# 新加坡的机器人计程车你了解多少

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Published: 2019-09-02
Source: 狮城新闻

从波士顿到新加坡，一个公司把AI从文献搬到了城市的大街小巷，这期我们来看一看一家自动驾驶公司的成长历程。

由于人工智能火热的投资热度和舆论曝光度，自动驾驶闻名于世。而自动驾驶的起源却可以追溯到上世纪20年代，随后世界各地的汽车OEM和研究机构也从未停止对驾驶自动化的研发。在上世纪80年代，由卡内基梅隆大学的NAVLAB实验室牵头的ALV计划成功地完成了道路自动循迹的展示，不同于以往的自动驾驶技术，这次的自动驾驶将**计算机视觉和传感融合**作为主要科技手段。

他们是这样的一个团队：坚信自动驾驶技术能够让我们的城市运输体系变得更便捷、更安全、更智能。Nutonomy自动驾驶车队的一个商业化应用场景就是我们有所耳闻的机器人计程车啦：从点A到点B，完全没有人为干预的计程车服务。现在运行在全世界的nutonomy机器人计程车共计有100+辆，足迹从美东的波士顿、纽约，到美西的旧金山、洛杉矶、拉斯维加斯，再到亚洲的新加坡、上海。由此nutonomy的道路数据级不仅在数量上有了增长，也在种类上有了宝贵的积累。基于不断扩大的数据集，后台的学习算法也可以更好地与传统的控制运动算法进行融合，从而拥有更加智能的自主决策能力。

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现如今，高科技譬如人工智能的商业化落地变成了一个困难且紧迫的任务，在各大公司、研发机构专注于新科技的研发过程中，其**测试、系统集成、成本控制、商业推广、以及运营维护**可能面临着更加严峻的考验。在美国，汽车行驶在道路右侧，而在新加坡，汽车行驶在道路左侧。除此之外，不同的地区有着不同的交通法规，例如右转的红灯亮起，在美国是可以在确认安全后通行的，而在其他地方这可能就变成了违规操作。nutonomy的机器人计程车于是也在努力构建一个更加强大的大脑来扩张其商业版图至更多的国家和城市：构建一个相对完善的**程式化的决策软件系统**，在其之上加入**机器学习、深度学习、甚至是强化学习**的元素来模拟人类司机的决策行为，由此其决策系统便可以得到相对快速的更新迭代。从宏观技术合作方面，nutonomy利用自身相对擅长的L4级别自动驾驶软件开发能力和其他OEM及汽车部件供应商的L3级别自动驾驶技术进行合作，进而加快了其在自动驾驶领域的步伐。

在新加坡，nutonomy与LTA（新加坡陆地交通局）合作进行了机器人计程车的商业化落地，致力于解决城市交通的“first mile and last mile”的问题。

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小编对于nutonomy的身份演变问题一直很感兴趣，让我们一起来看看nutonomy和Aptiv还有Delphi究竟有着怎样的渊源吧:

**2017年 -------------------------------------**

>德尔福汽车公司（Delphi Automotive Plc）以4.5亿美元的价格收购了NuTonomy。

**同年的5月23日 -----------------------------**

>德尔福汽车公司（Delphi Automotive Plc）分拆为德尔福技术（Delphi Technologies PLC）及Aptiv PLC两家公司

>德尔福汽车公司的分拆使得NuTonomy成为了Aptiv的一部分

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德尔福技术和Aptiv着重于向原始设备制造商（OEM）提供解决方案和产品，以扩展其车辆的电子数控技术。具体来说，德尔福和Aptiv两家公司主要着重于以下汽车制造行业的细分技术领域。

**“Safe”**

代表的技术不仅旨在发生碰撞时保护车辆乘员，而且也包含自主降低发生碰撞风险的技术;

**“green”**

旨在帮助减少排放，提高燃油经济性和减少车辆对环境的影响的技术;

**“Connected”**

旨在将汽车消费者生活中高度复杂的电子设备无缝集成到他们驾驶的汽车中。

在向新汽车交通技术的转变中，这些技术的融合和相互依赖成为了Delphi的核心业务。此外，电子集成通常指的是将**集成电路**，**软件算法**，**传感器技术**和**机械**组件结合在一起的产品和系统，将使OEM大幅减少机械结构的应用从而降低车身自重和机械结构复杂性，进而简化装配工序及成本，**提高燃料经济**，**改善排放控制**和相应带来的更好的**车辆操控性能**。

相信大家通过这篇文章对nutonomy有了一个初步的了解，那我们的公众号也帮助大家筛选出了nutonomy（Aptiv）在新加坡的职位信息：

粗略来看，此公司在新加坡还是有很多软件及算法方面的研发岗位的，涉及车联网、机器视觉、软件架构、决策规划等核心科技的开发岗位，同时也有一些技术管理岗位的机会在新加坡。

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我们以“**research engineer**（研究工程师）”初级职位为例，看一看具体对求职者都有哪些要求：

人工智能和深度学习的技能要求较高且较为全面；

>数据分析的能力；

>深度学习在车道检测、车辆定位方面的应用能力；

>算法和数据结构方面的基本功；

软件使用能力也颇为关键：

>算法：matlab；

>程式语言：python， java， c++/c

>操作系统：Linux

虽然这一岗位是entry level，但是从软件能力角度来说对于求职者而言要求还是蛮全面的。

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以下是**C++软件工程师**的职位描述：可以看出对求职者从**软件架构**、**软件平台开发**、**多线程编程**、**嵌入式系统**等底层软件系统的开发都有所要求。据内部人士透露，公司的工作强度相对较大，需要求职者有强烈的兴趣和精神投入！

有意向的同学、求职者需要扎实软件编程能力，扩展算法知识广度，才是拿到offer的正解。同时最重要的是要问问自己是不是有足够的兴趣并且能够自信地坚持下去~

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