据外媒报道，硅谷不少公司都希望从自动驾驶车辆这一新兴市场业务中分一杯羹。最近，一家初创公司Aeva横空出世，占据了《纽约时报》的一大版面，其技术突破在于打造一款单一传感器（single sensor），兼具激光雷达及雷达的功能，可测定周边目标物的位置及速度。

大部分专家都认为，自动驾驶车辆最好配置三类传感设备：摄像头、激光雷达及雷达，需要融合三类传感设备的功能，构建综合性平台。摄像头旨在探查目标物的形状，但该设备却无法探查到其距离及移动速度。为此，需要采用激光雷达来测距，而雷达则能对目标物的速度给予精准的预估。

当然，这种说法太过于简单化了。在汽车应用中，雷达在测量车速时，图像的分辨率低，而激光雷达则可提供车辆周边环境的3D高清地图。

据称，Aeva传感器旨在提供优质的车速数据。当前的激光雷达传感器发送单独的脉冲，而Aeva传感设备则发送连续光波（continuous wave of light），其可读取复杂度更高的周边目标物信号反射（signal bounces），该设备可捕获清晰度更高的图像，还能够追踪传输速度。当然，该设备兼具激光雷达及雷达两款设备的功能，在深度探查及速测探查方面均有出色表现。

相较于激光雷达设备，该设备的连续波将提供探测距离更大、分辨率更高，在应对气候变化及桥栏杆（bridge railings）等反射性极强的目标物时，其性能更为优异，还能规避其他光学传感器的干扰。

“AI+MuCCA系统 英财团欲研发协同决策规避连环车祸”

据外媒报道，英政府机构向由汽车技术公司Applus IDIADA牵头的财团拨付了资金，用于研发新技术，未来或将通过帮助车辆作出协同决策（Cooperative decisions），从根本上规避连环车祸。

该车辆连环碰撞规避（Multi-Car Collision Avoidance，MuCCA）项目将采用人工智能及车间通信技术，帮助车辆及未来的完全自动驾驶车辆实现合作，减少车辆连环碰撞事故的发生。

该技术试验还需要配置搭载MuCCA系统的车辆，采用人工智能技术预测（由驾驶员自行驾驶的）传统车辆的运动轨迹。若由MuCCA控制的车辆无法完全规避碰撞事故，那么该系统将尽可能降低车祸造成的后果。

该项目背后的财团成员包括：英国克兰菲尔德大学（Cranfield University）、威势飞跑车（Westfield Sports Cars）、Secured by Design及Transport Systems Catapult。

该项目还将研发数据记录能力（data logging capabilities），旨在记录准确的事故原因。此外，还将创建一个计算机模拟环境，在进行实地路测前，车载人工智能系统可以在该环境中尝试复杂的碰撞情景模拟。

该笔资金来源于英国国家创新机构Innovate UK及互联及自动驾驶车辆中心（Centre for Connected and Autonomous Vehicles，CCAV）