作者 | 阿司匹林
出品 | AI科技大本營（公眾號ID：rgznai100）
什麼是人生贏家？AI 大牛吳恩達就是最好的答案。
昨日晚間（5 月 7 日），吳恩達在 Twitter 上曬出了自己和妻子 Carol Reiley 的合照，並表示接下來會有重大消息宣佈。（這個狗糧撒的猝不及防~）
4 個小時之後，吳恩達給出了答案：從今年 7 月開始， 自動駕駛公司 Drive.ai 將會和美國德州 Frisco 市的交通管理協會合作，在當地試點基於自動駕駛汽車的打車服務。未來，乘客通過手機 App，就可以叫來一輛 Drive.ai 的無人車。
Drive.ai 到底是什麼來頭，竟然能請動吳恩達為其站臺？
2015 年 4 月，Drive.ai 在硅谷創立，團隊成員主要來自斯坦福大學，而吳恩達的妻子 Carol Reiley 作為聯合創始人，擔任公司總裁。
根據公開信息，Drive.ai 目前已經獲得三輪融資：2016 年 1 月獲得 1200 萬美元的 A 輪融資；2017 年 6 月獲 5000 萬美元 B 輪融資；2017 年 9 月獲 1500 萬元融資。
實際上，Drive.ai 真正走入大眾視線，是因為去年年初的一段雨夜測試視頻。這種極端環境下的路測極具挑戰性，因此是 Drive.ai 自身技術實力的最好證明。
不過，Drive.ai 聯合創始人王弢在接受網易智能的採訪時表示，目前 Drive.ai 的無人車“僅僅是在雨天中行駛，如果下大雪就不行了。”
為妻子的公司站臺無可厚非，但這只是充分條件，構不成必要條件。實際情況是，去年 6 月，吳恩達已經加入 Drive.ai 成為其董事會成員，因此於私於公，吳恩達都應該為此次 Drive.ai 無人車的落地站臺。
據悉，此次 Drive.ai 在部署無人車時選擇了日產 NV200 迷你貨車，並採用激光雷達 + 毫米波雷達 + 高清攝像頭的多傳感器融合方案。
與其他無人車不同的是，Drive.ai 在無人車的前後左右佈置了 4 塊顯示屏，這些顯示屏可以看作是無人車和車外行人和車輛的溝通媒介。
吳恩達表示，“人類駕駛員常常會用眼神示意，讓行人優先過馬路，但是自動駕駛汽車不可能通過眼神交流，因此它必須有自己的方式，來與周圍的人交互，而 Drive.ai 用的是佈置在車身外的顯示屏。”
比如說，當無人車選擇優先讓行人過馬路時，屏幕上就會顯示“ Waiting for You to Cross”，通過這種方式來完成與外界的交互。
此外，Drive.ai 還開發了“tele-choice”遠程協助系統，在必要時，會有遠程操作員對車輛接管處理。
雖然有種種手段，但是吳恩達表示，我們要對自動駕駛技術的侷限性有清晰的認識，因此為了確保無人車的安全，Drive.ai 將會分三個階段來實現真正的無人駕駛：
第一階段，安全駕駛員 + “tele-choice”操作員；
第二階段，監督員（chaperone）+ “tele-choice”操作員。監督員會坐在乘客的位置上，他們不會承擔實時接管汽車的責任；
第三階段，車內只有乘客，不再有安全駕駛員或者監督員，但是依然有 tele-choice 操作員，不過一個操作員可以監控多臺車輛。
不過，國內想盡快體驗到 Drive.ai 的無人車可能還不太現實，因為王弢表示，目前 Drive.ai 還沒有進入中國的計劃。
以下是吳恩達的公開信，AI科技大本營摘編：
業界領先的 AI 和深度學習技術
自動駕駛技術仍然非常具有挑戰性，它需要高技能的 AI 團隊，以及複雜的軟件和硬件架構。
Drive.ai 有非常強的技術團隊，通過自動駕駛汽車開發內置的完整的軟件堆棧——感知、運動規劃、測繪、定位、車隊管理軟件、移動 App、通信、“tele-choice”遠程協助系統等——我們的團隊可以快速向前推進，解決不同系統之間的依賴關係。
