按：本文整理自 MIT 研究科學(xué)家 Lex Fridman 與 Aurora CEO Chris Urmson 【1】的訪談視頻。
由汽車之心（微信 ID：Auto-bit）編譯。

學(xué)者與新晉企業(yè)家的思想碰撞，會給我們帶來哪些新的行業(yè)洞見？

在這個(gè) 40 分鐘的訪談視頻里，他們談?wù)摿艘韵略掝}：

1、卡耐基梅隆大學(xué)與 DARPA 挑戰(zhàn)賽
2、團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)力
3、自動駕駛哪部分最難？
4、激光雷達(dá)是否無用？
5、Level 2 自動駕駛與不可控的人類因素
6、L4 自動駕駛與安全
7、自動駕駛什么時(shí)候可以大規(guī)模部署？
 
視頻來源：Youtube

1、卡耐基梅隆大學(xué)與 DARPA 挑戰(zhàn)賽

Lex Fridman：DARPA 舉辦的自動駕駛挑戰(zhàn)賽和城市挑戰(zhàn)賽你都參加過。在這些重大比賽中，你獲得了什么技術(shù)或哲學(xué)上的經(jīng)驗(yàn)？

Chris Urmson：在我看來，最重要的經(jīng)驗(yàn)就是我們有能力實(shí)現(xiàn)自動駕駛，這是 DARPA 大挑戰(zhàn)留給我最重要的財(cái)富。

當(dāng)時(shí)我還是卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器人專業(yè)的學(xué)生，難度如此巨大的比賽挑動了每個(gè)人的興奮點(diǎn)，而且它確實(shí)酷勁十足。

那時(shí)選擇投身這樣一個(gè)幾乎不可能成功的比賽確實(shí)需要勇氣。好在，經(jīng)過多次嘗試我們成功了，那種感覺真是令人激動。

Lex Fridman：當(dāng)時(shí)，你認(rèn)為哪部分實(shí)現(xiàn)的可能性更高？作為首席工程師，你肩上的擔(dān)子可不輕。

Chris Urmson：是的。那時(shí)候我是技術(shù)總監(jiān)，和許多能人一起做了很多工作。至于我是否對實(shí)現(xiàn)自動駕駛有信心？當(dāng)然了，誰也不會去做那些看似天方夜譚的事。

當(dāng)時(shí)，我們只是覺得這項(xiàng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)起來會很困難，沒想到是如此艱難，第一次嘗試就敗下陣來。

不過，我覺得這是上天送給我們的福利。當(dāng)你不了解一件事的深淺時(shí)，多嘗試幾次總是有好處，這是那些高價(jià)咨詢師們給不了你的經(jīng)驗(yàn)。

Lex Fridman：你覺得比賽中團(tuán)隊(duì)最大的痛點(diǎn)在哪？是機(jī)械？傳感器？軟硬件？算法？車輛定位？還是感知控制技術(shù)？

Chris Urmson：說實(shí)話，這項(xiàng)技術(shù)的樂趣就在這，因?yàn)樗姆矫娑己茈y，而且你還不能有短板。

就拿 DARPA 城市挑戰(zhàn)賽舉例，如果用現(xiàn)在的眼光來看，應(yīng)該很容易。畢竟我們掌握了充足的城市數(shù)據(jù)，而且這里不是沙漠，GPS 信號很好，所以做出比較精確的城市地圖不是問題。

那時(shí)，搞定所有工程工作讓我們對車輛進(jìn)行控制和駕駛就已經(jīng)是一大難題（當(dāng)然現(xiàn)在也是難題）。

不過，最棘手的還是比賽的不確定性，我們甚至不知道賽會到底想讓我們干什么。

Lex Fridman：你是說，比賽前團(tuán)隊(duì)對賽道完全不了解，甚至連勘路的工作都沒做過？

Chris Urmson：是的。我們根本不知道比賽線路，只能靠猜測。

現(xiàn)在回想那場比賽，那時(shí)大家都覺得 DARPA 至少得給些路點(diǎn)，好讓車輛沿著它們行駛。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，比賽里的參照物全靠自己發(fā)掘。好在，最后組委會提供一些軌跡給我們參考。

