TC专访Waymo首席技术官：谷歌自动驾驶的过去和未来

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2019-02-10 11:36:09

 

 

 

北京时间2月9日下午消息，十年前，十几名工程师聚集在位于查尔斯路的谷歌山景城主园区，负责Project Chauffeur——隶属于谷歌登月项目Factory X下面的一个神秘项目。Project Chauffeur，即为人所知的“谷歌自动驾驶汽车项目”——始于2009年1月份。2016年，该项目终于发展成为独立的公司Waymo。

起初，项目由塞巴斯蒂安·特伦（Sebastian Thrun）负责。特伦构建的整个生态系统，至今仍在发展。随后，风投资本家注意到这个领域，开始注入资金，汽车分析师转移了目标，监管机构和城市规划者以及政策制定者开始收集数据并考虑自动驾驶汽车对城市的影响。

这个项目还将会成为许多工程师的跳板，他们日后将继续成立自己的公司，其中包括Aurora的联合创始人克里斯·厄姆森（Chris Urmson），Argo AI的联合创始人布莱恩·塞尔斯基（Bryan Salesky）和安东尼·莱万多夫斯基（Anthony Levandowski）。莱万多夫斯基后来联合成立了Otto，以及最近的Pronto.ai。

 

 

 

Waymo首席技术官兼工程副总裁Dmitri Dolgov

但不为人所知的是，许多在最初几周加入该项目的至今依旧留在Waymo，包括安德鲁·查塔姆（Andrew Chatham）、德米特里·多尔戈夫（Dmitri Dolgov）、德克·赫尔（Dirk Haehnel）、内森尼尔·法尔费德（Nathaniel Fairfield）以及麦克·蒙特蒙罗（Mike Montemerlo）。其他人如亥·姆维特（Hy Murveit）、菲尔·内米克（Phil Nemec）和丹·易格诺（Dan Egnor）等，也在Waymo有八年、九年之久。

Waymo的现任首席技术官和工程副总裁多尔戈夫最近接受了TechCrunch的采访，讨论了项目的早期情况，以及最近的十周年纪念及未来。

以下为多尔戈夫采访的摘录内容：

TC：让我们回顾一下项目成立之初的情景。比如，谷歌自动驾驶汽车项目的早期光景。

多尔戈夫：当我回想，到底是什么吸引我进入这个领域时，通常有三个主要因素：技术的影响、技术本身和各种挑战。很明显，它对安全有巨大的意义，但是除此之外，它也可以改善效率并减少人与物之间的运输摩擦。

这种兴奋感永远不会消失。我依旧记得第一次摆弄自动驾驶汽车的时候。那也是第一次，汽车使用我写的代码进行自动驾驶。你知道，那都是很久很久以前了，是在2007年。我完全震惊了！（在谷歌项目成立之前，多尔戈夫曾参与2007年11月的DARPA城市挑战。）

 

 

 

TC：拉里·佩奇提出的10，100英里挑战是什么？您能否稍作解释？

多尔戈夫：这应该是，我们在2009年加入谷歌发起这个项目时，我们为自己设定的主要里程碑。我们的目标是，驾驶10条线路，每条线路100英里长。你必须让汽车在没有人类干预的情况下，从头到尾完整地行使完整条路线。事实上，这些都是定义非常清晰明确的路线。所以在一开始的时候，你让汽车进入自动驾驶模式，然后任其自己行使完接下来的100英里。

这些路线都是经过选择，以便对任务的完整复杂性进行取样。在早期，对我们来说，最重要的是理解问题的复杂性。所有路线都位于湾区。我们也在帕洛阿尔托的城市环境中开车，我们在高速上也花了很多时间，经过湾区的每一座桥。我们有一次还从山景城驱车到旧金山，包括驶过朗伯德街。我们还绕太浩湖走了一圈。

