油管主播对话Waymo CTO,两个半小时揭秘谷歌无人车背后

车东西(公众号:chedongxi)
作者 |  六毛
编辑 |  晓寒

自动驾驶产业里,Waymo是当之无愧的老大。

它有全球最大的自动驾驶研发团队、最大规模的路测车队,以及最强的技术实力。

它在美国落地了全球首个无人出租服务,也是第一个开启商业运营的玩家。今年Waymo开启了对外融资,两轮就拿下30亿美元(约合195亿人民币)…

可以说,Waymo的一举一动都受到了全球车企和科技公司的密切关注,它就是自动驾驶行业的领头羊和风向标。

Waymo作为自动驾驶行业老大,享誉全球。但关于这家公司的创业故事、内部高管的成长历程却并没有太多信息。

▲Waymo CTO两个半小时采访视频

日前,YouTube播主Lex Fridman对Waymo CTO Dmitri Dolgov进行了一次专访。

两人谈到了Dmitri Dolgov涉足自动驾驶背后的故事、DARPA城市挑战赛、Waymo成立的前因后果、Waymo今后的规划,以及车路协同、激光雷达等话题,给外界提供了另外一种审视Waymo的新视角,非常值得一看。

下面是对Waymo CTO Dmitri Dolgov采访内容的编译。为符合中文阅读习惯,车东西在不改变愿意的基础上有所删改。

一、从打游戏到写游戏 从小就是学霸

一开始,Waymo CTO Dmitri Dolgov先爱上了计算机科学。

1980年代后期,Dmitri Dolgov在电脑和视频游戏上花掉了几个月的时间。但很快,他对重复玩视频游戏感到无聊,并因此开始胡思乱想,尝试做一些其他的事情。

Dmitri Dolgov尝试的事情是编程。几年之后,他自己写了一个游戏。

关于这款自制游戏,还有一个插曲。据Dmitri Dolgov描述,一名日本的游戏开发者向他提出要买这个游戏。在当时,对于一个在俄罗斯的小孩来说,这个游戏开发者开出的几百美元已经算得上“天价”。但Dmitri Dolgov没做这个交易。

油管主播对话Waymo CTO,两个半小时揭秘谷歌无人车背后▲Waymo CTO Dmitri Dolgov

他算了一笔账,并发现把这个游戏放到网上,那么喜欢玩这个游戏的人每个人都给他反馈一些少量的“报酬”,如此下来,他得到的将不只是几百美元。“所以你知道的,你绝对应该这么做。”Dmitri Dolgov在采访中笑着说道。

直到研究生之后,即在斯坦福大学做博士后时,Dmitri Dolgov才真正接触到机器人技术,并正式和自动驾驶汽车结缘。

二、参加DAPRA挑战赛 迈入无人车产业

斯坦福大学做博士后期间,Dmitri Dolgov成为选手之一,参加了DAPRA城市挑战赛。

DARPA挑战赛是世界上第一个自动驾驶汽车参加的长距离比赛。国防高级研究计划局(DARPA)希望通过这项比赛,促进自动驾驶车辆技术发展。

而Dmitri Dolgov参加的这次比赛和以往不同,这一次的挑战赛将在一个“动态”环境中进行。

据Dmitri Dolgov,作为比赛的主办方,DAPRA搞到了一个废弃的空军基地,并在那里搭建了一个城市,虽然那个城市看着“有些假”。然后,DAPRA在这个地方同时部署了多辆自动驾驶汽车参加比赛。

参赛的每辆自动驾驶汽车都有一项任务。每个参赛者会在一开始收到一个大概的地图,指明车的目的地在哪里。

而之所以说是“动态”挑战,是因为参赛的自动驾驶汽车需要和由专业人类驾驶员驾驶的汽车、其他自动驾驶汽车共用道路,共享环境。

在这个比赛中,Dmitri Dolgov负责路径规划算法的一部分工作,这也是他第一次把自己软件用在一辆汽车上面。

在Dmitri Dolgov看来,这既是他人生中非常生动的一个记忆,也从很多方面打开了自动驾驶这个行业的大门。

三、 完成两项挑战后 谷歌加速自动驾驶研发

Waymo最初是谷歌的自动驾驶项目,后来才成为一家独立的公司。而按照Dmitri Dolgov的说法,谷歌自动驾驶汽车项目的诞生,在一定程度上受到了DAPRA挑战赛的推动。当时有谷歌已经有高管注意到了自动驾驶技术,并对这项技术充满信心。

2009年,谷歌自动驾驶项目正式启动。最初有十几个人参与到这个项目当中,当时该项目的目标是先了解,做自动驾驶要面临什么。

之后,Waymo(前谷歌自动驾驶项目)连续取得了一系列重要的成绩。

Dmitri Dolgov表示,在最开始的阶段,Waymo用了不到两年的时间,先达到了两个里程碑。一个是在自动驾驶模式下行驶了10万英里(16万公里),一个是顺利跑完了10条不同的线路,其中每条线路都有100英里(约合160公里)。据介绍,10条线路覆盖了不同的场景,如高速公路、桥梁路段,一定程度上已经呈现了自动驾驶汽车可能面临的复杂的道路环境。