團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)力

Lex Fridman：現(xiàn)在你成了團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)，對于領(lǐng)導(dǎo)力這件事你有什么看法？

Chris Urmson：這事得分好幾個(gè)方面來說。

第一，就是敢于嘗試那些困難的項(xiàng)目，因?yàn)檫@是團(tuán)隊(duì)的好機(jī)會。

另一個(gè)就是要知人善用，不能只看到他們是誰，要發(fā)現(xiàn)他們能成為什么樣的人。

這也是我從老領(lǐng)導(dǎo) Red Whittaker（卡耐基梅隆大學(xué)教授）那里學(xué)到的最有用的知識。

他會逐個(gè)審視學(xué)校的學(xué)生，教他們成為領(lǐng)導(dǎo)，挑大梁去完成一些艱巨任務(wù)。如果換做別人，肯定會覺得這些學(xué)生都太嫩，他們什么都不懂。

所以，我覺得對他人有信心是一個(gè)強(qiáng)大的武器。

Lex Fridman：能不能給大家簡單介紹下自動駕駛技術(shù)的進(jìn)化過程？從 DARPA 挑戰(zhàn)賽到現(xiàn)在，技術(shù)是經(jīng)歷了質(zhì)變？還是說我們玩的依舊是當(dāng)年那套東西，只是它變得更穩(wěn)健了？

Chris Urmson：我們確實(shí)向前邁進(jìn)了不少。

在 DARPA 自動駕駛挑戰(zhàn)賽上，我們唯一實(shí)質(zhì)性解鎖的是高精地圖技術(shù)。

有了它，那些越野車才能在沙漠中穿行，這絕對是個(gè)重大創(chuàng)新。否則，車輛就會被前路復(fù)雜的環(huán)境所困，想保持一定的行駛速度更是不可能。

至于城市挑戰(zhàn)賽，我覺得最大的技術(shù)創(chuàng)新是激光雷達(dá)，它能生成高清 3D 模型，幫助車輛理解周邊環(huán)境。在我看來，這絕對是改變游戲規(guī)則的技術(shù)突破。

除了激光雷達(dá)，那個(gè)年代我們還在技術(shù)上取得過很多進(jìn)步，比如視覺評估。

那個(gè)時(shí)候，SLAM（即時(shí)定位與地圖構(gòu)建）是機(jī)器人行業(yè)里最火爆的概念，它是展會的?？?，大家寫論文也都會提到它。

所以，視覺評估技術(shù)的橫空出世讓大家都異常興奮。

Lex Fridman：所以說，那個(gè)時(shí)代的技術(shù)突破大多數(shù)都是建立在激光雷達(dá)之上的？

Chris Urmson：事實(shí)上，我們當(dāng)時(shí)做 SLAM 正起勁。

有了激光雷達(dá)，有了攝像頭，實(shí)時(shí)定位才算正式上位，大家也算擺脫了對 GPS 的迷信。

總得來說，當(dāng)時(shí)大家為 SLAM 貢獻(xiàn)了很多力量，激光雷達(dá)并不是什么決定性的突破創(chuàng)新，不過它的實(shí)際應(yīng)用確實(shí)算一大進(jìn)步。

Lex Fridman：也就是說，在城市挑戰(zhàn)賽時(shí)大家都做了地圖，那么各個(gè)團(tuán)隊(duì)有自己的方案嗎？你們之間有沒有進(jìn)行「信息」共享？

Chris Urmson：DARPA 把地圖模型給了每個(gè)團(tuán)隊(duì)，但我們得解決一個(gè)問題，那就是地圖精度。

因此，想拿出一套厘米級精度的地圖是我們當(dāng)時(shí)最大的挑戰(zhàn)。

Lex Fridman：當(dāng)時(shí)的感知技術(shù)是個(gè)什么水平？

Chris Urmson：比現(xiàn)在差得多。不過，雖然時(shí)代不同，它們的內(nèi)核卻極其相似。

我們的任務(wù)就是追蹤車輛，甚至是 100 米之外的，畢竟你得在路上變道。

我們要解決的問題現(xiàn)在也有，比如對其他車輛的動作進(jìn)行預(yù)判，它們到底是繼續(xù)走直線還是左轉(zhuǎn)或右轉(zhuǎn)？

而且別忘了，自動駕駛汽車的行為也會對其他車輛產(chǎn)生影響。

Lex Fridman：那 10 年之后呢？

Chris Urmson：在我看來，最關(guān)鍵的一點(diǎn)就是我們處在變幻莫測的世界里，道路上總會有其他參與者，比如行人，比如自行車，比如其他汽車。

