□文/姜姝姝

無人車之父的“光榮與夢想”

□文/姜姝姝

姜姝姝

本刊副總編輯

We wanted flying cars,instead we got 140 characters.（我們需要能飛的汽車，但結(jié)果卻得到了140個字符——指技術(shù)含量不高的Twitter）當彼得·蒂爾闖入硅谷投資界時，曾對投資者、創(chuàng)業(yè)者提出了這樣的批評。

時過境遷，隨著大數(shù)據(jù)、計算能力和算法的進步，人工智能讓比特層面（互聯(lián)網(wǎng)）的變革成了過去時。前幾天，預示著汽車未來的特斯拉公司市值已經(jīng)超過了老牌汽車公司福特，而不僅僅是特斯拉，其他公司在“原子層面”（尖端科技）的創(chuàng)新越來越多，能飛的汽車前身——無人駕駛汽車在全球火爆，但究竟顛覆性的變革何時會出現(xiàn)，未來的交通會變成怎樣？留下不少疑問。

“無人車之父”的來歷

Sebastian Thrun，現(xiàn)在的Title是Udacity（優(yōu)達學城）創(chuàng)始人和 CEO，但在2015年9月底之前他還是Google高級副總裁、Google X部門的創(chuàng)始人負責人，主導了諸如無人駕駛汽車、Google Glass等高大上堪比登月（Moonshoot）的項目開發(fā)，他也因此而獲得了“無人車之父”的稱號。

而在Google工作之前，他是斯坦福大學的全職教授，當然至今他也是斯坦福大學和佐治亞理工大學的兼職教授。算起來，Sebastian Thrun堪稱人工智能界的“老司機”，早在1993年就寫了一篇關(guān)于機器學習和機器人學的碩士論文。自從那時開始，他就為一個問題深深地著迷：機器到底能不能用和人類同樣的方式去學習？

在人工智能領(lǐng)域探索了很長一段時間之 后，2005年 他 參加了美國政府組織的DARPA 超級挑戰(zhàn)賽，一個無人車駕駛大賽。196個隊伍參與角逐100萬美元的大獎，而他當時在斯坦福大學的團隊贏得了勝利。Thrun當時是斯坦福人工智能實驗室的總監(jiān)，在Google的人工智能項目中也擔任了同樣的角色。

在參加DARPA挑戰(zhàn)賽時，Thrun工作的核心，就是運用了機器學習，參賽的Stanley是一輛會學習的機器人車。它能從數(shù)據(jù)中學習，有時它會從自己的經(jīng)歷和錯誤中學習，更多時候，它會學習人類司機的行為，使得它自己能夠像人類那樣去駕駛。最終，Stanley的學習模塊，讓它從196個隊伍中脫穎而出。

與Stanley相似，Google的無人駕駛車也會學習，但Thrun所在的Google X部門也遇到了同樣的問題：駕駛過程中，有太多的意外的、小概率的情況需要去考慮，而無人車需要能夠處理好其中的任何一種情況。所以，Google無人駕駛車最終在公路上駕駛了幾百萬公里來訓練軟件如何駕駛。

人類和電腦的一個區(qū)別在于，學習的速度大不相同。舉例來說，如果人類駕駛員犯了一個錯誤，他會從中吸取教訓，也許下次可以不再犯錯。但是其他人并不會因為同類、同行的錯誤和教訓，而擁有同樣的收獲。如果是一輛無人駕駛車出現(xiàn)了錯誤，不但它自己會從中吸取教訓，所有其他的無人駕駛車甚至是所有未來的無人駕駛車，也將從中獲得新的經(jīng)驗。這意味著，一個錯誤就能訓練世界上所有的無人駕駛車，無人駕駛車的學習速度遠遠超過了人類。

從原理上來說，無人車駕駛將比人類駕駛要安全多得多，這也是無數(shù)初創(chuàng)公司、團隊涉足無人駕駛車領(lǐng)域的初衷。

無人駕駛車，終將改變世界。

無人駕駛汽車領(lǐng)域的“知識服務(wù)”

Udacity的創(chuàng)辦曾被媒體形容為“任性”，但從現(xiàn)在的時間點再回看，會發(fā)現(xiàn)“只有對未來精確地規(guī)劃，才可以改變世界”。

吸引Sebastian Thrun創(chuàng)辦Udacity的其實是被稱為美國數(shù)學教父的Sal Khan。

Sal Khan也是另外一個“神話”，原本做對沖基金分析師的他，因為自家侄女Nadia剛好讀7年級，但一直數(shù)學不太好，找上門來請求支援。數(shù)學是強項的Khan就通過網(wǎng)絡(luò)跟小侄女交流，幾次淺顯易懂的解釋，就讓Nadia的數(shù)學成績蹭蹭蹭往上漲。后來，親朋好友們都知道了，紛紛拉著自家熊孩子來拜師學藝。但是大家分散在各個城市，甚至還有不同時區(qū)的，他就干脆在YouTube上錄視頻，慢慢的他在YouTube上制作了上千個教學視頻，供數(shù)千萬人免費觀看的事跡讓Sebastian感覺，自己有必要做點事情。

隨后，在Sebastian辭去斯坦福的教職成為Google的全職員工，擔任高級副總裁的同時，他開始推進自己的在線教育項目，也就是Udacity。在線教育是不是聽起來有點熟悉，對了，另一位斯坦福教授、Google大腦的創(chuàng)始人、百度前首席科學家吳恩達也創(chuàng)辦過一家在線教育公司——Coursera。

