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感知周圍環境是自動駕駛車輛應具備的基本能力，這一能力的實現往往通過各種各樣的傳感器來實現，這些傳感器也就相當于車輛的「眼睛」。

因目前還沒有任何一種傳感器能對路面信息實現足夠全面的捕捉，大部分自動駕駛采用了多傳感器融合的方案。這也是百度、Google 等自動駕駛測試車的車頂、車前、車身等不同位置分別被布局上不同傳感器的原因。

基于這樣的情況，一輛自動駕駛汽車的造價成本往往也隨著傳感器件的增加而上升。為改善這一現狀，硅谷初創企業 Aeva 則研發了一款全新的傳感器，該傳感擁有高精度測距能力的同時，還能測量物體的行駛速度，基本滿足了自動駕駛車輛對傳感器的需求。

Aeva 于今年 1 月正式成立，兩位創始人 Soroush Salehian 和 Mina Rezk 均是蘋果前員工，且同樣負責自動駕駛項目。其中，Rezk 是一名電氣工程師，曾在知名相機廠商負責光學硬件的設計，之后則參與蘋果自動駕駛項目光學傳感器方面的工作。據悉，該公司名稱 Aeva 來源于電影『機器人總動員』中的 EVA 一角。

Aeva 兩位創始人 Soroush Salehian（左） 和 Mina Rezk（右）

一般來說，目前的自動駕駛車輛主要采用的傳感器包括激光雷達、深度學習攝像頭、GPS 天線、雷達等。其中，高成本的激光雷達能實時構建精準的三維地圖，但在雨雪、霧等惡劣天氣條件下，其測量距離和精度將受到大幅度的削弱。多傳感器融合則對各方的短板起到了一定的彌合作用。

即便如此，一方面，多傳感器的應用會增加整車的成本，另一方面，多方數據的整合也是個不小的工程。此外，在多部自動駕駛車輛靠近的情況下，會容易出現各傳感器信號之間相互干擾的情況。

Aeva 目前的原型產品則恰到好處的避免了這些缺陷。與市面上的激光雷達普遍發射單個脈沖的方案不同，Aeva 設備能夠發射連續性光波。Rezk 表示，通過這種復雜、連續的光波反饋，設備能夠捕獲到深度的圖像信息并同時追蹤物體的速度。

Aeva 位于加州的研發室，新設備正被一塊黑布掩蓋著

Rezk 進一步說明道，比起激光雷達，Aeva 設備的優勢在于能提供范圍更廣、分辨率更高的深度信息。且它還可適應各種天氣條件，能識別出橋梁欄桿等這樣高反射度的物體，亦能避免受到其他光學傳感器的干擾。

在對這個設備進行演示的過程中，Salehian 在 Aeva 傳感器面前做了一系列的轉臂動作。從電腦獲取的圖像上看，Salehian 的輪廓由各種顏色的點組成，分別有紅、藍、綠這幾種顏色。這些點都顯示出與他身體上各部位到某個特定點的距離，另外，不同的顏色則顯示出他運動的速度：當他右臂向前轉動的時候，點會變成藍色，當他的左臂向后轉動的時候，點會變成紅色。

目前，Aeva 的原型產品還處于研發階段，據公司負責人表示，計劃于明年正式出售產品。在成立之初，該公司已獲得硅谷風投公司 Lux Capital 等機構的投資。