我们试着尽可能多地覆盖各种环境的复杂性。这项任务真正有意义的地方在于，它可以帮助我们快速了解空间的核心复杂性。

TC：完成这些挑战用了多久？

多尔戈夫：一直到2010年秋天。

TC：2010年就能完成这些难题似乎十分不错了。但是，离这项任务的成功仍有很长的距离，对不对？

多尔戈夫：没错。但是我认为，问题都是这样的。一次或两次乃至多次完成任务的原型，与开发一款人们可以在日常生活中使用的产品，其中存在巨大差异。尤其是在这个领域，当我们着手干的时候，克服一次性的那种挑战并不困难。但是真正有难度的是，把系统变为产品时你需要的表现水平高得离谱。这是第一点。第二点是，你遇到的问题类型的复杂性长尾。或许有些情况的发生概率不到99%，但你仍需为那剩余的1%或1.1%可能性做好充分准备。

 

 

 

TC：当你回想起早期日子的时候——或者近期的日子——你有没有那么一瞬间觉得，某个软件问题或硬件问题，似乎无法克服，或者说当前还不存在这样的技术？

多尔戈夫：在早期，我们遇到过各种各样的问题。项目早期的时候，我们想的就是解决问题，至于我们能做到什么样的程度，大家都不知道。当你开始解决问题的时候，你就已经开始朝着目标前进。要说过去几年中我的感受的话，其实不是这里有一个问题或者有一些难以解决的问题，以及我们似乎走进了死胡同那样。相反，那是无数难以解决的问题。但没有一个问题曾令人绝望，因为，你要知道，我们的团队真的很棒，技术也十分强大，你总能够在解决问题的过程中取得突破。

但是，你总在跟各种非常复杂的问题打交道，每一次你解决掉一个难题，你就越能感觉到困难。所以，这种感觉十分复杂。一方面，你越是深入，问题越困难。另一方面，技术的进展是如此之快，突破发生的速度远超出你最初的预期。

TC：您是在什么时候意识到这个项目发生了变化？您是什么时候意识到它可能成为一项业务的，即这个项目或许不再仅仅是解决问题那么简单？

多尔戈夫：我觉得，这更像是我们思维的演变，投入更多精力到精确定义产品和这一技术的商业应用之上。在第一阶段，当我们起步时，我们面临的问题是：“这到底可不可行？这项技术能否奏效？”我想，每个人心中都十分清楚，如果成功的话，影响将是巨大的。

但是具体是哪种商业应用或产品会带来这一巨大影响仍不清楚。我们只是知道，这项技术改变世界的可能性各种各样，我们根本无需担心这一点。但是，我们开发的其实是一个司机：我们的软件，我们的硬件——软件驾驶汽车，软件管理云平台。我们把我们的整个技术堆栈视为司机。

在美国，大约有3万亿英里由人类司机驾驶。某些情况下，人们独自驾驶；有些情况下，车上载着乘客；另外的情况下，司机是在运送货物。当你的技术可以充当“司机”角色时，你看在所有场景中进行部署。但是，他们有利也有弊。

随着时间推移，我们对“最有吸引力的是什么？”和“我们以何种优先次序解决他们？”的认识渐渐成熟。

我们今天在做的一切都得益于此。共享乘车是我们正在考虑的第一个商业应用。除此之外，我们还致力于长途货运、远距离交付等应用。在某种程度上，我们对在私家车、本地交付和公共交通等等中，部署新技术十分感兴趣。

 

 

 

TC：您对哪一种应用最感兴趣？

多尔戈夫：我特别期待自动驾驶技术可以在全球及不同的商业应用中得到部署。但我最感兴趣的，我想正是我们目前正在争取的首要目标——共享乘车。我认为，这一应用可以在最短时间内对最多的人口产生积极影响。我现在每天也坐着我们自己的车出行；比如今天的上班，每天在山景城和帕洛阿尔托之间跑来跑去等。自动驾驶汽车的体验真的无与伦比，它可以解决交通运输中的大量摩擦。

TC：所以您现在每天都是乘坐自动驾驶汽车上下班吗？

多尔戈夫：是的，但是在加州，这些自动驾驶汽车里仍旧有人，以防万一。

TC：您是从什么时候开始这样做的？

多尔戈夫：不久前。事实上，感觉很久很久了。

我把大把时间花在这些车上。我觉得，亲身体验你正在开发的产品、获得对该技术的最直接感受，十分重要。这在项目早期尤其明显，那时候我们人手很少，所有事情都需要亲力亲为。随着团队的成长，我仍旧会确保至少每周亲自体验一番技术并进行测试驾驶。当我们开始尝试共享乘车应用时，我们开发了一款应用，构建了基础机构，从而使其成为面向用户的产品。我也是我们的早期测试人员之一。

