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过去一年半，两辆改装的白色特斯拉Model 3在旧金山悄然行驶——每辆车加装5个额外摄像头和一台手掌大小的超级计算机。这是初创公司HyprLabs的秘密测试，他们正尝试回答：一家公司今天能多快研发出自动驾驶软件？
该公司由Zoox联合创始人Tim Kentley-Klay领导，团队17人（仅8人全职），分驻巴黎与旧金山。自2022年以来融资550万美元，Kentley-Klay形容其愿景是“造R2-D2与索尼克的结合体”，“定义不存在的新类别”。
今日，HyprLabs发布软件产品Hyprdrive，号称训练自动驾驶的革命性突破。这源于机器学习进步降低了训练成本与人力需求，让自动驾驶行业从“幻灭谷”（多年技术延迟）重新活跃：Robotaxi在多国城市载客，车企也重拾自动驾驶承诺。
Hyprdrive的核心在于端到端机器学习训练法——区别于特斯拉纯视觉依赖海量数据，或Waymo等多传感器依赖人工标注。“这像训练狗，”卡内基梅隆大学研究员Philip Koopman比喻，“输入图像（如自行车），直接输出驾驶指令。”
从“驾驶良好”到“比人类更安全”仍需跨越鸿沟。“我无法保证一定成功，”Kentley-Klay坦言，“但我们已建立坚实基础，只待规模化验证。”