通用旗下自动驾驶Cruise走了不少弯路

Adrian Macneil 现在是通用旗下自动驾驶部门 Cruise 的工程主管，在他看来，“现在一路狂奔的自动驾驶行业其实是在向着起跑线进发，这项技术想在一夜之间完成对主流交通行业的渗透根本不可能。”

Macneil 的论断可是相当有分量，毕竟现在的 Cruise 已经是仅次于 Waymo 的自动驾驶公司。

虽然 Cruise 的自动驾驶打车服务今年年末才能上线，但其累积的自动驾驶里程可比大多数自动驾驶公司要高得多。光是去年 Cruise 就在加州跑了 45 万英里，仅次于 Waymo 的 120 万英里。

如果一切顺利，今年年末正式落地的 Cruise 商业服务甚至会成为一个拥有 2600 台运营车辆的超级项目，而且这些自动驾驶汽车可是没有方向盘、油门和刹车踏板的“究极进化物种”。

虽然看起来顺风顺水且融资不断，但 Cruise 一路走来并没有外界想象的那么轻松。

为此，外媒 VentureBeat 专门采访 Macneil，为的就是听听他对公司过去 5 年的详细梳理。

在这篇文章中，Cruise 当下的进度、未来方向、商业服务选址和市场战略等问题都会得到一一解答。

高速增长

2013 年，Kyle Vogt 与 Dan Kan 联合创办 Cruise Automation。前者在今年 1 月前一直是 Cruise 的 CEO，人事变动后他成为 Cruise CTO，而通用汽车前总裁 Dan Ammann 则接管了 Vogt 的 CEO 的位置（毕竟通用才是大金主）。

Vogt是麻省理工计算机科学学院高材生，在涉足自动驾驶行业前，他还参与过多个创业项目，比如最后成了 Twitch 的 Justin.tv（2016 年 Twitch 卖出了 9.7 亿美元的高价），以及 2012 年被 Autodesk 6000 万美元收入囊中的移动社交视频应用 Socialcam。

Vogt 对于机器人的热情可以追溯到他的孩提时代。14 岁时，他就打造了自己的“风火轮”——一台靠计算视觉行驶的自动驾驶汽车。在麻省理工读大学时，Vogt 更是直接参与了 2004 年的 DARPA 自动驾驶挑战赛。


“究极进化版”的 Cruise 自动驾驶汽车
在 Y Combinator 亮相一年后，Cruise 得到了 Dan Kan 的支持，这位公司二号人物是当年 Vogt 在 Justin.tv 好战友 Justin Kan 的弟弟。不久之后，他们的小团队就拿出了原型产品 RP-1，这套直接面向用户市场的改装套件让一辆奥迪 A4 和一辆 S4 拥有了高速自动驾驶功能（这款产品与神奇小子 George Hotz 的开源堆栈产品较为类似）。当时，Cruise 的目标是让该套件支持更多量产车型。

不过，Vogt 和 Kan 可不想只在高速路况“小打小闹”，他们还要用更具野心的新平台攻克城市驾驶的难题。2014 年 1 月，Cruise 宣布抛弃 RP-1，公司要基于日产聆风打造新的自动驾驶系统。第二年 6 月份，Cruise 又顺势拿到了加州车管所的公路测试执照。

紧接着，2016 年 3 月份 Cruise 又敲定了通用的收购。

那时的 Vogt 手下只有 40 名员工，但金主砸来的热钱让其团队迅速扩充到 100 人。2017 年 6 月时，Cruise 的员工数就突破 200 人。这还没完，Cruise 野心还大着，这家公司要在 2021 年将现有员工数翻番，即至少再招聘 2000 名员工。

2018 年 5 月，通用还帮 Cruise 撮合了新的投资者——软银愿景基金。孙正义要和通用携手前进，其中前者要向 Cruise 投资 22.5 亿美元，而通用则会在向自家子公司注资 11 亿美元。就在大家都认为 Cruise 的钱已经多到花不完时，又有新的外部投资者本田介入，日本巨头要先砸 7.5 亿美元进来，随后的 12 年中本田还会再给 Cruise 20 亿美元。

一连串的利好消息将 Cruise 的估值直接推高至 146 亿美元，最近 Cruise 在旧金山的新办公室也正式开张，不久后西雅图的工程中心也将投入使用。

在 5 年的快速增长过程中，Cruise 还顺势收购了多家公司，比如提供最后一公里自动化包裹递送服务的 Zippy.ai，以及激光雷达新创公司 Strobe。Cruise 宣称，Strobe 手上的技术能将自动驾驶传感器成本削减掉 99%。

