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前谷歌无人车CTO Chris Urmson 回母校演讲,他道出了哪 6 大干货?

作者:大壮旅 编辑:易建成
2017/05/17 14:00

前谷歌无人车CTO Chris Urmson 回母校演讲,他道出了哪 6 大干货?

*Chris Urmson

雷锋网按:作为曾经的谷歌自动驾驶项目掌门人,Chris Urmson 每次关于自动驾驶汽车的论断都值得自动驾驶行业参与者仔细聆听。

要论技术、实战经验和工程挑战解决能力,业内能压过 Urmson 的工程师其实没几个。这位因谷歌出名的技术大牛在自动驾驶行业的从业经历已经超过 10 年。

据雷锋网了解,起初他是卡耐基梅隆大学的领军研究者,随后他加入谷歌,负责自动驾驶项目。而现在,他选择自行创业——创立自动驾驶公司 Aurora Innovation,带领自己的自动驾驶梦之队继续前行。

最近,Urmson 在卡耐基梅隆大学做了题为“关于自动驾驶汽车观点”( “Perspectives on Self-Driving Cars”)的演讲。

这次演讲相当有趣,因为他终于静下心来总结了自己在谷歌学到的经验,并将这些干货全部带到了 Aurora。由于 Aurora 才刚刚起步,因此他现在的观点更具前瞻性。这次 Urmson 的演讲绝对值得大家细细咀嚼。

1. 自动驾驶在路上出现的“混乱”比人们想象中要多得多

自汽车诞生以来,路上的交通事故就没停止过。2015 年,单美国就有 35092 人在路上丢了性命,244 万人在车祸中受伤,警察处理的交通事故更是高达 630 万起。 

Urmson 认为,真实的事故率比警方记录下来的要高的多。

在谷歌超过 200 万英里的自动驾驶测试里程中,测试车辆共发生了 25 次事故,这些事故大多数都会惊动加州警方。不过,谷歌自动驾驶汽车遭遇的事故大多都有一个特点,那就是自动驾驶汽车正常行驶,但普通车辆却“半路杀出来。”

除了会惊动警方的事故,自动驾驶汽车在测试中也不免出现小磕碰,不过这些事故很容易解决。

2. 对自动驾驶汽车来说,人类意图(Human intent)才是最根本的挑战

自动驾驶汽车做出的抉择完全依赖于对人类驾驶员期望的理解和匹配。想做好这一点,不但要猜到本车驾驶员的意图,还要揣摩其他驾驶员的动向。对 Urmson 来说,未来解决这一难题是自动驾驶问题的核心。

为了阐明“人为因素”这一关键挑战, Urmson 仔细剖析了三次备受关注的自动驾驶事故。

前谷歌无人车CTO Chris Urmson 回母校演讲,他道出了哪 6 大干货?

*谷歌自动驾驶汽车与大巴相撞

在仅有的 25 次自动驾驶事故中,有一次事故需要谷歌自动驾驶汽车承担一定的责任。

在这起事故中,谷歌无人车准备采用出道转弯的方式来转弯,但是前方遇到了一堆沙袋。当交通灯变成绿灯后,它先等几辆车驶过,然后看到一辆公交车。

对于公交车司机来说,道路上有足够的空间让他开过去。但是对谷歌无人驾驶汽车来说,系统预测公交车会减速让无人车并线进来,但是这辆公交车并没有,结果两辆车就撞到了一起。

前谷歌无人车CTO Chris Urmson 回母校演讲,他道出了哪 6 大干货?

*Uber 自动驾驶汽车遭遇翻车事故

在遭遇严重车祸前,Uber 的自动驾驶汽车正停在最左侧车道,其右侧的两车道由于车辆较多陷入了拥堵。Uber 测试车看自己车道顺畅,直接选择了继续行驶。

不过这时,却有一位司机驾车向左并线想直接左转,在并线时其他车辆遮挡了司机视线。司机可能认为其他车辆会减速慢行,于是直接并入了最左侧的车道,随后两车相撞,Uber 的测试车直接被撞翻倒地。

前谷歌无人车CTO Chris Urmson 回母校演讲,他道出了哪 6 大干货?

