雷锋网按：在完全自动驾驶完成之前，我们并不能束缚人类司机的双手。当司机在路途上减速、中止、转弯时，部署在汽车周围的传感器便会记载并跟踪司机的行为。

在此根底上，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，汽车能模拟司机的行为，停止自动驾驶。这是自动驾驶初创公司Aurora Innovation的效果。

Aurora 结合开创人：Chris Urmson（CEO)、Sterling Anderson（首席产品官）和 Drew Bagnell（CTO)

Aurora 成立于 2016 年，它的三位开创人辨别是谷歌自动驾驶项目后任 CTO Chris Urmson 、前特斯拉 Autopilot 项目担任人 Sterling Anderson 及 Uber ATC (Advanced Technologies Center) 匹兹堡分部自动驾驶和感知担任人 Drew Bagnell。

Aurora 运用的，便是机器学习技术，它可以给诸如 Aurora 这样的小公司时机，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，研讨人员可以以更快的速度进步自动驾驶技术程度。这就是为什么 Aurora 虽然初出茅庐，但有决心可以减少与在自动驾驶范畴耕耘多年的大佬差距，并与大佬直接竞争的缘由。

1 月 3 日，Aurora 与群众和古代汽车达成协作协议。群众汽车集团首席数字官 Johann Jungwirth 表示：群众汽车与 Aurora 协作了几个月，共同开发自动驾驶汽车自动驾驶出租车效劳。

2010 年，Urmson 和他在 Google 的同事开端了自动驾驶汽车项目研讨。事先，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」的计算机算法曾经从学术界走到了业界，运用于多范畴中，包括自动驾驶，它大大处理了自动驾驶的难题。

黑色车型表示 Aurora 测试车，绿色区域表示 它规划的道路。灰色车辆表示人类驾驶员驾驶的道路。目前 Aurora 正在训练无人车如何人类的驾驶方式以调整道路规划。

这种算法可以经过剖析少量数据，停止自行学习义务。

Urmson 在最近的采访中表示，过来，我们需求一个极度聪明的博士生辛劳任务 6 个月，才干编写出可以发现路途上物体的检测器的代码。但如今，你搜集到适当的数据，并让算法停止学习，一天之后便能得出之前博士生任务 6 个月的效果。

Google 自动驾驶汽车项目运用自动驾驶技术来检测路途上的行人，并将相反的办法运用到汽车驾驶的其他环节，包括停止路途预测和道路规划的零碎。如今，整个行业正朝着自动驾驶的方向努力。

但是，自动驾驶的开展路途还面临着许多困难。如今，我们还不能明晰地看法相关的监管部门、法律部门和人民群众关于自动驾驶的态度。由于神经网络学习少量数据，它们可以以人类设计师不能预测和了解的方式停止操作。因而，我们没有方法得出机器做出一个特定决策的缘由。

一个质疑便是：假如你开端运用神经网络来控制汽车行为，但汽车发作了事故，这时，你该如何解释事故的缘由，并保证之后不会发作相似事故呢？

2012 年，多伦多大学的两位研讨员就曾经开端着手处置这个成绩。一位叫做 Alex Krizhevsky 的毕业生打造了可以辨认日常物体（比方花、狗和汽车）照片的零碎。这个零碎经过剖析数千张花朵照片，可以在几天之内停止自我学习，并能顺利辨认出花朵。同时，它的表现比任何人工编写的零碎都要好。

不久后，Krizhevsky 和他的同伴参加了 Google。几年后，Google 和它的竞争对手们便在人工智能范畴中开拓了新的领地，运用这个概念来辨认照片中的物体、辨认智能手机人工指令、停止言语翻译、回应搜索查询指令等。

2013 年的假期，另一位 Google 研讨员 Anelia Angelova 寻求 Krizhevsky 的协助，以便处理 Google 汽车项目成绩。不过，事先他们只是 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，而是发明一种算法，让计算机学习「行人」的外观。零碎经过学习数千张路途照片，开端辨认定义「行人」的外观特征，比方头部和腿部的曲线。这种办法十分无效，Google 开端将该办法运用于项目的其他环节，比方预测和方案。

Google 的前自动驾驶汽车团队成员、现 Waymo 的首席迷信官 Dmitri Dolgov 表示：关于自动驾驶来说，2013 是个宏大的转机点。

Urmson 也赞同这种观念。他以为这种办法和其他的机器学习办法关于自动驾驶来说是至关重要的，它们能打造出匹敌甚至逾越人类驾驶才能的零碎。

Aurora 和 Waymo 相似，正在打造可以辨认路途物体、预测车辆和行人并作出反响的算法。Urmson 解释道，软件可以学习司机在特定路途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颖的观念。在上世纪 90 年代，卡内基梅隆大学的研讨员打造了可以学习复杂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宣布了一篇论文，阐明了让古代硬件顺应更复杂的人类行为的办法。但是，许多研讨人员表示疑心：并不清楚汽车制造商能否能完全了解神经网络作出特定决策并阻止无法意料的行为的缘由。

