獲5.3億美金融資，亞馬遜、紅杉入局，自動駕駛「夢之隊」Aurora還藏了哪些秘招？

自動駕駛「夢之隊」Aurora Innovation 再傳捷報。

據雷鋒網新智駕獲得的消息，Aurora 敲定了價值 5.3 億美元的 B 輪投資，領投的是矽谷傳奇風投公司紅杉資本，其他投資者中還有亞馬遜等巨頭的身影。拿到這筆投資後，Aurora 估值已經沖高至 25 億美元。

鑒於有些讀者對 Aurora 不太了解，我們先來介紹下這家公司的創始人。首先，你不得不知的是，這裡聚集了一撥世界上最懂自動駕駛的人。

*從左至右：Sterling Anderson, Chris Urmson, Drew Bagnell

作為聯合創始人之一，那位被稱為「自動駕駛時代亨利·福特」的 Chris Urmson 原本是谷歌自動駕駛項目（現在的 Waymo）主管。Aurora 的 CTO Drew Bagnell 也是業界大牛，創業前他是 Uber 感知和自動化部門的老大。第三位聯合創始人 Sterling Anderson 現在則是 Aurora 的一號產品經理，2015-2016 年間，他帶著特斯拉的團隊搞出了 Autopilot。

三位創始人頂著的光環除了能吸引到頂級投資人和合作夥伴，還讓 Aurora 建成了最頂級的人才梯隊，舊金山灣區和匹茲堡兩個總部已經達到 250 名員工。

在與現代、大眾和拜騰等巨頭達成合作的同時，Aurora 依然保持獨立，其設計的軟硬體套裝以及數據服務均面向所有汽車製造商和交通網路。據雷鋒網新智駕了解，Aurora 已經與第四家汽車製造商達成合作，但具體是哪家公司還不得而知。

價值 5.3 億美元的新一輪投資也象徵著資本市場對 Aurora 的信心。

「過去幾年來，我們與全球超過 15 家頂級自動駕駛公司打過交道。」紅杉資本合伙人 Carl Eschenbach 在採訪中說道。「Aurora 才是真正的自動駕駛夢之隊，它不但有業內最出色的團隊，還是一股最具『破壞性』的力量。」當然，Eschenbach 也藉助這次投資，拿到了 Aurora 董事會的席位。

Urmson 在接受採訪時則表示：「這與我們加速履行自己的使命息息相關，Aurora 要安全迅速且廣泛的推廣自動駕駛技術。有許多人對 Aurora 興趣十足，這也讓我們有足夠的時間找出到底誰是最佳戰略合作夥伴。」

Aurora 的獨特優勢

不過，在如此眾多競爭對手環伺之下，Aurora 有明確的競爭優勢——它是一家獨立公司，而且是自動駕駛市場上稀有的全棧供應商。就像它自己所說，Aurora 是自動駕駛汽車的「駕駛員」。

據雷鋒網新智駕了解，全棧供應商這個位置相當關鍵，因為打造並運營自動駕駛汽車是個非常複雜的工作，它融合了包括人工智慧、深度學習、感測器技術、高清地圖、雲計算、車載計算機和半導體等多項技術，而這些日新月異的技術用妥當了才能拿出一個真正派上用場的解決方案。

鑒於整個系統各部分的性能都會對其他部分造成影響，因此好的整合能力是重中之重，而這正是 Aurora 的強項。

對 Aurora 來說，公司的獨立也是一大法寶，這也是整個自動駕駛生態的性質所決定的。

首先，第一波自動駕駛汽車必然會受地理圍欄的限制，因此它們不適合消費者直接購買。這代自動駕駛汽車的宿命必然是自動駕駛計程車。由於 Uber 和 Lyft 已經參與其中，因此晚來者恐怕難以撼動它們在市場中的地位。

對 Uber 和 Lyft 來說，任何競爭對手都是眼中釘，肉中刺，因此打車服務市場未來必然會迎來一場惡戰，參與者恐怕都得「頭破血流」，而 Aurora 得以置身事外。

其次，眾所周知的是，自動駕駛汽車的核心是 AI，而 AI 需要在現實世界中不斷積累經驗。因此，一套能部署在不同車型上的通用系統進步速度肯定會快得多。作為獨立的「駕駛員」提供商，Aurora 的 AI 肯定會獲得其他公司無法企及的學習資源。

