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揭秘谷歌地圖標注無人駕駛汽車的秘密世界

幾個月之前，無人駕馭谷歌地圖標注在德克薩斯州奧斯汀遇到了相似的環(huán)島。行進速度和環(huán)境的雜亂程度給轎車帶來了困擾，因而團隊決議在測驗環(huán)境中規(guī)劃相似的場景。在Alphabet園區(qū)的一角，團隊正在開發(fā)一款軟件。這或許將成為無人駕馭轎車的要害。此前，沒有任何記者實踐看過軟件怎么作業(yè)。作為對《魔獸國際》英文名的致敬，這款軟件被稱作Carcraft。
軟件的開發(fā)者是長著娃娃臉的年青工程師詹姆斯·斯圖特（James Stout）。在一間敞開作業(yè)室里，他坐在我身旁。屏幕上顯現(xiàn)著虛擬的環(huán)島。對人眼來說，屏幕上并沒有太多值得一看的內(nèi)容：布景上制作著簡略的線條，路途上有一輛無人駕馭的克萊斯勒Pacifica，以及用線條表明的另一輛轎車。
幾個月之前，無人駕馭谷歌地圖標注在德克薩斯州奧斯汀遇到了相似的環(huán)島。行進速度和環(huán)境的雜亂程度給轎車帶來了困擾，因而團隊決議在測驗環(huán)境中規(guī)劃相似的場景。我所看到的是學(xué)習進程的第三步：實在國際駕馭的數(shù)字化。在這兒，單一的實在國際交通事情，例如在環(huán)島上一輛轎車逼停另一輛轎車，能夠被拓寬為數(shù)千個模仿場景，然后對轎車的功能進行測驗。
這樣的場景是Waymo強壯的模仿東西的根底。斯圖特表明：絕大部分的作業(yè)，包含關(guān)于新特性的開發(fā)，都來自模仿環(huán)境中看到的狀況。這樣的東西加速了Waymo自動駕馭轎車的開展。Waymo是Alphabet旗下無人駕馭部分，于2016年12月從谷歌(微博)X中獨立。
如果Waymo能夠在未來幾年內(nèi)推出全自動駕馭的轎車，那么Carcraft將會被銘記在職業(yè)歷史上。Carcraft依據(jù)實際國際，但在重塑實際國際的進程中又扮演了重要人物。
Carcraft開端被用于回放轎車在實在路途上遇到的場景。不過現(xiàn)在，包含Carcraft在內(nèi)的模仿技術(shù)正在無人駕馭的開展進程中扮演更重要的人物。
現(xiàn)在在恣意時刻，都會有2.5萬輛虛擬無人駕馭轎車在模仿的奧斯汀、山景城和鳳凰城大街上，以及專門的測驗車道上行進。在短短一天內(nèi)，Waymo就能夠模仿雜亂路途環(huán)境中的駕馭數(shù)十萬次。現(xiàn)在，Waymo每天在虛擬環(huán)境中的駕馭總路程數(shù)抵達800萬英里（約合1287.5萬公里）。2016年，虛擬環(huán)境的駕馭總路程抵達25億英里。比較之下，谷歌IRL無人駕馭轎車在公共路途上的行進路程只略高于300萬英里。更重要的是，虛擬環(huán)境中的駕馭專心于Waymo所謂的風趣場景：這些駕馭行為能讓研討者學(xué)到新東西，而不只僅單純堆積路程數(shù)。
Waymo開發(fā)了雜亂的程序，而模仿環(huán)境只是其間一部分。Waymo將無人駕馭轎車在公共路途上的數(shù)百萬公里行進記載整合至結(jié)構(gòu)化測驗項目。這個項目在加州Central Valley一個被稱作城堡的隱秘基地中進行。
