无人驾驶备受争议的当下，Drive.ai为何仍坚持为期六个月的测试大局？

一年前，由谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶汽车公司Waymo生产的无人驾驶汽车已经在公共道路上驾驶，成为行业先例。现在硅谷无人驾驶创业公司Drive.ai打算效仿其后，进行无人驾驶汽车的测试。

本月，这家硅谷初创企业将在德克萨斯州弗里斯科市（Frisco）推出一支自动驾驶尼桑NV200面包车车队。这些车辆不是完全自主的，会有一群安全司机和远程运营商参与其中，确保车辆的顺利行驶。车辆测试的范围将被限制在一个有地理防护的区域内。

但是，Drive.ai的六个月测试将是迄今为止最大的测试之一。当这六个月的测试结束后，Drive.ai公司希望自己的无人驾驶汽车能搭载超过1万人。

下面具体介绍一下Drive.ai的这项计划。

弗里斯科——明日之城

弗里斯科位于达拉斯市中心以北，相距约25分钟，是一个规模相对较小的城市。虽然人口仅有约17万，但它是美国发展最快的大都市之一，也是新兴科技产业的发源地。Uber的空中出租车服务Uber Elevate就将弗里斯科设为未来的启动站。位于弗里斯科创业孵化中心的多家初创企业，比如North Texas Enterprise Center和LaunchPad City，如今已经为该市的经济发展贡献了逾1.17亿美元。

弗里斯科历来对科技表现出极大的友好性和包容性，但这并不是吸引Drive.ai来此的唯一条件。2017年9月，德克萨斯州的一项法律生效了。该法律条文允许公司运营自动驾驶服务，且不受市政府限制。Drive.ai公司驻弗里斯科的现场主管、前Uber车队运营主管唐·勒帕德（Don Lepard）说，监管机构、城市交通工程团队和地方当局的接纳程度也起到了一定作用。

“我们已经与消防部门和急救服务（EMS）讨论了策略，也讨论了如果这类情况发生，我们应该如何应对。比如说，如果有人看到一辆汽车的行驶出现了反常情况，立即拨打了911，我们要怎么处理？”他在接受VentureBeat电话采访时说道。“这是我们要考虑的一些情况。”

该无人驾驶汽车测试项目的筹备工作开始于2018年年初。就在这不久前，弗里斯科市议会批准与丹顿县交通管理局和几家房地产开发商——Hall Group、Frisco Station Partners和Star——合作成立弗里斯科交通管理协会（FTMA）。工作组的工作重点是通过改善人行道和自行车道，以及技术解决方案，如共享出行服务和联网车辆，实现减少城市拥堵的目的。

“弗里斯科希望在我们所谓的‘微交通’领域成为创新者，”Drive.ai公司联合创始人兼首席执行官萨默普·坦顿（Sameep Tandon）说。“这是最后一英里的问题，即在“走路太远，开车太近的距离之间的问题。我们想要解决这一问题，而且要与当地合作伙伴联手来解决这个问题。这就是可行的方法。”

建立了伙伴关系之后，Drive.ai公司能获得的一个早期结果就是实时道路和城市交通数据的获取。坦顿说这一点正好可以弥补Drive.ai自动驾驶系统的知识空白。

“想象有一个建筑工地，左边的车道上有一台推土机，”他说。“从人工智能的角度来看，提前知道前面会出现一个施工现场对自动驾驶汽车的行驶将发挥出非常大的作用。”

乘坐无人驾驶汽

一旦Drive.ai的试点项目启动，该公司的无人驾驶汽车将会负责运送Hall Group和Star的员工、居民，以及客户。Hall Group位于弗里斯科的北白金走廊——主要是大型办公大楼霍尔公园的附近。Star占地91英亩，是集体育、住宅和娱乐功能为一体的区域，NFL橄榄球球队——达拉斯牛仔队的总部也在那里。

长达数月的交通数据分析决定了他们未来要走的路线，勒帕德说。

“这些建筑群非常拥挤，”他解释道。“我们希望乘客们能够喝杯鸡尾酒，吃顿午餐，随心所欲地做事，而且还能快速地叫到车。”

乘客将使用一款类似于Uber的智能手机应用，在几个固定的接送点之一按需呼叫汽车。行程不收取乘客任何费用。一开始，会有一个Drive.ai的承包商坐在驾驶位监督每次行程，但几周后，他们将会转移到乘客座位，更多地起到陪伴的作用。他们会回答乘客的问题，但不能控制汽车的速度或动作。再过几周，他们将完全从这个循环中退出，在偏远地区的操作人员除外。这些操作人员要监控每辆车，并在其中一辆出故障时提供帮助。否则，这些汽车将完全独立地在弗里斯科的道路上行驶。