最後，將造車這項工作看的太容易是許多科技巨頭的重大戰略錯誤，汽車廠商可不是簡單的代工廠。Aurora 就很明智，它選擇與頭部製造商，比如大眾和現代合作，在商業方面意義重大。

金主清單中，亞馬遜大名的出現也讓 Aurora 這次融資的新聞多了一重意義，畢竟電商巨頭之前在自動駕駛方面一直非常低調。

「自動化技術能讓我們員工及合作夥伴的工作變得更安全、更高效。」一位亞馬遜發言人解釋。「無論是用在交付中心還是馬路上，我們非常期待它能創造無限可能。」

亞馬遜的入伙其實並不令人驚訝，因為自動駕駛技術可不只是為載人準備的，它也可以拉貨。現在的亞馬遜已經在倉庫大規模普及了自動化技術，由無人機承載的未來遞送系統也在研發中，自動駕駛技術將成為電商巨頭物流部門的另一個超級幫手。

其實，亞馬遜的反應已經有些慢了，Waymo 早就看到了自動駕駛在遞送和物流方面的潛力，未來該業務也會成為其四大支柱之一。福特則更是先走一步，其自動駕駛遞送測試車早已上路多時（與 Domino 合作的披薩遞送及與 Postmates 合作的雜貨遞送）。

Aurora 這筆融資的金主中，還有 T. Rowe Price，彭博社的數據顯示，它是特斯拉第二大股東。「Aurora 團隊在解決自動駕駛挑戰方面擁有無與倫比的經驗和專業知識。」T. Rowe Price 公司主管 Paul Greene 說道。

今年將成為許多自動駕駛領跑公司交出自己第一份答卷的關鍵之年，除了 Waymo 自動駕駛打車服務要向其他城市擴張，通用 Cruise 也正在加速處理一些安全問題，以便在年底前上線自己的自動駕駛打車服務。

不過，Aurora CEO Urmson 並不認為這是一場軍備競賽。「我們已經和投資者明說了，這是一場馬拉松。」他解釋。自動駕駛技術還有很長的路要走，其間會有高峰也會有低谷，但 Aurora 極有可能成為笑到最後的幾家公司之一。

附與 Aurora CEO Urmson 的對話節選：

問：你們的核心戰略和 Waymo 完全不同。那麼在技術上會有什麼差別？

Urmson：打個比方，如果你在 10000 英尺外看，我們和 Waymo 沒什麼差別。我們用的也是激光雷達、雷達和攝像頭等感測器，系統做的無外乎運動規劃、感知和控制等工作。此外，Aurora 也有軟體架構。

因此從這個角度來看，Aurora 和 Waymo 沒什麼區別。不過從技術角度來講，即使是 0.001% 的不同，也會帶來完全不同的體驗。

問：自動駕駛汽車也會受芝諾悖論影響（一些看似合理，但又明顯矛盾的情形）吧。

Urmson：當然。只要幾個畢業生，買輛車下載了 ROS，你可能半年之內也能開發出自動駕駛汽車。

真正的挑戰藏在細節里，而這就是 Aurora 一直在思考的。如果我們要從頭做起，真正的關鍵並非快速拿出展示軟體或者測試車。相反，理解如何實現高效和安全的理念更為重要。

問：在 Aurora 的發展路徑中，到底哪些部分是與眾不同的？

Urmson：如果要舉個例子，我們將機器學慣用在運動規劃和感知系統上的方式最為特別，Aurora 走了一條組合式的道路。

一般來說，要打造這樣一個系統你得有個完整的感知團隊。這個團隊會不斷打磨并力爭達到完美的效果，隨後它們會將方案拋給運動規劃團隊。

接下來運動規劃團隊會通過演算法控制車輛停車、變線並解決感知系統遺留的問題。所以，運動規劃團隊的進度肯定趕不上感知團隊。

如果後者再拿出新點子，運動規劃團隊還得重新進行適配。這樣你追我趕的狀態肯定會積累大量問題，造成兩個團隊之間的矛盾。

比如，運動規劃團隊會拒絕進行更新，因為它們才剛剛完成與感知系統的適配，但如果感知系統不繼續進步，自動駕駛技術就會停滯不前。

我們搭建系統的方式有所不同，Aurora 會將機器學習同時用在兩個地方，這樣一來運動規劃系統就能完成自動匹配和調整，整體效率會大幅提高。

可能聽起來效果不明顯，不過真正的「藝術」在於介面的調試，想讓不同的演算法通力合作可不容易。

問：不過我還是覺得，如果你們是從頭開始，那麼該怎麼追趕？畢竟現在 Waymo 用的技術可不是 2009 年的最初版本。

Urmson：你有這樣的疑問很正常。Dmitri 的話我也無法反駁，他們的團隊確實相當強大，擁有別人無法撼動的優勢。不過，如果你能拿出一個結構方案並與他人通力合作，那麼這顆大樹就會迅速變得枝繁葉茂。

