地球大气层外出现神秘光芒！科学家：暂且找不到原因

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* 从左至右：Sterling Anderson"   Chris Urmson"   Drew Bagnell

作为联合创始人之一，那位被称为 " 自动驾驶时代亨利 · 福特 " 的 Chris Urmson 原本是谷歌自动驾驶项目（现在的 Waymo）主管。Aurora 的 CTO Drew Bagnell 也是业界大牛，创业前他是 Uber 感知和自动化部门的老大。第三位联合创始人 Sterling Anderson 现在则是 Aurora 的一号产品经理，2015-2016 年间，他带着特斯拉的团队搞出了 Autopilot。

三位创始人顶着的光环除了能吸引到顶级投资人和合作伙伴，还让 Aurora 建成了最顶级的人才梯队，旧金山湾区和匹兹堡两个总部已经达到 250 名员工。

在与现代、大众和拜腾等巨头达成合作的同时，Aurora 依然保持独立，其设计的软硬件套装以及数据服务均面向所有汽车制造商和交通网络。据雷锋网新智驾了解，Aurora 已经与第四家汽车制造商达成合作，但具体是哪家公司还不得而知。

价值 5.3 亿美元的新一轮投资也象征着资本市场对 Aurora 的信心。

" 过去几年来，我们与全球超过 15 家顶级自动驾驶公司打过交道。" 红杉资本合伙人 Carl Eschenbach 在采访中说道。"Aurora 才是真正的自动驾驶梦之队，它不但有业内最出色的团队，还是一股最具‘破坏性’的力量。" 当然，Eschenbach 也借助这次投资，拿到了 Aurora 董事会的席位。

Urmson 在接受采访时则表示：" 这与我们加速履行自己的使命息息相关，Aurora 要安全迅速且广泛的推广自动驾驶技术。有许多人对 Aurora 兴趣十足，这也让我们有足够的时间找出到底谁是最佳战略合作伙伴。"

Aurora 的独特优势

不过，在如此众多竞争对手环伺之下，Aurora 有明确的竞争优势——它是一家独立公司，而且是自动驾驶市场上稀有的全栈供应商。就像它自己所说，Aurora 是自动驾驶汽车的 " 驾驶员 "。

据雷锋网新智驾了解，全栈供应商这个位置相当关键，因为打造并运营自动驾驶汽车是个非常复杂的工作，它融合了包括人工智能、深度学习、传感器技术、高清地图、云计算、车载计算机和半导体等多项技术，而这些日新月异的技术用妥当了才能拿出一个真正派上用场的解决方案。

鉴于整个系统各部分的性能都会对其他部分造成影响，因此好的整合能力是重中之重，而这正是 Aurora 的强项。

对 Aurora 来说，公司的独立也是一大法宝，这也是整个自动驾驶生态的性质所决定的。

首先，第一波自动驾驶汽车必然会受地理围栏的限制，因此它们不适合消费者直接购买。这代自动驾驶汽车的宿命必然是自动驾驶出租车。由于 Uber 和 Lyft 已经参与其中，因此晚来者恐怕难以撼动它们在市场中的地位。

对 Uber 和 Lyft 来说，任何竞争对手都是眼中钉，肉中刺，因此打车服务市场未来必然会迎来一场恶战，参与者恐怕都得 " 头破血流 "，而 Aurora   得以置身事外。

其次，众所周知的是，自动驾驶汽车的核心是 AI，而 AI 需要在现实世界中不断积累经验。因此，一套能部署在不同车型上的通用系统进步速度肯定会快得多。作为独立的 " 驾驶员 " 提供商，Aurora 的 AI 肯定会获得其他公司无法企及的学习资源。

最后，将造车这项工作看的太容易是许多科技巨头的重大战略错误，汽车厂商可不是简单的代工厂。Aurora 就很明智，它选择与头部制造商，比如大众和现代合作，在商业方面意义重大。

亚马逊入局将再次搅动自动驾驶市场

金主清单中，亚马逊大名的出现也让 Aurora 这次融资的新闻多了一重意义，毕竟电商巨头之前在自动驾驶方面一直非常低调。

" 自动化技术能让我们员工及合作伙伴的工作变得更安全、更高效。" 一位亚马逊发言人解释。" 无论是用在交付中心还是马路上，我们非常期待它能创造无限可能。"