他們大部分時(shí)間都遵章行駛，但也有放飛自我的時(shí)候，而這些變量就非常棘手。

Lex Fridman：這些變量主要來自行為還是感知上？

Chris Urmson：兩者都有。

要知道，10 年前參加比賽時(shí)我們不用考慮自行車，不用考慮行人，更不用看信號燈，而且車輛的行駛區(qū)域也要小很多。

自動駕駛哪部分最難？

Lex Fridman：從城市挑戰(zhàn)賽到「現(xiàn)實(shí)世界」，你有沒有遇到什么真正艱巨的新挑戰(zhàn)？

Chris Urmson：我覺得兩者之間最大的不同在于，現(xiàn)在我們是真槍實(shí)戰(zhàn)。

當(dāng)然，和過去一樣，我們還沒能逃脫「可控環(huán)境」這個(gè)魔咒，但難度卻要高得多，畢竟那時(shí)能跑完 60 英里就算勝利。

從 2006 年的視角來看，60 英里這個(gè)距離已經(jīng)相當(dāng)遠(yuǎn)了。但現(xiàn)在要跑的可是 50 萬英里。所以說，它們無法同日而語。

激光雷達(dá)是否無用？

Lex Fridman：激光雷達(dá)對自動駕駛到底有多重要？

Chris Urmson：它確實(shí)是核心，不過在我看來，攝像頭和雷達(dá)也是核心。

如果穩(wěn)健是目標(biāo)，就得用上不同傳感器采集的數(shù)據(jù)。

Lex Fridman：對于 Elon Musk 的激光雷達(dá)無用論，你怎么看？這是成長必須付出的代價(jià)？還是說大部分的感知任務(wù)其實(shí)攝像頭就能勝任？

Chris Urmson：人類駕駛汽車用的就是視覺能力，所以攝像頭決定論我也認(rèn)同。

至于 Musk 的激光雷達(dá)無用論，我覺得這種提法沒什么問題，很多年前電動車也不被行業(yè)認(rèn)可。未來，任何技術(shù)最終都會被更強(qiáng)大的技術(shù)所代替。

在我看來，這個(gè)問題的核心是我們現(xiàn)在的交通方式出了問題。去年，有那么多美國人在路上丟了性命，這是不可接受的。

無論哪種自動駕駛技術(shù)，只要能提升道路安全性，我們就應(yīng)該使用。

所以，一直爭論到底用激光雷達(dá)還是攝像頭完全沒有意義，它們只是兩種技術(shù)罷了，誰能更好地解決問題就選誰。

Lex Fridman：降成本是汽車廠商的核心任務(wù)之一，那么在你看來激光雷達(dá)未來價(jià)格會大幅下降嗎？如果沒有激光雷達(dá)，我們能實(shí)現(xiàn) Level 4 嗎？

Chris Urmson：我覺得兩個(gè)問題的答案都是「Yes」，只是時(shí)間問題。

最廉價(jià)傳感器不是我們想要的，我們需要的是經(jīng)濟(jì)上行得通的自動駕駛方案，在那之后我們才談?wù)摾麧櫤徒党杀镜氖隆?br />
也就是說，500 美元和 50 美元的系統(tǒng)，哪個(gè)可堪大用我們才會選哪個(gè)。

成本問題確實(shí)重要，它事關(guān)業(yè)務(wù)是否可持續(xù)以及未來的發(fā)展。所以，在激光雷達(dá)這個(gè)問題上，我覺得沒有所謂的價(jià)格基線。

