上月中旬，一段自動駕駛雨夜路測視頻吸引了業(yè)界目光。這段時長約4分鐘的視頻，是來自硅谷自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司Drive.ai的路測首秀。視頻中，自動駕駛車輛完滿地完成了雨夜條件下的自主駕駛、避障、路口交通燈等待等一系列動作。雷鋒網(wǎng)新智駕（AI-Drive）對其進行了第一時間報道。

在這之后，雷鋒網(wǎng)通過Drive.ai組建之初的孵化機構(gòu)負責人王笑，與這家硅谷創(chuàng)業(yè)公司取得了聯(lián)系。2015年3月，Drive.ai拿到了團隊組建后的第一筆投資孵化支持，而出資方正是Innospring。Innospring在硅谷創(chuàng)立的孵化器，是首個在硅谷成立的中美跨境基金和孵化機構(gòu)，王笑任總經(jīng)理一職。

王笑告訴雷鋒網(wǎng)，Drive.ai早期的 8個聯(lián)合創(chuàng)始人大部分來自斯坦福AI實驗室，這個實驗室出了很多業(yè)界大牛，包括最被人熟知的GoogleX創(chuàng)始人Sebastian Thrun和現(xiàn)在的百度首席科學家吳恩達。

兩年前Drive.ai成立之初，Google已經(jīng)積累了多年的自動駕駛研發(fā)經(jīng)驗，Drive.ai對Google此前的研發(fā)經(jīng)驗和教訓做了總結(jié)，比如避免使用過于昂貴的激光雷達和高精度地圖等，以及從一開始就采用深度學習的策略。

雷鋒網(wǎng)新智駕（AI-Drive）在此前的報道中也曾提到，相對于使用高精度昂貴傳感器的方案，Drive.ai更傾向于通過“深度學習”解決這個問題，這似乎是Drive.ai規(guī)避谷歌技術(shù)方案彎路并搭建門檻的途徑之一。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，Drive.ai的目標，在于研發(fā)一輛用低配雷達、廉價攝像頭、Google 2D Map就能上路的無人駕駛車，并用深度學習解決成本、認知準確性以及商業(yè)模式可行性三個息息相關相互牽制的問題。那么，Drive.ai的團隊怎樣實現(xiàn)這樣的初心呢？遠隔大洋，雷鋒網(wǎng)新智駕對Drive.ai團隊進行了采訪，團隊聯(lián)合創(chuàng)始人之一Tao Wang解答了我們的疑問。

*Drive.ai聯(lián)合創(chuàng)始人，右一：Tao Wang

雷鋒網(wǎng)新智駕：相比于高精度地圖和昂貴的激光雷達（LiDAR），Drive.ai更多強調(diào)使用攝像頭和廉價的傳感器來實現(xiàn)自動駕駛解決方案，為什么，這是否會導致整套方案在圖像計算方面有很高的負載？

Tao Wang：首先，我們的技術(shù)研發(fā)目標在于“安全”。其中很重要的一點就在于傳感器的冗余設計：我們不會任何一種單一的傳感器。同時，我們也意識到了激光雷達的高成本以及實時更新的高精度地圖的不可靠性。因此，我們希望研發(fā)一種軟件系統(tǒng)，它可以基于許多常見的傳感器，包括攝像頭、激光雷達、雷達等進行運算處理，以此來達到更好的可靠性和擴展性。

我們的軟件核心在于“深度學習”，深度學習的算法十分靈活，而且已經(jīng)成功應用在許多領域，如計算機視覺、語音識別、自然語言處理等。我們的深度學習算法允許我們從各種不同的傳感器中整合信息，避免單個噪點導致的誤判。在成本控制上，我們使用市面上的普通傳感器，整個自動駕駛生態(tài)的硬件價格下降已經(jīng)成為趨勢。同時，我們把更多精力放在軟件適應性的研發(fā)上，而不是硬件的定制上，我們也省下了不少一次性投入，并具有更敏捷的開發(fā)周期。

關于計算單元的負載問題，Drive.ai團隊善于優(yōu)化實時應用場景下的深度學習算法。我們的車內(nèi)運算單元的功率，幾乎接近臺式機的水平。我們還將深度神經(jīng)網(wǎng)絡實時運行在車規(guī)級的嵌入式硬件中，這一硬件來源于與Drive.ai合作的OEM廠商之一。

雷鋒網(wǎng)新智駕：我們知道，諸如谷歌、特斯拉等公司已經(jīng)積累了數(shù)年的自動駕駛測試數(shù)據(jù)。在這種情況下，Drive.ai如何加速機器訓練的進程并實現(xiàn)趕超呢？

