无人车之父的“光荣与梦想”

□文/姜姝姝

无人车之父的“光荣与梦想”

□文/姜姝姝

姜姝姝

本刊副总编辑

We wanted flying cars,instead we got 140 characters.（我们需要能飞的汽车，但结果却得到了140个字符——指技术含量不高的Twitter）当彼得·蒂尔闯入硅谷投资界时，曾对投资者、创业者提出了这样的批评。

时过境迁，随着大数据、计算能力和算法的进步，人工智能让比特层面（互联网）的变革成了过去时。前几天，预示着汽车未来的特斯拉公司市值已经超过了老牌汽车公司福特，而不仅仅是特斯拉，其他公司在“原子层面”（尖端科技）的创新越来越多，能飞的汽车前身——无人驾驶汽车在全球火爆，但究竟颠覆性的变革何时会出现，未来的交通会变成怎样？留下不少疑问。

“无人车之父”的来历

Sebastian Thrun，现在的Title是Udacity（优达学城）创始人和 CEO，但在2015年9月底之前他还是Google高级副总裁、Google X部门的创始人负责人，主导了诸如无人驾驶汽车、Google Glass等高大上堪比登月（Moonshoot）的项目开发，他也因此而获得了“无人车之父”的称号。

而在Google工作之前，他是斯坦福大学的全职教授，当然至今他也是斯坦福大学和佐治亚理工大学的兼职教授。算起来，Sebastian Thrun堪称人工智能界的“老司机”，早在1993年就写了一篇关于机器学习和机器人学的硕士论文。自从那时开始，他就为一个问题深深地着迷：机器到底能不能用和人类同样的方式去学习？

在人工智能领域探索了很长一段时间之 后，2005年 他 参加了美国政府组织的DARPA 超级挑战赛，一个无人车驾驶大赛。196个队伍参与角逐100万美元的大奖，而他当时在斯坦福大学的团队赢得了胜利。Thrun当时是斯坦福人工智能实验室的总监，在Google的人工智能项目中也担任了同样的角色。

在参加DARPA挑战赛时，Thrun工作的核心，就是运用了机器学习，参赛的Stanley是一辆会学习的机器人车。它能从数据中学习，有时它会从自己的经历和错误中学习，更多时候，它会学习人类司机的行为，使得它自己能够像人类那样去驾驶。最终，Stanley的学习模块，让它从196个队伍中脱颖而出。

与Stanley相似，Google的无人驾驶车也会学习，但Thrun所在的Google X部门也遇到了同样的问题：驾驶过程中，有太多的意外的、小概率的情况需要去考虑，而无人车需要能够处理好其中的任何一种情况。所以，Google无人驾驶车最终在公路上驾驶了几百万公里来训练软件如何驾驶。

人类和电脑的一个区别在于，学习的速度大不相同。举例来说，如果人类驾驶员犯了一个错误，他会从中吸取教训，也许下次可以不再犯错。但是其他人并不会因为同类、同行的错误和教训，而拥有同样的收获。如果是一辆无人驾驶车出现了错误，不但它自己会从中吸取教训，所有其他的无人驾驶车甚至是所有未来的无人驾驶车，也将从中获得新的经验。这意味着，一个错误就能训练世界上所有的无人驾驶车，无人驾驶车的学习速度远远超过了人类。

从原理上来说，无人车驾驶将比人类驾驶要安全多得多，这也是无数初创公司、团队涉足无人驾驶车领域的初衷。

无人驾驶车，终将改变世界。

无人驾驶汽车领域的“知识服务”

Udacity的创办曾被媒体形容为“任性”，但从现在的时间点再回看，会发现“只有对未来精确地规划，才可以改变世界”。

吸引Sebastian Thrun创办Udacity的其实是被称为美国数学教父的Sal Khan。

Sal Khan也是另外一个“神话”，原本做对冲基金分析师的他，因为自家侄女Nadia刚好读7年级，但一直数学不太好，找上门来请求支援。数学是强项的Khan就通过网络跟小侄女交流，几次浅显易懂的解释，就让Nadia的数学成绩蹭蹭蹭往上涨。后来，亲朋好友们都知道了，纷纷拉着自家熊孩子来拜师学艺。但是大家分散在各个城市，甚至还有不同时区的，他就干脆在YouTube上录视频，慢慢的他在YouTube上制作了上千个教学视频，供数千万人免费观看的事迹让Sebastian感觉，自己有必要做点事情。

