雷鋒網(wǎng)按：在完全自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)之前，我們并不能解放人類(lèi)司機(jī)的雙手。當(dāng)司機(jī)在道路上加速、停止、轉(zhuǎn)彎時(shí)，部署在汽車(chē)四周的傳感器便會(huì)記錄并跟蹤司機(jī)的行為。

在此基礎(chǔ)上，一個(gè)工程師團(tuán)隊(duì)打造了一款軟件，它能從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)如何駕駛。后來(lái)，這款軟件裝載在了車(chē)內(nèi)，就能驅(qū)動(dòng)汽車(chē)。最終，汽車(chē)能模仿司機(jī)的行為，進(jìn)行自動(dòng)駕駛。這是自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司Aurora Innovation的成果。

Aurora 聯(lián)合創(chuàng)始人：Chris Urmson（CEO)、Sterling Anderson（首席產(chǎn)品官）和 Drew Bagnell（CTO)

Aurora 成立于 2016 年，它的三位創(chuàng)始人分別是谷歌自動(dòng)駕駛項(xiàng)目前任 CTO Chris Urmson 、前特斯拉 Autopilot 項(xiàng)目負(fù)責(zé)人 Sterling Anderson 及 Uber ATC (Advanced Technologies Center) 匹茲堡分部自動(dòng)駕駛和感知負(fù)責(zé)人 Drew Bagnell。

Aurora 運(yùn)用的，便是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它能夠給諸如 Aurora 這樣的小公司機(jī)會(huì)，讓它們也能有底氣和科技以及汽車(chē)行業(yè)的大公司競(jìng)爭(zhēng)。有了機(jī)器學(xué)習(xí)，研究人員能夠以更快的速度提高自動(dòng)駕駛技術(shù)水平。這就是為什么 Aurora 雖然初出茅廬，但有信心能夠縮小與在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域耕耘多年的大佬差距，并與大佬直接競(jìng)爭(zhēng)的原因。

1 月 3 日，Aurora 與大眾和現(xiàn)代汽車(chē)達(dá)成合作協(xié)議。大眾汽車(chē)集團(tuán)首席數(shù)字官 Johann Jungwirth 表示：大眾汽車(chē)與 Aurora 合作了幾個(gè)月，共同開(kāi)發(fā)自動(dòng)駕駛汽車(chē)自動(dòng)駕駛出租車(chē)服務(wù)。

2010 年，Urmson 和他在 Google 的同事開(kāi)始了自動(dòng)駕駛汽車(chē)項(xiàng)目研究。當(dāng)時(shí)，編寫(xiě)自動(dòng)駕駛算法是一個(gè)難以攻克的難關(guān)。但到了最近，一個(gè)叫做「深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)」的計(jì)算機(jī)算法已經(jīng)從學(xué)術(shù)界走到了業(yè)界，運(yùn)用于多領(lǐng)域中，包括自動(dòng)駕駛，它大大解決了自動(dòng)駕駛的難題。

黑色車(chē)型表示 Aurora 測(cè)試車(chē)，綠色區(qū)域表示 它規(guī)劃的路線(xiàn)。灰色車(chē)輛表示人類(lèi)駕駛員駕駛的路線(xiàn)。目前 Aurora 正在訓(xùn)練無(wú)人車(chē)如何人類(lèi)的駕駛方式以調(diào)整路線(xiàn)規(guī)劃。

這種算法能夠通過(guò)分析大量數(shù)據(jù)，進(jìn)行自行學(xué)習(xí)任務(wù)。

Urmson 在最近的采訪(fǎng)中表示，過(guò)去，我們需要一個(gè)極度聰明的博士生辛苦工作 6 個(gè)月，才能編寫(xiě)出能夠發(fā)現(xiàn)道路上物體的檢測(cè)器的代碼。但現(xiàn)在，你收集到適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)，并讓算法進(jìn)行學(xué)習(xí)，一天之后便能得出之前博士生工作 6 個(gè)月的成果。