亚马逊的入伙其实并不令人惊讶，因为自动驾驶技术可不只是为载人准备的，它也可以拉货。现在的亚马逊已经在仓库大规模普及了自动化技术，由无人机承载的未来递送系统也在研发中，自动驾驶技术将成为电商巨头物流部门的另一个超级帮手。

其实，亚马逊的反应已经有些慢了，Waymo 早就看到了自动驾驶在递送和物流方面的潜力，未来该业务也会成为其四大支柱之一。福特则更是先走一步，其自动驾驶递送测试车早已上路多时（与 Domino 合作的披萨递送及与 Postmates 合作的杂货递送）。

Aurora 这笔融资的金主中，还有 T. Rowe Price，彭博社的数据显示，它是特斯拉第二大股东。"Aurora 团队在解决自动驾驶挑战方面拥有无与伦比的经验和专业知识。"T. Rowe Price 公司主管 Paul Greene 说道。

今年将成为许多自动驾驶领跑公司交出自己第一份答卷的关键之年，除了 Waymo 自动驾驶打车服务要向其他城市扩张，通用 Cruise 也正在加速处理一些安全问题，以便在年底前上线自己的自动驾驶打车服务。

不过，Aurora CEO Urmson 并不认为这是一场军备竞赛。" 我们已经和投资者明说了，这是一场马拉松。" 他解释。自动驾驶技术还有很长的路要走，其间会有高峰也会有低谷，但 Aurora 极有可能成为笑到最后的几家公司之一。

附与 Aurora CEO Urmson 的对话节选：

Aurora 与 Waymo 在自动驾驶技术上到底有什么异同？

问：你们的核心战略和 Waymo 完全不同。那么在技术上会有什么差别？

Urmson：打个比方，如果你在 10000 英尺外看，我们和 Waymo 没什么差别。我们用的也是激光雷达、雷达和摄像头等传感器，系统做的无外乎运动规划、感知和控制等工作。此外，Aurora 也有软件架构。

因此从这个角度来看，Aurora 和 Waymo 没什么区别。不过从技术角度来讲，即使是 0.001% 的不同，也会带来完全不同的体验。

问：自动驾驶汽车也会受芝诺悖论影响（一些看似合理，但又明显矛盾的情形）吧。

Urmson：当然。只要几个毕业生，买辆车下载了 ROS，你可能半年之内也能开发出自动驾驶汽车。

真正的挑战藏在细节里，而这就是 Aurora 一直在思考的。如果我们要从头做起，真正的关键并非快速拿出展示软件或者测试车。相反，理解如何实现高效和安全的理念更为重要。

问：在 Aurora 的发展路径中，到底哪些部分是与众不同的？

Urmson：如果要举个例子，我们将机器学习用在运动规划和感知系统上的方式最为特别，Aurora 走了一条组合式的道路。

一般来说，要打造这样一个系统你得有个完整的感知团队。这个团队会不断打磨并力争达到完美的效果，随后它们会将方案抛给运动规划团队。

接下来运动规划团队会通过算法控制车辆停车、变线并解决感知系统遗留的问题。所以，运动规划团队的进度肯定赶不上感知团队。

如果后者再拿出新点子，运动规划团队还得重新进行适配。这样你追我赶的状态肯定会积累大量问题，造成两个团队之间的矛盾。

比如，运动规划团队会拒绝进行更新，因为它们才刚刚完成与感知系统的适配，但如果感知系统不继续进步，自动驾驶技术就会停滞不前。

我们搭建系统的方式有所不同，Aurora 会将机器学习同时用在两个地方，这样一来运动规划系统就能完成自动匹配和调整，整体效率会大幅提高。

可能听起来效果不明显，不过真正的 " 艺术 " 在于接口的调试，想让不同的算法通力合作可不容易。

问：不过我还是觉得，如果你们是从头开始，那么该怎么追赶？毕竟现在 Waymo 用的技术可不是 2009 年的最初版本。

Urmson：你有这样的疑问很正常。Dmitri 的话我也无法反驳，他们的团队确实相当强大，拥有别人无法撼动的优势。不过，如果你能拿出一个结构方案并与他人通力合作，那么这颗大树就会迅速变得枝繁叶茂。

