*AutoKab 三大金剛：Carlos Holguin， Cristian Sandu 和 Michel Parent

　　新智駕按：如今，自動駕駛汽車已成超級熱詞，幾乎每周我們都能聽到有關它的大新聞。前幾周就有兩家公司（Waymo 和 Navya）公布了自家的自動駕駛出租車計劃。尷尬的是，它們還不約而同的選擇同一天召開發(fā)布會。

　　不過，現(xiàn)實可沒發(fā)布會那么精彩，Navya 的自動駕駛穿梭車在拉斯維加斯第一天就出了小車禍。

　　現(xiàn)在的媒體和公眾，甚至包括工程師社區(qū)都在鼓噪自動駕駛汽車要搶司機飯碗的概念。許多工程師敬畏 AI 帶來的超強計算能力，他們開始暢想云計算支撐的互聯(lián)世界到底會多么美好。

　　對自動駕駛市場來說，各種論斷幾乎都已經(jīng)有了模板，它們無非是說自動駕駛汽車會讓道路更安全，能大幅提高乘客的生活效率。同時，自動駕駛汽車帶來的交通分享解決方案還會減少汽車保有量，城市擁堵和污染問題便迎刃而解。

　　事實上，這樣的結論有些過于烏托邦?？萍夹袠I(yè)在推銷更大、更快、更智能的技術上一直都不遺余力，而媒體們則是在一旁鼓噪的拉拉隊。

　　確實，要論證一項技術是否碾壓另一項技術，你可以找到很多理由。不過，在做出這些判斷時，卻很少有人會思考一個基本前提，或者說一個飽含初心的問題：為什么要造自動駕駛汽車？它到底有什么用？

　　自動駕駛的研發(fā)已歷 20 年

　　Carlos Holguin 和 Michel Parent 分別是 AutoKab的 CEO 和主席。這家新創(chuàng)公司致力于“為商業(yè)車隊研發(fā)有安全保證的自動化技術”，這家公司的辦公室設在法國計算機科學與自動化研究所（INRIA）園區(qū)，而這塊區(qū)域原來是北約軍隊的中央指揮部。

　　雖然成立才兩年，但 AutoKab 的創(chuàng)始人團隊卻都是交通運輸行業(yè)的行家，他們在公共交通規(guī)劃、道路車輛自動化和運營方面有超過 20 年的經(jīng)驗。

　　AutoKab 的研發(fā)中心看起來就像個車庫，這里有各種老式自動駕駛穿梭車、高爾夫車和乘用車，它們都是過去 20 年中誕生試驗品，這里簡直成了自動駕駛汽車歷史博物館。

　　Michel Parent 的職業(yè)生涯與汽車緊密相連，其中一半貢獻給了斯坦福、MIT 和 INRIA 的相關研究所，另一半則花在了機器人產(chǎn)業(yè)上，他為交通的“自動化”貢獻了不少想法。

　　Parent 表示：“20 年前，我一直想設計個能像人一樣開車的機器人。后來我問了自己一個問題，研發(fā)這樣的機器人有什么樂趣？”不過，他認為最該捫心自問的是“我們在試圖解決什么問題？”

　　對城市來說，要解決的就是“城市病”，即交通擁堵、空間逼仄、出行不便和能源浪費。“我們需要能互聯(lián)和共享且速度更快的公共交通電動車”，Parent 說道。Holguin 則總結稱：“最后一公里的問題是我們最迫切要解決的?！?/p>

　　“如果自動駕駛汽車不能像公交和出租車一樣采用分享模式，它們就不能解決交通擁堵問題。在某種情況下，它們甚至會加劇擁堵?！痹谒磥?，AutoKab 的目標就是解決“一車一人”的交通資源浪費問題。

　　AutoKab 的關鍵員工來自兩個不同的世界：“科技”和“交通”。Holguin 表示：“我們在利用技術填補自動駕駛汽車商業(yè)運營中遺失的環(huán)節(jié)?！睖蚀_來說，它們是在為公共交通運營者研發(fā)一款“自動化服務”產(chǎn)品。