Google 自動(dòng)駕駛汽車(chē)項(xiàng)目運(yùn)用自動(dòng)駕駛技術(shù)來(lái)檢測(cè)道路上的行人，并將相同的方法運(yùn)用到汽車(chē)駕駛的其他環(huán)節(jié)，包括進(jìn)行道路預(yù)測(cè)和路線(xiàn)規(guī)劃的系統(tǒng)?，F(xiàn)在，整個(gè)行業(yè)正朝著自動(dòng)駕駛的方向努力。

但是，自動(dòng)駕駛的發(fā)展道路還面臨著許多困難?，F(xiàn)在，我們還不能清晰地認(rèn)識(shí)相關(guān)的監(jiān)管部門(mén)、法律部門(mén)和人民大眾對(duì)于自動(dòng)駕駛的態(tài)度。因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)，它們能夠以人類(lèi)設(shè)計(jì)師不能預(yù)測(cè)和理解的方式進(jìn)行操作。因此，我們沒(méi)有辦法得出機(jī)器做出一個(gè)特定決策的原因。

一個(gè)質(zhì)疑便是：如果你開(kāi)始使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)控制汽車(chē)行為，但汽車(chē)發(fā)生了事故，這時(shí)，你該如何解釋事故的原因，并保證之后不會(huì)發(fā)生類(lèi)似事故呢？

2012 年，多倫多大學(xué)的兩位研究員就已經(jīng)開(kāi)始著手處理這個(gè)問(wèn)題。一位叫做 Alex Krizhevsky 的畢業(yè)生打造了能夠識(shí)別日常物體（比如花、狗和汽車(chē)）照片的系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)通過(guò)分析數(shù)千張花朵照片，能夠在幾天之內(nèi)進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，并能順利識(shí)別出花朵。同時(shí)，它的表現(xiàn)比任何人工編寫(xiě)的系統(tǒng)都要好。

不久后，Krizhevsky 和他的伙伴加入了 Google。幾年后，Google 和它的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手們便在人工智能領(lǐng)域中開(kāi)辟了新的領(lǐng)地，運(yùn)用這個(gè)概念來(lái)識(shí)別照片中的物體、識(shí)別智能手機(jī)人工指令、進(jìn)行語(yǔ)言翻譯、回應(yīng)搜索查詢(xún)指令等。

2013 年的假期，另一位 Google 研究員 Anelia Angelova 尋求 Krizhevsky 的幫助，以便解決 Google 汽車(chē)項(xiàng)目問(wèn)題。不過(guò)，當(dāng)時(shí)他們只是 Google 人工智能部門(mén) Google Brain 的成員，并沒(méi)有真正從事該項(xiàng)目。不過(guò)，那時(shí)他們看到了機(jī)遇。

他們并沒(méi)有嘗試讓計(jì)算機(jī)定義「行人」的外觀，而是創(chuàng)造一種算法，讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)「行人」的外觀。系統(tǒng)通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)千張道路照片，開(kāi)始識(shí)別定義「行人」的外觀特征，比如頭部和腿部的曲線(xiàn)。這種方法非常有效，Google 開(kāi)始將該方法運(yùn)用于項(xiàng)目的其他環(huán)節(jié)，比如預(yù)測(cè)和計(jì)劃。

Google 的前自動(dòng)駕駛汽車(chē)團(tuán)隊(duì)成員、現(xiàn) Waymo 的首席科學(xué)官 Dmitri Dolgov 表示：對(duì)于自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)，2013 是個(gè)巨大的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

Urmson 也同意這種觀點(diǎn)。他認(rèn)為這種方法和其他的機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)于自動(dòng)駕駛來(lái)說(shuō)是至關(guān)重要的，它們能打造出匹敵甚至超越人類(lèi)駕駛能力的系統(tǒng)。

