總部位于倫敦的無人駕駛汽車初創(chuàng)公司衛(wèi)弗已經(jīng)開發(fā)出一種機器學(xué)習(xí)模型，既可以駕駛家用轎車，也可以駕駛小型貨車。這是同一個“人工智能司機”第一次學(xué)會駕駛兩種不同類型的汽車。

不到一年前，衛(wèi)弗曾展示了它在倫敦街道訓(xùn)練的人工智能可以在英國其他四個城市開車。這項任務(wù)充滿挑戰(zhàn)，通常需要進行大量的重新設(shè)計。

衛(wèi)弗技術(shù)副總裁杰夫·霍克說：“這就像你到一個新地方租了一輛車，你可以立即上手。”

這一進展表明，衛(wèi)弗訓(xùn)練自動駕駛汽車的方法，很可能會幫助它領(lǐng)先Cruise、Waymo和特斯拉等訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型從零開始的公司，以實現(xiàn)更快地擴張。

衛(wèi)弗的體量比其規(guī)模更大、資金更充足的競爭對手要小得多，但它是新一代初創(chuàng)公司的一份子，其中還包括Waabi和Ghost公司。它們有時也被稱為AV2.0，即拋棄了第一代無人駕駛汽車公司所接受的機器人思維——依賴超級詳細的3D地圖和單獨的模塊進行傳感和規(guī)劃。相反，這些初創(chuàng)公司完全依靠人工智能來駕駛汽車。

機器人技術(shù)已經(jīng)將無人駕駛出租車帶到了鳳凰城和舊金山的少數(shù)幾條街道上——但成本巨大，而且?guī)缀鯖]有跡象表明這些服務(wù)將在短期內(nèi)擴展到試點之外。

衛(wèi)弗和其他公司希望改變這一現(xiàn)狀，在自動駕駛領(lǐng)域復(fù)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)在計算機視覺和自然語言處理方面的作用，使人工智能能夠更好地適應(yīng)不熟悉的街道和場景，而不必更新復(fù)雜的地圖或維護軟件系統(tǒng)。

我參觀了衛(wèi)弗在倫敦的總部，查看了該公司停在現(xiàn)有捷豹I-PACE車隊旁邊的新Maxus e9面包車。

這款面包車配備了與汽車相同的6個網(wǎng)絡(luò)攝像頭大小的傳感器，但它們的位置更高，角度也不同。

這意味著模型的輸入——來自每個攝像頭的視頻——在不同車型上是不一樣的，但人工智能已經(jīng)學(xué)會了從任何一個視角來獲取信息并控制車輛。

人工智能還必須適應(yīng)面包車更大的尺寸和重量。它的轉(zhuǎn)彎機制也有所不同，而且需要更長的時間才能完全剎停。

控制汽車和貨車方向盤的人工智能可能是相同的，但它做出的決策需要以不同的方式進行。

在貨車的引擎蓋下，一堆電線和定制的計算機部件將模型的指令傳達給它所控制的車輛。

衛(wèi)弗的人工智能模型結(jié)合了強化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)，兩種技術(shù)復(fù)制了人類駕駛員的行為。

它使用了數(shù)千小時的駕駛數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型駕駛汽車。該公司首先訓(xùn)練人工智能模型駕駛面包車，這只用了80個小時的數(shù)據(jù)。

這讓研發(fā)團隊感到驚訝。衛(wèi)弗的科學(xué)家貝基·戈德曼說：“當我們開始這個項目時，我們不知道需要多少數(shù)據(jù)才能使系統(tǒng)泛化?！?/p>

但研究結(jié)果表明，該模型可以比預(yù)期的更快地適應(yīng)新車。衛(wèi)弗還發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)駕駛貨車可以提高模型在汽車駕駛方面的表現(xiàn)。

一旦模型能夠在模擬環(huán)境中駕駛貨車和汽車，衛(wèi)弗就把它帶到了路上。娜奧米是衛(wèi)弗的安全操作員，她會在車輛行駛時坐在駕駛位上。

她承認在面包車第一次行駛時會感到害怕：“當我第一次坐在車里并行駛到街道上，我的感覺就和駕校教練一樣?！?/p>

但這輛面包車很好地應(yīng)付了倫敦狹窄的街道，順利地通過道路、人行橫道、公共汽車和路邊停著的車。

總部位于加州山景城的Ghost公司的杰伊·吉拉克對衛(wèi)弗的演示活動印象深刻，并且認同該公司的整體觀點。吉拉克說：“機器人技術(shù)的方法并不是實現(xiàn)這一點（自動駕駛）的正確方法。”

但他并不認可衛(wèi)弗全部使用深度學(xué)習(xí)的思路。Ghost公司訓(xùn)練的不是一個大型模型，而是數(shù)百個小型模型，每個模型都有專門的功能。

然后由工程師手動編輯簡單的規(guī)則，告訴自動駕駛系統(tǒng)在何種情況下使用哪種模型。Ghost的這種方法與另一家總部位于以色列的AV2.0公司Autobrains的方法類似，但Autobrains還額外使用另一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)規(guī)則。

Ghost公司的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官沃爾克馬爾·烏利格表示，將人工智能分成許多更小的部分，每個部分都有特定的功能，可以更容易確定自動駕駛汽車的安全性。

“在某個時候，一定會有什么事情（事故）發(fā)生，”他說，“法官會要求你指出代碼里面的規(guī)定：‘如果有人在你（A I）面前，你（AI）就必須剎車’，這段代碼必須存在?！睘趵裾f，這段代碼當然也可以通過學(xué)習(xí)得到，但在像Wayve這樣的大型模型中很難準確定位。

衛(wèi)弗希望制造出能夠在高速公路上自動駕駛的消費類汽車；它也希望成為第一家將無人駕駛汽車部署在100個城市的公司。

衛(wèi)弗目前正在與英國雜貨巨頭Asda和Ocado合作，從他們的城市送貨車上收集數(shù)據(jù)。

然而，從許多方面來看，這兩家公司都遠遠落后于市場領(lǐng)導(dǎo)者。競爭對手Cruise和Waymo已經(jīng)積累了數(shù)百小時的實際運行經(jīng)驗，并且已經(jīng)在少數(shù)地方向公眾提供無人駕駛出租車服務(wù)?！拔也粫趸覀兠媾R的挑戰(zhàn)，”霍克說，“自動駕駛行業(yè)教會了我保持謙遜?！?/p>