所以，对于这一项技术，他们几乎是一丁点都没有。

在前期，他们只想着用高速摄像头来捕捉高速行驶的无人自动驾驶汽车附近的视野。

从没有想过还要捕捉周围的声音。

但是。

之所以需要捕捉周围的声音，就是当出现极端天气的时候，能够运用这一项技术来代替高速摄像机的不足。

因为天气是多变的，会经常暴雨，雾霾，冰雪等天气。

一旦出现这样的天气，汽车携带着的高速摄影机就会受到严重的影响。

而此时，就能够体现出超低复杂声音捕捉系统的好处了。

因为在高速摄影机失灵的情况下，这套系统能够在极其复杂的情况下捕捉到汽车周围出现的声音。

并且根据捕捉到的这些声音进行下一步处理。

比如一旦发生冰雪天气，被冰雪覆盖的无人自动驾驶汽车的高速摄像机，就无法识别前后车辆的具体情况。

但是，超低复杂声音捕捉系统却可以通过前后车辆发出的声音，来判断它们的车速，以及与自身车辆的距离等等。

第三个。

也是最重要的一个。

那就是极速安全反应机制。

众所周知，人类的反应有时候往往是比不计算机的。

但是计算机和人类思考的并不一样。

有时候它们认为正确的处理方式，在人类看来却并不是最好的解决办法。

就比如说如果一旦发生意外。

计算机考虑的是保证自身的受损程度最低，以及汽车内的乘客的安全。

但是，有可能它做出的判断，会给其他人造成无法估量的损失。

所以。

极速安全反应机制就避免了这样的情况出现。

在此之前，莱特公司在他们公司旗下装备了一套安全反应机制系统。

这套系统，能够最大限度的保证车主以及汽车的安全。

但是。

在实际的测试中，这项技术并不算成熟。

尤其是在一次测试中，汽车为了避免撞到墙壁，而选择直接撞人后，更是让莱特公司头疼。

因为在计算机看来。

撞人要比撞墙带来的损失更小一点，也更能保证车内人员的安全。

可事实是。

如果真的撞到人，那可就不是简简单单的赔钱了，说不定还有牢狱之灾。

可如今。

随着这套更加完善的极速安全反应机制的出现，开始让国内外的各大汽车厂商们蠢蠢欲动。

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