Waymo此前從未公布過這個體系。在一般路途上的駕馭成果表明，在哪些區(qū)域轎車需求額定練習。他們在城堡中締造所需的空間，然后能夠測驗數(shù)千種不同場景。在實在國際的測驗中，Waymo的轎車能夠搜集到滿足多數(shù)據(jù)，以仿制出未來任何時刻點的完好數(shù)字環(huán)境。在這樣的虛擬環(huán)境中，工程師能夠消除實在環(huán)境的約束，規(guī)劃恣意單一場景的數(shù)千種改動，隨后讓虛擬轎車在場景中行進。反過來，不斷優(yōu)化的駕馭軟件被安裝至實在轎車，讓轎車能夠應(yīng)對更雜亂的環(huán)境。Waymo不斷重復(fù)著這樣的循環(huán)。
城堡探秘
如果想要前往城堡，那么需求先從舊金山灣區(qū)向東行進，然后沿著99號公路向南。沿路上有大片棉花地，天際線消失在農(nóng)田里。這兒的氣溫比舊金山更高。我們的轎車在挨近Atwater小鎮(zhèn)的出口駛出。這兒曾經(jīng)是Castle空軍基地，聘用了6000名職工，為B-52項目服務(wù)。但是現(xiàn)在這兒已是Merced城市區(qū)的北沿。10年代初，這兒的失業(yè)率超越20%，而現(xiàn)在仍有不到10%。40%的居民說西班牙語。我們穿過了幾條鐵路，進入了總面積1621英畝（約合656萬平方米）的拋棄空軍基地。
我手機上的導(dǎo)航并沒有指向任何地址，而只是一組GPS坐標。我們沿著綠色的不透明圍擋行進，直到谷歌地圖標注告訴我們停下。沒有任何標志標明這兒就是大門，這看起來只是圍擋的一部分。不過，接待我的Waymo職工很有決心。這時，一名保安從圍擋中走了出來，檢查我們的身份信息。
圍擋分開，我們駛?cè)肓藞@區(qū)。穿戴短褲戴著帽子的年青人忙忙碌碌，這兒有許多活動板房和車庫，而主樓的泊車場上還有許多無人駕馭轎車。在這兒，我們能夠看到多種類型的自動駕馭轎車：在公共路途上最常見的雷克薩斯轎車、已淘汰的普銳斯，以及新的克萊斯勒Pacifica。
很容易判別，哪些是無人駕馭轎車。這些車輛裝備了傳感器。其間最顯眼的是車頂上方的雷達傳感器（也被稱作激光雷達）。不過，Pacifica還在后視鏡上安裝了啤酒罐大小的小型激光雷達。而在車尾，這些轎車還安裝了一般雷達。
如果傳感器開端作業(yè)，即便車輛處在泊車狀況，激光雷達的旋轉(zhuǎn)也會發(fā)出古怪的動靜。這與一般的轎車噪聲不同，我的耳朵無法不注意到這種聲響。
此外還有一種更特別的轎車停在主樓外的大街上。這些車輛用赤色膠布貼上了大大小小的X。這些是第四級自動駕馭轎車。自動駕馭轎車的分級來自于轎車工程師協(xié)會，說明晰駕馭自動化的程度。路途上行進的自動駕馭轎車大多只能完成榜首級或第二級自動駕馭，這一般代表了能夠在高速公路上供給智能巡航控制。但是，這種帶赤色X標志的轎車是另一種生物。這些轎車不只能夠完成全自動行進，而且無法被人工做出干涉。因而，Waymo不期望這些轎車與其他車輛混在一起。
行走在泊車場里，給人的感覺就像是曾經(jīng)的曼哈頓項目。我在主樓里見到了這兒的管理者。她的名字是史蒂夫·薇爾加斯（Steph Villegas）。
應(yīng)戰(zhàn)無人駕馭體系
薇爾加斯穿戴白色T恤、破洞牛仔褲和灰色板鞋。這樣的裝束顯現(xiàn)了她以往的時髦氣味。她在東灣的郊區(qū)長大，大學(xué)是加州大學(xué)伯克利分校。她于2011年開端進入無人駕馭轎車項目。
我問她：你曾經(jīng)是個司機？她的答復(fù)是：一向都是司機。
她花了許多時刻，在舊金山和山景城之間的101號公路和280號公路上行進。與其他司機相似，關(guān)于轎車在敞開路途上怎么行進，她有著很深的感觸。在無人駕馭轎車項目中，這些經(jīng)歷十分重要。關(guān)于無人駕馭轎車的難點，這些司機有自己的直覺。她表明：在新軟件進步行了一些測驗，并在團隊中度過一段時刻之后，我開端考慮，我們能夠用什么樣的方法去應(yīng)戰(zhàn)體系。