这应该是三年前的事了。

 

 

 

TC：十年前，您是否预想过今年的成就？以及，十年后，您又觉得会是怎样一番境况？或者说，一切进展超出您的预期还是低于预期？

多尔戈夫：于我而言，我觉得，我在2009年时候，并没有预期到在硬件、软件、AI和机器学习方面的某些突破。我认为，今天的技术，比我在2009年时候想象的，要更为强大。另一方面，真正开发一款产品并实现部署让更多人使用的挑战，比我当初预想的要困难许多。

TC：有哪些技术突破呢？

多尔戈夫：有很多。LiDARs和雷达越来越强大。所谓的强大，我指的是范围更广、分辨率更高、功能更多，你可以这么理解，就是它们能够测量的东西变多了——能够返回更多关于环境的信息。这是有关传感器的。

然后还有计算，特别是硬件加速并行计算，神经网络的进步非常强大。这是一个巨大的推动力。

接着还有深度学习，以及神经网络本身也带来了许多突破。

TC：没错。您刚谈到的两个例子，我想，该是最近几年的突破。这跟时间框架是否有关？

多尔戈夫：我们一直在这个项目上使用机器学习，但是跟今天的机器学习早已大不相同。我想2012年，可能是对我们项目来说较有意义的一年，我们与谷歌一起在自动驾驶技术和深度学习上开展合作。可以说，当时，谷歌是全球唯一一家真正认真投资自动驾驶和深度学习的公司。那时，我们还没有硬件可以实时地在汽车上运行这些网络。但是你可以在云平台上做很多有趣的事情。再说深度学习，2013年是十分重要的一年。我猜，ImageNet就是在此时脱颖而出，并且也是深度学习的一大突破。在计算视觉竞赛中，ImageNet的表现远胜其他。

TC：2009年的时候，您是否想象过2019年的世界？比如，无数自动驾驶汽车公司将会在加州道路上进行测试？当时，这种场景是否合理？

多尔戈夫：我在2009年或2010年的时候并没有这样的想法。

在项目的早期，人们其实并不看好我们，觉得我们有点可笑。我甚至认为，当时整个行业都不曾严肃对待这个项目。谷歌的自动驾驶汽车项目经常被拿来恶搞。但是从“谷歌那一小撮疯子又在搞科幻实验”到这个领域在今天成为一个主要的行业，有无数公司正在尝试，这个过程令人兴奋。

 

 

 

谷歌的自动驾驶车型雷克萨斯RX 450h

TC：城市中自动驾驶汽车成为主流的转折点会是什么？仅仅是纯粹饱和的问题吗？或者，包括Waymo在内的所有公司是否有责任帮助实现这一转折？

多尔戈夫：似乎人们对新科技和变革总会持有截然不同的态度。有些消极面确实显而易见。但事实上，通过我在过去十年中的感受，积极态度和兴奋之情十分强烈。我在这个项目中所不断看到的这种情绪十分强大，足以改变人们的态度，从不确定和焦虑到对体验这一技术感到兴奋、舒适和信任。你可以邀请人们乘坐我们的自动驾驶汽车。即使先前对没有人类驾驶感到害怕的人，一旦真实体验、并了解到产品的实用性以及汽车表现之精彩之后，他们会选择信任，并带来真正的变化。

随着技术的不断推出，越来越多人得以亲自体验新技术，未来会越来越顺利。

TC：2009年的最大挑战与今天的是否相同？剩下的最后关键点是什么？

多尔戈夫：2009年，所有挑战都关于我们需要解决的一次性问题，而今天，挑战在于如何把技术变为产品。在于自动驾驶堆栈的介绍，在于为技术的演变和部署开发工具和框架。要知道，一直不变关键是，迭代速度和学习新事物的能力，以及发现和解决新技术难题的能力。