2015年9月，Sebastian Thrun正式辭去其在Google X的職務(wù)，全職投入到Udacity的教育項目中。他的理由是——希望改變世界。從Udacity的課程來看，主要是專注于科技和商業(yè)領(lǐng)域相關(guān)的前沿技術(shù)及其應(yīng)用。

Thrun認為，坐落在硅谷是個天然優(yōu)勢，那里匯集了諸如Google、Facebook、亞馬遜等知名科技公司，這些公司的技術(shù)大牛生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)課程，他們的認證證書在全球都受到廣泛認可。而且Udacity關(guān)注前沿技術(shù)，6個月內(nèi)IT和科技領(lǐng)域最新的前沿課程都會在Udacity上線，比如Udacity跟Google一起推出了機器學習、深度學習相關(guān)的課程，學習AlphaGo團隊的做法。

在課程之外，Udacity很重視服務(wù)，MOOC一直被人詬病的一點是完成率低，幾大主流MOOC平臺課程的完成率都在10%以下。這個事實也曾讓Thrun 沮喪。但通過不斷嘗試，Udacity在2015年推出了Nanodegree（納米學位），扭轉(zhuǎn)了這個局面，關(guān)鍵的因素就是服務(wù)。

對于Thrun的老本行——無人駕駛領(lǐng)域，Udacity也最早安排了課程。為了降低學習無人駕駛車開發(fā)的相關(guān)技術(shù)，2016年9月 Udacity 發(fā)布了全球首門無人駕駛車工程師納米學位，并開源了Udacity所有的代碼。2017年2月，Udacity 更是開放了無人駕駛車模擬器的版權(quán)，讓所有程序員都能自由學習與使用，同時借助社群的力量，提升與優(yōu)化相關(guān)的技術(shù)發(fā)展。

當然，開放了學習資源，對于有志于學習無人駕駛技術(shù)的工程師們是一個好消息。而對無人駕駛車而言，最重要的是能夠理解周圍環(huán)境并做出相應(yīng)決策，保證行車安全。在今年的3月8日，滴滴出行和Udacity在硅谷共同宣布舉辦“無人駕駛”大挑戰(zhàn)，激勵工程師們找出通過攝像頭和 LIDAR 數(shù)據(jù)檢測道路障礙物的最好方法。

大賽希望用懸賞十萬美元的方式，尋找全球最優(yōu)工程師，為人類駕駛員和無人駕駛系統(tǒng)都能提供幫助。

八到十年后才能成為現(xiàn)實

近日，Sebastian Thrun來到了中國，在一場關(guān)于人工智能（AI）和未來出行的討論會上，Thrun和滴滴出行高級副總裁、智慧交通項目負責人章文嵩進行了深入探討。

和滴滴出行合作，一方面是因為它是目前全球訂單量最大的網(wǎng)約車企業(yè)，大數(shù)據(jù)的積累意味著在智能交通領(lǐng)域，滴滴有更多的“發(fā)言權(quán)”。滴滴方面透露的信息顯示，目前滴滴在深圳、貴陽、武漢、濟南等城市落地了智慧誘導屏、智慧代駕熱力圖、智慧公交、智慧交通度量報告、“互聯(lián)網(wǎng)＋信號燈”等多個智慧交通項目，已經(jīng)取得了一定的成效。另一方面，滴滴正在從事無人駕駛方面的研發(fā)，在3月初滴滴宣布在美國硅谷成立滴滴美國研究院，重點發(fā)展大數(shù)據(jù)安全和智能駕駛兩大核心領(lǐng)域。

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在國內(nèi)，無人駕駛的熱度有目共睹，近期一系列的創(chuàng)業(yè)項目都與無人駕駛有關(guān)。但在探討中，Sebastian Thrun則對無人駕駛的未來表現(xiàn)比較保守：“無人駕駛還處在初級階段，只有類似的概念產(chǎn)物，產(chǎn)品尚未大規(guī)模商業(yè)化。現(xiàn)在看來，也只有特斯拉的自動巡航等較為初級的技術(shù)投放了市場?！?Thrun說。

而無人駕駛要到什么時候才能被大多數(shù)人在日常生活中使用？Sebastian Thrun給出的答案是8到10年。他說，在自動駕駛車中，我們從一輛車所犯錯誤上學到的經(jīng)驗能應(yīng)用到所有車輛之上。在這個過程當中，預計每18個月自動駕駛技術(shù)的革新會讓駕駛質(zhì)量提升10倍。

目前是一個轉(zhuǎn)折點，Sebastian Thrun認為接下來一兩年還會有一些無人駕駛汽車出現(xiàn)，但不會大規(guī)模普及。

8到10年內(nèi)，會出現(xiàn)大多數(shù)人能使用的自動駕駛車輛。但是如何才能使得自動駕駛與人工駕駛的汽車“和諧”相處呢？Sebastian Thrun說有兩個關(guān)鍵點——自動駕駛車輛可以精準反應(yīng)、自動駕駛車輛行駛中速度較慢，這樣更安全。

你相信，8到10年之后，現(xiàn)在的交通會因此而改變嗎，未來的城市、未來的北京會是什么樣的？