因而，薇爾加斯和其他一些工程師開端規(guī)劃并建立稀有的場景，然后以受控的方法去測驗轎車的新行為。他們開端征用舊金山城外Shoreline Amphitheater的全部泊車場，將人們攔在入口外，保證只要取得權(quán)限的谷歌職工能夠進入。
她表明：這就是我們的起點。其時每周只要我和少量司機。我們會設(shè)想各種需求測驗的場景，放上我們想要的道具。我們將這些道具裝上卡車，運往實驗場所，進行測驗。
在無人駕馭轎車項目中，這些就是開端的結(jié)構(gòu)化測驗。成果表明，最困難的部分并不是如果有僵尸在路口咬人那么要怎么辦，而是怎么對項目進行保密，使一般路途上的無人駕馭轎車看起來就像是有人在駕馭。
薇爾加斯開端從各種地方搜集小道具，包含假人、假植物、兒童玩具、滑板、三輪車、洋娃娃、皮球和其他小玩意。這些被放在道具倉庫里。（道具開端保存在一個帳篷里，而現(xiàn)在則放在了城堡的儲藏室內(nèi)。）
不過，還有些其他問題需求處理。他們期望轎車行進速度更快，并運用交通燈和泊車標志。此外，Shoreline Amphitheater的表演季也常常給他們的方案形成影響。薇爾加斯表明：例如，金屬樂隊就要來開演唱會，我們需求趕忙上路測驗。
他們還需求一個基地，一個隱秘基地。城堡剛好供給了這樣的基地。他們簽訂了租約，開端締造愿望中的虛擬城市。我們在規(guī)劃中有認識地做出一些決議，締造居民區(qū)大街、高速公路、死胡同，以及泊車場等場景。她表明，我們將一些代表性場景集成在一起，讓轎車在其間行進。
我們從作業(yè)室走向她的轎車。當我們脫離作業(yè)室時，她遞給我一張地圖。她表明：就像迪士尼樂土一樣，你能夠按圖索驥。這時一張精心制造的地圖。在一個角落，拉斯維加斯風格的標志牌顯現(xiàn)：歡迎來到加州的‘神話城堡’。園區(qū)的不同部分有各自的命名規(guī)矩。我們穿過的每條路途都以聞名轎車（DeLorean和Bullitt）或前期的普銳斯車隊（Barbaro）來命名。
我們走過了一組粉赤色修建。這是舊的戎行宿舍，其間之一已被改造過：如果Waymo職工來不及回來灣區(qū)，那么就會在這兒歇息。除此之外，測驗區(qū)內(nèi)沒有其他修建。這是個歸于機器人轎車的城市。全部重要的事都發(fā)生在瀝青路面上。
在一般人看來，這就像是個沒有玩家的電子游戲場景。從林蔭大道到社區(qū)路途，從水泥車道到郊區(qū)十字路口，而這些場景中都沒有修建，這令人不可思議。我不斷看到似曾相識的路途場景。
我們來到一個大型雙車道環(huán)島，中心有一圈白色圍擋。薇爾加斯表明：我們在德州奧斯汀遇到了一個多車道環(huán)島，隨后就在這兒仿制了這個環(huán)島。我們開端規(guī)劃的是單車道環(huán)島，但隨后又遇到了多車道的場景。
薇爾加斯停下來，看著一處新增的設(shè)備：兩條轎車道和一條自行車道穿過挨近一塊草地的平行泊車場。我很喜歡在這些場景中參加平行泊車場。相似的場景在郊區(qū)商業(yè)區(qū)很常見，無論是Walnut Creek、山景城，仍是帕洛阿爾托。她表明，人們從店面或公園中走出來，在轎車之間走動，或許搬著東西穿過馬路。這條小路就像是她回憶中的碎片，而她將這些回憶嵌入了地上的瀝青和混凝土中，并使其成為一種更籠統(tǒng)的形式。
她用車送我回主作業(yè)室，我們坐進了一輛無人駕馭的克萊斯勒Pacificas。坐在左面駕馭位的是布蘭頓·凱恩（Brandon Cain），而右邊坐著另一名駕馭者，擔任使用名為XView的軟件，在筆記本上盯梢車輛的狀況。