當(dāng)然，激光雷達(dá)肯定要比攝像頭貴，因?yàn)樗枰芏嗵幚韱卧?，但肯定不可能一直賣高價(jià)。

我相信，只要有了正確的商業(yè)模式，降低成本不是問題。

Level 2 自動駕駛與不可控的人類因素

Lex Fridman：你曾說過，現(xiàn)在的 Level 2 技術(shù)漏洞百出，因?yàn)槿祟愐蛩靥豢煽?。關(guān)于這個(gè)問題，你還有什么補(bǔ)充的？

Chris Urmson：關(guān)于 Level 2，我的本意被曲解了。

在我看來，Level 2 主動安全技術(shù)相當(dāng)重要，我們應(yīng)該大力推廣。它能在不久的將來降低事故率，同時(shí)拯救生命。

當(dāng)下的 Level 2 技術(shù)主要控制橫軸和縱軸，即車輛的轉(zhuǎn)向和加減速，它是駕駛員的好幫手，這點(diǎn)值得鼓勵(lì)。

不過，就像你說的，Level 2 也帶來了一些挑戰(zhàn)，比如人類因素帶來的風(fēng)險(xiǎn)和公眾的誤解。

有幾點(diǎn)我深信不疑，第一，人們肯定會過度信任這項(xiàng)技術(shù)，駕駛員在特斯拉里睡覺的新聞，我們可是時(shí)常看到。

最近我在一個(gè)視頻里還看到一位名人稱特斯拉是自動駕駛汽車，那么多人對自動駕駛還有深深的誤解，更別說普通人了。

事實(shí)上，特斯拉哪算的上自動駕駛，信了市場營銷，你可能哪天真的會死在車?yán)?，或者傷到其他行人?br />
所以，各家廠商在宣傳和部署此類技術(shù)時(shí)得講究方式方法。

從成本上來講，Level 2 也和真正的自動駕駛有所區(qū)別，它們生活在完全不同的兩個(gè)世界。

Lex Fridman：在你看來，這不是逐步進(jìn)化的過程，Level 2 和未來的全自動駕駛走的根本就是兩條路？

Chris Urmson：是的，Level 2 注重的是駕駛員輔助，所有安全項(xiàng)的設(shè)計(jì)都有一個(gè)前提，那就是駕駛員集中精神，所以車輛安全最終還是要駕駛員來負(fù)責(zé)。

從成本角度來看，Level 2 能成功完成幾次主動剎車，就是一個(gè)巨大進(jìn)步，哪怕成功率只有 50%。

但歸根結(jié)底來說，它并不是自動駕駛技術(shù)。

Lex Fridman：這世界上有太多人容易輕信廠商宣傳，那么，我們能做出不讓駕駛員過度信任的 Level 2 系統(tǒng)嗎？

Chris Urmson：恐怕不能。如果大家真能認(rèn)識到其中的風(fēng)險(xiǎn)，你的假設(shè)就能成立。

可惜人們總是喜歡從自己的經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，如果 Level 2 系統(tǒng)一直安全工作，也許一個(gè)月后他們就放松警惕了。不過，危險(xiǎn)可能會在第 31 天到來。

當(dāng)然，那些科技迷們肯定會更加小心，但大多數(shù)人沒這個(gè)覺悟，他們還是相信自己的經(jīng)驗(yàn)。

因此當(dāng) Level 2 大規(guī)模普及后，各種因?yàn)榇中拇笠庖l(fā)的事故就會迅速多起來。

L4 自動駕駛與安全

Lex Fridman：我也與其他人討論過自動駕駛，到最后，大家的重點(diǎn)就是該不該把自己的生命交給機(jī)器人，所以我們還是得說說安全問題。你們準(zhǔn)備怎么向世界證明，自動駕駛汽車絕對安全？

Chris Urmson：這項(xiàng)工作確實(shí)很難，因?yàn)闆]有標(biāo)準(zhǔn)答案。

首先，我們得展示那些費(fèi)盡心血的工作，比如功能安全過程，這是我們在工作中解決問題的指引，也是建立初步信任的方法。

接著就是拿各種證據(jù)，比如向公眾展示自動駕駛汽車的能力，這其中包括模擬、組件測試、分解測試和一些路測數(shù)據(jù)。

最終，說服公眾相信自動駕駛還得靠對話，這一步需要深度，也需要時(shí)間。這個(gè)目標(biāo)很簡單，就是讓大家相信自動駕駛有利于保護(hù)公眾利益，它值得公眾信任。

