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| 本文作者：Misty | 2018-01-15 10:50 |
雷锋网按：在完全自动驾驶实现之前，我们并不能解放人类司机的双手。当司机在道路上加速、停止、转弯时，部署在汽车四周的传感器便会记录并跟踪司机的行为。
在此基础上，一个工程师团队打造了一款软件，它能从这些数据中学习如何驾驶。后来，这款软件装载在了车内，就能驱动汽车。最终，汽车能模仿司机的行为，进行自动驾驶。这是自动驾驶初创公司Aurora Innovation的成果。
Aurora 联合创始人：Chris Urmson（CEO)、Sterling Anderson（首席产品官）和 Drew Bagnell（CTO)
Aurora 成立于 2016 年，它的三位创始人分别是谷歌自动驾驶项目前任 CTO Chris Urmson 、前特斯拉 Autopilot 项目负责人 Sterling Anderson 及 Uber ATC (Advanced Technologies Center) 匹兹堡分部自动驾驶和感知负责人 Drew Bagnell。
Aurora 运用的，便是机器学习技术，它能够给诸如 Aurora 这样的小公司机会，让它们也能有底气和科技以及汽车行业的大公司竞争。有了机器学习，研究人员能够以更快的速度提高自动驾驶技术水平。这就是为什么 Aurora 虽然初出茅庐，但有信心能够缩小与在自动驾驶领域耕耘多年的大佬差距，并与大佬直接竞争的原因。
1 月 3 日，Aurora 与大众和现代汽车达成合作协议。大众汽车集团首席数字官 Johann Jungwirth 表示：大众汽车与 Aurora 合作了几个月，共同开发自动驾驶汽车自动驾驶出租车服务。
2010 年，Urmson 和他在 Google 的同事开始了自动驾驶汽车项目研究。当时，编写自动驾驶算法是一个难以攻克的难关。但到了最近，一个叫做「深度神经网络」的计算机算法已经从学术界走到了业界，运用于多领域中，包括自动驾驶，它大大解决了自动驾驶的难题。
黑色车型表示 Aurora 测试车，绿色区域表示 它规划的路线。灰色车辆表示人类驾驶员驾驶的路线。目前 Aurora 正在训练无人车如何人类的驾驶方式以调整路线规划。
这种算法能够通过分析大量数据，进行自行学习任务。
Urmson 在最近的采访中表示，过去，我们需要一个极度聪明的博士生辛苦工作 6 个月，才能编写出能够发现道路上物体的检测器的代码。但现在，你收集到适当的数据，并让算法进行学习，一天之后便能得出之前博士生工作 6 个月的成果。
Google 自动驾驶汽车项目运用自动驾驶技术来检测道路上的行人，并将相同的方法运用到汽车驾驶的其他环节，包括进行道路预测和路线规划的系统。现在，整个行业正朝着自动驾驶的方向努力。
但是，自动驾驶的发展道路还面临着许多困难。现在，我们还不能清晰地认识相关的监管部门、法律部门和人民大众对于自动驾驶的态度。因为神经网络学习大量数据，它们能够以人类设计师不能预测和理解的方式进行操作。因此，我们没有办法得出机器做出一个特定决策的原因。
一个质疑便是：如果你开始使用神经网络来控制汽车行为，但汽车发生了事故，这时，你该如何解释事故的原因，并保证之后不会发生类似事故呢？
2012 年，多伦多大学的两位研究员就已经开始着手处理这个问题。一位叫做 Alex Krizhevsky 的毕业生打造了能够识别日常物体（比如花、狗和汽车）照片的系统。这个系统通过分析数千张花朵照片，能够在几天之内进行自我学习，并能顺利识别出花朵。同时，它的表现比任何人工编写的系统都要好。
不久后，Krizhevsky 和他的伙伴加入了 Google。几年后，Google 和它的竞争对手们便在人工智能领域中开辟了新的领地，运用这个概念来识别照片中的物体、识别智能手机人工指令、进行语言翻译、回应搜索查询指令等。
2013 年的假期，另一位 Google 研究员 Anelia Angelova 寻求 Krizhevsky 的帮助，以便解决 Google 汽车项目问题。不过，当时他们只是 Google 人工智能部门 Google Brain 的成员，并没有真正从事该项目。不过，那时他们看到了机遇。
他们并没有尝试让计算机定义「行人」的外观，而是创造一种算法，让计算机学习「行人」的外观。系统通过学习数千张道路照片，开始识别定义「行人」的外观特征，比如头部和腿部的曲线。这种方法非常有效，Google 开始将该方法运用于项目的其他环节，比如预测和计划。
Google 的前自动驾驶汽车团队成员、现 Waymo 的首席科学官 Dmitri Dolgov 表示：对于自动驾驶来说，2013 是个巨大的转折点。
Urmson 也同意这种观点。他认为这种方法和其他的机器学习方法对于自动驾驶来说是至关重要的，它们能打造出匹敌甚至超越人类驾驶能力的系统。
