Google无人车之父自述13年自动驾驶开发历程

雷锋网 · 新智驾（公众号AI-Drive）按：8月24日，腾讯汽车与汽车·创新港在上海联合举办2017全球汽车AI大会。Google无人车之父、Udacity创始人Sebastian Thrun在这次大会上分享了他自2004年来开发自动驾驶汽车的经验：

• DARPA是怎样培养了第一批的自动驾驶开发团队；

• Google无人车的技术路线形成；

• 未来自动驾驶会对生活产生什么样的影响。

以下是Sebastian Thrun在现场的自述实录，雷锋网 (公众号：雷锋网) · 新智驾编辑整理。

DARPA Grand Challenge启蒙了自动驾驶汽车的开发

我从事自动驾驶方面的研究已经超过10年，将近15年。

当我还是小孩，那时候我会看一些电视，电视和电影里经常有这样一辆车不需要人类驾驶就可以在路面上疾驰。少年时期，我的一个朋友开车与一辆卡车相撞了，当场死去了。

我与自动驾驶真正结缘是从2004年开始。13年前，美国政府和美国国防部先进研究项目局（DARPA）举办了一个关于汽车的挑战赛（DARPA Grand Challenge）。

这是2004年的挑战赛，当时很多参赛队伍是都是来自大学的车队，DARPA Grand Challenge的目标是让这些车辆在莫哈韦沙漠中行驶超过140英里。当时最大的车重达15吨，最小的车更像一个轮式机器人，来自加州伯克利大学。那一年，没有一辆车跑完全程。

当时我还是斯坦福的教授，主要带领学校的AI研究。我觉得我们得做得更好，所以就在斯坦福建立了自己的车队，我们当时的目标是让车能在道路上行驶。

我在斯坦福建立的第一个车队，当时的资金也不够，团队成员都是我的学生。那时候我没法给我的学生支付薪水，只能给他们讲课作为回报。当我们开发这些车的过程中，遇到了非常多困难。

当时一些媒体采访了我们和其他的自动驾驶研发团队，这是CMU翻车的照片，这是Anthony Levandowski当时的参赛车，是一辆可以实现自平衡的摩托车，但当时它的性能表现都不太好。

2005年的时候，我们永远都不会想到无人车以后会这样成功，那时候只有极客会关心自动驾驶能不能实现。我们作为科研者，我们就是要把不可能变为可能。

2005年，斯坦福大学的参赛车Stanley在自动驾驶状态下行驶了100多英里，差不多在沙漠里行驶了6个多小时。最后完成了挑战，也是第一辆完成DARPA Grand Challenge的自动驾驶车。

Google无人车的技术演进

完成比赛之后，我在硅谷和Larry Page交流。他说他也看了当时的沙漠挑战赛，后来我也跟大陆集团进行了合作，我们买了一辆二手的丰田普锐斯，然后把传感器和计算硬件都装到了这辆车上，比如说摄像头、激光雷达，就成了Google最早的自动驾驶样车。

2010年的Google无人车是一辆丰田普锐斯，2012年我们把它换成了雷克萨斯的SUV，再到2015年，就变成了大家比较熟悉的，很萌的豌豆车。

2010年到2011年之间，我们在旧金山做自动驾驶的测试，大家可以看到很多视频里都顶着64线的激光技术，它所捕捉到的画面可以将车周围的环境和障碍物描述得非常清楚，精确度是非常高的，而且我们也知道车子本身的车速，这是一个360度的检测能力，没有任何盲点。所以那个时候我们有了激光雷达。

机器人拥有大象一般的记忆力，可以记下所有的东西，所以我们只要把所有的数据存进去，再进行数据的处理和分析，这样可以让整个的行驶变得安全。

我们的工作还有一个核心重点，就是定位。我们跟美国政府合作，因为他们有30多颗卫星，传统卫星的精度只能达到2到3米，这是远远不够的，我们希望更精确的定位。当你的定位精度达到厘米甚至毫米级，可以更好地了解你身边的路况，而且还可以做到防患于未然。我们通过将激光雷达、3D相机还有其他的技术数据融合，来描述周边自行车、行人、车辆的情况。

我们还经过数年开发了项目来追踪所有的物体、行人、汽车、自行车来往穿梭的运动态势。如果出现绿灯，是按照这方向移动，不止汽车，巴士、行人、自行车都在移动，我们再去看交叉点是什么，我们知道所有路口整个的交通信号灯设置是什么样的，这样有更好的方法来理解和预测这个交通环境的变化。

如果把上述这些放在一起，这是2013-2014年自动驾驶技术的成熟度，通过这个方式可以数字化车辆周围的所有情况。

2008年我还在做AI和深度学习的研究，今天AI的技术已经发生了很大的变化，包括自动驾驶、AlphaGo等等，癌症的诊断、远程医疗也都是可以通过AI来进行的。其中有一项核心技术就是深度学习。

上世纪八十年代就有了深度学习的概念，我们通过一些计算机的编码，可以让机器自行学习，甚至机器可以通过自己的错误来学习。当你教孩子的时候，你不可能告诉他各种各样的意外事故，不可能一条条地教给他。而是交给孩子一些规律之后，给他一个环境去学习、适应。对于计算机也是一样，你把主要的规则输入到计算机，计算机会通过深度学习的方式进行发散性的分析。但一个计算机学完之后，其他的计算机也会受益，这样学习速度当然要超过人类。

自动驾驶对生活的改变

我还在Google开发无人车的时候，这是湾区的一位盲人斯蒂夫，他觉得自动驾驶对他的生活有很大的影响。他是一位50多岁的盲人，由于疾病失去了视力。有很多像斯蒂夫这样的人，包括老年人和各种残疾人士。

2014年，我们还和Uber合作了一个共享汽车的项目（EZGO）。共享汽车现在在中国也是非常流行了。实现自动驾驶之后，我们只要登陆APP去预约这个车，它就可以自己开过来，当你想要开车的话，你也可以之后自己开车，有这两种模式可以选。

还有就是卡车司机，因为全球有很多的卡车司机，这是一个危险而且劳累的工作，我们希望自动驾驶能够改善这种情况。

我们希望大家可以去思考一下过去的历史，在过去历史的基础上再去思考一下未来。如果自动驾驶真的成为现实的话，差不多有10%的工作将会发生改变。不管是几岁的小孩，还是年过半百的甚至百岁的老人都可以享受到自动驾驶。

我们只需要等待时间，我希望在未来就能够把这种不可能变成可能。

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