這一步完成了，我們就離成功不遠(yuǎn)了。

Lex Fridman：如果這種方法失敗了，你覺得我們能拿出個(gè)度量標(biāo)準(zhǔn)或者數(shù)字來評判自動駕駛汽車的安全性嗎？

Chris Urmson：當(dāng)然可以，而且不只是一個(gè)數(shù)字。

現(xiàn)在我們只是在內(nèi)部進(jìn)行，未來會公開更多信息，比如人類在不同任務(wù)下的表現(xiàn)以及他們的失誤率。

最終，參考航空業(yè)的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，再結(jié)合法律法規(guī)，我們就能拿出數(shù)據(jù)模型進(jìn)行對比，讓數(shù)據(jù)為自動駕駛汽車正名。

Lex Fridman：說到自動駕駛汽車，公眾會最先想到那個(gè)經(jīng)典的「電車難題」，那么你們準(zhǔn)備怎么贏得大家的「芳心」，讓他們接受自動駕駛汽車是生命中不可分割一部分的事實(shí)？

Chris Urmson：我會讓他們?nèi)ンw驗(yàn)。

說實(shí)話，自動駕駛是全新物種，大家連摸都沒摸過，沒有疑惑才不正常。

與此同時(shí)，用戶熟悉自動駕駛的過程也是我們不斷提升并降低成本的好機(jī)會。等大家嘗試并喜歡上自動駕駛汽車后，就會把它當(dāng)成自己生活中不可或缺的一部分。

這樣的事我見多了，很多人在試乘自動駕駛汽車前都滿腹狐疑，但十分鐘后他們就打消了自己的擔(dān)憂。

科技就是這樣，你不需要完全了解其中原理，只要好用就行了。

這也是我們對自動駕駛技術(shù)的期望，它只要在后面默默提供完美的用戶體驗(yàn)并安全把每個(gè)人送到目的地就行。

自動駕駛什么時(shí)候可以大規(guī)模部署？

Lex Fridman：我們不說未來，大家聽預(yù)言都聽煩了。公眾只想知道自動駕駛汽車什么時(shí)候能大規(guī)模部署？至少得達(dá)到 1 萬輛這個(gè)門檻？

Chris Urmson：10 年之內(nèi)肯定能實(shí)現(xiàn)，這點(diǎn)自信我還是有的。

Lex Fridman：那么在你看來，自動駕駛汽車的部署什么時(shí)候才算有了質(zhì)變？

Chris Urmson：答案很簡單，什么時(shí)候公路上的自動駕駛汽車取消了安全駕駛員。

在這之后，我們就能考慮如何擴(kuò)大規(guī)模，如何打造用戶體驗(yàn)，以及如何創(chuàng)新商業(yè)模式了。

Lex Fridman：安全駕駛員會先從哪個(gè)區(qū)域的自動駕駛汽車上消失？是高速還是城市？或是其他什么特定區(qū)域？

Chris Urmson：我覺得應(yīng)該是城市或者郊區(qū)。

大多數(shù)人覺得，高速路況才是最適合自動駕駛的，因?yàn)榇蠹叶汲粋€(gè)方向開，而且不會有行人或自行車進(jìn)入。

可惜事實(shí)并非如此，因?yàn)樵谧詣玉{駛模式下，我們必須 100% 考慮，而不是考慮大部分情況。一旦大貨車出了問題，在那個(gè)時(shí)速下造成的破壞就太大了。

換到城市，較低速度下即使出了問題，也不會那么嚴(yán)重。

在技術(shù)完全成熟前，事故難以避免，所以大家肯定會選擇風(fēng)險(xiǎn)更低的城市或郊區(qū)環(huán)境。更多的投入當(dāng)然意味著更快的進(jìn)步。

Lex Fridman：關(guān)于自動駕駛汽車的部署時(shí)間線現(xiàn)在大家眾說紛紜，有的說10 年，有的說 20 年，還有人說 30 年。在你看來，什么樣的技術(shù)突破能改變自動駕駛落地的時(shí)間進(jìn)程？