模拟城市

Cruise 在自家内部工具上可没少做模拟，在谷歌云平台上，它几乎每天都要完成 20 万小时的模拟工作（是 12 个月前工作量的 25 倍），而这套端对端 3D 虚拟引擎被员工亲切的称为“矩阵”

Macneil 表示，“矩阵”让工程师能搭建任何想象中的场景，同时合成摄像头及雷达的传感器数据。据悉，每天完成 3 万个场景的还原 Cruise 需要用到 30 万个处理核心以及 5000 块图形显卡，这样的流程跑一圈下来，就能累积 300TB 的数据。


“矩阵”中的模拟场景
“‘矩阵’让我们一下子拥有了 3 万辆测试车，他让 Cruise 能更好地理解自动驾驶汽车的整体表现，同时提前训练一些现实世界中可能会遇到的极端情况。”Macneil 说道。“模拟让我们的步伐快了很多，每次迭代后软件再装车出去路试 10 万或 100 万英里的话，我们拿到反馈结果就得猴年马月了。”

不断重复则是 Cruise 测试中的另一个主要方案。Cruise 会抽取现实世界中采集的传感器数据，将其灌入软件回放，随后对车辆每次的表现进行对比。

当然，Cruise 还会有计划地进行模拟，只需改动一两个变量（比如车辆接近速度和距离），就能在同一个场景下创造出成千上个变化。

“通过这些方法，Cruise 就能深层次了解测试车遇到困难时会作何反应。”Macneil 说道。“假设车辆遇到了复杂的‘无保护左转’，我们就能找到变量的改变会如何影响它们识别空隙的速度，以及车辆是否能果断穿过空隙。”

Cruise 并没有统计其在模拟器中积累的测试里程，Macneil 称这是公司有意而为之，因为 Cruise 更强调测试的质量，而非疯狂堆积数量。

“只是单纯累积里程毫无意义，我们得深入考虑整个测试的效果，车辆必须在不同环境中历练才能成长。”Macneil 解释。

眼下，虽然 Cruise 的训练数据还严格保密，但其用到的工具和库已经逐步开源了。

今年 2 月，Cruise 就推出了 Worldview，包含 2D 图形堆栈和 3D 场景，并辅以鼠标和动作控制，点击交互和一套嵌入式命令。

未来几周内，Cruise 还会公布一个全功能可视化工具，帮助开发者更好地理解自动驾驶系统在特定环境下的响应方式。

车队扩军



在实地路测中，Cruise 用的则是第三代雪佛兰 Bolt 纯电动车，辅以 Velodyne 激光雷达、近程及远程雷达、摄像头、自家算法和容错能力很强的电子及致动系统。



在车内，Cruise 还准备了能显示车辆转弯、并线、交通灯等信息的显示屏。在遇到情况时，车辆还能为乘客做出简单解释。



为了 Cruise 的车队，通用还专门在 Lake Orion 投 10 亿美元建了新工厂，上个月通用还决定再为该工厂追加 3 亿美元投资。眼下，该工厂已经有 1000 名员工和数百台自动化机器人。



现在的 Cruise 车队共有三大测试区域，其大部队部署在旧金山，其他车辆则分布在亚利桑那 Scottsdale 和底特律大都会区。



资金充足且有通用撑腰的 Cruise 扩充起车队来也是大刀阔斧，2017 年 6 月 Cruise 的车队就从最初的 30 辆暴增至 130 辆，而眼下 Cruise 在加州车管所登记在案的测试车已经有 180 台。



三年前，IEEE Spectrum 还曾拿到一份文档，称 Cruise 计划在美国部署至少 300 台测试车。



现在的 Cruise 其实已经有了打车服务 Cruise Anywhere，不过只面对公司员工开放。《华尔街日报》曾报道称，Cruise 和通用希望联合 Lyft 搞打车服务测试，并最终搭建自己的自动驾驶打车网络。



同时，第四代 Bolt 也呼之欲出，新车将搭载自动门、后座气囊和其它冗余系统。这次，Cruise 还会砍掉方向盘。



测试与安全



为什么要将主要火力集中在旧金山？



Cruise 的理由也很简单，这里挑战更大。测试车辆不但要经常进行复杂的机动，还能和更多的行人、车辆与自行车“互动”。从数据上来看，旧金山每平方英里平均居住 17246 人，是凤凰城的 5 倍。



“上来就啃硬骨头意味着 Cruise 扩大起规模来比那些先找软柿子捏的公司要快得多。”Vogt 在博文中解释道。“基于我们的经验，在旧金山每一分钟的测试都能顶的上在郊区跑一个小时。”