在乘坐过程中，乘客将通过车载触摸屏获得实时可视化的信息。该触摸屏由激光雷达（一种测量自身与物体之间距离的激光传感器）、雷达、GPS、RGB摄像机和惯性测量数据组合而成。当前的版本看起来有点像原始的视频游戏，配有汽车的三维显示，还有一个由三个仪表盘摄像头拍摄的画面，以每小时数英里的速度运行，视角也可以自行选择切换（例如，头顶、鸟眼、挡风玻璃等）。Drive.ai称其从汽车里延伸出去的红线为“红地毯”，因为它可以展示预期的路线。

勒帕德说，这样做的目的是让乘客感觉更舒服。

“我们真的采取了一种系统的方法，”他解释道，“并且也考虑到了我们未来该如何扩展。我们想从早期的采用者中脱颖而出。”

实际上，这些汽车在公共道路上的行驶并不难实现。从设计角度说，它们是亮橙色的，带有“自动驾驶汽车”的字样。Drive.ai的标志就印在驾驶员和乘客两侧，非常显眼。他们还配备了四个激光雷达传感器，10个1080p RGB摄像机，一个雷达系统和一个合成传感器数据的中继计算机。他们有车顶屏幕，可以显示书面的提示、符号和表情符号，以便将车辆的下一步行动（如车道变换或红灯时右转）传达给周围的行人和司机。

“我们想让人们知道，这些都是自动驾驶汽车，因此他们对待这些汽车的态度与其他车辆不同。”坦顿说，“他们的意图应当是透明的。”

如何让汽车学会自动驾驶

“机器学习已经深入到Drive.ai堆栈的每个部分，包括映射、传感器校准、感知、空间估计、控制、车队管理等。这是汽车决策引擎的核心部分。”坦顿说。

“我们采取深入学习的方法，”他说。“人工智能处在我们车辆平台和传感器平台的最前沿。”

Drive.ai的工程师使用可视化工具将传感器数据流与三维街道地图和道路网络同步，然后他们通过回放进行测试、训练和验证机器学习的模型。但这一切都是建立在数据收集的基础上。随着无人驾驶汽车的行驶，它们会记录驾驶数据日志，本地化报告，物体检测，运动计划和基本测量信息，例如下车和接载乘客所需的时间。这些数据收集起来很麻烦，而且如果没有标签可以让Drive.ai的系统理解它所看到的内容，那一切就没用了。

坦顿说，通常情况下，每个数据点需要工作人员花费大约800个小时才能注释清楚，但是Drive.ai开发了一个更快的系统，可以依靠自动化实现。人类团队执行了第一次迭代——识别树木、汽车、行人和骑自行车的人等对象——并使用像MIT开发的开源机器人可视化和界面框架工具Director来快速“擦洗”前后框架。Drive.ai早期版本的中间件是建立在免费的机器人操作系统之上的，但是该团队已经转向了自己设计的解决方案，即Drive.ai pub-sub或DPS。

“我们的堆栈可以让我们非常迅速地检查一辆汽车，找出问题所在。”坦顿说，“我们收集的模拟数据保证我们能够快速适应。”

该方法的一个实际应用好处是动态交通灯检测。Drive.ai的工程师没有为不同形状和大小的灯光手动编程规则，而是将数千个交叉路口的交通灯信息录入到车辆的计算机视觉算法中，让它们学会独立识别不同的信号。

该公司不会透露其汽车行驶的确切里程数，但它表示他们已经看到了“数百万”的边缘情况。它还在具有挑战性的条件下进行测试，如夜间和下雨。出于谨慎，Drive.ai在弗里斯科的测试车辆只能在白天行驶。

用技术消除公众质疑

Drive.ai的推出恰逢公众对自动驾驶技术的怀疑达到历史最高水平。

今年3月，Uber自驾车Volvo在凤凰城郊区的亚利桑那州坦佩市撞死了一名49岁的行人Elaine Herzberg。美国国家运输安全委员会在随后进行的一项调查中发现，该车的自动紧急断路功能已经被禁用，而且备用驾驶员在车祸发生的几秒钟内将目光从车上移开了。根据该报告，这辆车在撞击前需要突破1.3秒，达到时速43英里。

