TRAVELING WILBURYS 是个短命的现象级乐队，这个拥有 Bob Dylan、George Harrison、Jeff Lynne、Roy Orbison 和 Tom Petty 五位音乐大咖的乐队却出了两张专辑就草草解散，只留下时长 112 分钟的 21 首歌。
看来，简单将大咖们聚拢在一起并不一定就能擦出火花。
刚刚诞生 10 年的自动驾驶行业，也有一个超级天团：Aurora Innovation，创建这家公司也是三位业界大牛。2016 年年末，Chris Urmson、Drew Bagnell 和 Sterling Anderson 走到了一起，他们要合力打造全自动驾驶技术。
近日，Aurora 的车辆就要开始在搭建了地理围栏的区域"放肆“活动。随着技术的不断精进，测试车的活动范围还将不断扩大。
这三位大牛都是能独当一面的大才。其中，Urmson 曾领导卡耐基梅隆大学的团队在 DARPA 自动驾驶挑战赛上大放异彩，随后他便加入谷歌自动驾驶团队，是该团队的元老级成员。
据雷锋网了解，Anderson 在加入特斯拉之前一直在麻省理工研究自动驾驶技术，后来他主导了 Autopilot 系统的搭建。Bagnell 与 Urmson 一样，也毕业于自动驾驶黄埔军校——卡耐基梅隆大学。他是一位机器学习专家，创业前一直是 Uber 自动驾驶团队的主心骨之一。
自动驾驶行业虽然潜力巨大，但也竞争激烈。今年年底，Waymo 的自动驾驶打车服务就将正式落地。通用 Cruise 则会在 2019 年跟进，而融资 8 亿美元的神秘新创公司 Zoox 则将时间节点定在了 2020 年。同样大军压上的福特也会在 2021 年大规模部署自动驾驶车队。
有人可能会说，既然 Aurora 的三位创始人都经验丰富，那么他们能否赶超一众列强，成为自动驾驶行业的领头羊？
可惜，Aurora 并不想争第一，这家公司的核心理念是“谦卑”。Urmson、Bagnell 和 Sterling 都没有为公司设定什么严苛的时间节点，在对外宣传时他们也从来不提什么要重塑出行市场之类的豪言壮语。
看起来他们将自己定位为一级供应商的一员，未来会像卖安全气囊一样将自动驾驶技术推销给汽车厂商。
如果你看过目前自动驾驶的大环境，就能理解 Aurora 为何如此低调。
像 Waymo 这样深耕自动驾驶十年，累积了 900 万英里道路测试的公司，测试车左转能力依然不灵光，而特斯拉的 Autopilot，则已经引起了美国国家交通安全委员会（NTSB）的警惕。今年 3 月，Uber 测试车甚至撞死了行人，引发舆论哗然。多年热潮过后，自动驾驶技术到底多难搞才真正开始显现出来。
“我想有很多人都低估了这个问题的微妙性和复杂性。”Urmson 说。2015 年时，Urmson 对自动驾驶的发展还相当乐观，当时还在谷歌自动驾驶部门任职的他曾表示，自己的目标是让家中 11 岁的孩子未来不用考驾照，但后来他再也不愿提及此事。
2017 年 1 月正式启动后，Aurora 一直相当低调，不过这家公司已经有了 3 个公开的合作伙伴：大众、现代和拜腾，同时 Aurora 还拿到了 9000 万美元的融资，但最近这家公司才开始壮大团队（现在有 160 多人），同时通过官方博客公布了自己通向自动驾驶时代的方法。
为了更深入了解这家公司，《连线》杂志采访了 Aurora CEO Urmson ，这次访谈涉及几大关键点，包括机器学习扮演的角色、测试的进度和安全验证问题。雷锋网对以下内容进行了不改变原意的编译：
在开发自动驾驶技术时，你很容易陷入 Urmson 口中的“阶梯式建筑”中去。
举例来说，当处理车辆自动刹车问题时，你会不自觉得想让刹车变得越来越流畅。“技术人员可能会花费多年时间试图对算法和参数进行微调。”经验丰富的 Urmson 总结道。“你感觉自己有进步了，但事实上无论腿跑得多快，你依然还是困在原地。”
跳出大公司的三位创始人决定重新开始，现在的 Aurora 正在用机器学习解决这个问题，也就是说他们正在寻找最好的方式来教导机器，到底什么是完美的刹车，Aurora 将其称为“给火箭添燃料”。虽然成果没有阶梯式爬升来的清晰，但一旦完成，就能跳得更高。
不过，机器学习并非终极屠龙刀，Urmson 的言外之意是，“我们已经上路了，它看起来真的魅力十足，但恐怕无法完全帮我们实现目标，我们还得继续坚持。”
机器学习确实是教导机器人区分 NBA 运动员和充气娃娃的正确工具。不过，如果想追踪路人的移动，你恐怕还得求助数学。“这已经是个相当成熟的领域。”Urmson 说，他认为那些研发了弹道导弹和防空武器的人真是值得我们感谢。“如果你能测量好误差，我们就能通过数学输出相当精确的结果。”
如今，Aurora 的测试车部署在帕罗奥托和匹兹堡（这家公司在两个城市都有办公室，第三个办公室则设在旧金山）。Urmson 称，未来几个月里车辆功能会逐渐完整，几乎能掌握所有普通人类司机的所有技能。在这之后，就是技能提升阶段。
对于业内流行的两种测试进度验证标准，Urmson 一点也不感冒。在他看来，车辆累积了多少测试里程和安全驾驶员介入频率毫无意义。“车辆识别交通信号灯的能力和左转能力，才是我们的验证标准。”他说道。“我们在乎的是自己离这些功能还有多远。”
这一领域有一个问题不能忽视，那就是如何说服机警的监管者自动驾驶汽车已经足够安全，可以大规模部署。眼下，各国都没有出台相关机制，未来对于自动驾驶汽车的监管甚至会出现一城一策的局面。不过，Aurora 已经有自己的计划。
Urmson 将这个问题分成了两部分，第一部分是当车辆出问题了会发生什么。首先，你需要列举出潜在的故障项，比如可能会坏掉的传感器和可能会崩溃的电脑。随后，再拿出针对性的解决方案。比如车辆会靠边停车，或者激活备用系统等。
第二部分是保证车辆正常运行时实现既定的性能目标。“有人会觉得这部分是拼参数。”Urmson 说。就好像我们自己从 100 万个行人旁经过，完成了几百万次左转弯记在本子上，就能以此推测车辆的安全性。“我们只需拿着一份写满了数据的文档，就能说服监管者我们的车很安全，你觉得这可行吗？”
政治和技术嗅觉确实很关键，但它不一定能帮 Aurora 从这个行业内脱颖而出，想鹤立鸡群更是不太可能。真正能帮我们的是那份谦逊，以及对挑战的正确评价。因此，Aurora 当下的主要任务还是完善这些功能，随后将其打磨完美。
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