這兒還有許多被稱作狐貍（fox）的測驗助理，這樣的稱呼來自英文單詞faux（人工的）。他們駕馭轎車，發(fā)明交通環(huán)境，像行人一樣活動，騎自行車，拿著中止標志。在必定程度上他們是藝人，而觀眾則是轎車。
我們要做的榜首種測驗是簡略地經(jīng)過和超車，但速度將抵達時速45英里（約合72公里）。我們方案前往一條名為Autobahn的寬廣路途。
當狐貍呈現(xiàn)在車道上時，無人駕馭轎車將剎車，團隊將檢查一個要害數(shù)據(jù)點：車輛減速狀況。他們企圖規(guī)劃一種導(dǎo)致轎車不得不急剎車的場景。那么這種剎車有多猛？我的腋下開端不自覺的出汗，而手機飛到地上，的確很猛。
實踐上這并不是我初次乘坐無人駕馭轎車。以往我曾體會過兩次無人駕馭轎車。榜初次是一輛雷克薩斯SUV，其時我乘坐轎車穿過了山景城的大街。第二次是乘坐谷歌Firefly，其時是在谷歌一棟大樓的樓頂上。這些轎車都不顯眼，這才是重點。
但這次有所不同。這是兩輛行進速度很快的轎車，其間一輛會阻止我們的移動。用Waymo的術(shù)語來說，這十分辛辣。
現(xiàn)在到了開車的時分。凱恩發(fā)動了轎車，轎車說自動駕馭。另一輛車隨后挨近我們，就像是要逼停我們。我們猛地剎車，操作很快、很流通。
隨后他們檢查了減速數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)剎車強度還不行。我們需求再做一次，一次又一次。另一輛車從不同視點，以不同方法來逼停我們。他們將這樣的做法稱作掩蓋。
我們隨后還進行了其他三項測驗：高速并線；遇到一輛倒車的車輛，一起第三輛車擋住視野；在泊車進程中有行人將籃球扔到行進路線上。每種測驗都令人印象深刻，但最難以忘掉的仍是逼停測驗。
在我們開端另一次測驗之前，凱恩問我：你有沒有看過《環(huán)太平洋》？在這部電影中，主角操作巨大的機器人與怪獸作戰(zhàn)。我企圖與轎車同步，共享一些考慮。
我問詢凱恩，關(guān)于與轎車同步，他想要表達的是什么。他表明：我依據(jù)車內(nèi)乘客的體重差異進行調(diào)理。在屢次乘坐這輛轎車后，我能夠感觸到轎車在干什么，用我的屁股。這聽起來很古怪，但我的確知道轎車想要干什么。
從實在測驗到模仿環(huán)境
遠離濕熱的城堡，這兒是谷歌的山景城總部。我來這兒是為了訪問Waymo的工程師。從安排架構(gòu)上來說，他們率歸于X。你或許現(xiàn)已知道，X是Alphabet面向久遠開展、高危險的研討部分。2015年，當谷歌重組為企業(yè)集團Alphabet時，谷歌X改名為X（他們的網(wǎng)站是X.company）。在重組的一年后，X和Alphabet決議讓無人駕馭轎車項目結(jié)業(yè)，組成獨立的公司W(wǎng)aymo。Waymo就像是谷歌的孩子。
因而，Waymo的作業(yè)室依然坐落母艦內(nèi)部，但也在漸漸獨立。我傳聞，Waymo的職工現(xiàn)在都坐在一起。
X和Waymo的作業(yè)樓很大、很寬闊。來自Project Wing項意圖無人機原型正在飛行，我也看到了谷歌自主開發(fā)的Firefly轎車。（薇爾加斯在城堡中曾說過：自己開發(fā)的東西或許很甜美。但它們沒有空調(diào)，所以我一點都不想念它們。）
從餐廳往上，走到大樓的一角，這兒是Waymo的模仿集群。在這兒，全部人的屏幕上都打開了Carcraft和XView。屏幕上是黑色布景的多邊形圖畫。他們正在為Waymo轎車規(guī)劃虛擬國際。
