圖片來(lái)自 Drive.ai

大多數(shù)致力于自動(dòng)駕駛汽車(chē)的研究人員都在專(zhuān)注于避免汽車(chē)發(fā)生撞擊之類(lèi)的事情。這的確是自動(dòng)駕駛汽車(chē)擅長(zhǎng)的地方。

Drive.ai 是少有幾個(gè)推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)商品化的新創(chuàng)公司之一。現(xiàn)在Drive.ai正在向那些商業(yè)巨頭們兜售設(shè)備，這套設(shè)備能使現(xiàn)在的汽車(chē)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。令人感到稱(chēng)奇的是，該設(shè)備還包括人機(jī)互動(dòng)部件（HRI），能夠讓汽車(chē)直接與人交流。

為什么自動(dòng)駕駛汽車(chē)與人交流的能力這么重要？

我們來(lái)考慮這么一個(gè)問(wèn)題。當(dāng)你在沒(méi)有紅綠燈的人行橫道上行走時(shí)，會(huì)發(fā)生什么？一輛朝你駛來(lái)的汽車(chē)可能會(huì)減速。當(dāng)你在汽車(chē)前面走過(guò)時(shí)，你會(huì)與司機(jī)進(jìn)行眼神交流以確定他們看到你了，司機(jī)會(huì)因此停車(chē)?，F(xiàn)在，想象在上述情況下的無(wú)人駕駛汽車(chē)。沒(méi)有人來(lái)控制，你怎么知道這輛車(chē)是否：

檢測(cè)到了你？明白你要做什么？決定為你停車(chē)？

像這種情況的交流，發(fā)生的頻率可能要比你想象的多，可能會(huì)涉及到行人，騎自行車(chē)的人或者其他司機(jī)。自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要進(jìn)行更復(fù)雜的溝通。甚至包括注入這樣的信息：“前方有事故，請(qǐng)慢行”。

第一代自動(dòng)駕駛汽車(chē)上安裝人際交流部件源于這樣一個(gè)事實(shí)：從傳統(tǒng)汽車(chē)到自動(dòng)駕駛汽車(chē)有一個(gè)很長(zhǎng)的過(guò)渡時(shí)期。但一旦公路上跑的都是自動(dòng)駕駛汽車(chē)了，車(chē)車(chē)之間、人車(chē)之間的交流就不是什么大問(wèn)題了。

不過(guò)正是由于過(guò)渡時(shí)期，通用的解決方案還是會(huì)被忽略。再次回到人行道的例子，與幫助人們安全通過(guò)人行道不一樣的是，通用的解決方案是為了能夠確保自動(dòng)駕駛汽車(chē)不會(huì)在人行橫道上撞到人。 

圖片來(lái)自 Drive.ai

IEEE Spectrum近期就應(yīng)用無(wú)人駕駛汽車(chē)人車(chē)交流技術(shù)和Drive.ai 針對(duì)自動(dòng)駕駛一站式深度學(xué)習(xí)方式的細(xì)節(jié)采訪了Drive.ai的聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)Carol Reiley博士。雷鋒網(wǎng)摘編如下：

IEEE：Drive.ai 的自動(dòng)駕駛汽車(chē)方法有什么獨(dú)特之處？

Carol Reiley：我把自動(dòng)駕駛汽車(chē)看作是大多數(shù)人都將與其交流的第一代社交機(jī)器人。這種機(jī)器人不像人，但是是可以通過(guò)人工智能激活的智能機(jī)器。

[我們必須問(wèn)問(wèn)自己]，一旦你解決了從A點(diǎn)到B點(diǎn)的問(wèn)題，那么你如何讓無(wú)人駕駛汽車(chē)與在這條路上的其他人交流呢？這種關(guān)系看起來(lái)會(huì)是什么樣？

在人行道，十字路口或者當(dāng)你深入其中交流時(shí)，非語(yǔ)言性的交流會(huì)是什么？當(dāng)司機(jī)被取代時(shí)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)該如何向外界表達(dá)?它應(yīng)該如何交流才會(huì)讓每個(gè)人都感覺(jué)安全并且相信它？我們認(rèn)為這是人類(lèi)現(xiàn)在還沒(méi)有關(guān)注的一種交流方式。

IEEE： 說(shuō)到通過(guò)人工智能激活智能機(jī)器人，它如何在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域獲得發(fā)展的？與參加2007年無(wú)人駕駛汽車(chē)大賽的汽車(chē)相比，AI的無(wú)人駕駛汽車(chē)現(xiàn)在有什么不同？

Carol Reiley：我們是就有深度學(xué)習(xí)來(lái)建立我們的公司。Sebastian（谷歌無(wú)人車(chē)之父）在谷歌開(kāi)發(fā)無(wú)人駕駛汽車(chē)之前曾說(shuō)過(guò)：“計(jì)算機(jī)視覺(jué)沒(méi)有作用，我打賭高清地圖和激光雷達(dá)絕對(duì)有效?！惫雀锜o(wú)人駕駛汽車(chē)項(xiàng)目就是這么設(shè)立的：假設(shè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)不起作用。

在2012年，谷歌徹底改革了計(jì)算機(jī)視覺(jué)和感知的人工智能?，F(xiàn)在這一產(chǎn)業(yè)也是由深度學(xué)習(xí)提供動(dòng)力。在這一點(diǎn)上來(lái)說(shuō)，谷歌在幾年前就已經(jīng)投資深度學(xué)習(xí)，而且可以切換不同模式，但是很難根本改變這種方法。這就是我們新創(chuàng)公司的優(yōu)勢(shì)之一：我們正在建立從淺層到深層學(xué)習(xí)的無(wú)人駕駛汽車(chē)公司。而且我們不只是局限于感知，同時(shí)還能作出決定。這不僅是一段到另一端這么簡(jiǎn)單的方法，而是說(shuō)明AI從2007年無(wú)人駕駛汽車(chē)大賽后發(fā)生了哪些變化。

