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督方式測試無人駕駛汽車的公司距今已有近一年時間。現在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，這家硅谷初創企業將在美國德克薩斯州弗里斯科市(Frisco)推出由日產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”的區域。

不過，Drive.ai長達6個月的定點測試將是迄今為止最大規模的測試之一。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，也是新興科技產業的發源地。弗里斯科是Uber空中出租車服務Uber Elevate的未來啟動之地。這里的創業孵化中心（比如北德克薩斯企業中心和LaunchPad City）及其初創企業，如今為該市經濟貢獻了逾1.17億美元。

弗里斯科的技術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，監管機構、城市交通工程團隊以及當地政府對無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)和幾家房地產開發商——霍爾集團(Hall Group)、舊金山站合作伙伴(Frisco Station Partners)和星空聯盟(Star)的合作，成立弗里斯科市交通管理協會(FTMA)。工作組的工作重點是通過改善人行道和自行車道，以及提供技術解決方案（如鐵路服務和聯網車輛）減少擁堵。

Drive.ai聯合創始人兼首席執行官薩米普·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地伙伴合作的方式進行。這就是范例。”

這種合作關系帶來的一個早期結果包括來自城市的實時道路和交通數據，坦頓稱這些數據將用于填補Drive.ai無人駕駛系統的知識空白。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場是非常有用的。”

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，一個月的交通數據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督每次載人服務，但幾周后，他們將會轉移到乘客座位上，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中刪除，只剩下遠程操作人員，他們將監控每輛車，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據。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的車內乘客屏幕，用于展示可視化數據

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模，我們想從早期的采用者中選出盡可能多的支持者。”

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、一個雷達系統和一個能合成傳感器數據、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。”

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

坦頓表示，在通常情況下，人類需要大約800個小時來為每個數據點做注解，但Drive.ai開發出依靠自動化的更快系統。人類團隊執行第一次迭代——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:“我們的堆棧可以讓我們非常迅速地檢查一輛汽車，找出問題所在。我們收集的模擬數據讓我們能夠快速適應。”該方法的一個切實好處是動態紅綠燈檢測，不需要手工編寫不同形狀和大小的交通燈規則，Drive.ai的工程師們將車輛的計算機視覺算法暴露在數千個路口中，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)或緊急右轉向等。它還創造了許多假設場景，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：根據新的尺寸和形狀調整各種參數，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，或者改變左轉彎車道的彎度大小。通過有意識地將我們的技術暴露在‘壓力測試’中，我們能夠確保在我們可能無法在現實中遇到的復雜環境中具備更強的反應能力。”

該公司不愿透露其汽車行駛里程的確切數字，但表示，他們在弗里斯科的街道上看到了“數百萬”邊緣案例和數百萬公里的模擬行駛。Drive.ai也在極具挑戰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。

說服持懷疑態度的公眾

Drive.ai推出測試項目之際，人們對無人駕駛技術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)隨后進行的一項調查發現，這輛車的自動緊急剎車功能已被禁用，在事故發生前的幾秒鐘內，駕駛員的眼睛就從路上移開了。

事故發生后，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。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”）共同監督。此外，Uber表示，將為自家汽車配備一套現成的售后監測系統，旨在防止分心駕駛。

不出預料，研究顯示，大多數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)開展的調查中，70%的人表示“擔心”與無人駕駛汽車共用道路。而行業智庫HNTB發現，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、系統化的方式。這是一個長期目標，它將繼續一步一步地發展下去。我們將與城市和國家合作，并在未來的幾年里將其發展壯大，我們希望它將成為未來交通的藍圖。”

Drive.ai弗里斯科測試的負責人勒帕德表示，社區參與是公眾感知難題的另一個關鍵部分。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切。它還在社交媒體上與社區成員接觸，并計劃定期發布有關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：我們如何以最有效的方式讓人們走上這個平臺？你怎么能把如此具有創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與網約車初創公司Lyft合作，在舊金山灣區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。”

圖7：Drive.ai團隊站在無人駕駛面包車前面留影

Drive.ai的8名聯合創始人中，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年創立這家初創公司之前，曾在無人駕駛和機器學習技術領域工作了三年。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，包括新企業協會(New Enterprise Associates)在內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。開發無人駕駛技術成本昂貴。硅谷激光雷達初創公司Luminar的首席執行官奧斯汀·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其安全性的可靠統計數據。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并不抱有幻想。他說：“在接下來的幾個月里，我們真正關注的是讓人們使用這個系統。目前，負擔能力只是個理論論點。現在，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。”

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