经过两年多的发展，Drive.ai目前的团队规模在70人左右，公司定位是一个全栈式的技术供应商，利用利用深度学习技术，提供SAE（美国汽车工程学会）L4等级的自动驾驶技术系统方案。

王弢也对行业以“测试里程论英雄”的现象发表了看法， 他认为自动驾驶的瓶颈并不在于测试里程有多少，而是有没有足够丰富的数据类型和环境信息，以及对数据的高效率保存和标注。

虽然吴恩达的光环很强大，但是Carol Reiley（卡罗尔·莱利）也是位不折不扣的技术大拿，她同时拥有约翰·霍普金斯大学双料博士学位，此前一直作为一名机器人专家，从事工业和医学外科机器人应用开发。

据了解，Drive.ai 已经在一些物流货运公司进行合作，与主机厂的合作也正在推进当中。

业内之所以称这家团队有华人背景，关键人物之一正是本文中接受采访的王弢，他出生于中国江苏无锡，在新加坡念完高中和本科，之后进入斯坦福大学。

关于中国团队，Dirve.ai 联合创始人王弢表示，中国是一块很大的市场，在发展无人驾驶技术方便也十分积极，肯定会在中国进行深耕布局，但具体的策略和时间表会在合适的时机透露。

当然，Dirive.ai之所以能取得现有的技术成果，还在于其对所收集到的数据进行了高效利用。

王弢表示，这主要是因为他们在传感器上做了很好的冗余设计。

第二，有一套自动化的数据处理系统，针对所采集的大量数据，他们有一套分布式的数据库和备份机制；

第一，数据收集车所配置的传感器十分丰富，会同时采集图像数据、点云数据和雷达数据等多种数据类型；

王弢表示，针对深度学习模式的这个特点，Drive.ai采用了系统拆分的方法。

“Drive.ai 在不一样的阶段，选择了不同组合的投资人。他们早期投资人中有中国的投资机构，这次选择投资人的时候就选择了美国的一线基金NEA和GGV（纪源资本），这些组合里面更多的考虑主要是国际化。”

王弢介绍了他们目前的数据利用有三大特点：

Drive.ai联合创始人王弢

带着“华人的硅谷创业项目”和“吴恩达妻子”两个热门标签，自动驾驶技术团队Dirve.ai一直受到不少关注。不久前，这家团队宣布获得5000万美元融资，同时放出重磅消息，原百度副总裁吴恩达加盟并担任董事，更是让这家技术团队名声大噪。

翻开Drive.ai官网能够看到，创始团队成员来自全球各地，有美裔、印度裔、拉丁裔各种肤色，这也说明了Drive.ai自身的全球化定位。

这也为其进入无人驾驶技术领域埋下了伏笔，无人驾驶汽车也被称为轮式移动机器人，谷歌自动驾驶团队的前身做的也是户外机器人。

“据我所了解，行业内的一些团队标注一个小时的数据大概需要800个小时的时间，我们半自动化系统的标注效率可以提高十几倍。”王弢告诉钛媒体。

纪源资本管理合伙人李宏玮告诉钛媒体，

当然，深度学习系统的识别能力是一种强大的工具，但也面临着计算过程不被解释的“黑盒子“问题。这种模式以端到端的方式呈现出计算结果，但是输入和输出的实际决策过程，人们却看不到，也不一定能够直观理解。

这也是大部分技术厂商选择传统机器学习算法做感知的原因，因为一旦系统发生了故障或者错误，能够弄清楚原因何在。

据了解，Drive.ai于去年4月份拿到了美国加州的无人驾驶路测牌照，目前该公司已经投入了尼桑、奥迪和福特三个平台的车型在进行路测。

“当时我们在选择这条路线的时候，也想到这个问题，现在我们是通过拆分的方法，把自动驾驶系统拆分成很多子系统，然后分别将深度学习技术应用到其中，在不同的部分可以用不同的方式进行验证。”

纪源资本的李宏玮也对钛媒体表示，如果Drive.ai要走向中国市场，他们会提供中国本土市场需求以及政府支持等方面的资源。

而有限的地理环境则包括商业中心、封闭园区，以及共享出行等。这也是目前自动驾驶初创团队都在考虑的方向，因为大规模的乘用车消费市场对于车规级和成本的要求都十分之高，而封闭环境、有限环境下的商业应用领域则门槛相对较低。

钛媒体找到了Drive.ai的投资方纪源资本和Drive.ai的联合创始人王弢，还原了一些投资细节，并且聊了聊这家团队的技术路线和特点。

“后来觉得应该成立一个公司来运作，把技术更快地推向现实应用，所以就有了Drive.ai。” Drive.ai联合创始成员王弢讲起公司成立的源起。

“现有的配置主要是为了一个安全和稳定性的考虑。”王弢说，“多加一些传感器能够收集到更多的数据，如果这些数据用不到也没关系，但是到时候如果发现少了一些数据，再去增加传感器就会麻烦了。”