谷歌母公司Alphabet旗下無人駕駛汽車部門Waymo，成為首家在公共道路上以無司機監(jiān)督方式測試無人駕駛汽車的公司距今已有近一年時間。現(xiàn)在Drive.ai也打算效仿Waymo的做法。外媒深度報道揭開了Drive.ai的秘密。

以下為外媒報道摘要：

7月末，這家硅谷初創(chuàng)企業(yè)將在美國德克薩斯州弗里斯科市(Frisco)推出由日產(chǎn)NV200面包車改裝的無人駕駛車隊。這些車輛不是完全無人駕駛的，少量負責監(jiān)督的安全司機和遠程操作員將確保車輛順利運行。而且車輛將被限制在有“地理圍欄”的區(qū)域。

不過，Drive.ai長達6個月的定點測試將是迄今為止最大規(guī)模的測試之一。當這一切塵埃落定后，該公司希望自己的無人駕駛汽車能搭載超過1萬人。下面就讓我們了解下Drive.ai的詳細計劃：

未來之城

弗里斯科位于達拉斯市中心以北25分鐘車程處，是個人口約為17萬人的相對較小城市。但它是美國增長最快的大都市之一，也是新興科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)源地。弗里斯科是Uber空中出租車服務Uber Elevate的未來啟動之地。這里的創(chuàng)業(yè)孵化中心（比如北德克薩斯企業(yè)中心和LaunchPad City）及其初創(chuàng)企業(yè)，如今為該市經(jīng)濟貢獻了逾1.17億美元。

弗里斯科的技術(shù)友好性并不是唯一吸引Drive.ai到來的因素。2017年9月份生效的一部德州法律，允許公司在不受市政府限制的情況下運營無人駕駛服務。Drive.ai弗里斯科測試的負責人唐·勒帕德(Don Lepard)說，監(jiān)管機構(gòu)、城市交通工程團隊以及當?shù)卣畬o人駕駛汽車的接納程度也起到了一定作用。

勒帕德還稱：“我們已經(jīng)與消防部門和EMS討論了策略，以及如何應對這樣的情況：如果一輛無人駕駛汽車不正常行駛，有人撥打911怎么辦？這是我們要考慮并解決的一些情況。”

圖1：Drive.ai的無人駕駛面包車隊即將投入使用

德克薩斯州測試項目的籌備工作始于2018年初，此前不久，弗里斯科市議會批準了與丹頓縣交通管理局(Denton)和幾家房地產(chǎn)開發(fā)商——霍爾集團(Hall Group)、舊金山站合作伙伴(Frisco Station Partners)和星空聯(lián)盟(Star)的合作，成立弗里斯科市交通管理協(xié)會(FTMA)。工作組的工作重點是通過改善人行道和自行車道，以及提供技術(shù)解決方案（如鐵路服務和聯(lián)網(wǎng)車輛）減少擁堵。

Drive.ai聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官薩米普·坦頓（Sameep Tandon）表示：“弗里斯科希望成為我們稱之為‘微型交通’領域的創(chuàng)新者。這涉及到‘最后一英里’的問題，即如何到附近的地方去。我們想要解決這個問題，不過需要以一種與當?shù)鼗锇楹献鞯姆绞竭M行。這就是范例。”

這種合作關(guān)系帶來的一個早期結(jié)果包括來自城市的實時道路和交通數(shù)據(jù)，坦頓稱這些數(shù)據(jù)將用于填補Drive.ai無人駕駛系統(tǒng)的知識空白。他說：“想象下有個建筑工地，左邊的車道上有一臺推土機。從人工智能（AI）的角度來看，知道前方有個施工現(xiàn)場是非常有用的?！?/p>

乘坐無人駕駛汽車

當Drive.ai的試點項目啟動后，其汽車將在弗里斯科的North Platinum廊道周圍運送員工、居民以及Hall Group物業(yè)的顧客。主要囊括范圍包括霍爾公園(Hall Park)，一個大型寫字樓以及占地36公頃