　　面向汽車和巴士的自動化套件

　　AutoKab 擅長安全和數(shù)據(jù)分析兩方面技術的開發(fā)，同時這家公司還與各城市合作，力圖實現(xiàn)更加高效的公共交通。

　　其實 AutoKab 的名字來自“Automation Kits for Autos and Buses”（即面向汽車和巴士的自動化套件）的縮寫。當然，它也有硬件開發(fā)的能力。公司 CTO Cristian Sandu表示，AutoKab 的自動化套件能安裝在任何車輛上，它包括大量傳感器，如雷達、激光雷達、視覺系統(tǒng)和處理器（供應商包括英特爾和英偉達等）等。

　　不過，Sandu 指出，想把這個套件完美安裝到一輛車上，還是得費一番功夫（根據(jù)車輛不同，通過 CAN 總線或 FlexRay 連接），其中就包括軟件校準。當然，它并非安裝上就要用一輩子，用戶也可以選擇卸載自動化套件。AutoKab 押注該套件不是因為它對售賣硬件感興趣，而是因為這個套件對降低自動駕駛汽車成本相當關鍵。

　　Holguin 還強調，AutoKab 對賣硬件沒興趣。相反，它更看重與各大城市合作，制定計劃以更高效的解決最后一公里的服務。至于盈利模式，則是從自動駕駛汽車每英里的行駛利潤中分成。

　　“成本太高了”

　　AutoKab 參與了多個歐洲項目，其中就包括 CityMobil2。Holguin 指出，在2014 年 10 月至 2015 年 4 月為期 7 個月的自動駕駛測試中，它實現(xiàn)了零事故的好成績，運送乘客超過 6 萬人。

　　此外，當?shù)鼐用駥ψ詣玉{駛汽車的評價也相當高。不過，他們并不知道這只是個測試。更重要的是，媒體、公眾對測試中的數(shù)據(jù)搜集問題并不關心。

　　參與歐盟的項目時，AutoKab 積累了不少經(jīng)驗?！拔覀兞私饬诉@些數(shù)據(jù)背后到底藏著什么?！盨andu 說道。首先，即使是低速的自動駕駛汽車，運營起來成本也非常高。此外，這些用于分享的車輛經(jīng)常無人問津。如果自動駕駛汽車和公共交通間無法相互協(xié)調，想提升服務簡直是天方夜譚。

　　Sandu 還指出，自動駕駛汽車的載客數(shù)需要根據(jù)不同城市的實際情況來決定。

　　在 CityMobil2 項目的展示階段，來自合作伙伴 Robosoft 和 Easy Mile 的兩個測試車隊分別在 7 個城市進行了階段性測試，但這些車輛并不一定適合測試城市的情況。

　　“我們用這些車做測試是因為手邊只有它們?！盋hristian 說道。如果真要部署自動駕駛汽車，就需要作進一步的分析。

　　其次，城市也要有個適應期。Holguin 表示：“它們需要在類似 V2X 交通燈等基礎設施上進行投資。”自動駕駛汽車不是所有城市的萬能藥，城市交通問題需要更全面的考慮，其中就包括自動駕駛汽車專用的上下車區(qū)域。

　　兩種不同方式

　　對外行人來說，Waymo 的自動駕駛汽車可是相當炫酷。至于 Navya 的自動駕駛穿梭巴士，炫酷程度就遜色許多。

　　*拉斯維加斯的 Navya 穿梭車

　　在美國，人們對于交通部門或政客們改進城市基礎設施的承諾不屑一顧，因為這些承諾很難兌現(xiàn)。

　　既然美國人對城市政府部門懷有嚴重的不信任感，那么 V2X 交通燈、自動駕駛汽車專線等新設施都要靠谷歌、英偉達和英特爾/Mobileye 來搭建。不過，這些科技巨頭們好像也不愿當冤大頭，它們的目標是在不改變現(xiàn)有基礎設施的情況下讓車輛實現(xiàn)自動駕駛。

　　在歐洲情況則正相反，類似 CityMobil2 這樣歐盟投資的項目就需要自動駕駛汽車成為自動道路交通系統(tǒng)（ARTS）的一部分。

　　歐盟給 ARTS 下了定義，即“ARTS 是基于全自動駕駛汽車（沒有方向盤）的道路交通系統(tǒng)，對于它們要使用的基礎設施有先驗知識。即使是沒有全自動駕駛功能的 ARTS 車輛，也會由控制中心的人類操作員進行實時遠程監(jiān)督和管理?！?/p>

