在ces asia 2019前一天，一家自动驾驶初创公司，在上海发布了一个基于英伟达最先进的量产自动驾驶计算平台xavier的面向量产的max自动驾驶系统解决方案。
在详细解读这家公司以及这个自动驾驶系统前，可能要解释一下标题的起源，这是需要有行业历史知识才能读懂的。不懂也没关系，请继续往下读。
1、行业小知识
在自动驾驶领域，特斯拉和waymo是两个代表，代表着不同的实现方式、技术路径等。
从实现方式来看，特斯拉认为自动驾驶可以从l2逐渐升级到l4，而waymo则一开始就瞄准了l4级别自动驾驶。
从技术路径来看，特斯拉采用的是摄像头+毫米波雷达等的非激光雷达路线，也被成为计算机视觉技术路线；而waymo才采用了激光雷达为主传感器的技术路线。
当自动驾驶创业潮兴起的时候，大量的自动驾驶人才从头部的自动驾驶公司，纷纷离职进行创业，包括waymo、特斯拉、百度apollo等，成为了自动驾驶初创公司核心团队的黄埔军校。
基于核心团队成员以往的工作经历，这些自动驾驶初创公司的技术路线，也与原公司有相当比例的重叠，这也是被投资人认可的逻辑，因为经历过才有可能复制并且改良，乃至进行量产。
所以，我们看到从waymo出来的技术团队，大多是采用激光雷达路线，并且把目标直指l4级别自动驾驶，如曾经单笔融资高达9.4亿美元的nuro，其商业化路径是物流小车。
从特斯拉出来的团队，或者认可elon musk坚信计算机视觉能实现l4级别自动驾驶的团队，就会选择类似特斯拉的技术路线——计算机视觉方案。这类的技术方案，传感器大多采用摄像头+毫米波雷达+超声波雷达等。
成立于2016年的纽劢科技，就是这样一家核心成员为来自特斯拉的团队，其技术路径可以概括为源于特斯拉，而又希望高于特斯拉。源于特斯拉是因为纽劢科技的核心团队，是来自特斯拉，这是出身；又希望高于特斯拉，是因为做的事情、实现的技术路径，与特斯拉有区别。
2、希望高于特斯拉
纽劢科技最新发布的max自动驾驶系统，这个版本的自动驾驶系统可以帮助车辆实现高速代驾（hwp）、拥堵跟车（tjp）、自主泊车（avp）三大场景，并且冲刺2020年量产。按照美国sae的划分，这是l3级别的自动驾驶。
这个可以理解为是max 1.0版本，为了面向2020年量产，所以这个方案采用了视觉为主的多传感器融合感知，使用了12个摄像头、12个超声波雷达、5个毫米波雷达，并且支持更新升级和定制化。
视觉为主的多传感器融合，这与特斯拉autopilot的传感器方案是一致的，但摄像头的数量会比特斯拉多，更多的传感器意味着难度更高的融合，这对团队的技术能力提出了更高的要求。
在纽劢科技的规划中，max自动驾驶系统，往后要实现l4、l5级别的自动驾驶，但是是否会继续保持现有的传感器构成，纽劢科技coo宋新雨认为，激光雷达可能还是需要的，这是和特斯拉不一样的地方。
在2019年4月的特斯拉autonomous day，elon musk表示2020年要推出100万辆robotaxi服务的特斯拉，这意味着，特斯拉要在现有的视觉为主的技术方案中，实现l4级别的自动驾驶。这也是elon musk最新的一个flag，打脸的概率极高。
相比特斯拉坚持视觉为主的技术路线，纽劢科技的核心团队来自特斯拉，但是，并没有认为特斯拉的方案就一定是对的，并且是现阶段可行的，这就是纽劢科技希望高于特斯拉的地方。
为了保证max自动驾驶方案的实施，纽劢科技还搭建了一个新的平台——maxos，这个被官方称为转为自动驾驶开发的自研平台，并没有过多的介绍，这可能也是留下的彩蛋，期待下回分解。
3、源自特斯拉
源于特斯拉，指的是纽劢科技的ceo徐雷和coo宋新雨，都曾经在特斯拉工作过，在2016年决定出来创业，根据官方介绍，徐雷是autopilot的核心成员，曾担任tesla vision深度学习负责人，而宋新雨则是特斯拉供应链及产品高级经理。
正因为核心成员有着特斯拉的经历，这让纽劢科技的技术路线，带着特斯拉的影子，但按照宋新雨的说法，这也仅仅是出身而言，并没有在具体技术上予以了很多的帮助，因为autopilot现在的版本，和之前两人所在的版本有着很大的区别，即便是特斯拉autopilot的团队也换过一茬。
这可能也就能解释为何max自动驾驶系统，在面向2020年量产的版本，采用的是视觉为主的技术路径，而在后续的版本为了实现更高的自动驾驶功能，如l4或者l5的自动驾驶功能，宋新雨表示会考虑加上激光雷达。
特斯拉autopilot的一个厉害的地方，是将自动驾驶的算法进行了产品化，并搭载在量产车上，同时，可以通过ota的方式进行升级，这就是特斯拉被追捧的原因。
产品化也被宋新雨认为是纽劢科技的优势之一，而这种产品化的落地，其中之一来自纽劢科技pre-a的投资方——德赛西威。在2019年4月，德赛西威宣布投资妞劢科技，并且双方将共建数百人规模的开发团队，得益于德赛西威服务车企的能力，可能能帮助妞劢科技达成2020年量产max自动驾驶系统的目标。
所有的l3级别的自动驾驶，都会面临人机耦合的问题，也就是机器人司机和人类司机共同驾驶的问题，这块无论是在实际操作中还是在法律上，都可能面临问题。
机器的判断和人类的判断是不一样的，车辆届时到底该服从谁的判断，并且，责任最终如何划分，也需要法律和保险跟进规范。特斯拉用一个“需要保持专注并准备随时接管”的说明，规避的潜在的法律风险的做法，实际上是拿用户的生命做实验。
