保時捷押注、估值 60 亿美元,這家自動駕驶公司做對了什麼?

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全世界的主動駕驶公司，都不怎样好於。

在美國，估值一度到达 300 亿美元的 Cruise 堕入泥潭，硅谷典型的 Waymo 迟迟不見红利的但愿。在海内，曾高举 L4 大旗的公司，也纷繁参加到為車企辦事 L2+主動駕驶的辦事當中，賺點辛劳錢。

不外，凡事总有破例。

保時捷不久前领投了一家主動駕驶汽車軟件公司——Applied Intuition。

该公司重要為汽車制造商和其他公司，開辟可用於研發主動駕驶解决方案的「仿真測试」軟件，讓客户可以频频測试車辆的軟件和硬件，還能帮忙他們辦理主動駕驶的海量数据，從而收缩開辟周期，并加速汽車的出產速率。

究竟上，除保時捷，介入领投的另有 Lux Capital 的 Bilal Zuberi、闻名投資人 Elad Gil。不但如斯，Andreessen Horowitz、Mary Meeker 的 Bond 基金，乃至 F1 赛車世界冠军 Nico Rosberg 也参加了本轮投資。堪称是调集了浩繁明星本錢。

這轮融資帮忙 Applied Intuition 筹資 2.5 亿美元，使其估值到达 60 亿美元。

那末，在如许卑劣的情况下，Applied Intuition 凭仗甚麼技能，完成上亿美元的融資？這家公司到底甚麼来頭？

01

硅谷长出的智駕独角兽

Applied Intuition 在 2017 年建立，总部位於硅谷。

公司的两位開創人，Qasar Younis 和 Peter Ludwig 别離担當 CEO 和 CTO。两人在google的舆图营業中了解，一拍即合，决议配合創業，方针是為主動駕驶摹拟仿真測试供给解决方案，從而加快全世界對平安智能呆板的采纳。

公司自建立以来就致力於立异 AI 驱動法子解决繁杂的軟件問题，經由過程供给 AI 軟件，来「革新」車辆的機能和運行，發掘車辆数据，為產物開辟和運营改良供给信息，從而完全扭转主動駕驶軟件及其他范畴的汽車軟件開辟流程。

今朝，正在将更多 AI 軟件利用到汽車、國防、修建和农業等范畴。

跟着公司的成长，公司在底特律、华盛顿特區、德國、韩國和日本都設立了處事處，為全世界各行業的客户供给辦事。

對此，Applied Intuition 的结合開創人 Qasar Younis 暗示，「作為生态體系的带领者，咱們的职责就是将硅谷的最好功效带给咱們的全世界客户群。」

今朝，Applied Intuition 已颁布發表，與前 20 家汽車制造商中的 18 家互助，包含丰田、日產、RideFlux 等，乃至還與美國陸军和國防立异部分签定了合同。

另外一位開創人 Peter Ludwig 對此更是直言，「汽車制造商在某些方面不與咱們互助是很伤害的，由於咱們正在鑽研的某些技能很是繁杂，并且會發生庞大的影响。」

值得一提的是，Applied Intuition 自創建起，就一向連结着三位数百分比的同比增加，還實現了红利。不成否定，公司的成长受益於天生式人工智能、自立體系和軟件界说汽車等@期%k22jg%間大趋%rNP9K%向@，也是以备受明星本錢的青睐，迄今為止已完成為了 5 轮融資，累计吸金超 6 亿美元。

新一轮的融資得手後，開創人 Younis 暗示，「這笔錢用於開調節血糖保健食品,辟一些野心勃勃的項目上。咱們業界领先的汽車軟件產物将注入人工智能技能，好比大说话模子等，扩大到咱們明白的 ADAS 和 AD 东西链以外，這将成倍地加快下一代汽車的出產。」「不但如斯，有了這笔投資，咱們還将開辟咱們本身的天生式 AI 模子，鞭策汽車和主動駕驶行業的成长。」

