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讓我們回到起點吧,聊聊谷歌自動駕駛項目最初的日子

mK5P_AItists ? 來源:lq ? 2019-02-14 15:16 ? 次閱讀

十年前,大約十幾名工程師聚集在谷歌位于查爾斯頓路上的山景城,為"司機項目"獻力,這是該科技巨頭的“X工廠”旗下的一個秘密項目。

這個司機項目俗稱“谷歌自動駕駛汽車項目”,于2009年1月啟動,最終在2016年正式完工,并發(fā)展成為一家名為Waymo的獨立公司,該項目最初由Sebastian Thrun領導,這一項目將可能發(fā)展成為影響人類未來交通的完整系統(tǒng),風險投資家注意到了這一點,紛紛涌入,汽車分析師改變了策略,監(jiān)管機構、城市規(guī)劃者和政策專家開始收集數(shù)據(jù),并考慮自動駕駛汽車對城市的影響。

而且,該項目也成為許多工程師的跳板,他們陸續(xù)創(chuàng)建了自己的公司,Aurora的聯(lián)合創(chuàng)始人克里斯·厄姆森(Chris Urmson)、Argo人工智能的聯(lián)合創(chuàng)始人布萊恩·塞爾斯基 (Bryan Salesky)和安東尼·萊萬多夫斯基(Anthony Levandowski)都在名單之列,安東尼還協(xié)助推出了Otto和最近的Pronto人工智能。

可能不太為人所知的是,在最初幾周加入Waymo的許多人如今仍留在公司工作,其中包括安德魯·查塔姆(Andrew Chatham)、德米特里·多爾戈夫(Dmitri Dolgov)、德克·海內(nèi)爾(Dirk Haehnel)、納薩尼爾·費爾菲爾德(Nathaniel Fairfield)和邁克·蒙泰默羅(Mike Montemerlo),還包括亨利·莫維特(Hy Murveit)、菲爾·內(nèi)梅克(Phil Nemec)和丹·埃格諾(Dan Egnor),他們已經(jīng)在Waymo工作了八、九年之久。

Waymo的首席技術官兼工程副總裁多爾戈夫(Dolgov)最近與TechCrunch聊到了公司建立初期的時光、成立10周年紀念日以及未來的發(fā)展。

問: 讓我們回到起點吧,聊聊谷歌自動駕駛項目最初的日子。

DOLGOV:當談到是什么吸引我來到這個領域時,我想到的總是三件主要的事情:技術的影響、技術的挑戰(zhàn)以及與你共事的人,很明顯,在技術方面,自動駕駛可以對交通安全產(chǎn)生巨大的影響,除此之外,它可以影響效率,消除交通中的沖突。

這種興奮感似乎永遠不會消失,我至今記得我第一次開始駕駛自動駕駛汽車的經(jīng)歷,2007年我第一次用我自己早期的軟件駕駛汽車,那次經(jīng)歷真的是太出乎我的意料了,(2007年11月,在谷歌項目啟動之前,多爾戈夫參加了DARPA的城市挑戰(zhàn)賽。)

問:谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人拉里·佩奇(Larry Page提出的10100英里的挑戰(zhàn)具體是什么?

DOLGOV:這可能是我們在2009年谷歌啟動這個項目時為自己創(chuàng)建的主要里程碑,具體的挑戰(zhàn)就是駕駛10條路線,每條都有100英里長。你必須從頭到尾駕駛每一條路線,并且不能有任何人為干預。

這些都是定義非常明確的路線,所以在一開始,你會使用自動駕駛模式的汽車,然后必須獨自完成整個100英里,而且這些路是特意選擇的,以對任務的全部復雜性進行抽樣,在早期,對我們來說一切都是為了理解問題的復雜性,所有的路線都位于舊金山灣區(qū),我們在帕洛阿爾托周圍的城市環(huán)境中開車,我們也在高速公路上花了很多時間,去了舊金山灣區(qū)的所有橋梁,我們有一輛從山景城到舊金山的車,包括穿過朗伯德街,我們還有一輛車繞著太浩湖駕駛。

我們試圖盡可能多地覆蓋環(huán)境的復雜性,這項任務的偉大之處在于它幫助我們很快地理解了空間的核心復雜性。

問:完成這些挑戰(zhàn)花了多長時間?

