注：本文来自theinformation.com，作者对当下美国一些无人驾驶创业公司进行了一个观察。

无人驾驶车已成为一场运动，将许多创业公司也卷入进来，很多公司跟汽车业保持着一些外围关系。

那些研究生物特征与面部识别技术的，正在与汽车制造商协作，后者希望了解司机是否在驾驶过程中足够专心。这种技术可以帮助那些半无人驾驶汽车了解什么时候应该让电脑掌控方向盘。据说车商三菱公司正试图将它早年在导弹上的技术应用于无人驾驶。

因此，科技领域里的相关投资与创业者层出不穷。据CB Insights调查，在2015年，投资人在驾驶相关创业领域里投了4.09亿美元，比2014年上升了154%，投资人的来源非常广泛，从英特尔到三星到Felicis Ventures这样的风投机构。汽车公司自己也是在投入重金，很多家都在硅谷开设了研发中心。

就像过去30年，个人电脑对软件开发者而言是一个平台，汽车工业也会很快成为开发者的下一个平台。汽车里有上百种计算机，其运行代码多过一个战斗机。最新的高端汽车已可以实现『线控驾驶』，这就意味着电脑可以掌管刹车、转向与油门，机器人专家与机器学习研究者们可以夺取汽车的代理权，而不只是在他们实验室里造机器人。

对这些创业公司来说，一大不确定是无人驾驶这个产业什么时候能起飞。一些人认为短的话几个月内汽车便能实现无人驾，另一些人则认为需要花费十年以上的时间，而且到时候也只是实现『半无人驾驶』，也就是说人类驾驶员也要参与其中。有的制造商如特斯拉，已经把半自驾的车开上了公路。很多致力于完全无人驾的创业公司则认为无人驾可以扮演好自己的角色。

哪一种看法会占上风取决于多种因素，包括技术本身的发展、消费者反应、监管意愿——是否允许被技术全新装备的车开上公路。

以下是一些被产业人士关注的汽车创业公司，有一些行事还颇为低调。

软件整合系统

Cruise Automation：这家最炙手可热的无人驾驶公司的创始人Kyle Vogt早年是在Justin.tv做工程师。这个现场视频直播网站后来变身为Twitch并在2014年以9.7亿美金卖给亚马逊，Kyle Vogt从而赚到一笔。

一开始，Vogt只是打算改进一下常规汽车让其半自动化。几年前，Cruise改变思路。它决定全力转向全自动，并且与汽车共享服务商Lyft合作建造一个无人驾驶出租车网络。自从它被通用汽车10亿美金收购后，它一直在旧金山附近测试无人驾驶雪佛兰Bolt。据接近内情的人士说，Cruise希望消费者能在一年内用上这个技术，而Cruise的发言人并没有确认相关时间。

（译注：Cruise Automation公司的产品为一个加装在汽车上的传感器及控制装置。通过对汽车周围的交通情况实时感知，控制器可对方向盘、油门、刹车进行控制，以实现自动驾驶功能。这篇博客对Cruise Auntomation有更详细的分析与介绍。）

Zoox：这家公司也得到不少关注。我们所知的是它是一种无人驾出租车服务，它由Google X的创始人Sebastian Thrun的前博士研究生创办的，但是更多的我们就不了解了。

Renovo Motors：这家公司创始人与斯坦福大学一起从头研发了一款德罗宁汽车（Delorean）外观的无人驾驶车，可以玩漂移。这还不是最酷的部分，它的目标是成为自动驾驶的操作系统，就像MS DOS和Windows是PC的操作系统那样。

视频

Nexar：Nexar是一家行车记录仪公司，可以将行车记录上传到云端，并用运用人工智能去学习驾驶行为模式并且将危险警告给其他司机。Nexar是一个免费的移动应用，用户下载安装在手机上即可使用。如果该公司的产品被大范围使用，那么它可以积累很多有用的驾驶员数据。比如它可以追踪到一些行为不定的司机的车牌踪迹，并用将这些信息卖给保险公司。

Nauto: 这家公司将摄像头改装到已有车辆上，可以监控车内车外情况，常被一些出租车服务与管理者用来监看车队情况。同样，记录也是上传到云端。这家公司说，摄像头是网络的一部分，不断地学习真实世界的情况，从而降低风险。Nauto也会通过在事故发生前纠正不良司机的行为来降低保险公司的费用。

Snitch：你听说过电脑视觉，你可能没听说过Snitch，它暗地里赋予了电脑以更细腻方式去破解世界的能力。举个例子，一个小孩在街对面打球，人类可以立即辨识出这是什么情景。而电脑感应器只会判断出那是一个物体，而且可能会认为那是障碍物。Snitch，目前甚至都还不是这家公司的官方名字，已瞄准了安全摄像的目标市场。该技术由公司联合创始人Alex Teichman研发，他同时还在斯坦福研发无人驾驶技术。它可以被两种应用采用，取决于公司的发展方向。Teichman说，现在公司希望能低调行事。

大数据

Lytx：这家公司最近被某PE基金买下。它向公司出售监控系统以管理大规模的商业车队。Lytx使用仪表盘摄像头技术，基于视觉线索，并结合驾驶习惯，提供反馈。当车辆急转弯或急刹车时，Lytx可以捕捉12秒的司机视频画面，降低事故概率甚至省油，从而帮公司省钱。Lytx技术是在无人驾驶热起来之前就有的技术，但是由于它积累了很多数据、不断改良算法，所以当汽车不再需要驾驶员时，该技术也很有用。

Eyeris：这家公司在2013年发布了名为EmoVu的面部识别软件，市场人员可以辨识出消费者的情绪以进行『情绪驱动营销』。今年早些时候，该公司发布了EmoVu驾驶员监控系统，目标是探测驾驶员的心理状态。很多技术人员相信在未来10数年时间里，我们都会在一种半无人驾的状态，根据不同的驾驶状况与监管条件，人与电脑共同执掌方向盘。EmoVu自称它现在已拥有大批客户。

感应器

Swift Navigation: GPS系统通常能准确到六英尺里，这对于无人驾驶车来说是不够的，但是更精确的技术已非常贵。Swift为农民在同等精度下，它的价格更加低廉，可以在农业、以及消费层面汽车发挥作用。不过该公司并不想透露该技术细节。

Quanergy: 几年前，LiDAR（Light Detection And Ranging，即激光探测与测量）系统得要8.5万美元。而这家公司，为不同应用（包括建筑安保）提供感应装置，将在不远的未来为自动驾驶专门打造一个感应装置，大概250美元。这意味着它可能包括低成本的汽车系统，包括防碰撞与半自动驾驶功能。Quanergy的感应器没有移动部份，这让它比装在谷歌无人汽车顶上那个大家伙要小而便宜。

Savari: 该产品的理念是认为汽车之间用V2X的标准，可以进行实时通讯。当实现了这一点，它们就可以彼此知会路况信息，从而便于彼此更有效率地规划路线、进行交通管理。这个技术即便在无人驾驶完全实现后的未来也可以用得上。Savari还在测试这样的应用：它可以利用手机信号来探测十字路口的行人，从而给司机发出警示。