Aurora 和 Waymo 類(lèi)似，正在打造能夠識(shí)別道路物體、預(yù)測(cè)車(chē)輛和行人并作出反應(yīng)的算法。Urmson 解釋道，軟件能夠?qū)W習(xí)司機(jī)在特定道路上以特定速度和方向行駛時(shí)的行為。

其實(shí)，學(xué)習(xí)人類(lèi)駕駛行為并不是一個(gè)新鮮的觀點(diǎn)。在上世紀(jì) 90 年代，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究員打造了能夠?qū)W習(xí)簡(jiǎn)單人類(lèi)駕駛行為的算法。

去年，內(nèi)華達(dá)州的一支計(jì)算機(jī)芯片制造團(tuán)隊(duì)發(fā)表了一篇論文，說(shuō)明了讓現(xiàn)代硬件適應(yīng)更復(fù)雜的人類(lèi)行為的方法。但是，許多研究人員表示懷疑：并不清楚汽車(chē)制造商是否能完全理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作出特定決策并阻止無(wú)法預(yù)料的行為的原因。

斯坦福大學(xué)智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室機(jī)器人教授 Mykel Kochenderfer 表示，對(duì)于汽車(chē)和飛行器行業(yè)來(lái)說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)非常值得關(guān)注的點(diǎn)。

不過(guò)，雖然很多研究人員（包括 Kochenderfer）正在開(kāi)發(fā)識(shí)別和阻止難以預(yù)料的行為的方法，但一些研究人員表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在接受物體識(shí)別訓(xùn)練的過(guò)程中，錯(cuò)誤地識(shí)別了并不存在的物體。

Aurora 在汽車(chē)上安裝了該自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，并將之備份了一份。因此，當(dāng)一個(gè)系統(tǒng)運(yùn)行失誤時(shí)，另一個(gè)系統(tǒng)可以瞬間操作，以保證汽車(chē)行駛的安全。英偉達(dá)的方法是讓同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在浩如煙海的數(shù)據(jù)中，學(xué)習(xí)所有的駕駛行為。但 Aurora 反其道而行之，將任務(wù)分割成一個(gè)個(gè)更小的系統(tǒng)，一步步解決問(wèn)題。

比如，其中一個(gè)系統(tǒng)是監(jiān)測(cè)交通信號(hào)燈，一個(gè)是預(yù)測(cè)道路情況，另一個(gè)是為情況作出反應(yīng)。Aurora 單獨(dú)訓(xùn)練每一個(gè)系統(tǒng)，做出測(cè)試，再進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練。

機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家 Drew Bagnell 是前 Uber 自動(dòng)駕駛汽車(chē)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員，在離開(kāi) Uber 后，他幫助創(chuàng)立了 Aurora。他表示，你如何自信地保證系統(tǒng)運(yùn)行的效果呢？你得進(jìn)行測(cè)試。

最近，Chris Urmson 接受了美聯(lián)社的采訪(fǎng)。在采訪(fǎng)中，他透露了與現(xiàn)代、大眾合作的相關(guān)事宜，并表達(dá)了對(duì)于自動(dòng)駕駛未來(lái)的看法。以下是采訪(fǎng)內(nèi)容，由雷鋒網(wǎng)編輯整理：

問(wèn)：Aurora 將如何從與現(xiàn)代和大眾的合作中盈利？Aurora 將會(huì)將自動(dòng)駕駛系統(tǒng)出售給這兩家汽車(chē)制造商嗎？你們有更廣泛層面的合作嗎？

Chris Urmson：此前，我們并未透露此次合作的盈利事宜。但我可以明確告訴你的是，我們是以盈利為目的的公司。

我們將會(huì)和現(xiàn)代與大眾進(jìn)行長(zhǎng)期合作，并在適合的時(shí)候與這兩個(gè)合作伙伴分享我們的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。我們的關(guān)注點(diǎn)是完全自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，此系統(tǒng)能夠完全解放司機(jī)的雙手，司機(jī)能夠在車(chē)內(nèi)隨心所欲。

