谷歌母公司Alphabet旗下无人驾驶汽车部门Waymo，成为首家在公共道路上以无司机监督方式测试无人驾驶汽车的公司距今已有近一年时间。现在Drive.ai也打算效仿Waymo的做法。外媒深度报道揭开了Drive.ai的秘密。

以下为外媒报道摘要：

7月末，这家硅谷初创企业将在美国德克萨斯州弗里斯科市(Frisco)推出由日产NV200面包车改装的无人驾驶车队。这些车辆不是完全无人驾驶的，少量负责监督的安全司机和远程操作员将确保车辆顺利运行。而且车辆将被限制在有“地理围栏”的区域。

不过，Drive.ai长达6个月的定点测试将是迄今为止最大规模的测试之一。当这一切尘埃落定后，该公司希望自己的无人驾驶汽车能搭载超过1万人。下面就让我们了解下Drive.ai的详细计划：

未来之城

弗里斯科位于达拉斯市中心以北25分钟车程处，是个人口约为17万人的相对较小城市。但它是美国增长最快的大都市之一，也是新兴科技产业的发源地。弗里斯科是Uber空中出租车服务Uber Elevate的未来启动之地。这里的创业孵化中心（比如北德克萨斯企业中心和LaunchPad City）及其初创企业，如今为该市经济贡献了逾1.17亿美元。

弗里斯科的技术友好性并不是唯一吸引Drive.ai到来的因素。2017年9月份生效的一部德州法律，允许公司在不受市政府限制的情况下运营无人驾驶服务。Drive.ai弗里斯科测试的负责人唐·勒帕德(Don Lepard)说，监管机构、城市交通工程团队以及当地政府对无人驾驶汽车的接纳程度也起到了一定作用。

勒帕德还称：“我们已经与消防部门和EMS讨论了策略，以及如何应对这样的情况：如果一辆无人驾驶汽车不正常行驶，有人拨打911怎么办？这是我们要考虑并解决的一些情况。”

图1：Drive.ai的无人驾驶面包车队即将投入使用

德克萨斯州测试项目的筹备工作始于2018年初，此前不久，弗里斯科市议会批准了与丹顿县交通管理局(Denton)和几家房地产开发商——霍尔集团(Hall Group)、旧金山站合作伙伴(Frisco Station Partners)和星空联盟(Star)的合作，成立弗里斯科市交通管理协会(FTMA)。工作组的工作重点是通过改善人行道和自行车道，以及提供技术解决方案（如铁路服务和联网车辆）减少拥堵。

Drive.ai联合创始人兼首席执行官萨米普·坦顿（Sameep Tandon）表示：“弗里斯科希望成为我们称之为‘微型交通’领域的创新者。这涉及到‘最后一英里’的问题，即如何到附近的地方去。我们想要解决这个问题，不过需要以一种与当地伙伴合作的方式进行。这就是范例。”

这种合作关系带来的一个早期结果包括来自城市的实时道路和交通数据，坦顿称这些数据将用于填补Drive.ai无人驾驶系统的知识空白。他说：“想象下有个建筑工地，左边的车道上有一台推土机。从人工智能（AI）的角度来看，知道前方有个施工现场是非常有用的。”

乘坐无人驾驶汽车

当Drive.ai的试点项目启动后，其汽车将在弗里斯科的North Platinum廊道周围运送员工、居民以及Hall Group物业的顾客。主要囊括范围包括霍尔公园(Hall Park)，一个大型写字楼以及占地36公顷

的体育、住宅和娱乐区The Star，这里还是达拉斯小牛队(Dallas Cowboys)的总部所在地。

Drive.ai弗里斯科测试的负责人勒帕德表示，一个月的交通数据分析决定了他们要走的路线。他解释说：“这些(建筑群)非常拥挤。我们希望乘客们能够喝杯鸡尾酒、吃顿午餐或做任何事情，并能快速地叫车。”

图2：Drive.ai的无人驾驶汽车在德克萨斯州弗里斯科运行的路线图

勇敢的乘客将使用类似于Uber的智能手机应用，在几个固定的接送点按需呼叫Drive.ai的无人驾驶汽车。最初，Drive.ai的承包商将坐在驾驶座位上监督每次载人服务，但几周后，他们将会转移到乘客座位上，更多承担陪伴的角色，包括回答乘客的问题，但不能控制汽车的速度或动作。