等待我的是Carcraft的發(fā)明者詹姆斯·斯圖特（James Stout）。他從來沒有揭露討論過自己的項目。這次他體現(xiàn)出極大的熱情。Carcraft就是他的孩子。
他說：我只是看了下招聘信息，發(fā)現(xiàn)無人駕馭團隊正在招聘。我?guī)缀醪荒苄湃嗡麄児┙o了一個職位。他參加了這支團隊，并立即著手開發(fā)東西。現(xiàn)在，這款東西支持了每天800萬英里的虛擬駕馭。
此前，他們主要運用這款東西去檢查，轎車在雜亂狀況下會怎么操作。在實在國際的這些狀況下，人工司時機接納轎車。從這些狀況起步，他們開端制造場景。很快我們就看到，這是一款十分有用的東西，我們能夠在此根底進步行各種開發(fā)。斯圖特表明。Carcraft的才能隨后快速進步，能夠包容整個城市，而轎車數(shù)量也擴大為一支巨大的虛擬車隊。
斯圖特介紹了艾連娜·科拉羅夫（Elena Colarov）。她是場景保護團隊的擔任人。她的面前放著兩塊屏幕。在右側(cè)屏幕上，她在檢查XVivew，屏幕顯現(xiàn)了轎車看到的畫面。轎車運用攝像頭、雷達和激光雷達去辨認場景中的目標，并在軟件上用線框來呈現(xiàn)這些目標，制作實在國際的概括。
從這些形狀中延伸出的綠色線條代表了轎車預(yù)期目標可能移動的方法。底部的圖畫條顯現(xiàn)了，轎車搭載的一般攝像頭（可見光攝像頭）捕捉到的畫面。科拉羅夫還打開了激光雷達回來的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)以橙色和紫色點來顯現(xiàn)。
我們看到了城堡中環(huán)島實在狀況的回放。科拉羅夫切換至模仿版別。看起來是一樣的，但不是數(shù)據(jù)日志，而是轎車需求處理的狀況。僅有不同的是，在XView屏幕的最上方，赤色字符顯現(xiàn)了模仿的字樣。斯圖特表明，參加這樣的提示是因為，人們常常會混雜模仿與實在場景。
他們隨后加載了另一個場景。這是在鳳凰城。科拉羅夫縮小了畫面，顯現(xiàn)整個城市的模型。在模型中，他們描繪了全部的車道在哪里，一條車道怎么通向另一條車道，中止標志在何處，交通燈在哪里，哪里有妨礙，車道中心的方位是哪，以及全部全部你需求知道的信息。
我們隨后放大了畫面，中心是鳳凰城鄰近某處的一個十字路口。隨后，科拉羅夫開端在場景中放入虛擬的轎車、行人和自行車。
在按下一個按鈕之后，屏幕上的目標開端移動。虛擬轎車會像實在轎車一樣在車道上行進、轉(zhuǎn)彎。虛擬的自行車與實在自行車一樣。這些目標的邏輯來自于該團隊在公共路途上數(shù)百萬公里的測驗。這全部的背后是一份超級詳細的國際地圖，以及場景中不同目標的物理模型。他們對橡膠物體和路途都進行了建模。
意料之中地，最難模仿的是別人的行為。這就像是父母常常對孩子說的：我不憂慮你開車，憂慮的是路上的其別人。
我們的車調(diào)查國際，了解國際。隨后，關(guān)于環(huán)境中任何的動態(tài)目標，無論是轎車、行人、自行車，仍是摩托車，我們的轎車都能了解意圖。只是追尋空間中的目標還不行，你有必要能了解它們要做什么。Waymo軟件擔任人迪米特里·多爾戈夫（Dmitri Dolgov）表明，關(guān)于締造功能強壯、安全可靠的無人駕馭轎車來說，這是要害問題。這種建模，以及對國際中其他參與者的了解，十分相似于在模仿環(huán)境中的建模。
