休息站：Uber 无人驾驶汽车实验内部

大约两年前，Uber 进军匹兹堡，从卡内基梅隆大学著名的机器人项目挖角了一批机器人专家，并在马路对面设立了一家秘密工厂，建造了一支无人驾驶出租车队。现在，他们终于拉开了神秘的帷幕，向我们展示了他们制造的东西。在过去两天里，这家全球叫车公司接待了数十名渴望尝试它的科技记者，邀请他们来这里试驾（或者真的只是坐在车后看汽车运转），以便在夏季结束前向公众推出——还有九天，而且还在等着。一旦我们试驾了一辆，我们会告诉您它是什么感觉。（更新：我们对 Uber 无人驾驶汽车的印象！）

我们提前独家采访了 Uber 项目背后的人、工程总监拉菲·克里科里安 (Raffi Krikorian )，讨论了汽车的工作原理、发生事故时 Uber 将采取的措施、季节变化如何影响汽车的传感器，以及 Uber 为何希望有朝一日用机器人司机取代其目前在全球每天 500 万名司机。

无人驾驶汽车行业竞争越来越激烈。谷歌、苹果、Lyft，每个人都在追逐这项技术。你显然不想落后或受制于别人的技术。这就是你做这件事的原因吗？这对你有什么好处？

拉菲·克里科里安：这样想吧。开车其实是一件非常危险的事情。我认为每年有超过一百万人死于车祸。其中百分之九十是人为失误。所以，如果你考虑一下 Uber 每天提供的乘车次数——平均五百万次——其中一部分最终会成为我们的安全问题。我们还认为，有了自动驾驶汽车，我们可以在城市里做得更好。我们认为我们可以做更好的拥堵规划。我们可以聪明地安排乘客出行。

您在家乡匹兹堡面临过哪些技术或物理挑战？

我们开玩笑地称匹兹堡为驾驶界的双黑钻石。它完全是自然生长的，因为它是一座非常古老的城市：许多道路不够宽，无法双向通行，它们不是直角相连，而且路标陈旧且经常需要维修。此外，这里的天气状况在旧金山或南部等地可能没有。我们说，如果我们能在匹兹堡开车，我们就能开车去任何地方。

你曾经乘坐过这些自动驾驶汽车吗？

每天。早上我叫车来接我，然后把我送到办公室。这让我有机会看到团队开发的最新代码和我们制作的最新地图。乘坐自动驾驶汽车可以让你以不同的视角看路。你会更加清楚到底发生了什么。你会开始想，“为什么人们要横穿马路？”或者，“你为什么要插队？”这很有趣。

你们的无人驾驶汽车是如何工作的？

汽车顶部有一个激光扫描仪，旋转速度非常快。64 束激光不断扫描该区域，以检测和测量周围物体的距离。利用这些数据，我们可以构建我们所在街道的精确三维地图。我们还使用传感器来“定位”汽车。汽车的轮胎装有编码器，可以感知它转动了多少次或转动了多少，因此汽车可以计算出它移动了多远。机器学习、无线网络和改进的计算能力使我们能够做到这一点，目前，并且能够达到 Uber 需要的规模。

自动驾驶面临的最严峻挑战是什么？

感知——你能教会汽车识别道路上所有需要识别的重要事物吗？想想植被。你沿着一条绿树成荫的道路行驶，下一次看到的道路会有所不同，因为植被在生长。树木可能更大，或者树叶已经掉落。所以我们必须改变汽车感知它的方式。下一个最大的问题是预测。所以如果你发现前面有一辆车，你预测那辆车会做什么？或者，如果一辆车从左边驶过，你会在内心深处思考接下来可能发生的多种情况。我们的汽车也会这样做。

你如何解决这些问题？

我们有非常精确的地图，可以用于我们想要行驶的区域，因为我们曾多次驾驶测绘车在这些区域行驶。现在我们知道了什么是“背景”。之后，这纯粹是一个机器学习问题。所以我们构建了分类器，这样汽车就可以说，“是的，那是一辆自行车。”一旦我们知道这是一辆自行车，我们就可以预测骑自行车的人通常在世界上如何移动。

当第一起无人驾驶的 Uber 事故发生时会发生什么？

我们会立即确保每个人都安全。然后我们会深入研究发生了什么，以便从中吸取教训。我们每天都会在路上看到疯狂的事情，通过模拟或日志分析，我们了解在那种情况下我们会做得如何。我们会看看哪里出了问题，看看是否有更多数据可以提供给系统，这样我们就可以学习如何更好地处理这种情况。

那么无人驾驶多久才会成为 Uber 的默认体验？

这条路还很长。有三个因素需要考虑。首先是技术：我们如何确保汽车能够应对所有情况。对于现实生活中发生的所有事情——例如，你可能会遇到一只鸭子过马路——我们需要很长时间才能弄清楚我们希望汽车如何应对这些情况。接下来是监管：地方、国家、全球的监管是否已经为我们做好准备？最后是社会因素。普通用户会乘坐没有司机的汽车吗？普通通勤者会在没有司机的汽车旁边行驶吗？

经过精简和编辑。本文的一个版本发表于《大众科学》杂志 2016 年 11/12 月刊，标题为“专业乘客”。