领投，有Intel Capital、Airbus Ventures和Tyche Partners等投资者，这轮投资将AEye获得的总投资额提高到6100多万美元。

AEye研发出的专有的固态iDar传感器在VSI实验室的分析师进行的测试中，能够感知1000m处的车辆，约是大多数激光雷达系统的4倍。在加州拜伦的机场跑道上，它检测到距离914m的一辆20英尺长的卡车（除了路面标志和标记），并在跑道外测试中探测距离超过1000m。AEye相信经过调整，感应范围可以达到5~10km，甚至更远。

这对于自动驾驶卡车和无人驾驶飞机系统具有重要的意义，因为它们都需要尽早感知潜在威胁，更长的感知距离能够使其更加安全、可靠。

DeepScale 感知（美国）

硅谷的DeepScale是专注于自动驾驶感知技术的公司，其CEO Forrest Iandola表示，他们能将深度学习同时用于摄像头以外的传感器数据上，如雷达与激光雷达，并在较为廉价的嵌入式设备上提供感知解决方案。

Forrest在加州大学伯克利分校攻读博士学位时，主要研究深度神经网络及其应用，重点关注加速及改进用于计算机视觉的深度学习，目前已发表20多篇论文。2015年，Forrest与导师Kurt Keutzer联合创立了DeepScale。

如果分析现有量产车辆及自动驾驶原型车对于雷达与摄像头等数据的处理，就会发现摄像头数据上会用到深度学习技术，但雷达数据处理还在用传统算法，没有深度学习灵活，这也是DeepScale的不同之处。它的创新之处体现在多传感器数据的融合算法上，DeepScale做的是利用原始数据的前融合，在做目标检测前就进行融合。

Iris Automation 感知（美国）

Iris Automation 创立于 2015 年，总部位于不列颠哥伦比亚，致力于为工业用无人机开发计算机视觉系统，从而让无人机能够像其他机器人及车辆一样，实现真正自主化操作。Iris Automation的技术使无人机能感知环境，成为无人机的眼睛。

Iris Automation CEO及联合创始人埃里克斯·哈穆森表示，这是个可视的世界，无人机需要视力。该公司的首款产品利用了市场现有的芯片和其它元件，而该公司私有的软件能学习并通知无人机的自动巡航系统周围是否有障碍物，以及如何做出实时调整，规避障碍物。

Perceptive Automata 感知（美国）

PerceptiveAutomata是来自哈佛大学的初创公司，其正在让自动驾驶汽车实现像人类一样的推理和判断。在开发自动驾驶汽车时，其软件增加深度学习算法，训练这些算法时使用的是真实世界的人类行为数据。通过同时运行这些算法及驱动汽车的AI技术，汽车能够更为全面地了解周围环境，从而增强安全性。

为了能够积极帮助汽车理解外部环境，Perceptive Automata采用独特的方法来训练深度学习算法。传统训练方法会使用一系列同一物体的图片，教会神经网络辨别该物体。例如工程师会向深度学习算法展示数百万张救护车的图片，然后该软件就能够自主识别出救护车。

Perceptive Automata的软件充分利用差异性，将先进的深度神经网络整合到驾驶堆栈中，从而为感知挑战提供解决方案。当汽车有了这种更高级别的理解力后，自动驾驶将变得更智能、安全。

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