的體育、住宅和娛樂區(qū)The Star，這里還是達拉斯小牛隊(Dallas Cowboys)的總部所在地。

Drive.ai弗里斯科測試的負責人勒帕德表示，一個月的交通數(shù)據(jù)分析決定了他們要走的路線。他解釋說：“這些(建筑群)非常擁擠。我們希望乘客們能夠喝杯雞尾酒、吃頓午餐或做任何事情，并能快速地叫車。”

圖2：Drive.ai的無人駕駛汽車在德克薩斯州弗里斯科運行的路線圖

勇敢的乘客將使用類似于Uber的智能手機應用，在幾個固定的接送點按需呼叫Drive.ai的無人駕駛汽車。最初，Drive.ai的承包商將坐在駕駛座位上監(jiān)督每次載人服務，但幾周后，他們將會轉(zhuǎn)移到乘客座位上，更多承擔陪伴的角色，包括回答乘客的問題，但不能控制汽車的速度或動作。

再過幾周后，這些承包商將被完全從循環(huán)中刪除，只剩下遠程操作人員，他們將監(jiān)控每輛車，并在出問題時提供幫助。否則，這些汽車將完全獨立地在弗里斯科的道路上行駛。

在乘車過程中，乘客將通過車載觸摸屏獲得實時可視化，該觸摸屏上顯示有激光雷達(測量車身與物體之間距離的激光傳感器)、雷達、GPS、RGB攝像頭和慣性測量數(shù)據(jù)。當前的版本看起來有點兒像原始的視頻游戲，包括汽車的三維圖像、平視顯示器展示三個儀表盤攝像頭拍攝的畫面、當前時速以及可選擇的視角(例如，頭頂、俯瞰、擋風玻璃等)。從汽車里伸出的紅線被Drive.ai稱為“紅地毯”，它可以展示預期路線。

圖3：Drive.ai的車內(nèi)乘客屏幕，用于展示可視化數(shù)據(jù)

勒帕德表示，這樣做的目的是讓乘客感覺更舒服。他解釋稱：“我們真的采取了非常有條理的方法，并且考慮到我們的規(guī)模，我們想從早期的采用者中選出盡可能多的支持者?！?/p>

這些車不會給交通帶來更多困擾，它們被設計成亮橙色，有“無人駕駛汽車”字樣，Drive.ai的logo印在司機和乘客座位的顯著位置。它們還配備了4個激光雷達傳感器、10個1080p RGB攝像頭、一個雷達系統(tǒng)和一個能合成傳感器數(shù)據(jù)、放在后備箱中的計算機。此外，汽車頂部還安裝了可顯示文字提示、符號和表情符號的顯示屏，以向周圍行人和司機傳達汽車的下一步行動，比如變道或右轉(zhuǎn)彎。

坦頓說:“我們想讓人們相信，這些就是無人駕駛汽車，因此他們會以與其他車輛不同的方式對待它們。這些車輛的意圖都是透明的?！?/p>

圖4：Drive.ai無人駕駛面包車的外部攝像頭

教汽車自我駕駛

坦頓稱，機器學習被整合到Drive.ai堆棧的每個部分中，包括地圖、傳感器校準、感知、空間估計、控制、車隊管理等。這是汽車決策引擎的核心部分。他說：“我們采用了深度學習優(yōu)先的方法，AI是我們汽車平臺和傳感器平臺的前沿。”

Drive.ai的工程師們使用可視化工具，將傳感器數(shù)據(jù)流與三維街道地圖和道路網(wǎng)絡同步，他們回放測試、培訓和驗證機器學習模型。但這一切都始于數(shù)據(jù)收集。當汽車行駛時，它們會記錄駕駛數(shù)據(jù)日志、本地化報告、目標檢測、運動計劃以及基本測量數(shù)據(jù)，比如卸下和搭載乘客所需的時間。這其中有許多欺騙性數(shù)據(jù)，沒有標簽就無法使用，Drive.ai的系統(tǒng)也理解它所看到的。

坦頓表示，在通常情況下，人類需要大約800個小時來為每個數(shù)據(jù)點做注解，但Drive.ai開發(fā)出依靠自動化的更快系統(tǒng)。人類團隊執(zhí)行第一次迭代——識別像樹木、汽車、行人和騎單車者的對象，并使用像Director（麻省理工學院開發(fā)的開源機器人可視化和界面框架）這樣的工具，通過框架進行快速“擦除”。

