Stefan Heck猛轰一脚油门，宝马开始飞速奔跑，然后在车快要与前车追尾的前一秒，一脚刹车。接着他又来了一个右弯道急转弯。沿着安静的帕洛阿尔托街道，他开着宝马从一边到另一边急速地打着方向盘转弯，然后猛然刹车。整个过程都伴随着轮胎制动的擦地声和乘客的尖叫声。

Stefan Heck是一位举止优雅的认知科学博士，研究可持续交通运输模式多年，本人是一位非常理性的驾驶员，但他为什么这么狂野地开着宝马溜街?

这要从Nauto说起。Nauto是一款车用人工智能监控追踪设备，由Stefan Heck在18个月前参与创立的公司Palo Alto设计制造。

和车用Fitbit一样，Nauto也使用GPS和加速度计来跟踪车辆的运动，然后发送相关数据到云端进行分析。但Nauto不仅仅追踪定位车辆的位置，它还能记录车辆内外它所监控的一切。运输车队管理人、专职司机以及保险公司可以使用Nauto来评估驾驶者的信用评级。同时，Nauto能够通过人工智能技术和大量匿名数据来实现对驾驶员行为的观察监控。当它学习积累到更多的经验时，未来我们就能够使用Nauto更好地知悉道路环境了，这包括我们周围的行车、行人以及他们下一步可能的动作行为等等。

Heck说：“实际生活中，并不是所有的司机一直都能遵守美国车辆管理局(DMV)所规定的道路交通规则。如果行车时右侧正好有一人在骑行，有些驾驶员则会压着道路中间的黄色分道线行驶，以此给骑行者留出足够多的横向空间。而在道路停止线前，有些驾驶员们又每寸必争。如果道路限速65，但其他人都开到了70，他们也会开到70。在开车过程中，驾驶员也往往会与行人进行目光接触。”

这个黑色的小设备，看起来像一个稍大一点的电脑鼠标，安装在挡风玻璃正上方的内后视镜支座上面。Nauto目前的版本推出仅仅只有三个月，但却积累了上万的用户。它售价为399美元，另外每月收取25美元到100美元不等的服务费。而具有的更多功能的二代版本Nauto将在明年一月份首次亮相。

丰田、宝马、保险巨头安联和另一家大型汽车制造商上月与Nauto签订了战略合作伙伴关系，他们私下对Nauto进行了投资。而Nauto也得到了1460万美元的融资。

Palo Alto丰田研究所的主任Jim Adler在一封电子邮件写到：“Nauto可以让我们更好地了解驾驶员行为以及危险情况的发生原因。自动驾驶需要获取各种不同天气、交通路况和驾驶员不同状况条件下数万亿英里的实驾和仿真模拟测试数据。这是一个复杂庞大的试验工程，还好Nauto能够为此分一部分忧。”

Heck表示：由于Nauto已经投入使用，且积累了相当数量的用户，这样丰田和其他公司就可以收集到这些自动驾驶所需求的数据。而且Nauto的用户很广，他们有专职司机，有斯坦福玛格丽特通勤车主，有旧金山的CityWide出租车，还有豪华轿车队和许多私人Uber和Lyft司机。物流运输车队想跟踪他们司机在路上的每个驾驶行为。而保险公司也可以通过Nauto来判断那些出险用户的实际驾驶情况了。

Alvaro Glenard是位于帕洛阿尔托市Alta Limousine公司的老板。他在自己的三辆豪华轿车上都装了Nauto。他表示，出于安全和道路事故责任划分的考虑，他使用行车记录仪已经好些年了，而Nauto的实时监测和跟踪功能无疑体验最好，而且Nauto能够提供各种详细的反馈信息。

Alvaro Glenard 说道：“Nauto不同于普通的行车记录仪，对于车辆行驶中驾驶员各种无常的驾驶行为，如在没有碰撞可能的情况下突然刹车，或猛然加速等等，Nauto都会触发警示功能，促使你正常驾驶。而那些传统的行车记录仪是做不到这些的。

Nauto的人工智能系统能够辅助它本身来决定哪些事件或情形是至关重要，从而需要上传关键视频信息到云端进行下一步分析。 Nauto能够存储12小时内的行车视频信息，这样就能方便运输车队回应客户的问题或投诉了。

除了能够输出关于驾驶行为的报告，下一代的Nauto将通过发出警示声或语音来对危险情况进行实时警告。当驾驶员将要闯红灯或与另一辆车要相撞时，Nauto会发出警示声音;而且一旦Nauto的内置摄像头捕捉到驾驶员分心了，它也会立即发出警告。换句话说，Nauto的人工智能能够帮助你避免一些惨剧发生。

Heck说：“如果你专心开车，Nauto是不会发出警报的。我们对Nauto实时干预的频率特别在意，这种警示不能太频繁，也不能太少。”

Heck认为他们公司的产品比Waze更高级。Waze是谷歌自己开发的移动APP应用程序，用来提醒驾驶员注意各种路况。他们二者之间的差别在于，Waze可以向用户报告交通堵塞情况，而Nauto则可以提供实时路况的视频信息。

Heck说：“如果我们把每个车都当作一个传感器和一台计算机，那么我们将更安全。我们下一代的Nauto版本将内置传感器，收集各种Nauto人工智能系统可分析的数据。人工智能就跟人一样，从经验中学习成长。大多数人需要七年的实驾经验才能成为一名真正的好司机。而我们正在建立驾驶员的实际驾驶经验数据系统，以用来辅助优化自动驾驶汽车的研发。