DOLGOV:直到2010年秋天,我們才完成所有挑戰(zhàn)。

問:完成挑戰(zhàn)之后,你們還將處理哪些難題?

DOLGOV:問題的本質是,一個原型可以做某件事情一次,兩次或幾次,但這與構建一個人們可以在日常生活中開始使用的產(chǎn)品有很大的不同,尤其是在這個領域,當我們開始的時候,我們很容易在這些一次性的挑戰(zhàn)上取得進展。

但真正讓它困難的是,你需要從你的系統(tǒng)中提升到令人難以置信的性能水平,才能使它成為一個產(chǎn)品,這是第一點。第二,就是你遇到的問題類型的復雜性,也許你99%的時間都看不到它們,但你仍然要為那1%或1.1%做好準備。

問:你們是否曾經(jīng)出現(xiàn)過軟件問題或者是硬件問題?這些問題是否是無法克服的,或者是技術還無法完全解決的?

DOLGOV: 早期,我們面臨了各種各樣的困難,但我們只是著手解決一些現(xiàn)有的問題,并不真正知道問題的根源所在。但我們一直朝著完善技術的方向前進,回想一下過去幾年我的感受,我覺得我們遇到了瓶頸。

它更像是數(shù)百個真正困難的問題,但它們并不能成為攔路虎,因為我們的團隊確實很棒,技術真的很強大,你可以克服這些困難。這個過程就像是在玩雜耍,面臨數(shù)百個這樣復雜的問題,你越深入地去解決,你就越意識到這是多么的困難。

所以這是一個非常有趣的組合,一方面,你越去試圖解決問題,你就會發(fā)現(xiàn)問題似乎變得越來越難,另一方面,技術進步和突破的速度比你的預期要快。

問:你是什么時候意識到這個項目已經(jīng)取得突破性進展了,你是什么時候意識到它可以成為一門生意?

DOLGOV:我認為得益于我們思維的進化,我們投入了更多精力來更清晰地定義這項技術的產(chǎn)品和商業(yè)應用。

在第一階段,我們遇到的問題是:這個方式可行嗎?這項技術會奏效嗎?我想每個人都很清楚,如果這項技術成功了,將會產(chǎn)生巨大的影響。目前我們還不清楚這項技術帶來的具體產(chǎn)品是什么。但是,這項技術的的確確深刻地改變了世界,以至于我們沒有花太多時間去擔心它的這一方面。

試想一下,我們在這里構建的是一位司機---我們設計的軟件和硬件,包括汽車上運行的軟件,云上運行的軟件,我們將整個技術比作一位司機。

美國大約有3萬億英里是由人工駕駛的,他們自己駕駛著汽車,或者搭乘他人,亦或是搭載著貨物,一旦我們掌握了“司機”這一技術,就可以在運用以上這些情況中了,盡管人們目前對此的意見依舊褒貶不一。

我們今天的工作成果是叫車服務,這也是我們追求的第一個商業(yè)應用,除此之外,我們還致力于長途卡車運輸和遠程運輸,我們感興趣的是,在某種程度上,將這項技術應用到私家車,當?shù)氐目爝f,公共交通等等。

問:自動駕駛這么多的垂直應用之中,你最看好的是什么?

DOLGOV:看到這項技術和驅動程序被運用在全球和不同的商業(yè)應用中,我感到非常興奮,但我認為最讓我感興趣的是我們現(xiàn)在追求的頭號目標---叫車服務。

我認為它有潛力在最短的時間內(nèi)積極影響最多的人,我也每天用我們的車四處兜風,這就是我今天上班的方式,這就是我在山景城和帕洛阿爾托通勤的方式,能夠體驗這些汽車真是太棒了,它消除了交通中的很多摩擦與沖突。

問:所以你現(xiàn)在每天都開著自動駕駛汽車去上班?

DOLGOV:是的,但是在加州仍然是人工駕駛。

問:你這樣做多久了?