問(wèn)：很多公司和分析師表示，自動(dòng)駕駛汽車(chē)最大的商機(jī)便是提供交通服務(wù)，即自動(dòng)駕駛汽車(chē)共享服務(wù)。這樣一來(lái)，車(chē)輛和自動(dòng)駕駛技術(shù)將會(huì)變成低盈利商品。Aurora 將會(huì)提供這樣的服務(wù)嗎？

Chris Urmson：自動(dòng)駕駛技術(shù)的首要應(yīng)用之一便是為人們提供交通服務(wù)。它將能為提高駕駛安全、移動(dòng)出行效率和城市人民生活質(zhì)量。

在我們的計(jì)劃中，自動(dòng)駕駛能力、車(chē)輛和共享網(wǎng)絡(luò)三者將能融為一體。不過(guò)，我們的計(jì)劃很美好，但現(xiàn)實(shí)仍然道阻且長(zhǎng)。我們?nèi)匀徊恢廊咧械哪囊粋€(gè)將起到引領(lǐng)作用，也不知道它們是否能夠達(dá)到平衡狀態(tài)。

問(wèn)：你認(rèn)為自動(dòng)駕駛汽車(chē)更廣泛的用途是什么？在 Google 時(shí)，你說(shuō)過(guò)公司的目標(biāo)就是到了 2019 年，你的兒子到了 16 歲時(shí)，不需要考駕照。你覺(jué)得這是自動(dòng)駕駛汽車(chē)更廣泛的用途嗎？

Chris Urmson：自動(dòng)駕駛技術(shù)更廣泛的用途？我并不覺(jué)得無(wú)需考駕照是它更廣泛的用途。但我知道，我兒子可以坐在無(wú)人駕駛汽車(chē)中游覽一些城市。這就是自動(dòng)駕駛技術(shù)的用途。

現(xiàn)在，亞利桑那州已經(jīng)發(fā)生了一些有趣的事。比如，今年 Google 的 Waymo 自動(dòng)駕駛汽車(chē)將會(huì)在鳳凰城開(kāi)始進(jìn)行無(wú)人駕駛測(cè)試。屆時(shí)，我們將能看到測(cè)試的過(guò)程和結(jié)果，并將更清楚地知道如何讓自動(dòng)駕駛技術(shù)一步一步向前發(fā)展。

問(wèn)：自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展比你想象中更快嗎？

Chris Urmson：相比于今天，兩三年前自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的投資可謂是微乎其微。因此，從速度上看，自動(dòng)駕駛在近幾年確實(shí)經(jīng)歷了飛速的發(fā)展，同時(shí)越來(lái)越多的人開(kāi)始從事于自動(dòng)駕駛工作。

但是我們知道，自動(dòng)駕駛是一個(gè)很復(fù)雜的領(lǐng)域，前面仍然道阻且長(zhǎng)。

問(wèn)：自動(dòng)駕駛發(fā)展道路上面臨的阻礙有哪些？

Chris Urmson：第一，我們需要解決實(shí)際駕駛之中的問(wèn)題，在一些情況下，自動(dòng)駕駛技術(shù)必須代替人類(lèi)進(jìn)行操作。因此我們首先需要解決自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在這些情況下的操作問(wèn)題。

第二，我們需要解決自動(dòng)駕駛技術(shù)的實(shí)際操作和進(jìn)入市場(chǎng)的問(wèn)題。我認(rèn)為首先我們能夠解決第一個(gè)問(wèn)題，因?yàn)槲覀円呀?jīng)知道如何運(yùn)用技術(shù)，如何建立正確的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。

同時(shí)，我們也正在與一些自動(dòng)駕駛公司進(jìn)行合作。大部分在此行業(yè)工作的人相信自動(dòng)駕駛將能為社會(huì)帶來(lái)益處。比如，自動(dòng)駕駛能夠提高道路交通安全。每年因交通事故死亡的人數(shù)那么多，而自動(dòng)駕駛能夠解決這個(gè)問(wèn)題。

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