通過當地合作伙伴進行投放和部署
自動駕駛汽車公司應該政府部門和私人部門合作，在地理圍欄地區（geofenced areas）進行投放，以確保安全、平穩的運營。
我們對 AI 的侷限性有清晰的認識，並知道如何在當前技術的限制範圍內構建切合實際的解決方案。例如，目前沒有一個團隊有可靠的技術路徑，能夠讓自動駕駛汽車準確理解建築工人的手勢，因為計算機視覺技術還不夠好。
以人為中心的安全準則
整個行業應該恪守以人為中心的安全準則，不管是車內的司機和乘客，抑或是車外的行人。
自動駕駛汽車是否安全不僅取決於汽車本身的行為，還取決於汽車周圍的人的行為。完全依靠 AI 技術來確保安全是不明智的。我們還需要考慮到車外的人，這也是為什麼我們要在運營地區開展社區範圍內的教育和培訓計劃。
每家公司都有責任確保安全，我們認為自動駕駛汽車行業應該採取以下措施：
無人車應該在視覺上與普通車輛有所區分，以便人們能夠快速識別它們。在嘗試了多種設計後，我們發現明亮的橙色對於行人和司機來說是清晰可辨的。
人類駕駛員常常會用眼神示意，讓行人優先過馬路，但是自動駕駛汽車不可能通過眼神與外界交流，因此它必須有自己的方式，來與周圍的人交互，而 Drive.ai 用的是佈置在車身外的顯示屏。
此外，自動駕駛汽車公司還應該與當地政府合作，提供實用的教育計劃。就像校車、貨運卡車和救護車的駕駛行為就和普通車輛不一樣，自動駕駛汽車也是如此，它既有獨特的優勢（例如不會分心），也有其侷限性（例如無法理解手勢，無法進行眼神交流）。
因此，通過媒體、獨特的指示牌、專門的接送區來提升公眾對自動駕駛汽車的安全意識是非常重要的。我們還要求當地的社區成員遵守交通法則，並有意識地把自動駕駛汽車考慮在內，以便共同改善交通狀況。
部署無人車的三個階段
第一階段，部署配備安全駕駛員的車輛，同時通過“tele-choice”技術來提供高水平的安全性和舒適性。
比如當我們的車輛在十字路口遇到無法自己解決的複雜情況時，它會先停下來，然後尋求遠程操作員的幫助。隨著時間的推移，我們的深度學習系統可以從這些案例中學習，並自動改進。“遠程駕駛”通常需要遠程操作員直接控制汽車，但是我們的 tele-choice 系統對網絡延遲和臨時網絡中斷有很好的魯棒性，甚至將一些非常細微的情況都考慮在內了，例如讓延遲超過 100ms 的請求或者舊的數據自動失效。
第二階段，在通過道路測試之後，Drive.ai 會用監督員（chaperone）來取代安全駕駛員，當然 tele-choice 操作員依然是標配。監督員會坐在乘客的位置上，而不是司機的位置上，他們會協助乘客，並監控自動駕駛汽車，不過他們不會承擔實時接管汽車的責任。
第三階段，車內只有乘客，不再有安全駕駛員或者監督員，但是依然有 tele-choice 操作員，不過一個操作員可以監控多臺車輛，以便實現自動駕駛汽車的規模化部署。
自動駕駛的未來
雖然還有很多工作要做，但是自動駕駛汽車的未來是明朗的。
與人類司機相比，自動駕駛汽車有著自己的優缺點。一方面，它們可以保持專注，反應時間小於 100ms，而且沒有盲點；另一方面，它們還不能理解某些複雜的情況，例如建築工人的溝通手勢。通過劃定地理圍欄，並與合作伙伴合作，我們可以發揮自動駕駛汽車的優勢，同時避開它們的缺點。
我記得 2007 年參加 DRAPA Urban Challenge 時的情景，當時見證了斯坦福、CMU 以及其他開拓性的無人車隊的出色工作。我們的工作就是建立在這些寶貴的基石之上。
十年過去了，自動駕駛汽車終於走到了這一步，這讓我無比激動。
閱讀更多 AI科技大本營 的文章