再过几周后，这些承包商将被完全从循环中删除，只剩下远程操作人员，他们将监控每辆车，并在出问题时提供帮助。否则，这些汽车将完全独立地在弗里斯科的道路上行驶。

在乘车过程中，乘客将通过车载触摸屏获得实时可视化，该触摸屏上显示有激光雷达(测量车身与物体之间距离的激光传感器)、雷达、GPS、RGB摄像头和惯性测量数据。当前的版本看起来有点儿像原始的视频游戏，包括汽车的三维图像、平视显示器展示三个仪表盘摄像头拍摄的画面、当前时速以及可选择的视角(例如，头顶、俯瞰、挡风玻璃等)。从汽车里伸出的红线被Drive.ai称为“红地毯”，它可以展示预期路线。

图3：Drive.ai的车内乘客屏幕，用于展示可视化数据

勒帕德表示，这样做的目的是让乘客感觉更舒服。他解释称：“我们真的采取了非常有条理的方法，并且考虑到我们的规模，我们想从早期的采用者中选出尽可能多的支持者。”

这些车不会给交通带来更多困扰，它们被设计成亮橙色，有“无人驾驶汽车”字样，Drive.ai的logo印在司机和乘客座位的显著位置。它们还配备了4个激光雷达传感器、10个1080p RGB摄像头、一个雷达系统和一个能合成传感器数据、放在后备箱中的计算机。此外，汽车顶部还安装了可显示文字提示、符号和表情符号的显示屏，以向周围行人和司机传达汽车的下一步行动，比如变道或右转弯。

坦顿说:“我们想让人们相信，这些就是无人驾驶汽车，因此他们会以与其他车辆不同的方式对待它们。这些车辆的意图都是透明的。”

图4：Drive.ai无人驾驶面包车的外部摄像头

教汽车自我驾驶

坦顿称，机器学习被整合到Drive.ai堆栈的每个部分中，包括地图、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。他说：“我们采用了深度学习优先的方法，AI是我们汽车平台和传感器平台的前沿。”

Drive.ai的工程师们使用可视化工具，将传感器数据流与三维街道地图和道路网络同步，他们回放测试、培训和验证机器学习模型。但这一切都始于数据收集。当汽车行驶时，它们会记录驾驶数据日志、本地化报告、目标检测、运动计划以及基本测量数据，比如卸下和搭载乘客所需的时间。这其中有许多欺骗性数据，没有标签就无法使用，Drive.ai的系统也理解它所看到的。

坦顿表示，在通常情况下，人类需要大约800个小时来为每个数据点做注解，但Drive.ai开发出依靠自动化的更快系统。人类团队执行第一次迭代——识别像树木、汽车、行人和骑单车者的对象，并使用像Director（麻省理工学院开发的开源机器人可视化和界面框架）这样的工具，通过框架进行快速“擦除”。

坦顿说:“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。我们收集的模拟数据让我们能够快速适应。”该方法的一个切实好处是动态红绿灯检测，不需要手工编写不同形状和大小的交通灯规则，Drive.ai的工程师们将车辆的计算机视觉算法暴露在数千个路口中，让它们学会独立识别不同的信号。

图5：Drive.ai模拟器自上而下的视图

该公司还创造了最初的模拟，为其汽车引入了不同寻常的情况，比如并排停车(double parking)或紧急右转向等。它还创造了许多假设场景，包括“不太可能”的人类行为，比如人们在车流前飞奔，物体在路上滚动等。

Drive.ai最近宣称：“在这些场景中，我们可以(得到)具体的细节：根据新的尺寸和形状调整各种参数，看看情况稍有不同的情况下，我们的汽车会有什么反应。举例来说，我们可以改变并排停车的角度，或者改变左转弯车道的弯度大小。通过有意识地将我们的技术暴露在‘压力测试’中，我们能够确保在我们可能无法在现实中遇到的复杂环境中具备更强的反应能力。”

该公司不愿透露其汽车行驶里程的确切数字，但表示，他们在弗里斯科的街道上看到了“数百万”边缘案例和数百万公里的模拟行驶。Drive.ai也在极具挑战性的条件下进行测试，如夜间和下雨。不过出于足够的谨慎考虑，Drive.ai的弗里斯科测试车将只在白天运行。

说服持怀疑态度的公众

Drive.ai推出测试项目之际，人们对无人驾驶技术的怀疑正处于历史最高水平。今年3月份，一辆Uber无人驾驶汽车在亚利桑那州凤凰城郊区坦佩市(Tempe)撞死了49岁的行人伊莱恩·赫茨伯格(Elaine Herzberg)。美国国家运输安全委员会(NTSB)随后进行的一项调查发现，这辆车的自动紧急刹车功能已被禁用，在事故发生前的几秒钟内，驾驶员的眼睛就从路上移开了。