随后，在Sebastian辞去斯坦福的教职成为Google的全职员工，担任高级副总裁的同时，他开始推进自己的在线教育项目，也就是Udacity。在线教育是不是听起来有点熟悉，对了，另一位斯坦福教授、Google大脑的创始人、百度前首席科学家吴恩达也创办过一家在线教育公司——Coursera。

2015年9月，Sebastian Thrun正式辞去其在Google X的职务，全职投入到Udacity的教育项目中。他的理由是——希望改变世界。从Udacity的课程来看，主要是专注于科技和商业领域相关的前沿技术及其应用。

Thrun认为，坐落在硅谷是个天然优势，那里汇集了诸如Google、Facebook、亚马逊等知名科技公司，这些公司的技术大牛生产优质课程，他们的认证证书在全球都受到广泛认可。而且Udacity关注前沿技术，6个月内IT和科技领域最新的前沿课程都会在Udacity上线，比如Udacity跟Google一起推出了机器学习、深度学习相关的课程，学习AlphaGo团队的做法。

在课程之外，Udacity很重视服务，MOOC一直被人诟病的一点是完成率低，几大主流MOOC平台课程的完成率都在10%以下。这个事实也曾让Thrun 沮丧。但通过不断尝试，Udacity在2015年推出了Nanodegree（纳米学位），扭转了这个局面，关键的因素就是服务。

对于Thrun的老本行——无人驾驶领域，Udacity也最早安排了课程。为了降低学习无人驾驶车开发的相关技术，2016年9月 Udacity 发布了全球首门无人驾驶车工程师纳米学位，并开源了Udacity所有的代码。2017年2月，Udacity 更是开放了无人驾驶车模拟器的版权，让所有程序员都能自由学习与使用，同时借助社群的力量，提升与优化相关的技术发展。

当然，开放了学习资源，对于有志于学习无人驾驶技术的工程师们是一个好消息。而对无人驾驶车而言，最重要的是能够理解周围环境并做出相应决策，保证行车安全。在今年的3月8日，滴滴出行和Udacity在硅谷共同宣布举办“无人驾驶”大挑战，激励工程师们找出通过摄像头和 LIDAR 数据检测道路障碍物的最好方法。

大赛希望用悬赏十万美元的方式，寻找全球最优工程师，为人类驾驶员和无人驾驶系统都能提供帮助。

八到十年后才能成为现实

近日，Sebastian Thrun来到了中国，在一场关于人工智能（AI）和未来出行的讨论会上，Thrun和滴滴出行高级副总裁、智慧交通项目负责人章文嵩进行了深入探讨。

和滴滴出行合作，一方面是因为它是目前全球订单量最大的网约车企业，大数据的积累意味着在智能交通领域，滴滴有更多的“发言权”。滴滴方面透露的信息显示，目前滴滴在深圳、贵阳、武汉、济南等城市落地了智慧诱导屏、智慧代驾热力图、智慧公交、智慧交通度量报告、“互联网＋信号灯”等多个智慧交通项目，已经取得了一定的成效。另一方面，滴滴正在从事无人驾驶方面的研发，在3月初滴滴宣布在美国硅谷成立滴滴美国研究院，重点发展大数据安全和智能驾驶两大核心领域。

手机扫码阅读

在国内，无人驾驶的热度有目共睹，近期一系列的创业项目都与无人驾驶有关。但在探讨中，Sebastian Thrun则对无人驾驶的未来表现比较保守：“无人驾驶还处在初级阶段，只有类似的概念产物，产品尚未大规模商业化。现在看来，也只有特斯拉的自动巡航等较为初级的技术投放了市场。” Thrun说。

而无人驾驶要到什么时候才能被大多数人在日常生活中使用？Sebastian Thrun给出的答案是8到10年。他说，在自动驾驶车中，我们从一辆车所犯错误上学到的经验能应用到所有车辆之上。在这个过程当中，预计每18个月自动驾驶技术的革新会让驾驶质量提升10倍。

目前是一个转折点，Sebastian Thrun认为接下来一两年还会有一些无人驾驶汽车出现，但不会大规模普及。

8到10年内，会出现大多数人能使用的自动驾驶车辆。但是如何才能使得自动驾驶与人工驾驶的汽车“和谐”相处呢？Sebastian Thrun说有两个关键点——自动驾驶车辆可以精准反应、自动驾驶车辆行驶中速度较慢，这样更安全。

你相信，8到10年之后，现在的交通会因此而改变吗，未来的城市、未来的北京会是什么样的？