事故发生后，亚利桑那州州长道格·杜西（Doug Ducey）宣布暂停Uber的自动驾驶特权，Uber也主动停止了在匹兹堡、旧金山和多伦多的测试。本月，Uber宣布将在道路上重新部署自动驾驶原型机，并禁用车辆的自动系统。同时在每辆车里配备远程运营商和两名员工——一名负责驾驶，另一名负责记录“值得注意的事件”。此外，该公司还表示，将为自己的汽车配备一套现成的售后监测系统，旨在防止驾驶员在驾驶时精力不集中。

不出意外的是，研究显示，大多数美国人并不相信无人驾驶汽车的安全性。布鲁金斯学会最近进行的一项调查显示，超过60%的受访者表示，他们“不愿意”乘坐自动驾驶汽车。在另一项由公路和汽车安全倡导者（AHAS）开展的调查中，70%的人透露出对和自动驾驶汽车共用道路的“担心”。行业智库HNTB发现，59%的人认为自动驾驶汽车“不比人类驾驶的汽车安全”。

坦顿承认没有一个系统是完美的。但他相信Drive.ai采取的预防措施会起到推动作用，防止像Uber在坦佩市那样的悲剧发生。

“与我们的竞争对手相比，我们采取了一种更为可控、系统化的方式。”他表示，“这是一个长期的目标，它将继续一步一步地发展下去。我们将与市、州合作，并在未来的几年里将其发展壮大，我们希望它将成为未来的蓝图。”

勒帕德说，社区参与是公众感知难题的另一个关键部分。为了在无人驾驶汽车六个月的测试开始之前发出信号，Drive.ai主持了两次市政厅会议，在那里居民可以提出问题和表达关切。它还在社交媒体上与社区成员接触，并计划定期发布有关该项目进展的公开报告。

“我们打破了无线电沉默的模式，”勒帕德说。“我们要回答的问题是，我们如何才能以最实用的方式让人们进入这个平台？如何才能把如此创新、与众不同的东西送到那些想要使用它的人的手中？

弗里斯科不是终点，是起点

如果一切按计划进行，弗里斯科将不会成为Drive.ai自驾车的巅峰之行。一份更雄心勃勃的事业将由此拉开序幕。

该公司正在开发一种套件，允许未来的客户改装具有自主功能的汽车。事实上，它已经与几家汽车制造商合作，但是坦顿拒绝透露其姓名。2017年9月，Drive.ai与共享出行创业公司Lyft合作，在旧金山湾区推出了自驾车穿梭计划。

“我们有四到五种不同的车辆平台，”坦顿说。“每个平台都用于不同的项目。 在五到十年内，我们希望能将市场扩展至多个城市。”

公司的创始人具有专业的眼光和知识。

Drive.ai的八位联合创始人中有六位是斯坦福大学人工智能实验室的博士或研究生。他们在2015年创办公司之前，已经在自驾车和机器学习技术方面研究了三年。坦顿之前是斯坦福大学的自动驾驶深度学习项目的负责人。Drive.ai总裁卡罗尔·莱利（Carol Reiley）从事机器人技术工作已经超过15年。

Drive.ai的董事会同样令人印象深刻，其中包括Steve Girsky，他曾在通用汽车公司担任高管，公众普遍认为他帮助通用从2009年的破产危机中复苏；吴恩达（Andrew Ng），斯坦福大学著名计算机科学教授，前百度首席科学家、谷歌大脑创始人、人工智能界的权威；Carmen Chang，硅谷律师和长期投资者，曾为Uber时任首席执行官的Travis Kalanick提供咨询，负责将Uber的在华业务出售给竞争对手滴滴出行。

Drive.ai也获得了部分融资。自2015年4月以来，包括New Enterprise Associates在内的风险投资公司已对该公司投资超过7700万美元。

但是Drive.ai扩张的道路充满了障碍。

自动驾驶技术很昂贵。硅谷激光雷达创业公司Luminar首席执行官奥斯汀·拉塞尔（Austin Russell）估计，第一代自动驾驶汽车将耗资数十万美元。其中最昂贵的部件是激光雷达传感器。Velodyne为单个360度的单位收费4,000美元，射程为100米。

自动驾驶技术在很大程度上还处于起步阶段。兰德公司的研究人员估计，自动驾驶汽车可能需要行驶多达110亿英里才能获得有关其安全性的可靠统计数据。就在本月，Waymo的车队行驶里程已经达到了800万英里。

但是，成本并不是Drive.ai要担心的事情，坦顿说，公司对未来的挑战并不抱幻想。

“在接下来的几个月里，我们真正关注的是让人们使用该系统。在这一点上，可负担性是一个理论论证。这是自动驾驶汽车的早期阶段，人们还需要时间来适应它们并开始使用它们。”

“但我们的部署工作已经即将开始，”他说。

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