1000美金自动驾驶套件 所有汽车适配

第一次试验便成功：

    当时在2015年时候，他是开着改装的2016款讴歌ILX，载媒体记者在280号州际公路上试驾，在自动驾驶模式下以105km/h(65 英里/时)的速度切入S形弯道，顺利通过。 不过中间出现的一个小插曲就是在第二个弯道快结束时，车子曾突然冲向其右侧的SUV，但及时迅速地自动矫正了路线。

用于测试无人驾驶的汽车（引自Bloomberg Business)

　事后，Geohot告诉一起试驾的记者，这辆车子第一次自动驾驶成功，其实就在当天早晨。

　看到这里你或许就会明白了。Geohot要做的并不是完全的无人驾驶，而是想在高速公路场景下实现车道保持、行人探测、碰撞警告等功能（特斯拉在10月份发布的7.0 系统中着重改进的自动驾驶功能相近）。

    在接受媒体的采访时，Geohot毫不留情地抨击Mobileye“已经过时了。”他的目标是利用现成的电子元器件，实现不输于Mobileye的自动驾驶体验，仅仅使用六颗手机上的摄像头模组即可，每颗成本13美元：两颗位于后视镜，一颗位于车尾，左右两侧各一颗，车顶一颗则是大视角的鱼眼相机。

Geohot在展示无人驾驶模块 （引自Bloomberg Business)

　按照Geohot的设想，他会利用神经网络，也就是自学习的人工智能算法对相机控制软件进行优化，最终向车企或者是普通消费者售卖相机和软件套装，价格都订好了——1000美元／套。

　其实说起神经算法Geohot给出了自己的解释：当你让电脑学习了100万把椅子的照片之后，它对椅子的认知在某种程度上就要远超过人类自身。对自动驾驶系统的训练也是如此，这便是我们常讲的人工智能(AI)，涉及到图像识别等深度学习算法。前前后后经过多次的学习训练之后，到第三次试驾的时候，乔治·霍兹的这套系统又成熟了很多，可以自动控制刹车和加速。

Geohot在进行无人驾驶测试（引自Bloomberg Business)

　车子可以平稳地保持在车道的中间，并且在前车减速时，它也会跟着减速。　　

    相比较于传统自动驾驶系统最大区别就是并不会设定过多的驾驶规则，比如有的代码用来确定跟随行车的规则，有的代码用来确定马路上突然冲出一只梅花鹿时如何处置，诸如此类。Geohot的系统中没有这么多的规则，更多的是学习驾驶者的驾驶行为和不同场景下的处置方式，然后进行模仿和优化。

    不过这些设定好的规则会有非常多的缺陷，毕竟现实中有着太多的突发情况和不确定性，预设的规则并不能完美按照设定的运行。最好的方式是让车子学会像人类一样，综合处理各种视觉信号，并基于驾驶经验做出判断，而不是依靠生搬硬套各种规矩。

Geohot正在进行调试（引自Bloomberg Business)

　　这样做一个直接的好处是，Geohot设计的这套系统总共只有2000多行代码。简直延续了他一贯简约的设计风格。

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