*被撞惨的特斯拉 Model S

即使特斯拉多次强调使用 Autopilot 时要将双手放在方向盘上,但这位遭遇车祸的司机却对该功能深信不疑。

当时,车辆认为司机会时刻注意路况,成为最后一道安全防线,但司机却觉得 Autopilot 能处理这一场面。不过,他们都错了,当那辆大卡车出现在汽车面前时,车主和汽车都没发现它的存在,因此致命事故不可避免的发生了。

此次事故后,特斯拉做出了不少调整,为的就是让车辆更了解司机驾驶时的状态。对 Urmson 来说,这起事故告诉他,想用人类注意力来补足车辆的短板局限性很大。

3. 增量式驾驶员辅助系统不会进化成自动驾驶系统

Urmson 指出,当今自动驾驶行业最大的激辩就是到底要走特斯拉路线,还是谷歌路线。前者的处理方案是不断改进的增量系统,期望有一天这套系统能直接驱动自动驾驶汽车。谷歌则否定这条道路,认为我们该应用不同的技术。

根据自己十多年的经验,Urmson 选择站在老东家一边。他认为我们必须完全相信汽车,放弃驾驶员操作。反观增量系统的方式,则会迫使开发者在各种技术间做出选择,而这样会阻碍技术向全自动驾驶模式过渡。

4. 不要让“电车难题”将完美变为敌人

所谓的“电车难题”是伦理学领域最为知名的思想实验之一,其内容大致是:一个疯子把五个无辜的人绑在电车轨道上。一辆失控的电车朝他们驶来,并且片刻后就要碾压到他们。

幸运的是,你可以拉一个拉杆,让电车开到另一条轨道上。然而问题在于,那个疯子在另一个电车轨道上也绑了一个人。考虑以上状况,你是否应拉杆?

自动驾驶汽车也会遇到类似的伦理问题,在危急情况下,是保乘客弃行人还是保行人弃乘客?业内有些人认为,在这种情况下我们就不该给自动驾驶汽车选择的权力。

在 Urmson  眼中,这是个有趣的哲学问题,但它不应该成为阻碍自动驾驶技术进入市场的障碍。

对于如何解决这一伦理困境,Urmson 提出了双重实用方案。

第一,自动驾驶汽车不应该陷入这种两难困境。“如果到了这个境地,无论怎么做都是无力回天。”自动驾驶汽车应该当个保守派司机,安全是第一要务,这样它就能预测并避免这样的困境。“如果你集中注意力开车,这样的危险情况就不会找上你。”他说。

第二,如果这样的困境出现已成定局,那么车辆不能临时做出判断,它的反应必须是预先设定好的。因此我们应该将实情告诉用户,让他们自己做选择。举例来说,厂商可以告诉用户危险事故即将发生时车辆会将行人的安危放在第一位,这样明确的选择比临时决定要好,毕竟到那时根本没有时间做判断,一切都要靠“本能”了。

5. 自动驾驶行业“狂飙突进”很正常

回忆起多年前的情景,Urmson 也是感慨颇多,当时他要恳求汽车厂商和一级供应商关注谷歌的自动驾驶计划,但依然遭到许多人的无情嘲笑。不过在过去的五年间,情况却发生了天翻地复的变化,那些曾对该技术满腹怀疑的人都开始投入巨资加入竞争了。

在 Urmson 看来,自动化、环境标准、电动车和打车服务之间的相互作用是推动汽车行业走向自动驾驶的主要动力。那么这样的“狂飙突进”正常吗?Urmson 认为这并没有什么问题。为此他还给出了一个简单的公式来支持自己的观点:

3 万亿英里的行驶里程x每英里 0.1 美元的成本 = 每年 3000 亿美元的营收

值得注意的是,这一公式还只是美国一个市场。因此,Urmson 设想的运输即服务(Taas)商业模式确实会让市场疯狂。在这样的背景下,类似Uber、Lyft 和滴滴这样的先行者,总计估值已经高达 1100 亿美元,基本相当于美国汽车三巨头通用、福特和克莱斯勒的市值之和。

Urmson 认为,如果发展顺利,这当中部分公司能够实现四年市值翻番的神话。

6. 自动驾驶汽车的部署会“相对较快”

至于自动驾驶汽车何时能成气候,Urmson 倒是很乐观,他认为自动驾驶汽车服务在未来 5 年内就会出现在某些社区。

在一些气候环境恶劣和文化冲突较大的地区,自动驾驶汽车还需要一个普及的过程。不过在一些较适宜的地区,你可能很快就能坐上它去到想去的地方(Waymo 认为凤凰城很有潜力成为首批自动驾驶车辆普及的城市)。

此外,Urmson 认为,未来 20 年内大量的交通基础设施都将支持自动驾驶。

Urmson 说,现在是机器人的黄金时代。“生在这个时代正好,我们正在见证交通和劳动力结构的转变,能有机会参与这场大变革确实令人激动。”

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