斯坦福大学智能零碎实验室机器人教授 Mykel Kochenderfer 表示，关于汽车和飞行器行业来说，神经网络是一个十分值得关注的点。

不过，虽然很多研讨人员（包括 Kochenderfer）正在开发辨认和阻止难以意料的行为的办法，但一些研讨人员表示神经网络在承受物体辨认训练的进程中，错误地辨认了并不存在的物体。

Aurora 在汽车上装置了该自动驾驶零碎，并将之备份了一份。因而，当一个零碎运转失误时，另一个零碎可以霎时操作，以保证汽车行驶的平安。英伟达的办法是让同一个神经网络在浩如烟海的数据中，学习一切的驾驶行为。但 Aurora 反其道而行之，将义务联系成一个个更小的零碎，一步步处理成绩。

比方，其中一个零碎是监测交通讯号灯，一个是预测路途状况，另一个是为状况作出反响。Aurora 独自训练每一个零碎，做出测试，再停止重复训练。

机器学习专家 Drew Bagnell 是前 Uber 自动驾驶汽车项目团队成员，在分开 Uber 后，他协助创建了 Aurora。他表示，你如何自信地保证零碎运转的效果呢？你得停止测试。

最近，Chris Urmson 承受了美联社的采访。在采访中，他泄漏了与古代、群众协作的相关事宜，并表达了关于自动驾驶将来的看法。以下是采访内容，由雷锋网 (大众号：雷锋网) 编辑整理：

问：Aurora 将如何从与古代和群众的协作中盈利？Aurora 将会将自动驾驶零碎出售给这两家汽车制造商吗？你们有更普遍层面的协作吗？

Chris Urmson： 此前，我们并未泄漏此次协作的盈利事宜。但我可以明白通知你的是，我们是以盈利为目的的公司。

我们将会和古代与群众停止临时协作，并在合适的时分与这两个协作同伴分享我们的自动驾驶零碎。我们的关注点是完全自动驾驶零碎，此零碎可以完全束缚司机的双手，司机可以在车内为所欲为。

问：很多公司和剖析师表示，自动驾驶汽车最大的商机便是提供交通效劳，即自动驾驶汽车共享效劳。这样一来，车辆和自动驾驶技术将会变成低盈利商品。Aurora 将会提供这样的效劳吗？

Chris Urmson： 自动驾驶技术的首要使用之一便是为人们提供交通效劳。它将能为进步驾驶平安、挪动出行效率和城市人民生活质量。

在我们的方案中，自动驾驶才能、车辆和共享网络三者将能融为一体。不过，我们的方案很美妙，但理想依然道阻且长。我们依然不晓得三者中的哪一个将起到引领作用，也不晓得它们能否可以到达均衡形态。

问：你以为自动驾驶汽车更普遍的用处是什么？在 Google 时，你说过公司的目的就是到了 2019 年，你的儿子到了 16 岁时，不需求考驾照。你觉得这是自动驾驶汽车更普遍的用处吗？

Chris Urmson： 自动驾驶技术更普遍的用处？我并不觉得无需考驾照是它更普遍的用处。但我晓得，我儿子可以坐在无人驾驶汽车中旅游一些城市。这就是自动驾驶技术的用处。

如今，亚利桑那州曾经发作了一些风趣的事。比方，往年 Google 的 Waymo 自动驾驶汽车将会在凤凰城开端停止无人驾驶测试。届时，我们将能看到测试的进程和后果，并将更清楚地晓得如何让自动驾驶技术一步一步向前开展。

问：自动驾驶技术的开展比你想象中更快吗？

Chris Urmson： 相比于明天，两三年前自动驾驶范畴的投资可谓是微乎其微。因而，从速度上看，自动驾驶在近几年的确阅历了飞速的开展，同时越来越多的人开端从事于自动驾驶任务。

但是我们晓得，自动驾驶是一个很复杂的范畴，后面依然道阻且长。

问：自动驾驶开展路途下面临的障碍有哪些？

Chris Urmson： 第一，我们需求处理实践驾驶之中的成绩，在一些状况下，自动驾驶技术必需替代人类停止操作。因而我们首先需求处理自动驾驶零碎在这些状况下的操作成绩。

第二，我们需求处理自动驾驶技术的实践操作和进入市场的成绩。我以为首先我们可以处理第一个成绩，由于我们曾经晓得如何运用技术，如何树立正确的自动驾驶零碎。

同时，我们也正在与一些自动驾驶公司停止协作。大局部在此行业任务的人置信自动驾驶将能为社会带来好处。比方，自动驾驶可以进步路途交通平安。每年因交通事故死亡的人数那么多，而自动驾驶可以处理这个成绩。

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