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就在4小時前，吳恩達又“炫妻”了。 著正裝，戴牛仔帽，懷攬美妻Carol Reiley，熟悉的面孔熟悉的微笑，自曝身處德克薩斯州，還劇透要宣布一個大大大新聞。 莫不是……到德州虐狗？ 現在謎底揭曉，還真是個大新聞，還真與這對AI眷侶都有關： 吳恩達任職董事、Carol Reiley是聯合創始人的自動駕駛公司Drive.ai，要在德克薩斯州弗里斯克（Frisco）市，提供無人駕駛出租車服務了。 從今年7月開始，Drive.ai將會和當地交管協會合作部署，為期6個月，為特定區域內的1萬多人提供無人駕駛（免費）打車服務，只要通過Drive.ai的App，就能約到一輛無人駕駛出租車。 毫無疑問，這是德州史上第一次，在美國版圖內也僅落后于谷歌家的Waymo。對于這個關系吳恩達、其太太和學生的無人車項目，也實在是值得標注的一筆。 吳恩達興奮宣稱，這意味著“無人駕駛汽車終于到來”，也表明自動駕駛落地路線三要素、三步驟的成功。 但這種成功到底能不能復制？ 量子位越洋千里，不僅得到了吳恩達的解釋，也從Drive.ai聯合創始人王弢那里，獲知了更多獨家詳情。 △ Drive.ai聯合創始人宋威、王弢，吳恩達硬件方案已更新與之前所有曝光過的方案都不同，此次Drive.ai投入試運營的車，不僅車變了——從林肯MKZ變成了日產NV200，傳感器方案也有所更新：搭載4個激光雷達、10個攝像頭，以及2個毫米波雷達。 相比之前9個高清攝像頭、2個毫米波雷達、6個Velodyne Puck激光雷達的方案，王弢坦言成本大幅降低，并且需要說明的是，當前方案中的4個激光雷達，不全出自Velodyne。 但對于因何“換車”，王弢沒有解釋更多。他只表示Drive.ai無人車改裝方案快速且高效，而且他們最近已經搞定了新車型，已經能夠客貨兩用。 用戶體驗有創新除了硬件方案不同，此次Drive.ai投入運營的無人車設計也相當醒目。 車身被噴漆成顯眼的橙，還搭載了4塊LCD顯示屏。 王弢解釋說，這是Drive.ai在落地自動駕駛中，對于“以人為本”理念的踐行，醒目的車身顏色可以讓行人更好認出無人車，而LCD則能向其他司機、行人有“交流”。 他們希望此舉能成為無人車行業標準，就像當初轉向燈等發明時一樣。 當然，這算是一種用戶體驗上的創新，如果把無人車當成一款產品來看，此前更多被重視的是車內乘客的安全和舒適，而忽視了車外“用戶”的交互。 吳恩達則補充說，更明顯的識別度，可以讓人們更快認出無人車，不僅利于大眾接受，也能在運營中更安全。 同時，環繞車周的4塊LCD顯示屏，則會實現與外界的實時交互，比如無人車讓路行人，LCD屏幕上就會顯示：我在等您過馬路。 運營方案有冗余上述創新之外，Drive.ai還在試運營方案中設置了“冗余”。 實際上，此次完全參與Drive.ai德州試運營的無人車數量并不多，通常只有3輛，高峰需求期可能會增至4輛，也不會7*24小時運營，而只會在固定時間段（上下班、外出就餐）等供當地上班族免費代步。 運營路線上也會站到站，在HALL Park和The Star周圍提供固定的上下客地點，之后還會擴展到弗里斯克車站，主要目的是通過無人車實現商業園區和生活服務區的連接，免除上班族開車、停車等困擾。 不過王弢也解釋，不同于“公交路線”，這種站對站路線的中間，乘客也能指定系統要求“上下車”，只不過接駁時會傾向于建議站點。 更關鍵的運營“冗余”方案體現在部署步驟上，吳恩達對此進行了詳細解釋，分三階段： 第一階段，有安全員，可以在緊急情況下接管無人車，同時部署遠程操控的tele-choice技術，二者具體如何分工，吳恩達舉了個例子。 “我們的汽車想在交叉路口執行一項復雜的任務。如果它認為應該由人類來進一步確認安全性，就會首先停下車，然后讓遠程操作員來處理。假以時日，我們的深度學習系統就會學習這些案例，提升自動化程度。與直接讓操作員控制汽車的“遠程駕駛”不同，我們的tele-choice系統可以接受網絡延遲和暫時的網絡宕機，甚至考慮了一些極端情況，例如自動把延遲100毫秒的過期數據或請求認定為無效。” 第二階段，去掉安全員，但配備監護員，同時tele-choice操作員依然是標配。但不同于安全員，監護員會坐在乘客座位，可以幫助乘客“監督”無人車運行情況，也不承擔實時接管汽車控制權的職責。 最后一個階段，車內只剩乘客，Drive.ai則通過tele-choice操作員來提供遠程協助。而且一個tele-choice操作員可以監督多輛汽車，這也意味著可以更大規模地部署無人車。 不過吳恩達和王弢都未透露“大規模部署”可以多快，但量子位獲悉，此次試運營的Drive.ai無人車，從加州來到德州弗里斯克之后的第5天，便已經完全適應“新路況”了。 Drive.ai對于自己深度學習為核心的自動駕駛系統，滿懷信心。 但也不是已經完全沒有了挑戰。 吳恩達說，目前無人駕駛系統在一些特定的復雜場景下，還無法達到人類司機應有的判斷力，比如理解養路工人的手勢、交警的指令等，這些都需要更大量的數據，以及更多的反饋來實現進一步訓練。 不過他也堅信，Drive.ai已經走出了一條落地可復制的無人駕駛之路——在限定性場景中解決挑戰的前提下。 為此，他專門總結了無人駕駛出租車運營的三大關鍵因素： 一是技術：需要行業領先的人工智能和深度學習技術； 二是合作關系：需要與公共和私有合作伙伴共同部署； 最后也最關鍵的是安全：需要以人為本的安全體驗及效果。 當然，吳恩達也重點夸贊了Drive.ai的“個人奮斗”，他說這支團隊擁有很多深度學習專業人才，他們使用現代人工智能技術從頭設計了無人駕駛基礎架構。 另外，通過為無人駕駛部署全面的軟件——認知、動作規劃、地圖、本地化、車隊管理軟件、移動應用、通訊、tele-choice遠程幫助系統等——Drive.ai團隊得以快速行動，并解決系統之間的依賴性。 量子位也獲悉，Drive.ai目前已經拓展至120人，以工程研發為主，base加州山景城，今年第三季度前，他們的團隊規模會增至170人左右，目前軟、硬件工程師都是需求所在。 值得注意的是，這個團隊中還有不可或缺的吳恩達，他正在發揮的作用，絕不止老師、董事身份那么簡單。 或許也夢想在驅動，任職谷歌、百度沒有實現的無人車未來，吳恩達要在Drive.ai將其實現。 就像這段視頻里展現的那樣： — 完 — |
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