無人駕駛備受爭議的當下，Drive.ai為何仍堅持為期六個月的測試大局？

【獵雲網（微信號：ilieyun）】8月2日報道 （編譯：檸萌）

編者註：Drive.ai作為一家自動駕駛汽車創企，計劃在德克薩斯州弗里斯科市推出為期六個月的無人駕駛打車服務試點計劃。本文詳細介紹了它如何可視化地進行數據處理，以及如何使用深度學習來加速原始數據向可用信息的轉換，從而實現自駕車計劃的順利實施，為開拓市場、增加客戶奠定基礎。

一年前，由谷歌母公司Alphabet旗下的自動駕駛汽車公司Waymo生產的無人駕駛汽車已經在公共道路上駕駛，成為行業先例。現在矽谷無人駕駛創業公司Drive.ai打算效仿其後，進行無人駕駛汽車的測試。

本月，這家矽谷初創企業將在德克薩斯州弗里斯科市（Frisco）推出一支自動駕駛尼桑NV200麵包車車隊。這些車輛不是完全自主的，會有一群安全司機和遠程運營商參與其中，確保車輛的順利行駛。車輛測試的範圍將被限制在一個有地理防護的區域內。

但是，Drive.ai的六個月測試將是迄今為止最大的測試之一。當這六個月的測試結束後，Drive.ai公司希望自己的無人駕駛汽車能搭載超過1萬人。

下面具體介紹一下Drive.ai的這項計劃。

弗里斯科——明日之城

弗里斯科位於達拉斯市中心以北，相距約25分鐘，是一個規模相對較小的城市。雖然人口僅有約17萬，但它是美國發展最快的大都市之一，也是新興科技產業的發源地。Uber的空中計程車服務Uber Elevate就將弗里斯科設為未來的啟動站。位於弗里斯科創業孵化中心的多家初創企業，比如North Texas Enterprise Center和LaunchPad City，如今已經為該市的經濟發展貢獻了逾1.17億美元。

弗里斯科歷來對科技表現出極大的友好性和包容性，但這並不是吸引Drive.ai來此的唯一條件。2017年9月，德克薩斯州的一項法律生效了。該法律條文允許公司運營自動駕駛服務，且不受市政府限制。Drive.ai公司駐弗里斯科的現場主管、前Uber車隊運營主管唐·勒帕德（Don Lepard）說，監管機構、城市交通工程團隊和地方當局的接納程度也起到了一定作用。

「我們已經與消防部門和急救服務（EMS）討論了策略，也討論了如果這類情況發生，我們應該如何應對。比如說，如果有人看到一輛汽車的行駛出現了反常情況，立即撥打了911，我們要怎麼處理？」他在接受VentureBeat電話採訪時說道。「這是我們要考慮的一些情況。」

該無人駕駛汽車測試項目的籌備工作開始於2018年年初。就在這不久前，弗里斯科市議會批准與丹頓縣交通管理局和幾家房地產開發商——Hall Group、Frisco Station Partners和Star——合作成立弗里斯科交通管理協會（FTMA）。工作組的工作重點是通過改善人行道和自行車道，以及技術解決方案，如共享出行服務和聯網車輛，實現減少城市擁堵的目的。

「弗里斯科希望在我們所謂的『微交通』領域成為創新者，」Drive.ai公司聯合創始人兼首席執行官薩默普·坦頓（Sameep Tandon）說。「這是最後一英里的問題，即在「走路太遠，開車太近的距離之間的問題。我們想要解決這一問題，而且要與當地合作夥伴聯手來解決這個問題。這就是可行的方法。」

建立了夥伴關係之後，Drive.ai公司能獲得的一個早期結果就是實時道路和城市交通數據的獲取。坦頓說這一點正好可以彌補Drive.ai自動駕駛系統的知識空白。

「想像有一個建築工地，左邊的車道上有一台推土機，」他說。「從人工智慧的角度來看，提前知道前面會出現一個施工現場對自動駕駛汽車的行駛將發揮出非常大的作用。」

乘坐無人駕駛汽

一旦Drive.ai的試點項目啟動，該公司的無人駕駛汽車將會負責運送Hall Group和Star的員工、居民，以及客戶。Hall Group位於弗里斯科的北白金走廊——主要是大型辦公大樓霍爾公園的附近。Star佔地91英畝，是集體育、住宅和娛樂功能為一體的區域，NFL橄欖球球隊——達拉斯牛仔隊的總部也在那裡。