事故发生后，亚利桑那州州长道格·杜西(Doug Ducey)的办公室暂停了Uber的无人驾驶测试，Uber也自动停止了在匹兹堡、旧金山和多伦多等地的相关测试。不过本月，Uber宣布将在道路上重新部署无人驾驶原型车，并禁用无人驾驶系统。这些车辆有远程操作员和两名员工（一名负责驾驶，另一名负责记录“值得注意的事件”）共同监督。此外，Uber表示，将为自家汽车配备一套现成的售后监测系统，旨在防止分心驾驶。

不出预料，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(Brookings Institution)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”乘坐无人驾驶汽车。另一项由公路和汽车安全倡导者(AHAS)开展的调查中，70%的人表示“担心”与无人驾驶汽车共用道路。而行业智库HNTB发现，59%的人认为无人驾驶汽车“不比人类驾驶的汽车更安全”。

图6：Drive.ai的面包车停在停车场中

坦顿承认，没有任何系统是完美的。但他相信，预防措施会起到推动作用，Drive.ai采取的措施将防止像坦佩那样的悲剧发生。他表示:“与(我们的竞争对手)相比，，我们采取了一种更可控、系统化的方式。这是一个长期目标，它将继续一步一步地发展下去。我们将与城市和国家合作，并在未来的几年里将其发展壮大，我们希望它将成为未来交通的蓝图。”

Drive.ai弗里斯科测试的负责人勒帕德表示，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试点项目推出前加强宣传，Drive.ai主持了两次市政厅会议，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。

勒帕德说：“我们正在打破无线电沉默模式。我们试图回答的问题是：我们如何以最有效的方式让人们走上这个平台？你怎么能把如此具有创新精神却又如此与众不同的东西交到那些想要使用它的人手中？”

弗里斯科之外

如果一切按计划进行，弗里斯科将不会是Drive.ai无人驾驶努力的巅峰，而是其雄心勃勃的计划的开始。该公司正在开发一套设备，让未来客户可以改装具有无人驾驶功能的汽车。事实上，Drive.ai已经在与几家汽车制造商合作，不过坦顿拒绝透露名字。2017年9月，Drive.ai与网约车初创公司Lyft合作，在旧金山湾区启动了无人驾驶班车项目。

坦顿说：“我们有四五个不同的车辆平台，每个平台都适用于不同的项目。在未来的5到10年里，我们希望能在更多城市取得进展。”

图7：Drive.ai团队站在无人驾驶面包车前面留影

Drive.ai的8名联合创始人中，有6人是斯坦福人工智能实验室的博士或研究生。他们在2015年创立这家初创公司之前，曾在无人驾驶和机器学习技术领域工作了三年。坦顿之前是斯坦福大学无人驾驶深度学习项目的负责人，Drive.ai总裁卡罗尔·雷利（Carol Reiley）则在机器人领域工作超过15年。

同样给人留下深刻印象的还有Drive.ai的董事会，其成员包括史蒂夫·吉斯基(Steve Girsky)，他曾在通用公司担任高管，被广泛认为帮助通用从2009年的破产中复苏；吴恩达（Andrew Ng），斯坦福大学著名计算机科学教授，前百度和谷歌人工智能研究部门Google Brain首席科学家；长期担任硅谷律师和投资者的卡门·张(Carmen Chang)，他曾为Uber时任首席执行官特拉维斯·卡兰尼克(Travis Kalanick)提供咨询服务。

Drive.ai has也有资金扶持。自2015年4月以来，包括新企业协会(New Enterprise Associates)在内的风险投资公司已向该公司投资逾7700万美元。

但扩张之路依然充满障碍。开发无人驾驶技术成本昂贵。硅谷激光雷达初创公司Luminar的首席执行官奥斯汀·拉塞尔（Austin Russell）估计，第一代真正意义上的无人驾驶汽车将花费数十万美元。最昂贵的部件——激光雷达传感器，Velodyne为100米范围的360度组件收费4000美元。

无人驾驶技术在很大程度上还处于起步阶段。兰德公司(RAND Corporation)的研究人员估计，无人驾驶汽车可能需要行驶多达177亿公里才能获得有关其安全性的可靠统计数据。而在这个月，Waymo的车队行驶了1287万里。

但成本不是Drive.ai担忧的因素。坦顿说，该公司对未来的挑战并不抱有幻想。他说：“在接下来的几个月里，我们真正关注的是让人们使用这个系统。目前，负担能力只是个理论论点。现在，无人驾驶汽车还处于早期，人们需要时间来适应它们，并开始使用它们。”

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