TRAVELING WILBURYS 是個短命的現象級樂隊，這個擁有 Bob Dylan、George Harrison、Jeff Lynne、Roy Orbison 和 Tom Petty 五位音樂大咖的樂隊卻出了兩張專輯就草草解散，只留下時長 112 分鐘的 21 首歌。
看來，簡單將大咖們聚攏在一起并不一定就能擦出火花。
剛剛誕生 10 年的自動駕駛行業，也有一個超級天團：Aurora Innovation，創建這家公司也是三位業界大牛。2016 年年末，Chris Urmson、Drew Bagnell 和 Sterling Anderson 走到了一起，他們要合力打造全自動駕駛技術。
近日，Aurora 的車輛就要開始在搭建了地理圍欄的區域"放肆“活動。隨著技術的不斷精進，測試車的活動范圍還將不斷擴大。
這三位大牛都是能獨當一面的大才。其中，Urmson 曾領導卡耐基梅隆大學的團隊在 DARPA 自動駕駛挑戰賽上大放異彩，隨后他便加入谷歌自動駕駛團隊，是該團隊的元老級成員。
Anderson 在加入特斯拉之前一直在麻省理工研究自動駕駛技術，后來他主導了 Autopilot 系統的搭建。Bagnell 與 Urmson 一樣，也畢業于自動駕駛黃埔軍校——卡耐基梅隆大學。他是一位機器學習專家，創業前一直是 Uber 自動駕駛團隊的主心骨之一。
自動駕駛行業雖然潛力巨大，但也競爭激烈。今年年底，Waymo 的自動駕駛打車服務就將正式落地。通用 Cruise 則會在 2019 年跟進，而融資 8 億美元的神秘新創公司 Zoox 則將時間節點定在了 2020 年。同樣大軍壓上的福特也會在 2021 年大規模部署自動駕駛車隊。
有人可能會說，既然 Aurora 的三位創始人都經驗豐富，那么他們能否趕超一眾列強，成為自動駕駛行業的領頭羊?
可惜，Aurora 并不想爭第一，這家公司的核心理念是“謙卑”。Urmson、Bagnell 和 Sterling 都沒有為公司設定什么嚴苛的時間節點，在對外宣傳時他們也從來不提什么要重塑出行市場之類的豪言壯語。
看起來他們將自己定位為一級供應商的一員，未來會像賣安全氣囊一樣將自動駕駛技術推銷給汽車廠商。
如果你看過目前自動駕駛的大環境，就能理解 Aurora 為何如此低調。
像 Waymo 這樣深耕自動駕駛十年，累積了 900 萬英里道路測試的公司，測試車左轉能力依然不靈光，而特斯拉的 Autopilot，則已經引起了美國國家交通安全委員會(NTSB)的警惕。今年 3 月，Uber 測試車甚至撞死了行人，引發輿論嘩然。多年熱潮過后，自動駕駛技術到底多難搞才真正開始顯現出來。
“我想有很多人都低估了這個問題的微妙性和復雜性。”Urmson 說。2015 年時，Urmson 對自動駕駛的發展還相當樂觀，當時還在谷歌自動駕駛部門任職的他曾表示，自己的目標是讓家中 11 歲的孩子未來不用考駕照，但后來他再也不愿提及此事。
2017 年 1 月正式啟動后，Aurora 一直相當低調，不過這家公司已經有了 3 個公開的合作伙伴：大眾、現代和拜騰，同時 Aurora 還拿到了 9000 萬美元的融資，但最近這家公司才開始壯大團隊(現在有 160 多人)，同時通過官方博客公布了自己通向自動駕駛時代的方法。
為了更深入了解這家公司，《連線》雜志采訪了 Aurora CEO Urmson ，這次訪談涉及幾大關鍵點，包括機器學習扮演的角色、測試的進度和安全驗證問題。新智駕對以下內容進行了不改變原意的編譯：
教導機器
在開發自動駕駛技術時，你很容易陷入 Urmson 口中的“階梯式建筑”中去。
舉例來說，當處理車輛自動剎車問題時，你會不自覺得想讓剎車變得越來越流暢。“技術人員可能會花費多年時間試圖對算法和參數進行微調。”經驗豐富的 Urmson 總結道。“你感覺自己有進步了，但事實上無論腿跑得多快，你依然還是困在原地。”
跳出大公司的三位創始人決定重新開始，現在的 Aurora 正在用機器學習解決這個問題，也就是說他們正在尋找最好的方式來教導機器，到底什么是完美的剎車，Aurora 將其稱為“給火箭添燃料”。雖然成果沒有階梯式爬升來的清晰，但一旦完成，就能跳得更高。
不過，機器學習并非終極屠龍刀，Urmson 的言外之意是，“我們已經上路了，它看起來真的魅力十足，但恐怕無法完全幫我們實現目標，我們還得繼續堅持。”
機器學習確實是教導機器人區分 NBA 運動員和充氣娃娃的正確工具。不過，如果想追蹤路人的移動，你恐怕還得求助數學。“這已經是個相當成熟的領域。”Urmson 說，他認為那些研發了彈道導彈和防空武器的人真是值得我們感謝。“如果你能測量好誤差，我們就能通過數學輸出相當精確的結果。”
進度如何
如今，Aurora 的測試車部署在帕羅奧托和匹茲堡(這家公司在兩個城市都有辦公室，第三個辦公室則設在舊金山)。Urmson 稱，未來幾個月里車輛功能會逐漸完整，幾乎能掌握所有普通人類司機的所有技能。在這之后，就是技能提升階段。
對于業內流行的兩種測試進度驗證標準，Urmson 一點也不感冒。在他看來，車輛累積了多少測試里程和安全駕駛員介入頻率毫無意義。“車輛識別交通信號燈的能力和左轉能力，才是我們的驗證標準。”他說道。“我們在乎的是自己離這些功能還有多遠。”
安全驗證
這一領域有一個問題不能忽視，那就是如何說服機警的監管者自動駕駛汽車已經足夠安全，可以大規模部署。眼下，各國都沒有出臺相關機制，未來對于自動駕駛汽車的監管甚至會出現一城一策的局面。不過，Aurora 已經有自己的計劃。
Urmson 將這個問題分成了兩部分，第一部分是當車輛出問題了會發生什么。首先，你需要列舉出潛在的故障項，比如可能會壞掉的傳感器和可能會崩潰的電腦。隨后，再拿出針對性的解決方案。比如車輛會靠邊停車，或者激活備用系統等。
第二部分是保證車輛正常運行時實現既定的性能目標。“有人會覺得這部分是拼參數。”Urmson 說。就好像我們自己從 100 萬個行人旁經過，完成了幾百萬次左轉彎記在本子上，就能以此推測車輛的安全性。“我們只需拿著一份寫滿了數據的文檔，就能說服監管者我們的車很安全，你覺得這可行嗎?”
政治和技術嗅覺確實很關鍵，但它不一定能幫 Aurora 從這個行業內脫穎而出，想鶴立雞群更是不太可能。真正能幫我們的是那份謙遜，以及對挑戰的正確評價。因此，Aurora 當下的主要任務還是完善這些功能，隨后將其打磨完美。