坦頓說:“我們的堆?？梢宰屛覀兎浅Ｑ杆俚貦z查一輛汽車，找出問題所在。我們收集的模擬數(shù)據(jù)讓我們能夠快速適應。”該方法的一個切實好處是動態(tài)紅綠燈檢測，不需要手工編寫不同形狀和大小的交通燈規(guī)則，Drive.ai的工程師們將車輛的計算機視覺算法暴露在數(shù)千個路口中，讓它們學會獨立識別不同的信號。

圖5：Drive.ai模擬器自上而下的視圖

該公司還創(chuàng)造了最初的模擬，為其汽車引入了不同尋常的情況，比如并排停車(double parking)或緊急右轉(zhuǎn)向等。它還創(chuàng)造了許多假設場景，包括“不太可能”的人類行為，比如人們在車流前飛奔，物體在路上滾動等。

Drive.ai最近宣稱：“在這些場景中，我們可以(得到)具體的細節(jié)：根據(jù)新的尺寸和形狀調(diào)整各種參數(shù)，看看情況稍有不同的情況下，我們的汽車會有什么反應。舉例來說，我們可以改變并排停車的角度，或者改變左轉(zhuǎn)彎車道的彎度大小。通過有意識地將我們的技術(shù)暴露在‘壓力測試’中，我們能夠確保在我們可能無法在現(xiàn)實中遇到的復雜環(huán)境中具備更強的反應能力?！?/p>

該公司不愿透露其汽車行駛里程的確切數(shù)字，但表示，他們在弗里斯科的街道上看到了“數(shù)百萬”邊緣案例和數(shù)百萬公里的模擬行駛。Drive.ai也在極具挑戰(zhàn)性的條件下進行測試，如夜間和下雨。不過出于足夠的謹慎考慮，Drive.ai的弗里斯科測試車將只在白天運行。

說服持懷疑態(tài)度的公眾

Drive.ai推出測試項目之際，人們對無人駕駛技術(shù)的懷疑正處于歷史最高水平。今年3月份，一輛Uber無人駕駛汽車在亞利桑那州鳳凰城郊區(qū)坦佩市(Tempe)撞死了49歲的行人伊萊恩·赫茨伯格(Elaine Herzberg)。美國國家運輸安全委員會(NTSB)隨后進行的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這輛車的自動緊急剎車功能已被禁用，在事故發(fā)生前的幾秒鐘內(nèi)，駕駛員的眼睛就從路上移開了。

事故發(fā)生后，亞利桑那州州長道格·杜西(Doug Ducey)的辦公室暫停了Uber的無人駕駛測試，Uber也自動停止了在匹茲堡、舊金山和多倫多等地的相關(guān)測試。不過本月，Uber宣布將在道路上重新部署無人駕駛原型車，并禁用無人駕駛系統(tǒng)。這些車輛有遠程操作員和兩名員工（一名負責駕駛，另一名負責記錄“值得注意的事件”）共同監(jiān)督。此外，Uber表示，將為自家汽車配備一套現(xiàn)成的售后監(jiān)測系統(tǒng)，旨在防止分心駕駛。

不出預料，研究顯示，大多數(shù)美國人并不相信無人駕駛汽車的安全性。布魯金斯學會(Brookings Institution)最近進行的一項調(diào)查顯示，超過60%的受訪者表示，他們“不愿意”乘坐無人駕駛汽車。另一項由公路和汽車安全倡導者(AHAS)開展的調(diào)查中，70%的人表示“擔心”與無人駕駛汽車共用道路。而行業(yè)智庫HNTB發(fā)現(xiàn)，59%的人認為無人駕駛汽車“不比人類駕駛的汽車更安全”。

圖6：Drive.ai的面包車停在停車場中

坦頓承認，沒有任何系統(tǒng)是完美的。但他相信，預防措施會起到推動作用，Drive.ai采取的措施將防止像坦佩那樣的悲劇發(fā)生。他表示:“與(我們的競爭對手)相比，，我們采取了一種更可控、系統(tǒng)化的方式。這是一個長期目標，它將繼續(xù)一步一步地發(fā)展下去。我們將與城市和國家合作，并在未來的幾年里將其發(fā)展壯大，我們希望它將成為未來交通的藍圖?！?/p>