　　因此，歐洲和美國在自動駕駛上采用了完全不同的態(tài)度，歐洲方面，“對基礎設施的先驗知識”和“認證需求”是自動駕駛汽車的關鍵詞。

　　既定路線

　　關于自動駕駛汽車上 AI 的問題，AutoKab 的 Sandu 直截了當?shù)谋硎荆骸皩τ谏疃葘W習，我們興趣不大。我們有自己的既定方式，交管部門能更輕松的對自動駕駛汽車進行認證。”

　　此前，卡耐基梅隆大學教授 Philip Koopman 曾表示，自動駕駛汽車面臨的最大挑戰(zhàn)其實就是潛藏在機器學習測試中的最基本問題，而這個問題困擾科學和工程界已經(jīng)很久了?！跋胱屢詸C器學習為基礎的系統(tǒng)達到傳統(tǒng)安全標準可不容易?！?Koopman 說道?！耙驗橛柧殧?shù)據(jù)集不符合傳統(tǒng)軟件的設計要求?！?/p>

　　AutoKab 相信，商業(yè)化的自動駕駛汽車要想通過認證，汽車廠商就必須造出能為監(jiān)管部門提供安全保證的產(chǎn)品。

　　Parent 強調，“一輛自動駕駛汽車需要像現(xiàn)在的火車、公交和飛機一樣取得認證?！?/p>

　　廂中取物問題

　　作為一名“久經(jīng)沙場”的機器人專家，Parent 稱現(xiàn)在的自動駕駛汽車讓他想起了經(jīng)典的“廂中取物問題”。

　　去年，機器人行業(yè)協(xié)會就在一個故事里講述了自己面對該問題時的進退兩難?！半m然技術在不斷進步，但機器人廂中取物的能力依然有限，我們還是沒能找到真正的突破點。不過，我們依然有所收獲，在先進的視覺技術、軟件和抓取方案的輔助下，機器人正在從未涉足的領域一步一個腳印的前進?！?/p>

　　“那么，為什么讓機器人學會隨機抓取就那么難？答案的癥結在于準確率。雖然機器人重復能力超強，但在一片混亂中，隨機抓取依然需要很高的準確度。機器人需要在可用空間定位一個零部件，這個空間不但是自由開放的，零部件還一直在更換位置和朝向。這就意味著機器人需要在靈敏度、機器視覺、軟件和計算能力上實現(xiàn)平衡，以便實時處理所有數(shù)據(jù)并得出抓取方案。這樣的要求雖然很高，但絕非無法實現(xiàn)。”

　　眼下，機器人和自動駕駛行業(yè)解決這一問題主要都在靠計算能力的提高。不過，在 Parent 看來，“我們也可以通過在整潔和平坦的托盤上布置零部件來解決相同問題，這樣機器人的抓取速度就能有所提高?！睋Q句話來說，在放出機器人前，我們得解決掉混亂的情況。

　　Parent 相信，將這樣的思維用在自動駕駛出租車和穿梭車上，即減少基礎設施上的混亂，能更快的解決城市交通問題。

　　以下為 AutoKab 博物館中的幾款自動駕駛汽車，它們是過去 20 年來自動駕駛行業(yè)的縮影。

　　這輛高爾夫球車造型的小車誕生于 1995 年，它由 INRIA-IMARA/RITS 團隊研發(fā)，1996 年正式進場量產(chǎn)，并在多個城市承擔了自動駕駛交通服務的開發(fā)和測試工作，2011 年它還在意大利服役呢。

　　雅馬哈自動駕駛導引車

　　雅馬哈自動駕駛導引車由 INRIA 和雅馬哈聯(lián)合開發(fā)，2000 年正式面世，隨后在 AutoCab 總部所在地和挪威、意大利等國進行尋回展示。

　　拉羅謝爾的自動駕駛汽車

　　這些車也是用在技術開發(fā)和交通服務展示上，先是在法國拉羅謝爾港上路，隨后部署到了法國昂蒂布和意大利卡拉布里亞。