不過這兒也存在要害的不同：在實際國際中有必要接納關(guān)于環(huán)境的實時數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為對場景的了解，而轎車將在這樣的環(huán)境中行進。但是現(xiàn)在，在從事該項意圖多年之后，他們對此很有決心。用斯圖特的話來說，他們現(xiàn)已完成了一系列測驗，證明能夠辨認出各種各樣的行人。
因而關(guān)于大部分的模仿，他們跳過了目標辨認步驟。他們不需求向車輛供給原始數(shù)據(jù)，由轎車來辨認行人，而只是告訴轎車，行人就在這兒。
在十字路口，科拉羅夫給無人駕馭轎車設(shè)置了更困難的環(huán)境。她點擊V鍵，一個新的目標呈現(xiàn)在Carcraft中。隨后，她把鼠標移到右側(cè)的下拉菜單上，這兒顯現(xiàn)了許多不同的車型，包含我最喜歡的bird_squirrel。
這些目標能夠依照Waymo的建模邏輯來運動，Carcraft的場景規(guī)劃者也能夠要求這些目標依照某種準確的方法運動，以測驗特別行為。
在建立場景的基本結(jié)構(gòu)之后，他們能夠測驗場景中包含的全部改動。因而能夠幻想一下，關(guān)于十字路口，你可能想要測驗不同車輛、行人和自行車的抵達時刻，以及他們的停留時刻和運動速度。他們只是簡略地輸入這些值的合理規(guī)劃，隨后軟件就會生成并工作全部這些場景的組合。
Waymo將這樣的做法稱作分散（fuzzing），而只是這個十字路口就產(chǎn)生了800種場景。隨后體系生成了一張美麗的表格，工程師能夠檢查，不同的變量組合怎么改動轎車的決議計劃。
終究，這個問題變成了剖析全部實在場景和模仿場景，找到風趣的數(shù)據(jù)，然后指導(dǎo)工程師，怎么讓轎車更好地行進。其間的榜首步可能是：轎車是否會被逼停下？如果是這樣，那么就是個十分值得研討的場景。
在這兒，我們看到了一段視頻，展現(xiàn)了這樣的狀況。實際國際的山景城有一個雜亂的十字路口。當轎車左轉(zhuǎn)時，一輛自行車挨近，導(dǎo)致轎車停在了路上。工程師處理了這類問題，并重新編寫軟件，以取得正確的成果。視頻顯現(xiàn)了實在國際的狀況，而隨后工程師依據(jù)實在狀況進行了更多的模仿。因為兩種狀況不同，你將會看到，模仿的轎車繼續(xù)行進，隨后呈現(xiàn)了一個虛線盒子，顯現(xiàn)著shadow_vehicle_pose。這個虛線盒子顯現(xiàn)，實際國際中發(fā)生了什么。對Waymo的工程師來說，這是對當時開展最清晰的可視化體現(xiàn)。
不過，他們重視的場景并不只僅是轎車停住。他們還想要研討過長的決議計劃時刻，或是超出正常規(guī)劃的剎車狀況。關(guān)于任何工程師能夠?qū)W習或調(diào)優(yōu)的場景，他們都會經(jīng)過模仿環(huán)境加以研討。
斯圖特和Waymo軟件擔任人多爾戈夫著重，關(guān)于模仿環(huán)境有3個核心點。首要，相關(guān)于實在國際中的駕馭，模仿環(huán)境中的駕馭路程數(shù)要多出許多，而且?guī)砹瞬诲e的經(jīng)歷。其次，這些駕馭進程專心于風趣，但在實際國際中難以完成的互動。第三，軟件的開發(fā)周期能夠變得快許多。
對我們來說，迭代周期十分重要。我們在模仿技術(shù)方面的作業(yè)有助于大幅縮短迭代周期。多爾戈夫表明，在項意圖最開端階段，迭代周期可能抵達幾周，而現(xiàn)在只需求幾分鐘。
隨后我問他，如果路上呈現(xiàn)油跡、爆胎、飛鳥和大坑，那么車輛會怎樣？他們是否對這些狀況都進行了模仿？多爾戈夫很達觀。他表明，這肯定能夠做到，但你期望模仿器在這條軸上有多大的保真度？或許關(guān)于其間某些問題，你得到了更好的值，或許你也能夠在實際國際中進行一系列測驗，來驗證模仿器的成果。（想想城堡。）