IEEE：你們的無(wú)人駕駛汽車(chē)用的是哪種傳感器？相比于激光雷達(dá)來(lái)說(shuō)，你認(rèn)為你們的攝像頭怎么樣？

Carol Reiley：在我們用深層學(xué)習(xí)傳遞途徑之前面臨這些問(wèn)題：汽車(chē)上該放那種傳感器，我搜集到多少數(shù)據(jù)，及我需要駕駛多少英里等等。就深度學(xué)習(xí)而言，我們采用這一方法是因?yàn)槲覀兿脒M(jìn)一步推動(dòng)低成本的傳感器。便宜的傳感器就是攝像頭，加上深度學(xué)習(xí)，足夠分析圖像。我們也有其他傳感器以備不時(shí)之需，但是我們真的要比其他大多數(shù)團(tuán)隊(duì)更加推崇攝像頭，而深度學(xué)習(xí)法能有助于此。

我們的團(tuán)隊(duì)使用各種低成本的傳感器；如果Quanergy可以得到100美元的激光雷達(dá)，那就太好了，我們會(huì)用它。我們不是在炫耀我們用攝像頭可以做到什么，我們只是在努力打造人們可以真正使用的安全的、便宜的系統(tǒng)。

IEEE：人車(chē)交流對(duì)于無(wú)人駕駛汽車(chē)為什么這么重要？

Carol Reiley： 當(dāng)人類(lèi)駕駛的時(shí)候，他會(huì)尋找所有的社交線索。比如說(shuō)，你看著面前的一輛車(chē)，如果它的車(chē)輪是向右拐，那么你可以推斷它接下來(lái)的動(dòng)向：汽車(chē)可能向右轉(zhuǎn)。人們還會(huì)努力尋找其他細(xì)微線索來(lái)幫助他們駕駛。這些線索會(huì)使我們的汽車(chē)看起來(lái)有社交智能，因?yàn)槟憧梢栽谄?chē)在形式變化前預(yù)判出來(lái)。

我們實(shí)際上就是推動(dòng)無(wú)人駕駛的社交功能。當(dāng)駕駛員之間不用語(yǔ)言交流時(shí)，有時(shí)會(huì)讓人感到疑惑。當(dāng)你把人移開(kāi)，那么這些汽車(chē)就需要智能駕駛，并且能夠被路上的其他人理解，以及還要確保安全。因此，在十字路口，汽車(chē)和行人之間會(huì)發(fā)生什么？

我們正在觀察我們的汽車(chē)在如何表達(dá)自己：通過(guò)LED燈、R2-D2 聲音及轉(zhuǎn)向燈指示。我們也正在考慮，如何讓我們的汽車(chē)與所有人交流。

駕駛是動(dòng)態(tài)的，周?chē)泻芏嗳?，而這些人將去哪里無(wú)法預(yù)測(cè)。對(duì)于一輛需要做出即時(shí)決定的自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō)，當(dāng)它切換模式時(shí)，它需要非常易懂，我們需要向外界表明這輛車(chē)是自動(dòng)駕駛汽車(chē)，表明我們的意圖。

IEEE：這么強(qiáng)調(diào)人車(chē)交流是不是意味著自動(dòng)駕駛汽車(chē)的駕駛部分的問(wèn)題大部分已經(jīng)解決了？

Carol Reiley： 我認(rèn)為，這個(gè)產(chǎn)業(yè)大部分精力都是放在這里駕駛技術(shù)上。這并不是說(shuō)人車(chē)交流是和它完全分開(kāi)的；我認(rèn)為它們是緊密相聯(lián)的，而且兩者需要共同進(jìn)步。這不是在實(shí)驗(yàn)室的機(jī)器人。我們需要考慮很多與人有關(guān)的問(wèn)題。

我認(rèn)為，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)采用了模塊化的方法，但是無(wú)人駕駛卻不是模塊化的問(wèn)題。

IEEE：Drive.ai的計(jì)劃是什么呢？

Carol Reiley： 我們不是在生產(chǎn)汽車(chē)；我們是為企業(yè)提供新的設(shè)備。因此，我們會(huì)選擇對(duì)運(yùn)貨或拉客感興趣的合作伙伴?，F(xiàn)在汽車(chē)來(lái)到Drive.ai工廠，我們給它加上車(chē)頂行李架，行李架上有傳感器和人車(chē)交流部件及軟件。

在邏輯上，我們將此視為自動(dòng)駕駛汽車(chē)安全駕駛的第一步。我認(rèn)為，全球自動(dòng)駕駛汽車(chē)的發(fā)展會(huì)帶來(lái)巨大的混亂。人們現(xiàn)在根本沒(méi)有考慮到與汽車(chē)相關(guān)的人。即使我們解決了自動(dòng)駕駛汽車(chē)的問(wèn)題，那么更大的問(wèn)題會(huì)是人類(lèi)。你（汽車(chē)廠商）必須要真的為了人類(lèi)使用而去設(shè)計(jì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)。

我們想快速安全的推廣這一技術(shù)。我們將路況策略視為我們和合作伙伴的第一步。而且我們也非常有興趣開(kāi)發(fā) L4（全自動(dòng)駕駛），因?yàn)?L3（有時(shí)人們可以駕駛）會(huì)帶來(lái)混亂。

圖片來(lái)自 Drive.ai

Drive.ai有自己的車(chē)隊(duì)，我們將會(huì)在加州進(jìn)行測(cè)試。最后，Drive.ai將從運(yùn)送貨物發(fā)展到人貨共乘及公共交通和私家車(chē)都能滿足的程度。

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