吴恩达“旗下”Drive.ai无人出租车来了!新硬件成本更低,外挂4块屏幕

李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

就在4小时前,吴恩达又“炫妻”了。

着正装,戴牛仔帽,怀揽美妻Carol Reiley,熟悉的面孔熟悉的微笑,自曝身处德克萨斯州,还剧透要宣布一个大大大新闻。

莫不是……到德州虐狗?

现在谜底揭晓,还真是个大新闻,还真与这对AI眷侣都有关:

吴恩达任职董事、Carol Reiley是联合创始人的自动驾驶公司Drive.ai,要在德克萨斯州弗里斯克(Frisco)市,提供无人驾驶出租车服务了。

从今年7月开始,Drive.ai将会和当地交管协会合作部署,为期6个月,为特定区域内的1万多人提供无人驾驶(免费)打车服务,只要通过Drive.ai的App,就能约到一辆无人驾驶出租车。

毫无疑问,这是德州史上第一次,在美国版图内也仅落后于谷歌家的Waymo。对于这个关系吴恩达、其太太和学生的无人车项目,也实在是值得标注的一笔。

吴恩达兴奋宣称,这意味着“无人驾驶汽车终于到来”,也表明自动驾驶落地路线三要素、三步骤的成功。

但这种成功到底能不能复制?

量子位越洋千里,不仅得到了吴恩达的解释,也从Drive.ai联合创始人王弢那里,获知了更多独家详情。

Drive.ai联合创始人宋威、王弢,吴恩达

硬件方案已更新

与之前所有曝光过的方案都不同,此次Drive.ai投入试运营的车,不仅车变了——从林肯MKZ变成了日产NV200,传感器方案也有所更新:搭载4个激光雷达、10个摄像头,以及2个毫米波雷达。

相比之前9个高清摄像头、2个毫米波雷达、6个Velodyne Puck激光雷达的方案,王弢坦言成本大幅降低,并且需要说明的是,当前方案中的4个激光雷达,不全出自Velodyne。

但对于因何“换车”,王弢没有解释更多。他只表示Drive.ai无人车改装方案快速且高效,而且他们最近已经搞定了新车型,已经能够客货两用。

用户体验有创新

除了硬件方案不同,此次Drive.ai投入运营的无人车设计也相当醒目。

车身被喷漆成显眼的橙,还搭载了4块LCD显示屏。

王弢解释说,这是Drive.ai在落地自动驾驶中,对于“以人为本”理念的践行,醒目的车身颜色可以让行人更好认出无人车,而LCD则能向其他司机、行人有“交流”。

他们希望此举能成为无人车行业标准,就像当初转向灯等发明时一样。

当然,这算是一种用户体验上的创新,如果把无人车当成一款产品来看,此前更多被重视的是车内乘客的安全和舒适,而忽视了车外“用户”的交互。

吴恩达则补充说,更明显的识别度,可以让人们更快认出无人车,不仅利于大众接受,也能在运营中更安全。

同时,环绕车周的4块LCD显示屏,则会实现与外界的实时交互,比如无人车让路行人,LCD屏幕上就会显示:我在等您过马路。

运营方案有冗余

上述创新之外,Drive.ai还在试运营方案中设置了“冗余”。

实际上,此次完全参与Drive.ai德州试运营的无人车数量并不多,通常只有3辆,高峰需求期可能会增至4辆,也不会7*24小时运营,而只会在固定时间段(上下班、外出就餐)等供当地上班族免费代步。

运营路线上也会站到站,在HALL Park和The Star周围提供固定的上下客地点,之后还会扩展到弗里斯克车站,主要目的是通过无人车实现商业园区和生活服务区的连接,免除上班族开车、停车等困扰。

不过王弢也解释,不同于“公交路线”,这种站对站路线的中间,乘客也能指定系统要求“上下车”,只不过接驳时会倾向于建议站点。

更关键的运营“冗余”方案体现在部署步骤上,吴恩达对此进行了详细解释,分三阶段:

第一阶段,有安全员,可以在紧急情况下接管无人车,同时部署远程操控的tele-choice技术,二者具体如何分工,吴恩达举了个例子。

“我们的汽车想在交叉路口执行一项复杂的任务。如果它认为应该由人类来进一步确认安全性,就会首先停下车,然后让远程操作员来处理。假以时日,我们的深度学习系统就会学习这些案例,提升自动化程度。与直接让操作员控制汽车的“远程驾驶”不同,我们的tele-choice系统可以接受网络延迟和暂时的网络宕机,甚至考虑了一些极端情况,例如自动把延迟100毫秒的过期数据或请求认定为无效。”

第二阶段,去掉安全员,但配备监护员,同时tele-choice操作员依然是标配。但不同于安全员,监护员会坐在乘客座位,可以帮助乘客“监督”无人车运行情况,也不承担实时接管汽车控制权的职责。

最后一个阶段,车内只剩乘客,Drive.ai则通过tele-choice操作员来提供远程协助。而且一个tele-choice操作员可以监督多辆汽车,这也意味着可以更大规模地部署无人车。

不过吴恩达和王弢都未透露“大规模部署”可以多快,但量子位获悉,此次试运营的Drive.ai无人车,从加州来到德州弗里斯克之后的第5天,便已经完全适应“新路况”了。

Drive.ai对于自己深度学习为核心的自动驾驶系统,满怀信心。

但也不是已经完全没有了挑战。

吴恩达说,目前无人驾驶系统在一些特定的复杂场景下,还无法达到人类司机应有的判断力,比如理解养路工人的手势、交警的指令等,这些都需要更大量的数据,以及更多的反馈来实现进一步训练。

不过他也坚信,Drive.ai已经走出了一条落地可复制的无人驾驶之路——在限定性场景中解决挑战的前提下。

为此,他专门总结了无人驾驶出租车运营的三大关键因素:

一是技术:需要行业领先的人工智能和深度学习技术;

二是合作关系:需要与公共和私有合作伙伴共同部署;

最后也最关键的是安全:需要以人为本的安全体验及效果。

当然,吴恩达也重点夸赞了Drive.ai的“个人奋斗”,他说这支团队拥有很多深度学习专业人才,他们使用现代人工智能技术从头设计了无人驾驶基础架构。

另外,通过为无人驾驶部署全面的软件——认知、动作规划、地图、本地化、车队管理软件、移动应用、通讯、tele-choice远程帮助系统等——Drive.ai团队得以快速行动,并解决系统之间的依赖性。

量子位也获悉,Drive.ai目前已经拓展至120人,以工程研发为主,base加州山景城,今年第三季度前,他们的团队规模会增至170人左右,目前软、硬件工程师都是需求所在。

值得注意的是,这个团队中还有不可或缺的吴恩达,他正在发挥的作用,绝不止老师、董事身份那么简单。

或许也梦想在驱动,任职谷歌、百度没有实现的无人车未来,吴恩达要在Drive.ai将其实现。

就像这段视频里展现的那样:

视频内容

原文发布于微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文发表时间:2018-05-08

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