举例来说，Cruise 的 Bolt 测试车在旧金山遭遇应急服务车辆的频率是 Scottsdale 及凤凰城的 47 倍。遭遇其它麻烦的频率也高上不少，比如遇到建筑工地的频率是郊区的 39 倍，自行车高 16 倍，行人也高上 32 倍。



从披露出来的数据可知，Cruise 测试车在旧金山已经能掌握 6 向交叉路口。此外，繁忙的唐人街和乱窜的自行车对测试车来说也是小菜一碟。





Cruise 的打车应用



“只在支线道路上测试可给不了你最珍贵的数据。”Macneil 说道。“我们将主要力量集中在旧金山就是因为测试车在这里遇到行人、自行车、建筑工地、救护车和其它交通参与者的频率更高，这对 Cruise 的测试至关重要。”



Cruise 的努力也没白费。最新的加州车管所接管报告显示，去年它在加州的测试车每 5205 英里才需要驾驶员介入一次，而 2017 年则为每 1254 英里介入一次。而且别忘了，Cruise 在加州的测试车队部署在繁忙的旧金山。



横向对比来看，Cruise 的接管频率（每一千英里）仅为 0.19，比 Zoox（0.50）、Nuro（0.97）和 Pony.ai（0.98）都要低得多，在业内仅次于 Waymo 的 0.09。



假设 Cruise 的技术真有那么神，可以救人于水火之中（车祸死亡三大原因是分心、酒驾和超速），那么它真能说服满腹狐疑的公众吗？



去年夏天，Brookings Institution、智库HNTB 与 AHAS 分别作了相关研究，三家机构发现大多数人不相信自动驾驶汽车的安全性。



研究显示，超过 60% 的受访者倾向于不乘坐自动驾驶汽车，而有 70% 的受访者表示与自动驾驶汽车在一起行驶会让他们担心，认为自动驾驶汽车没有有人驾驶汽车安全的受访者则占到了 59%。





公众可不是傻子，他们不会对去年 3 月的 Uber 致命事故视而不见。除此之外，特斯拉的 Autopilot 也经常闹出大事，让无条件相信它的车主死于非命。



兰德公司预计，自动驾驶汽车想拿出一个安全可靠的统计数字，至少得累积 110 亿英里的测试里程，而去年“盘踞”加州的几十家公司一共才累积了 200 万英里。



Macneil 也承认当下困难重重，我们离全自动驾驶还很远。他还指出，即使业界达到了 110 亿英里这个转折点，各家公司也得继续对自家产品进行迭代。



“如果把自动驾驶汽车的进化速度放在宏观角度来看，全自动驾驶汽车上路只是第一步。后续我们还有无尽的问题要解决，比如各种天气情况，不同的速度、路况，长距离驾驶等。”Macneil 说道。



竞争和弯路



虽然看似顺风顺水，但 Cruise 在探索的路上可没少走弯路。



曾几何时， Cruise 还计划在曼哈顿部署测试车，但最后却无疾而终。至于一直计划的打车服务，Cruise 也拒绝公布具体的时间线。



不过，这还不是最尴尬的。原本，Cruise 计划每月累积 100 万英里的测试里程，但去年全年它在加州才跑了 45 万英里。



对此，Cruise 解释称 100 万英里的目标是针对三个测试区域的，最终 Cruise 决定将重心集中在城市环境，因此累积里程也相应减少。



与其相比，Cruise 一直在追赶的 Waymo 已经累积了超过 1000 万英里的测试里程。



去年，The Information援引内部人士消息的报告称，Cruise 在旧金山的测试车经常会卷入交通事故，差点就发生事故的情况更是比比皆是，想在大城市中投入广泛使用，至少还得 10 年时间。



在避免走弯路的同时，Cruise 还得提防着竞争对手。



即使不算上那些科技巨头，与通用缠斗百年的福特也是 Cruise 的心腹大患，它已经与 Postmates 达成合作，要在迈阿密进行无人递送。



至于 May Mobility、Pronto.ai、Aurora、NuTonomy 和 Optimus Ride 等新创公司，也有可能让 Cruise“晚节不保”。



Vogt 相信，Cruise 的优势在于分布式的现实与模拟训练法，这让它能快速实现多个城市的部署。在去年的通用投资者会议上，Vogt 还承认，自动驾驶汽车在能力上可能比不上人类司机（至少在最初），但这些车辆会迅速赶上并完成超越。



“打造一台拥有完美用户体验，最佳运行参数和惊人空间利用率的自动驾驶汽车是个终极工程难题。”Vogt 最近在 Medium 上写道。“我们始终在寻找加速自动驾驶技术普及的方法，因为它在许多方面都能造福众生，Cruise 会趟出一条正确的路。”

值得参考....

少走弯路

再接再厉