【小哈划重点：乔杜里指出，“自动驾驶汽车在实际行驶过程中将需要极度高效的大量计算能力，即使加速装置架构非常合理，车辆本身仍将消耗数十千瓦的能量，这让自动驾驶变得几乎不再可行。但是Recogni的技术将彻底改变这种状况，车辆可以在自耗不到100瓦的情况下实时处理海量数据。”】
据《福布斯》网站报道，汽车制造商想要实现自动驾驶汽车量产，所面临的障碍并不仅仅是令监管机构担忧的安全问题，如何提高这类车辆的能源利用效率才是重中之重。
当前自动驾驶测试车后备箱通常被计算机和线缆占用，以便实时处理千兆字节的传感器数据。人们难以利用后备箱来放置行李、杂物或其他物品，更不用说这些系统在处理信息时还将耗费大量的电池能量。
而这也正是宝马I Ventures和丰田AI Ventures投资加州初创企业Recogni背后的主要原因。这是一家位于加州圣何塞的创业公司，该公司正在开发一个针对自动驾驶汽车优化的人工智能平台，可以在快速处理信息的同时仅消耗较少的能源。
Recogni正在开发一种基于计算机视觉的推理系统，该系统使用的一组图像传感器与目前市场上的同类传感器有所不同，可以在更远的距离内识别非常小的物体。使用建立在摄像头基础上的方法开发自动驾驶平台并不少见，但Recogni联合创始人兼首席业务官阿什维尼·乔杜里（Ashwini Choudhary）透露，该公司产品与其他系统的不同之处在于，该系统运用的是超低能耗的技术。
乔杜里指出，“自动驾驶汽车在实际行驶过程中将需要极度高效的大量计算能力，即使加速装置架构非常合理，车辆本身仍将消耗数十千瓦的能量，这让自动驾驶变得几乎不再可行。但是Recogni的技术将彻底改变这种状况，车辆可以在自耗不到100瓦的情况下实时处理海量数据。”
Recogni这项低功耗结合高处理效率的技术引起了硅谷和汽车风险投资集团的关注。私募股权公司GreatPoint Ventures管理合伙人阿肖克·克里希纳穆尔蒂（Ashok Krishnamurthi）坦率地表示，“在当前市场上，大部分神经网络加速器技术要么是针对性能优化，要么是针对功率优化，几乎没有二者兼而有之的情况。” 该公司还牵头佛吉亚集团（Faurecia）、Fluxunit和DNS Capital参与这轮的融资。
鉴于不少汽车制造商正在部署先进的驾驶辅助系统，Recogni最初计划利用自己的技术来改进2级自动驾驶技术的感知处理，其视觉认知处理器将有效地解决自动驾驶汽车的“终端推理问题”，并可能加速3级、4级和5级自动驾驶汽车的推出。
Recogni认为，机器人出租车要到2024年才会具备经济和技术意义上的可行性，而私用全自动驾驶汽车也许还要再过几年才能推出。同时，Recogni将利用A轮融资中筹集的2500万美元来拓展其工程团队，并继续开发推理系统。
（原文标题：《宝马和丰田投资 这家企业表示机器人出租车或2024年成为现实》）