對此，Lux Capital 的平凡合股人 Bilal Zuberi 也暗示，「Applied Intuition 站在人工智能革命的前沿，将扭转全世界交通行業。」

02

虚拟測试平台

Applied Intuition 的產物到底有甚麼魔力，能讓開創人有能力「打单」全世界汽車公司？

對付傳统車企来讲，摆設繁杂的高档駕驶辅助體系（ADAS）和主動駕驶（AD）軟件带来庞大挑战，由於他們必要以具备本錢效益和可扩大性的方法，開辟和验證這些體系，而現實測晚霜推薦,试和数据采集都既昂贵又不平安。

為此，Applied Intuition 供给了 ADAS 和 AD 開辟平台，使工程l團队可以或许在虚拟情况中平安、高效地開辟和測试體系，并收缩產物上市時候。

平台同一的东西链横跨從摹拟到数据摸索和验證的全部開辟周期，還可以零丁供给部門環節所需的仿真或数据东西。别的，它采纳呆板進修（ML）技能，支撑日趋傳神和繁杂的用例。详细開辟流程以下：

一、数据采集與天生

工程l團队既可以經由過程現實測试获得駕驶日記，也能够操纵平台的主動設置装备摆設模子，主動搜刮和辨認相干的真實世耵聹栓塞, 界駕驶日記，来從新摹拟、練習或评估。

二、仿真場景建立

l團队可以按照合成数据或現實駕驶記實，為感知、展望、计劃和節制摹拟建立合成場景。平台的傳感器和工具级摹拟器具备肯定性和真實性，易於利用，并能與所有測试體系集成。

三、運行摹拟

開辟l團队可以在内部或云端，举行智能選擇，并交運行数千次摹拟。在归并每項代码變動以前，主動履行希望和回归測试。

四、阐發和验證

在用户友爱的仪表板中可視化測试成果，评估體系機能，并跟踪運行設計域（ODD）的笼盖范畴。并在将軟件模块集成到全部車辆架構以前，确保知足功效、體系和律例请求。

再举例来讲，May Mobility 就利用了 Applied Intuition 的開辟平台，晋升了其視听技能的平安性、恬静性和機能測试的機動性和效力。

May Mobility 經由過程利用 Applied Intuition 的摹拟器 Object牆面補漆,  Sim，在虚拟場景中測试其軟件，以确保車辆行驶平安，并知足搭車恬静度的特定尺度。

May Mobility 還經由過程编程，從車队采集的数小時駕驶日記中發明异样環境和其他相干事務，再将感樂趣的事務转化為測试用例，以便在 Log Sim 中從新摹拟。

經由過程從新摹拟，工程l團队可以在主動駕驶仓库的轮回中，调试路面事務，在曩昔的駕驶中，測试分歧版本的仓库，并操纵 Applied Intuition 的 CI 平台「云引擎」在摆設新軟件以前，辨認主動駕驶軟件中呈現的問题，并找到根来源根基因，再举行调解優化。

可見，汽車制造商可操纵 Applied Intuition 的 ADAS 和 AD 開辟平台最新的 AI 天生技能，延续開辟、測试和验證體系，提高軟件及硬件的開辟速率、平安性和體系質量，同時優化出產本錢。

03

合成数据和 AI

在高档駕驶辅助體系（ADAS）和主動駕驶（AD）體系的開辟進程中，練習数据的数目和質量，直接影响到 ML 模子的機能。

但是，在實際世界中采集、標识表記標帜数据既迟钝又昂贵，而以傳感器「摹拟」功效為根本的合成数据，則有助於解决這一困難。

開辟l團队可使用编程说话和可視化编纂器，經由過程「摹拟」對場景内容、氣候、照明等「變量」举行「節制」，自立界说練習模子所需的正确数据和標签，轻松建立各類駕驶場景，包含繁杂、罕有和伤害的環境，而無需承當與真實世界測试相干的危害，不但如斯，還可使用数据集辦理东西，檢察统计数据、過滤和导出数据。

