# 新加坡的機器人計程車你了解多少

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Published: 2019-09-02
Source: 獅城新聞

從波士頓到新加坡，一個公司把AI從文獻搬到了城市的大街小巷，這期我們來看一看一家自動駕駛公司的成長曆程。

由於人工智慧火熱的投資熱度和輿論曝光度，自動駕駛聞名於世。而自動駕駛的起源卻可以追溯到上世紀20年代，隨後世界各地的汽車OEM和研究機構也從未停止對駕駛自動化的研發。在上世紀80年代，由卡內基梅隆大學的NAVLAB實驗室牽頭的ALV計劃成功地完成了道路自動循跡的展示，不同於以往的自動駕駛技術，這次的自動駕駛將**計算機視覺和傳感融合**作為主要科技手段。

他們是這樣的一個團隊：堅信自動駕駛技術能夠讓我們的城市運輸體系變得更便捷、更安全、更智能。Nutonomy自動駕駛車隊的一個商業化應用場景就是我們有所耳聞的機器人計程車啦：從點A到點B，完全沒有人為干預的計程車服務。現在運行在全世界的nutonomy機器人計程車共計有100+輛，足跡從美東的波士頓、紐約，到美西的舊金山、洛杉磯、拉斯維加斯，再到亞洲的新加坡、上海。由此nutonomy的道路數據級不僅在數量上有了增長，也在種類上有了寶貴的積累。基於不斷擴大的數據集，後台的學習算法也可以更好地與傳統的控制運動算法進行融合，從而擁有更加智能的自主決策能力。

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現如今，高科技譬如人工智慧的商業化落地變成了一個困難且緊迫的任務，在各大公司、研發機構專注於新科技的研發過程中，其**測試、系統集成、成本控制、商業推廣、以及運營維護**可能面臨著更加嚴峻的考驗。在美國，汽車行駛在道路右側，而在新加坡，汽車行駛在道路左側。除此之外，不同的地區有著不同的交通法規，例如右轉的紅燈亮起，在美國是可以在確認安全後通行的，而在其他地方這可能就變成了違規操作。nutonomy的機器人計程車於是也在努力構建一個更加強大的大腦來擴張其商業版圖至更多的國家和城市：構建一個相對完善的**程式化的決策軟體系統**，在其之上加入**機器學習、深度學習、甚至是強化學習**的元素來模擬人類司機的決策行為，由此其決策系統便可以得到相對快速的更新疊代。從宏觀技術合作方面，nutonomy利用自身相對擅長的L4級別自動駕駛軟體開發能力和其他OEM及汽車部件供應商的L3級別自動駕駛技術進行合作，進而加快了其在自動駕駛領域的步伐。

在新加坡，nutonomy與LTA（新加坡陸地交通局）合作進行了機器人計程車的商業化落地，致力於解決城市交通的「first mile and last mile」的問題。

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小編對於nutonomy的身份演變問題一直很感興趣，讓我們一起來看看nutonomy和Aptiv還有Delphi究竟有著怎樣的淵源吧:

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

>德爾福汽車公司（Delphi Automotive Plc）以4.5億美元的價格收購了NuTonomy。

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

>德爾福汽車公司（Delphi Automotive Plc）分拆為德爾福技術（Delphi Technologies PLC）及Aptiv PLC兩家公司

>德爾福汽車公司的分拆使得NuTonomy成為了Aptiv的一部分

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德爾福技術和Aptiv著重於向原始設備製造商（OEM）提供解決方案和產品，以擴展其車輛的電子數控技術。具體來說，德爾福和Aptiv兩家公司主要著重於以下汽車製造行業的細分技術領域。

**「Safe」**

代表的技術不僅旨在發生碰撞時保護車輛乘員，而且也包含自主降低發生碰撞風險的技術;

**「green」**

旨在幫助減少排放，提高燃油經濟性和減少車輛對環境的影響的技術;

**「Connected」**

旨在將汽車消費者生活中高度複雜的電子設備無縫集成到他們駕駛的汽車中。

在向新汽車交通技術的轉變中，這些技術的融合和相互依賴成為了Delphi的核心業務。此外，電子集成通常指的是將**集成電路**，**軟體算法**，**傳感器技術**和**機械**組件結合在一起的產品和系統，將使OEM大幅減少機械結構的應用從而降低車身自重和機械結構複雜性，進而簡化裝配工序及成本，**提高燃料經濟**，**改善排放控制**和相應帶來的更好的**車輛操控性能**。

相信大家通過這篇文章對nutonomy有了一個初步的了解，那我們的公眾號也幫助大家篩選出了nutonomy（Aptiv）在新加坡的職位信息：

粗略來看，此公司在新加坡還是有很多軟體及算法方面的研發崗位的，涉及車聯網、機器視覺、軟體架構、決策規劃等核心科技的開發崗位，同時也有一些技術管理崗位的機會在新加坡。

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我們以「**research engineer**（研究工程師）」初級職位為例，看一看具體對求職者都有哪些要求：

人工智慧和深度學習的技能要求較高且較為全面；

>數據分析的能力；

>深度學習在車道檢測、車輛定位方面的應用能力；

>算法和數據結構方面的基本功；

軟體使用能力也頗為關鍵：

>算法：matlab；

>程式語言：python， java， c++/c

>作業系統：Linux

雖然這一崗位是entry level，但是從軟體能力角度來說對於求職者而言要求還是蠻全面的。

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以下是**C++軟體工程師**的職位描述：可以看出對求職者從**軟體架構**、**軟體平台開發**、**多線程編程**、**嵌入式系統**等底層軟體系統的開發都有所要求。據內部人士透露，公司的工作強度相對較大，需要求職者有強烈的興趣和精神投入！

有意向的同學、求職者需要紮實軟體編程能力，擴展算法知識廣度，才是拿到offer的正解。同時最重要的是要問問自己是不是有足夠的興趣並且能夠自信地堅持下去~

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