長達數月的交通數據分析決定了他們未來要走的路線，勒帕德說。

「這些建築群非常擁擠，」他解釋道。「我們希望乘客們能夠喝杯雞尾酒，吃頓午餐，隨心所欲地做事，而且還能快速地叫到車。」

乘客將使用一款類似於Uber的智能手機應用，在幾個固定的接送點之一按需呼叫汽車。行程不收取乘客任何費用。一開始，會有一個Drive.ai的承包商坐在駕駛位監督每次行程，但幾周後，他們將會轉移到乘客座位，更多地起到陪伴的作用。他們會回答乘客的問題，但不能控制汽車的速度或動作。再過幾周，他們將完全從這個循環中退出，在偏遠地區的操作人員除外。這些操作人員要監控每輛車，並在其中一輛出故障時提供幫助。否則，這些汽車將完全獨立地在弗里斯科的道路上行駛。

在乘坐過程中，乘客將通過車載觸摸屏獲得實時可視化的信息。該觸摸屏由激光雷達（一種測量自身與物體之間距離的激光感測器）、雷達、GPS、RGB攝像機和慣性測量數據組合而成。當前的版本看起來有點像原始的視頻遊戲，配有汽車的三維顯示，還有一個由三個儀錶盤攝像頭拍攝的畫面，以每小時數英里的速度運行，視角也可以自行選擇切換（例如，頭頂、鳥眼、擋風玻璃等）。Drive.ai稱其從汽車裡延伸出去的紅線為「紅地毯」，因為它可以展示預期的路線。

勒帕德說，這樣做的目的是讓乘客感覺更舒服。

「我們真的採取了一種系統的方法，」他解釋道，「並且也考慮到了我們未來該如何擴展。我們想從早期的採用者中脫穎而出。」

實際上，這些汽車在公共道路上的行駛並不難實現。從設計角度說，它們是亮橙色的，帶有「自動駕駛汽車」的字樣。Drive.ai的標誌就印在駕駛員和乘客兩側，非常顯眼。他們還配備了四個激光雷達感測器，10個1080p RGB攝像機，一個雷達系統和一個合成感測器數據的中繼計算機。他們有車頂屏幕，可以顯示書面的提示、符號和表情符號，以便將車輛的下一步行動（如車道變換或紅燈時右轉）傳達給周圍的行人和司機。

「我們想讓人們知道，這些都是自動駕駛汽車，因此他們對待這些汽車的態度與其他車輛不同。」坦頓說，「他們的意圖應當是透明的。」

如何讓汽車學會自動駕駛

「機器學習已經深入到Drive.ai堆棧的每個部分，包括映射、感測器校準、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。」坦頓說。

「我們採取深入學習的方法，」他說。「人工智慧處在我們車輛平台和感測器平台的最前沿。」

Drive.ai的工程師使用可視化工具將感測器數據流與三維街道地圖和道路網路同步，然後他們通過回放進行測試、訓練和驗證機器學習的模型。但這一切都是建立在數據收集的基礎上。隨著無人駕駛汽車的行駛，它們會記錄駕駛數據日誌，本地化報告，物體檢測，運動計劃和基本測量信息，例如下車和接載乘客所需的時間。這些數據收集起來很麻煩，而且如果沒有標籤可以讓Drive.ai的系統理解它所看到的內容，那一切就沒用了。

坦頓說，通常情況下，每個數據點需要工作人員花費大約800個小時才能注釋清楚，但是Drive.ai開發了一個更快的系統，可以依靠自動化實現。人類團隊執行了第一次迭代——識別樹木、汽車、行人和騎自行車的人等對象——並使用像MIT開發的開源機器人可視化和界面框架工具Director來快速「擦洗」前後框架。Drive.ai早期版本的中間件是建立在免費的機器人操作系統之上的，但是該團隊已經轉向了自己設計的解決方案，即Drive.ai pub-sub或DPS。

「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。」坦頓說，「我們收集的模擬數據保證我們能夠快速適應。」

該方法的一個實際應用好處是動態交通燈檢測。Drive.ai的工程師沒有為不同形狀和大小的燈光手動編程規則，而是將數千個交叉路口的交通燈信息錄入到車輛的計算機視覺演算法中，讓它們學會獨立識別不同的信號。

該公司不會透露其汽車行駛的確切里程數，但它表示他們已經看到了「數百萬」的邊緣情況。它還在具有挑戰性的條件下進行測試，如夜間和下雨。出於謹慎，Drive.ai在弗里斯科的測試車輛只能在白天行駛。

用技術消除公眾質疑

Drive.ai的推出恰逢公眾對自動駕駛技術的懷疑達到歷史最高水平。

今年3月，Uber自駕車Volvo在鳳凰城郊區的亞利桑那州坦佩市撞死了一名49歲的行人Elaine Herzberg。美國國家運輸安全委員會在隨後進行的一項調查中發現，該車的自動緊急斷路功能已經被禁用，而且備用駕駛員在車禍發生的幾秒鐘內將目光從車上移開了。根據該報告，這輛車在撞擊前需要突破1.3秒，達到時速43英里。