并且，在練習感知模子時，ML 工程師可以将合成数据與真實数据相連系，以更快的速率和更低的本錢改良自立體系，确保合成数据集為支撑 ML 的體系供给最大价值。

别的，合成数据集還供给可集成和可扩大的根本举措措施，帮忙開辟l團队将天生的数据集與現有的 ML 模子举行集成，并验證模子機能是不是有所提高，同時，「云引擎」可以在数小時内和谐数千次并行「摹拟」，實現弹性扩大和轻松协作如何改善慢性咽炎,。

可見，Applied Intuition 經由過程在以编程方法天生和標注的傳感器数据长進行練習，指导或提高呆板進修（ML）模子的鲁棒性，從而節流数百万的数据采集、發掘和標注本錢，不但解决了 ML 模子機能的急迫需求，還為 AI 練習法子的立异成长摊平了門路。

那末，主動駕驶汽車l團队若何用 Applied Intuition 的合成数据集練習體系？

汽車l團队可以用合成数据集，測试各類車辆設置装备摆設的自動平安功效，评估操作設計域（ODD）中各類場景的體系举動，验證主動停車體系、主動高速公路导航等，并知足贸易摆設的平安律例请求。详细的利用環境以下：

迭代、摹拟優先的開辟法子

操纵仿真技能收缩開辟周期，從编寫代码到虚拟測试再到現實測试，從数周收缩到数天，削减昂贵乃至伤害的門路測试。

有用操纵真實数据和合成数据

為下一個出產启動 (SOP) 规劃創建数据引擎。将相干事務转換為用於回归測试的摹拟測试，并測验考试經由過程利用合成数据举行練習来提高感知機能。

周全摹拟

采纳可跟踪分歧測试情况成果的平台，以领會機能并及早起頭筹备平安案例。好比，摸索邊沿環境，如變線、并線、切入和上下匝道勾當，并扭转情况参数，如一天中的時候、室第區和高速公路路况，举行周全測试，為将来的迭代直至最毕生產創建信念。

能力驱動開辟

操纵合成数据提高門路和泊車计较機視觉功效的機能，将標注門路練習数据的相干本錢至多低落 10%。使開辟职員可以或许在 ADAS 计较硬件可用以前對嵌入式代码功效举行评估。将開辟周期收缩约六個月。

機能校准

周全评估體系举動，采纳與現實成果相干的仿真模子，為 SIL 和 HIL 測试域設計及時車辆活動支撑，促成各類履行器的原始装备制造商和供给商模子的集成。

验證和認證

經由過程@摹%1O319%拟對每%cy9fX%一%cy9fX%個@軟件版本举行延续验證，将终极验證阶段發明的軟件集成缺點削减 90%。将測试主動化集成到軟件構建體系中。

可見，Applied Intuition 的合成数据集，對真實世界数据举行了有用弥补，供给了一種可扩大的高效解决方案，經由過程帮忙感知和验證l團队界说、天生和操纵用於 ML 模子的合成練習数据，促成数据驱動的 ADAS 和 AD 開辟。

按照数据，到 2026 年，全世界主動駕驶汽車市場估计将到达 648.8 亿美元。特斯拉、Uber、Waymo 和現有的汽車制造商都面對着竞争压力，必需加速主動駕驶汽車技能的成长。

軟件和 AI 正在敏捷扭转下一代汽車的成长。Applied Intuition 的軟件解决方案可帮忙汽車制造商、一级供给商和卡車運输、修建和农業等行業的公司把握這一變化，完全扭转汽車軟件開辟流程，并将軟件界说的汽車快速、平安地推向市場。

可見，作為一家「主動駕驶」和造車行業的「送水人」，跟着 AI 技能的進化，一样也能做得很是樂成。