Tao Wang：訓練一輛汽車，就如同訓練一個人，它并非由純粹的小時數(shù)或行駛里程決定的。而是需要在正確的算法框架中灌輸正確的數(shù)據(jù)和知識。

我們的多傳感器套件能夠收集豐富的場景數(shù)據(jù)，而這在機器學習中，要比海量的、千萬億字節(jié)的駕駛視頻更有價值，因為視頻占用的空間極大但蘊含的增量信息卻很少。

所以，我們針對性地開發(fā)了半自動化的數(shù)據(jù)標記工具，幫助我們進行高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分類，分類速度能夠比一些同類競爭者快20倍。同時，我們也使用室內(nèi)模擬器收集邊界狀態(tài)的數(shù)據(jù)，并在模擬環(huán)境中驗證算法。最重要的一點是，我們的系統(tǒng)基于深度學習研發(fā)，目前這種解決方案已經(jīng)被證實能夠隨著訓練數(shù)據(jù)的增加而持續(xù)提高性能，而不會在吸收了一定量級數(shù)據(jù)后遭遇天花板。

雷鋒網(wǎng)新智駕：“人機交互”，是 Drive.ai 要解決的重要問題之一。如何訓練機器理解路人以及人類駕駛員的行為？

Tao Wang：人機交互（Human-robot interaction ，HRI），與Drive.ai測試車輛的其他功能一樣，都是由我們的深度學習算法支撐。我們的研發(fā)目標，是訓練自動駕駛車輛同時理解車內(nèi)和車外環(huán)境，并使它們與周圍環(huán)境進行恰當?shù)慕涣鳌?/p>

雷鋒網(wǎng)新智駕：在路測過程中，如何處理好測試車與人類駕駛汽車之間的關系？

Tao Wang：我們在自動駕駛汽車研發(fā)中遇到的最大的挑戰(zhàn)，就是公眾信任和與公眾意圖的交流。在更高水平的自動駕駛方案中，我們的系統(tǒng)會嘗試通過傳感器數(shù)據(jù)預測人類駕駛員的意圖，并使用視覺和音頻手段與他們交互。例如，在一個十字路等候時，當其他車輛有優(yōu)先的路權(quán)時，它可以通過可視化或音頻手段提示其他司機先走。反之，我們會告知其他司機我們準備起步了。

雷鋒網(wǎng)新智駕：之前的報道中曾提到，谷歌的自動駕駛團隊曾經(jīng)走過一些彎路，例如過分依賴激光雷達和高精度地圖，并采用非深度學習的解決方案，這會造成什么影響？Drive.ai從中獲得了哪些啟示？

Tao Wang：谷歌的自動駕駛汽車技術(shù)起源于DARPA (美國國防部先進研究項目局) 超級挑戰(zhàn)賽。深度學習在那時還沒有發(fā)展到這樣完備，所以他們采取的是一種傳統(tǒng)的機器人手段。從那時起，他們基于這種解決方案創(chuàng)造了顯著的成果，而且也擁有世界上最復雜的自動駕駛系統(tǒng)之一。

但我們的團隊，是以深度學習為先的。這意味著我們所有的底層架構(gòu)都要圍繞深度學習設計和建立。我們堅信，深度學習會成為最適合自動駕駛汽車實現(xiàn)的技術(shù)路徑，而目前為止業(yè)內(nèi)對深度學習的應用還只是皮毛。我們的團隊中包括了世界頂級的一些深度學習算法專家，我們相信所做的努力對未來交通而言是非常重要的。

雷鋒網(wǎng)新智駕：Drive.ai團隊目前有多少輛測試車？

Tao Wang：我們有多個自動駕駛汽車平臺，用于收集多個激光雷達、攝像頭以及其他傳感器數(shù)據(jù)。傳感器會將信息傳遞給軟件系統(tǒng)的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡，這些神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)在普通計算硬件單元上運行。

雷鋒網(wǎng)新智駕：Drive.ai是否與OEM廠商達成合作，進度如何？

Tao Wang：我們目前與一些OEM廠商和其他行業(yè)伙伴簽署了戰(zhàn)略合作，這些計劃會同步推進。

雷鋒網(wǎng)新智駕：從最開始，Drive.ai就將研發(fā)目標定在Level 4或是Level 5級的自動駕駛系統(tǒng)。但同時，我們看到你們正加速商業(yè)化進程。這是否矛盾，如何取得一個平衡？

Tao Wang：目前，我們的測試車輛已經(jīng)實現(xiàn)了Level 4級別的自動駕駛。隨著技術(shù)發(fā)展，我們會繼續(xù)研發(fā)Level 5自動駕駛系統(tǒng)。商業(yè)化方面，我們的直接焦點，仍在于幫助商業(yè)車隊研發(fā)自動駕駛軟硬套件方案。