Aurora 和 Waymo 类似，正在打造能够识别道路物体、预测车辆和行人并作出反应的算法。Urmson 解释道，软件能够学习司机在特定道路上以特定速度和方向行驶时的行为。
其实，学习人类驾驶行为并不是一个新鲜的观点。在上世纪 90 年代，卡内基梅隆大学的研究员打造了能够学习简单人类驾驶行为的算法。
去年，内华达州的一支计算机芯片制造团队发表了一篇论文，说明了让现代硬件适应更复杂的人类行为的方法。但是，许多研究人员表示怀疑：并不清楚汽车制造商是否能完全理解神经网络作出特定决策并阻止无法预料的行为的原因。
斯坦福大学智能系统实验室机器人教授 Mykel Kochenderfer 表示，对于汽车和飞行器行业来说，神经网络是一个非常值得关注的点。
不过，虽然很多研究人员（包括 Kochenderfer）正在开发识别和阻止难以预料的行为的方法，但一些研究人员表示神经网络在接受物体识别训练的过程中，错误地识别了并不存在的物体。
Aurora 在汽车上安装了该自动驾驶系统，并将之备份了一份。因此，当一个系统运行失误时，另一个系统可以瞬间操作，以保证汽车行驶的安全。英伟达的方法是让同一个神经网络在浩如烟海的数据中，学习所有的驾驶行为。但 Aurora 反其道而行之，将任务分割成一个个更小的系统，一步步解决问题。
比如，其中一个系统是监测交通信号灯，一个是预测道路情况，另一个是为情况作出反应。Aurora 单独训练每一个系统，做出测试，再进行反复训练。
机器学习专家 Drew Bagnell 是前 Uber 自动驾驶汽车项目团队成员，在离开 Uber 后，他帮助创立了 Aurora。他表示，你如何自信地保证系统运行的效果呢？你得进行测试。
最近，Chris Urmson 接受了美联社的采访。在采访中，他透露了与现代、大众合作的相关事宜，并表达了对于自动驾驶未来的看法。以下是采访内容，由雷锋网编辑整理：
问：Aurora 将如何从与现代和大众的合作中盈利？Aurora 将会将自动驾驶系统出售给这两家汽车制造商吗？你们有更广泛层面的合作吗？
Chris Urmson：此前，我们并未透露此次合作的盈利事宜。但我可以明确告诉你的是，我们是以盈利为目的的公司。
我们将会和现代与大众进行长期合作，并在适合的时候与这两个合作伙伴分享我们的自动驾驶系统。我们的关注点是完全自动驾驶系统，此系统能够完全解放司机的双手，司机能够在车内随心所欲。
问：很多公司和分析师表示，自动驾驶汽车最大的商机便是提供交通服务，即自动驾驶汽车共享服务。这样一来，车辆和自动驾驶技术将会变成低盈利商品。Aurora 将会提供这样的服务吗？
Chris Urmson：自动驾驶技术的首要应用之一便是为人们提供交通服务。它将能为提高驾驶安全、移动出行效率和城市人民生活质量。
在我们的计划中，自动驾驶能力、车辆和共享网络三者将能融为一体。不过，我们的计划很美好，但现实仍然道阻且长。我们仍然不知道三者中的哪一个将起到引领作用，也不知道它们是否能够达到平衡状态。
问：你认为自动驾驶汽车更广泛的用途是什么？在 Google 时，你说过公司的目标就是到了 2019 年，你的儿子到了 16 岁时，不需要考驾照。你觉得这是自动驾驶汽车更广泛的用途吗？
Chris Urmson：自动驾驶技术更广泛的用途？我并不觉得无需考驾照是它更广泛的用途。但我知道，我儿子可以坐在无人驾驶汽车中游览一些城市。这就是自动驾驶技术的用途。
现在，亚利桑那州已经发生了一些有趣的事。比如，今年 Google 的 Waymo 自动驾驶汽车将会在凤凰城开始进行无人驾驶测试。届时，我们将能看到测试的过程和结果，并将更清楚地知道如何让自动驾驶技术一步一步向前发展。
问：自动驾驶技术的发展比你想象中更快吗？
Chris Urmson：相比于今天，两三年前自动驾驶领域的投资可谓是微乎其微。因此，从速度上看，自动驾驶在近几年确实经历了飞速的发展，同时越来越多的人开始从事于自动驾驶工作。
但是我们知道，自动驾驶是一个很复杂的领域，前面仍然道阻且长。
问：自动驾驶发展道路上面临的阻碍有哪些？
Chris Urmson：第一，我们需要解决实际驾驶之中的问题，在一些情况下，自动驾驶技术必须代替人类进行操作。因此我们首先需要解决自动驾驶系统在这些情况下的操作问题。
第二，我们需要解决自动驾驶技术的实际操作和进入市场的问题。我认为首先我们能够解决第一个问题，因为我们已经知道如何运用技术，如何建立正确的自动驾驶系统。
同时，我们也正在与一些自动驾驶公司进行合作。大部分在此行业工作的人相信自动驾驶将能为社会带来益处。比如，自动驾驶能够提高道路交通安全。每年因交通事故死亡的人数那么多，而自动驾驶能够解决这个问题。
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