当然，我不是说我们一定能超越 Waymo，但 Aurora 的脚步会快上不少。因此，我们也有能力帮合作伙伴快速切入市场。

问：十几年的工作中，你见过的问题恐怕已经多达数不过来。那么这其中有什么当年觉得非常难，但现在却能轻松解决的问题？

Urmson：那些能应用机器学习的问题。比如目标追踪，现在速度真的非常快，特别令人兴奋。我们在谷歌刚刚起步的时候，TensorFlow 真是特别难用。

问：另一个 "Waymo 风 " 的方案是决定不把自动驾驶技术当做一种形式的辅助驾驶，也就是说电脑会接管所有的控制权。

Urmson：我确实一直秉承这一理念。当然，让电脑接管控制权并不代表车辆就不能装方向盘或者剥夺用户的驾驶乐趣。在这个问题上，我认为车辆在行驶时不应该再寻求驾驶员的帮助，而这恐怕是最难实现的。

如果你想体验驾驶的乐趣，车辆也会放开权限。不过，如果你不想碰方向盘，那么车辆就不应该在行驶中向驾驶员求助。

Level 3 级别自动驾驶一直颇受争议，因为车辆在遇到困难时会提醒驾驶员接手。难道驾驶员没有回应车辆就该出车祸吗？当然不行。因此想让 Level 3 足够安全，就得把它做成一个能力有限的 Level 4 系统，这时难度就会大幅升高，而传感器套装也会变得非常昂贵。

问：你给 Aurora 的自动驾驶研发进度打几分？

Urmson：现在，我们的主要任务就是别走错路。我们的合作伙伴定的时间节点是 2020 或 2021 年。因此，我们的研发进度必须越快越好。

需要注意的是，合作伙伴给出的这个时间节点要部署的可是成千上万辆车，而不是当下这种小打小闹的车辆测试。不过，即使听起来已经相当庞大，但这只是自动驾驶汽车部署的开端，它对世界的影响还非常微小。

所以，我们希望能与合作伙伴一起双路并行，在进行技术研发的同时把造车的问题也解决，这样速度就能快得多。即使 Waymo 已经解决了一切技术难题，它也得花时间扩大车队规模，这时就需要深谙造车之道的合作伙伴来帮忙了。

问：汽车厂商经常会说：" 谷歌能把 10 万美元的传感器整合进车里真是厉害，不过我们的最终目标是要将新技术下放到大众市场。" 传感器套装是不是已经成了自动驾驶技术的死穴？

Urmson：这种说法我不买帐，主要有两个原因。

首先，如果未来交通切换到公共交通或车辆共享模式，设备成本问题几乎可以忽略不计。无论传感器套装卖 1 万、2 万还是 5 万美元都不是问题，这在经济学上说得通。

其次，别忘了现在只是小批量生产，未来大规模量产后成本肯定会大幅下滑。这样的例子可多得是。

拿车载雷达来说，在市场上单买一个要 50 美元，但汽车厂商采购 100 万个，价格优惠到你不敢相信。而车载雷达在研发之初一个可是要卖 2 到 5 万美元。只要量上来了，这些产品的价格会直线下降。

问：关于自动驾驶汽车，有哪些问题我们还没想到？

Urmson：一个困难的问题就是这些技术最终会如何使用，当然还有它带来的深度影响。

iPhone 诞生后，智能手机已经走过 10 年了。回看十年前，恐怕没人能预见现在的情形，就像当时没人相信 Uber 或 Lyft 这样的公司会诞生一样。

现在来说，我更关心的是如何创立一家健康成长的公司，还有未来受自动化影响不断严峻的就业市场，因为它与社会公平息息相关。

此外，我们该如何让自动驾驶落地，拯救每年在路上丢掉性命的人。当然，如何帮乘客省时间，如何在不影响社会秩序的情况下让自动驾驶汽车落地。这就是我关心的问题。

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