Carcraft虛擬國際的力氣并不在于，以美麗而完美的方法去烘托實在國際，而是使用對無人駕馭轎車有意義的方法去反映實在國際，使測驗路程數(shù)比實在測驗增長數(shù)十億公里。關(guān)于模仿國際中的駕馭軟件，做出決議計劃的方法與實際國際完全相同。
這種方法作用很好。加州機動車輛管理局（DMV）要求相關(guān)公司陳述每年自動駕馭的路程數(shù)，以及司機解除自動駕馭狀況的次數(shù)。Waymo陳述的路程數(shù)要比其他公司高出3個數(shù)量級，一起司機干涉的次數(shù)也有大幅下降。
從2015年12月到2016年11月，Waymo的自動駕馭路程數(shù)抵達635868英里（約合102萬公里），而司機做出干涉只要124次，相當于每5000英里司機才會有一次干涉，或許說千英里司機干涉次數(shù)為0.20次。前一年，Waymo的自動駕馭路程數(shù)為424331英里，司機干涉次數(shù)為272次，相當于每890英里司時機有一次干涉。
雖然許多人指出，這些數(shù)字并不合適拿來直接比照，但實際狀況是，這就是我們在加州能夠取得的最佳數(shù)據(jù)。而其他公司一共的自動駕馭路程數(shù)只要約2萬英里。
其他廠商開端追逐
對外部專家來說，Waymo的做法并不古怪。安德森-霍洛維茨的危險出資人克里斯·迪克森（Chris Dixon）表明：現(xiàn)在，依據(jù)對待模仿技術(shù)的情緒，你就能夠衡量自動化團隊的高檔程度，無論是無人機團隊仍是轎車團隊。他主導(dǎo)了安德森-霍洛維茨對模仿技術(shù)公司Improbable的出資。Waymo處于職業(yè)頂端。
我也向Allstate Insurance立異總監(jiān)蘇尼爾·欽塔金迪（Sunil Chintakindi）了解了Waymo的項目。他表明：如果沒有強壯的模仿根底設(shè)施，你就無法將更高程度的自動化集成至轎車。
其他無人駕馭研討員也在重視這個開展方向。密歇根大學(xué)自動駕馭和互聯(lián)轎車實驗室Mcity項目擔任人彭暉表明，適用于無人駕馭轎車的體系將會是超越99%模仿、某些精心規(guī)劃的結(jié)構(gòu)化測驗，以及某些上路測驗的一起成果。
他和一名研討生提出了一種體系，將上路測驗和模仿結(jié)合在一起，然后加速測驗速度。這與Waymo的方法相似。彭暉表明：因而我們的觀點是，將駕馭進程中無聊的部分去掉，專心于風趣的部分。這能夠讓速度進步數(shù)百倍，讓總路程從幾千英里上升至百萬英里。
Waymo項意圖優(yōu)勢包含規(guī)劃、安排和強度。我向彭暉介紹了谷歌所做的結(jié)構(gòu)化測驗，包含城堡的結(jié)構(gòu)化測驗團隊在模仿環(huán)境中測驗的2萬種場景。他聽錯了數(shù)字，并對我表明：2000個場景很兇猛。隨后我糾正了他，是2萬個場景。他停頓了一下，原來是2萬個，的確兇猛。
實踐上，這2萬個場景只是只是Waymo全部測驗場景的一小部分。這些場景都來自于結(jié)構(gòu)化測驗。依據(jù)公共路途的駕馭測驗和幻想，他們還規(guī)劃了更多場景。
彭暉表明：他們干得很棒。在第四級自動駕馭方面，他們遠遠領(lǐng)先于其別人。