Chris Urmson：我覺得感知和預(yù)測能力更重要，如果明天你就能拿出個(gè)完美模型，我們的研發(fā)馬上就能向前進(jìn)一大步。

Lex Fridman：當(dāng)下道路參與者中，最讓你頭疼的是哪個(gè)？車輛、行人還是自行車？

Chris Urmson：我最擔(dān)心的還是自行車和行人，因?yàn)樗麄兺耆珱]有保護(hù)，而有安全氣囊的汽車風(fēng)險(xiǎn)就要小得多。

所以，我們得多留意行人和自行車。

Lex Fridman：對行人多加保護(hù)的話，就意味著車輛會減速，他們甚至?xí)催^來利用這一點(diǎn)去給自動駕駛汽車找麻煩（比如碰瓷）。如果是人類司機(jī)，大不了繞過去就好，但自動駕駛汽車呢？在技術(shù)上我們有什么好的解決方案嗎？

Chris Urmson：先說一點(diǎn)，如果我看到橫過馬路的人，肯定會停車讓行而不是繞過去。

眼下確實(shí)有人利用這一點(diǎn)橫穿馬路，但面對自動駕駛汽車，他們就得掂量掂量，畢竟誰也不想出車禍。

機(jī)器的心思可能比人更難猜，所以我并不擔(dān)心行人造成的道路混亂。算法上很簡單，探測到有人接近就停下來，所以基本沒什么風(fēng)險(xiǎn)。

Lex Fridman：所以這不是算法問題，而是體驗(yàn)問題。再問最后一個(gè)問題，當(dāng)下 Aurora 的主要競爭對手是誰？你準(zhǔn)備如何擊敗它們？

Chris Urmson：眼下，我們還是更關(guān)心自己。

之前我也多次提到，自動駕駛是個(gè)非常復(fù)雜的難題，很多公司都在著手解決。我們沒時(shí)間去找假想敵以及擊敗它們的戰(zhàn)略，要想走得更快，就得先對整個(gè)行業(yè)有深入了解，盡量躲開前進(jìn)路上的陷阱。

其次，吸引認(rèn)同我們使命的員工。

除此之外，對基礎(chǔ)設(shè)施和架構(gòu)的持續(xù)投資也相當(dāng)重要，它們是公司未來的加速器。

我們不會把時(shí)間都花在演示上。相反，機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)提取及應(yīng)用等基礎(chǔ)建設(shè)更為
重要。

對這些領(lǐng)域的持續(xù)投資，才是 Aurora 未來能否繼續(xù)走下去的關(guān)鍵。

注：【1】Chris Urmson，曾是谷歌自動駕駛項(xiàng)目二號人物。

在 2006 年美國國防部高級研究計(jì)劃局（DARPA）挑戰(zhàn)賽中，他是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）自動駕駛團(tuán)隊(duì)的關(guān)鍵工程師。

在 2007 年 DARPA 城市挑戰(zhàn)賽（Urban Challenge）中，他是冠軍組 CMU 團(tuán)隊(duì)的核心領(lǐng)導(dǎo)者之一。

隨后，Urmson 加入谷歌，成為谷歌自動駕駛軟件部門的負(fù)責(zé)人。正是他，將谷歌自動駕駛從概念車變成現(xiàn)實(shí)，幫助團(tuán)隊(duì)將這項(xiàng)技術(shù)從研究階段轉(zhuǎn)向工程階段。

如今，他是自動駕駛新創(chuàng)公司 Aurora 的創(chuàng)始人兼 CEO。

Aurora 成立于 2017 年初。今年 2 月，Aurora 敲定 5.3 億美元 B 輪投資，由紅杉資本領(lǐng)投，亞馬遜、殼牌等巨頭跟投。拿到這筆投資后，Aurora 估值達(dá)到 25 億美元。今年 6 月，它又獲得現(xiàn)代/起亞的投資。

可以說，在 Urmson 的帶領(lǐng)下，Aurora 已成為全球范圍內(nèi)備受關(guān)注的自動駕駛公司之一。