更重要的是,这两个里程碑的达成,让Waymo相信自动驾驶技术是可行的。

四、落地完全无人驾驶出租车 多数乘客给五星好评

今年10月,Waymo宣布正式在凤凰城向公众开放没有安全员的完全无人驾驶出租车服务。虽然到目前为止,这项服务推出的时间还并不长,但据Dmitri Dolgov介绍,迄今为止的乘客反馈“非常积极”,大多数乘客在Waymo One APP中给服务打了五星好评。

油管主播对话Waymo CTO,两个半小时揭秘谷歌无人车背后

▲Waymo完全无人驾驶出租车在街上行驶

Dmitri Dolgov进一步介绍了Waymo的用户反馈机制。

作为日常流程的一部分,Waymo会向人们索要反馈意见。用户第一个可用的反馈渠道是手机或车内的触摸屏,乘坐无人驾驶出租车的人可以通过车内触摸屏反馈一些关于汽车实时状态的反馈,而其中既有正面评价,也会有一些比较负面的建议。

用户反馈的第二个渠道是远程支持。当乘客希望提问或者了解一些东西的时候,他们能够寻求远程支持,和“真实的人类”实时交谈。

第三个是在乘车旅程结束后,Waymo会有渠道让乘客做乘车评论、给服务打星评级(比如上面提到的大部分都是五星好评)。

除此之外,在上下车位置上,Waymo也能从用户那里得到有价值的反馈。此外,Dmitri Dolgov还在采访中表示,Waymo的希望是提供最让人愉快的出行方案,而这意味着Waymo需要同时打造产品(自动驾驶汽车)和服务。

五、要扩大落地规模 激光雷达成本问题会被解决

Lex Fridman向Dmitri Dolgov询问,Waymo计划如何从凤凰城走向世界?而对于这个问题,Dmitri Dolgov先是转换了一个说法,把题面换成了Waymo的下一步将是什么。

Dmitri Dolgov表示,Waymo将继续“一步一个脚印”地向前走,事实上“逐步地”才是真实的答案。

Waymo下一步的重点是实现大规模商业化。在将服务推广给更多客户的过程中,Waymo则有三个考量维度:(1)技术,包括软硬件的核心能力。(2)评估及部署。(3)产品的商业化程度和良好的运营。

据Dmitri Dolgov所言,在技术方面,Waymo正在将其已有的全部经验用于对核心技术做基本改进,并以此来构建一个更加通用、强大的自动驾驶解决方案。

除此之外,Dmitri Dolgov还分享了他对于激光雷达的看法。在他看来,激光雷达是一个重要的传感器。激光雷达、摄像头等具有不同的物理特性,因而可以相互补充,共同构成一个更加安全、强大的自动驾驶系统。此外,关于激光雷达的成本,Dmitri Dolgov认为并非一个“真正的问题”,随着产品规模扩大等产业进一步发展,这个问题也能得到解决。

六、车联网可共享信息 但开车还得靠电脑

Dmitri Dolgov分享了他对于汽车“连网”的看法。

Dmitri Dolgov首先表示,汽车联网确实有很多好处,能够以不同的方式对解决驾驶问题提供帮助。智能网联汽车,能做到实时共享信息。如果一辆车遇到一些有趣的事情,不管是交通事故还是碰到了新的路况,信息都可以马上上传到云端,上传到云端的信息之后再下传给车队中的其他车辆。这个思路和Waymo对于地图的看法一致。

与此同时,如果车辆密度足够大,车辆之间还可以交换更多的信息。这些信息可能涉及每辆车接下来的动作(如路径规划),并会对车辆之间如何相互作用产生影响。

油管主播对话Waymo CTO,两个半小时揭秘谷歌无人车背后

Waymo无人驾驶出租车

但另一方面,Dmitri Dolgov认为对于自动驾驶汽车,联网并非是必选项。

“我们搭建我们自己系统的方式是能够让汽车在没有联网的情况下独立运作,所以我认为知道自己拥有一个具备完全自动驾驶能力的自动驾驶系统是一件重要的事情。”他在采访中表示。

对于汽车联网可能带来的另一个驾驶模式——远程驾驶,Waymo没有选择这种模式。Dmitri Dolgov强调,自动驾驶出租车的远程服务对于提供更好的乘客体验是非常重要的,但这种远程服务更像是远程援助,而不是驾驶。

七、自动驾驶汽车是否会像人类一样“闯红灯”?

自动驾驶汽车正变得越来越像人类司机。车东西此前试乘自动驾驶出租车时,就遇到过自动驾驶汽车“灵活”躲避行人、“主动”过人行横道的情况。

所以这是否意味着,自动驾驶汽车也将出现和人类一样的违章违规的情况?对此,Dmitri Dolgov也发表了自己的看法。

按照Dmitri Dolgov的看法,自动驾驶汽车的表现是激进还是保守,这背后其实涉及许多参数。不同的分析结果和参数设置,会带来不同的驾乘体验。

而真正专业的司机其实能够在遵守规则的同时,将车开得平顺、舒适、有效率。与此同时,车辆违规通过停车标志或者疯狂变道,往往不能让乘客更快、更舒适地达到目的地。

Dmitri Dolgov表示,Waymo的自动驾驶汽车遵守规则,这些车会在所有情况下做安全的操作。对于Waymo来说,其努力方向是让车变成一个“专业的司机”,开车安全、舒适、平顺且能够被预测。