Drive.ai弗里斯科測試的負責人勒帕德表示，社區(qū)參與是公眾感知難題的另一個關(guān)鍵部分。為了在無人駕駛汽車試點項目推出前加強宣傳，Drive.ai主持了兩次市政廳會議，居民可以提出問題和表達關(guān)切。它還在社交媒體上與社區(qū)成員接觸，并計劃定期發(fā)布有關(guān)該項目進展的公開報告。

勒帕德說：“我們正在打破無線電沉默模式。我們試圖回答的問題是：我們?nèi)绾我宰钣行У姆绞阶屓藗冏呱线@個平臺？你怎么能把如此具有創(chuàng)新精神卻又如此與眾不同的東西交到那些想要使用它的人手中？”

弗里斯科之外

如果一切按計劃進行，弗里斯科將不會是Drive.ai無人駕駛努力的巔峰，而是其雄心勃勃的計劃的開始。該公司正在開發(fā)一套設備，讓未來客戶可以改裝具有無人駕駛功能的汽車。事實上，Drive.ai已經(jīng)在與幾家汽車制造商合作，不過坦頓拒絕透露名字。2017年9月，Drive.ai與網(wǎng)約車初創(chuàng)公司Lyft合作，在舊金山灣區(qū)啟動了無人駕駛班車項目。

坦頓說：“我們有四五個不同的車輛平臺，每個平臺都適用于不同的項目。在未來的5到10年里，我們希望能在更多城市取得進展?！?/p>

圖7：Drive.ai團隊站在無人駕駛面包車前面留影

Drive.ai的8名聯(lián)合創(chuàng)始人中，有6人是斯坦福人工智能實驗室的博士或研究生。他們在2015年創(chuàng)立這家初創(chuàng)公司之前，曾在無人駕駛和機器學習技術(shù)領域工作了三年。坦頓之前是斯坦福大學無人駕駛深度學習項目的負責人，Drive.ai總裁卡羅爾·雷利（Carol Reiley）則在機器人領域工作超過15年。

同樣給人留下深刻印象的還有Drive.ai的董事會，其成員包括史蒂夫·吉斯基(Steve Girsky)，他曾在通用公司擔任高管，被廣泛認為幫助通用從2009年的破產(chǎn)中復蘇；吳恩達（Andrew Ng），斯坦福大學著名計算機科學教授，前百度和谷歌人工智能研究部門Google Brain首席科學家；長期擔任硅谷律師和投資者的卡門·張(Carmen Chang)，他曾為Uber時任首席執(zhí)行官特拉維斯·卡蘭尼克(Travis Kalanick)提供咨詢服務。

Drive.ai has也有資金扶持。自2015年4月以來，包括新企業(yè)協(xié)會(New Enterprise Associates)在內(nèi)的風險投資公司已向該公司投資逾7700萬美元。

但擴張之路依然充滿障礙。開發(fā)無人駕駛技術(shù)成本昂貴。硅谷激光雷達初創(chuàng)公司Luminar的首席執(zhí)行官奧斯汀·拉塞爾（Austin Russell）估計，第一代真正意義上的無人駕駛汽車將花費數(shù)十萬美元。最昂貴的部件——激光雷達傳感器，Velodyne為100米范圍的360度組件收費4000美元。

無人駕駛技術(shù)在很大程度上還處于起步階段。蘭德公司(RAND Corporation)的研究人員估計，無人駕駛汽車可能需要行駛多達177億公里才能獲得有關(guān)其安全性的可靠統(tǒng)計數(shù)據(jù)。而在這個月，Waymo的車隊行駛了1287萬里。

但成本不是Drive.ai擔憂的因素。坦頓說，該公司對未來的挑戰(zhàn)并不抱有幻想。他說：“在接下來的幾個月里，我們真正關(guān)注的是讓人們使用這個系統(tǒng)。目前，負擔能力只是個理論論點。現(xiàn)在，無人駕駛汽車還處于早期，人們需要時間來適應它們，并開始使用它們?！?/p>

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