事故發生後，亞利桑那州州長道格·杜西（Doug Ducey）宣布暫停Uber的自動駕駛特權，Uber也主動停止了在匹茲堡、舊金山和多倫多的測試。本月，Uber宣布將在道路上重新部署自動駕駛原型機，並禁用車輛的自動系統。同時在每輛車裡配備遠程運營商和兩名員工——一名負責駕駛，另一名負責記錄「值得注意的事件」。此外，該公司還表示，將為自己的汽車配備一套現成的售後監測系統，旨在防止駕駛員在駕駛時精力不集中。

不出意外的是，研究顯示，大多數美國人並不相信無人駕駛汽車的安全性。布魯金斯學會最近進行的一項調查顯示，超過60%的受訪者表示，他們「不願意」乘坐自動駕駛汽車。在另一項由公路和汽車安全倡導者（AHAS）開展的調查中，70%的人透露出對和自動駕駛汽車共用道路的「擔心」。行業智庫HNTB發現，59%的人認為自動駕駛汽車「不比人類駕駛的汽車安全」。

坦頓承認沒有一個系統是完美的。但他相信Drive.ai採取的預防措施會起到推動作用，防止像Uber在坦佩市那樣的悲劇發生。

「與我們的競爭對手相比，我們採取了一種更為可控、系統化的方式。」他表示，「這是一個長期的目標，它將繼續一步一步地發展下去。我們將與市、州合作，並在未來的幾年裡將其發展壯大，我們希望它將成為未來的藍圖。」

勒帕德說，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六個月的測試開始之前發出信號，Drive.ai主持了兩次市政廳會議，在那裡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，並計劃定期發布有關該項目進展的公開報告。

「我們打破了無線電沉默的模式，」勒帕德說。「我們要回答的問題是，我們如何才能以最實用的方式讓人們進入這個平台？如何才能把如此創新、與眾不同的東西送到那些想要使用它的人的手中？

弗里斯科不是終點，是起點

如果一切按計划進行，弗里斯科將不會成為Drive.ai自駕車的巔峰之行。一份更雄心勃勃的事業將由此拉開序幕。

該公司正在開發一種套件，允許未來的客戶改裝具有自主功能的汽車。事實上，它已經與幾家汽車製造商合作，但是坦頓拒絕透露其姓名。2017年9月，Drive.ai與共享出行創業公司Lyft合作，在舊金山灣區推出了自駕車穿梭計劃。

「我們有四到五種不同的車輛平台，」坦頓說。「每個平台都用於不同的項目。 在五到十年內，我們希望能將市場擴展至多個城市。」

公司的創始人具有專業的眼光和知識。

Drive.ai的八位聯合創始人中有六位是斯坦福大學人工智慧實驗室的博士或研究生。他們在2015年創辦公司之前，已經在自駕車和機器學習技術方面研究了三年。坦頓之前是斯坦福大學的自動駕駛深度學習項目的負責人。Drive.ai總裁卡羅爾·萊利（Carol Reiley）從事機器人技術工作已經超過15年。

Drive.ai的董事會同樣令人印象深刻，其中包括Steve Girsky，他曾在通用汽車公司擔任高管，公眾普遍認為他幫助通用從2009年的破產危機中復甦；吳恩達（Andrew Ng），斯坦福大學著名計算機科學教授，前百度首席科學家、谷歌大腦創始人、人工智慧界的權威；Carmen Chang，矽谷律師和長期投資者，曾為Uber時任首席執行官的Travis Kalanick提供諮詢，負責將Uber的在華業務出售給競爭對手滴滴出行。

Drive.ai也獲得了部分融資。自2015年4月以來，包括New Enterprise Associates在內的風險投資公司已對該公司投資超過7700萬美元。

但是Drive.ai擴張的道路充滿了障礙。

自動駕駛技術很昂貴。矽谷激光雷達創業公司Luminar首席執行官奧斯汀·拉塞爾（Austin Russell）估計，第一代自動駕駛汽車將耗資數十萬美元。其中最昂貴的部件是激光雷達感測器。Velodyne為單個360度的單位收費4,000美元，射程為100米。

自動駕駛技術在很大程度上還處於起步階段。蘭德公司的研究人員估計，自動駕駛汽車可能需要行駛多達110億英里才能獲得有關其安全性的可靠統計數據。就在本月，Waymo的車隊行駛里程已經達到了800萬英里。

但是，成本並不是Drive.ai要擔心的事情，坦頓說，公司對未來的挑戰並不抱幻想。

「在接下來的幾個月里，我們真正關注的是讓人們使用該系統。在這一點上，可負擔性是一個理論論證。這是自動駕駛汽車的早期階段，人們還需要時間來適應它們並開始使用它們。」

「但我們的部署工作已經即將開始，」他說。

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