DOLGOV:一段時間,但我感覺已經(jīng)很久很久了,我總是在車里消磨時間,我認為體驗你正在開發(fā)的產(chǎn)品并直接體驗這項技術是非常有必要的,當然這是項目運行早期的情況,當時我們只有一小群員工,每個人要做很多工作,隨著團隊的成長,我仍然會確保自己能夠體驗這項技術,每周至少進行一次測試,甚至更加頻繁。

當我們開始研究叫車服務時,我們就為它開發(fā)了一個應用,并且建立了基礎設施使之能成為面向用戶的產(chǎn)品,我就是早期的測試人員之一,這是三年前的事了。

問:10年前,你是否預計到我們會發(fā)展到如今的地步?它的發(fā)生比你預期快還是慢?

DOLGOV:我想一方面,我預測不到2009年在硬件、軟件、人工智能和機器學習方面的一些技術突破,我認為今天的技術比我在2009年認為的要強大很多。另一方面,構建一個真正的產(chǎn)品并將其供人們使用這一挑戰(zhàn)比我的預期要困難得多。

問:有哪些技術突破?

DOLGOV:有很多,比如激光雷達和雷達變得更加強大了,更大的范圍,更高的分辨率和更多的功能,感知方面它們可以測量環(huán)境屬性并提供更豐富的反饋。第二個是計算,特別是在硬件加速并行計算中,對網(wǎng)絡的發(fā)展有著非常強大的作用,這是一個巨大的推動。然后是深度學習,網(wǎng)絡的發(fā)展也為此貢獻了一份力量。

問:如何看待算法方面取得突破,你們又是如何加以運用的?

DOLGOV:我們一直在這個項目中使用機器學習這一技術,但它與今天的機器學習不同。在2012年,我們?yōu)槲覀兊捻椖孔龀隽俗钣幸饬x的努力就是谷歌在自動駕駛技術和深度學習方面進行了合作。可以說,當時的谷歌是少數(shù)認真投資于自動駕駛和深度學習的公司。在那個時候,我們還沒有硬件能夠在汽車上實時運行這些網(wǎng)絡,但是你可以在云中做一些非常有趣的事情。

對于深度學習來說,2013年是非常重要的一年,ImageNet項目是深度學習的一個突破,在計算機視覺的競爭中,它勝過了所有其他的方法。

問:2009年的時候,你能想象到十年后的世界嗎?

DOLGOV:在項目的早期,人們有點嘲笑我們,都在拿我們的項目開玩笑,大家對于谷歌無人駕駛汽車項目有很多滑稽的諷刺。從最開始的“哦,有一小群瘋狂的人試圖在谷歌做這個科幻小說的事情,”發(fā)展成我們?nèi)蚩萍碱I域的一個主要產(chǎn)業(yè),不說幾百家,也有幾十家公司在研究這一領域,這確實是非常驚人的成就。

問:在城市里,你們怎么說服大家擁抱自動駕駛汽車?

DOLGOV:人們對新技術態(tài)度似乎各不相同,目前一些負面的影響更明顯。但實際上,在我過去10年的經(jīng)歷中,積極的態(tài)度和興奮的情緒已經(jīng)勢不可擋地增強了。自動駕駛項目非常強大,它強大到可以改變?nèi)藗兊膽B(tài)度,從不確定和焦慮到興奮和信任,人們?nèi)缃窬湍軌蝮w驗到這一改變。

我們讓人們坐上我們研發(fā)的汽車去兜風,即使是那些對無人駕駛汽車感到焦慮的人,一旦他們體驗過,一旦他們明白了一種產(chǎn)品有多有用,汽車的性能有多好,他們就開始信任它,這真的會為我們的生活帶來改變。

問:如今你們最大的挑戰(zhàn)是什么?

DOLGOV:在2009年,所有的挑戰(zhàn)都是解決問題,而今天,所有的挑戰(zhàn)是如何把它變成一種產(chǎn)品。這是一種自動駕駛技術的集合,也是建立評估和運用這一技術的工具和框架。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:Waymo十周年:多爾戈夫講述從被嘲笑到碩果累累

文章出處:【微信號:AItists,微信公眾號:人工智能學家】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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