不過，彭暉也提到了傳統(tǒng)轎車廠商的位置。他表明，傳統(tǒng)轎車廠商正在測驗完全不同的做法。這些公司沒有專心于全自動駕馭，而是首要開發(fā)能夠變現(xiàn)的駕馭輔助技術(shù)，隨后再向全自動駕馭開展。將Waymo與通用等傳統(tǒng)廠商比較并不公正。Waymo具有許多的資源和自由度，能夠?qū)⒊杀?萬美元的激光雷達安裝在測驗轎車上。比較之下，雪佛蘭這樣的品牌會認為，4萬美元就是群眾商場承受的上限。
彭暉表明：通用、福特、豐田和其他廠商都在說，‘我們要削減事端和死亡率，進步群眾用戶的安全性。’他們的目標完全不同。我們需求考慮數(shù)百萬輛轎車，而不只是幾千輛轎車。
即便是在全自動駕馭的比賽中，Waymo面對的應(yīng)戰(zhàn)也要比以往更大。特斯拉正成為一家重要競爭對手。克里斯·蓋爾德斯（Chris Gerdes）是斯坦福大學(xué)轎車研討中心主任。18個月之前，他曾表明，Waymo相對其他公司對問題有更深化的了解，而且比其別人更挨近于處理這些問題。不過上星期他再次表明，現(xiàn)在有許多狀況都發(fā)生了改動。
他指出：福特和通用等轎車廠商正在布置自己的無人駕馭轎車，并獲取行進數(shù)據(jù)。特斯拉現(xiàn)在已經(jīng)過Autopilot的布置積累了許多數(shù)據(jù)，了解體系怎么在實在用戶體會下工作。他們以靜默形式在實在轎車上測驗算法，而車輛總數(shù)也在快速添加，這一起形成了令人驚嘆的測驗渠道。
蓋爾德斯表明，在模仿技術(shù)方面，他看到了多家競爭者拿出了實質(zhì)性的項目。他表明：模仿才能多種多樣，但我看到了一些很強壯的技術(shù)。在這個方面，Waymo不再顯得與眾不同。當然，他們有很大的領(lǐng)先優(yōu)勢，但現(xiàn)在許多團隊都在探究相似的方案。現(xiàn)在的問題是，誰能做到最好。
這并不是簡略地演示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大腦式才能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)正在推進人工智能快速開展，Alphabet旗下公司正在敏捷承受這類技術(shù)。這也不是Google Photos使用，一次犯錯并不會引起太大的問題。這將是一個在人類國際中完全自主生計和活動的體系，能夠了解我們的規(guī)矩，交流本身需求，而且對我們的眼睛和思維清晰可見。
Waymo好像將駕馭視為一種技術(shù)，例如怎么操作方向和速度。不過，駕馭更是一種人類社會活動。在合法駕馭的根底上，什么是正常駕馭？我們怎么讓人工智能了解其間的準確含義？
事實證明，開發(fā)這樣的人工智能需求的并不只僅是海量數(shù)據(jù)和工程技術(shù)。這些是必要的，但還不行。實踐上，開發(fā)這樣的人工智能需求人類與轎車同步，讓轎車像人類一樣了解國際。城堡中的司機知道，怎么讓一輛轎車去像人類一樣調(diào)查并作出決議計劃。或許這將向兩個方向開展：人類對轎車的了解越深，轎車對人類的了解就越深。
對奧斯汀一個環(huán)島的回憶演化成了城堡的一部分，成為了無人駕馭轎車的數(shù)據(jù)記載，成為了Carcraft的一個場景，成為了模仿網(wǎng)絡(luò)，成為了新的軟件，而這終究將把更強壯的無人駕馭轎車送上奧斯汀的環(huán)島。
即便是在用于幫助人工智能了解國際的模仿籠統(tǒng)多邊形中，也帶有人類愿望的痕跡、回憶的片段，以及司機的感觸。這些元素并非過錯，也不是人類的污點，而是體系的必要部分，能夠完全變革交通、城市，以及其他全部全部。

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