當然，我不是說我們一定能超越 Waymo，但 Aurora 的腳步會快上不少。因此，我們也有能力幫合作夥伴快速切入市場。

問：十幾年的工作中，你見過的問題恐怕已經多達數不過來。那麼這其中有什麼當年覺得非常難，但現在卻能輕鬆解決的問題？

Urmson：那些能應用機器學習的問題。比如目標追蹤，現在速度真的非常快，特別令人興奮。我們在谷歌剛剛起步的時候，TensorFlow 真是特別難用。

問：另一個「Waymo 風」的方案是決定不把自動駕駛技術當做一種形式的輔助駕駛，也就是說電腦會接管所有的控制權。

Urmson：我確實一直秉承這一理念。當然，讓電腦接管控制權並不代表車輛就不能裝方向盤或者剝奪用戶的駕駛樂趣。在這個問題上，我認為車輛在行駛時不應該再尋求駕駛員的幫助，而這恐怕是最難實現的。

如果你想體驗駕駛的樂趣，車輛也會放開許可權。不過，如果你不想碰方向盤，那麼車輛就不應該在行駛中向駕駛員求助。

Level 3 級別自動駕駛一直頗受爭議，因為車輛在遇到困難時會提醒駕駛員接手。難道駕駛員沒有回應車輛就該出車禍嗎？當然不行。因此想讓 Level 3 足夠安全，就得把它做成一個能力有限的 Level 4 系統，這時難度就會大幅升高，而感測器套裝也會變得非常昂貴。

問：你給 Aurora 的自動駕駛研發進度打幾分？

Urmson：現在，我們的主要任務就是別走錯路。我們的合作夥伴定的時間節點是 2020 或 2021 年。因此，我們的研發進度必須越快越好。

需要注意的是，合作夥伴給出的這個時間節點要部署的可是成千上萬輛車，而不是當下這種小打小鬧的車輛測試。不過，即使聽起來已經相當龐大，但這只是自動駕駛汽車部署的開端，它對世界的影響還非常微小。

所以，我們希望能與合作夥伴一起雙路並行，在進行技術研發的同時把造車的問題也解決，這樣速度就能快得多。即使 Waymo 已經解決了一切技術難題，它也得花時間擴大車隊規模，這時就需要深諳造車之道的合作夥伴來幫忙了。

問：汽車廠商經常會說：「谷歌能把 10 萬美元的感測器整合進車裡真是厲害，不過我們的最終目標是要將新技術下放到大眾市場。」感測器套裝是不是已經成了自動駕駛技術的死穴？

Urmson：這種說法我不買帳，主要有兩個原因。

首先，如果未來交通切換到公共交通或車輛共享模式，設備成本問題幾乎可以忽略不計。無論感測器套裝賣 1 萬、2 萬還是 5 萬美元都不是問題，這在經濟學上說得通。

其次，別忘了現在只是小批量生產，未來大規模量產後成本肯定會大幅下滑。這樣的例子可多得是。

拿車載雷達來說，在市場上單買一個要 50 美元，但汽車廠商採購 100 萬個，價格優惠到你不敢相信。而車載雷達在研發之初一個可是要賣 2 到 5 萬美元。只要量上來了，這些產品的價格會直線下降。

問：關於自動駕駛汽車，有哪些問題我們還沒想到？

Urmson：一個困難的問題就是這些技術最終會如何使用，當然還有它帶來的深度影響。

iPhone 誕生後，智能手機已經走過 10 年了。回看十年前，恐怕沒人能預見現在的情形，就像當時沒人相信 Uber 或 Lyft 這樣的公司會誕生一樣。

現在來說，我更關心的是如何創立一家健康成長的公司，還有未來受自動化影響不斷嚴峻的就業市場，因為它與社會公平息息相關。

此外，我們該如何讓自動駕駛落地，拯救每年在路上丟掉性命的人。當然，如何幫乘客省時間，如何在不影響社會秩序的情況下讓自動駕駛汽車落地。這就是我關心的問題。

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