吴恩达晒妻又晒车，顺便宣布了一个重大消息

作者 | 阿司匹林

出品 | AI科技大本营

什么是人生赢家？AI 大牛吴恩达就是最好的答案。

昨日晚间（5 月 7 日），吴恩达在 Twitter 上晒出了自己和妻子 Carol Reiley 的合照，并表示接下来会有重大消息宣布。（这个狗粮撒的猝不及防~）

4 个小时之后，吴恩达给出了答案：从今年 7 月开始， 自动驾驶公司 Drive.ai 将会和美国德州 Frisco 市的交通管理协会合作，在当地试点基于自动驾驶汽车的打车服务。未来，乘客通过手机 App，就可以叫来一辆 Drive.ai 的无人车。

Drive.ai 到底是什么来头，竟然能请动吴恩达为其站台？

2015 年 4 月，Drive.ai 在硅谷创立，团队成员主要来自斯坦福大学，而吴恩达的妻子 Carol Reiley 作为联合创始人，担任公司总裁。

根据公开信息，Drive.ai 目前已经获得三轮融资：2016 年 1 月获得 1200 万美元的 A 轮融资；2017 年 6 月获 5000 万美元 B 轮融资；2017 年 9 月获 1500 万元融资。

实际上，Drive.ai 真正走入大众视线，是因为去年年初的一段雨夜测试视频。这种极端环境下的路测极具挑战性，因此是 Drive.ai 自身技术实力的最好证明。

不过，Drive.ai 联合创始人王弢在接受网易智能的采访时表示，目前 Drive.ai 的无人车“仅仅是在雨天中行驶，如果下大雪就不行了。”

为妻子的公司站台无可厚非，但这只是充分条件，构不成必要条件。实际情况是，去年 6 月，吴恩达已经加入 Drive.ai 成为其董事会成员，因此于私于公，吴恩达都应该为此次 Drive.ai 无人车的落地站台。

据悉，此次 Drive.ai 在部署无人车时选择了日产 NV200 迷你货车，并采用激光雷达 + 毫米波雷达 + 高清摄像头的多传感器融合方案。

与其他无人车不同的是，Drive.ai 在无人车的前后左右布置了 4 块显示屏，这些显示屏可以看作是无人车和车外行人和车辆的沟通媒介。

吴恩达表示，“人类驾驶员常常会用眼神示意，让行人优先过马路，但是自动驾驶汽车不可能通过眼神交流，因此它必须有自己的方式，来与周围的人交互，而 Drive.ai 用的是布置在车身外的显示屏。”

比如说，当无人车选择优先让行人过马路时，屏幕上就会显示“ Waiting for You to Cross”，通过这种方式来完成与外界的交互。

此外，Drive.ai 还开发了“tele-choice”远程协助系统，在必要时，会有远程操作员对车辆接管处理。

虽然有种种手段，但是吴恩达表示，我们要对自动驾驶技术的局限性有清晰的认识，因此为了确保无人车的安全，Drive.ai 将会分三个阶段来实现真正的无人驾驶：

• 第一阶段，安全驾驶员 + “tele-choice”操作员；
• 第二阶段，监督员（chaperone）+ “tele-choice”操作员。监督员会坐在乘客的位置上，他们不会承担实时接管汽车的责任；
• 第三阶段，车内只有乘客，不再有安全驾驶员或者监督员，但是依然有 tele-choice 操作员，不过一个操作员可以监控多台车辆。

不过，国内想尽快体验到 Drive.ai 的无人车可能还不太现实，因为王弢表示，目前 Drive.ai 还没有进入中国的计划。

以下是吴恩达的公开信，AI科技大本营摘编：

业界领先的 AI 和深度学习技术

自动驾驶技术仍然非常具有挑战性，它需要高技能的 AI 团队，以及复杂的软件和硬件架构。

Drive.ai 有非常强的技术团队，通过自动驾驶汽车开发内置的完整的软件堆栈——感知、运动规划、测绘、定位、车队管理软件、移动 App、通信、“tele-choice”远程协助系统等——我们的团队可以快速向前推进，解决不同系统之间的依赖关系。

通过当地合作伙伴进行投放和部署

自动驾驶汽车公司应该政府部门和私人部门合作，在地理围栏地区（geofenced areas）进行投放，以确保安全、平稳的运营。

我们对 AI 的局限性有清晰的认识，并知道如何在当前技术的限制范围内构建切合实际的解决方案。例如，目前没有一个团队有可靠的技术路径，能够让自动驾驶汽车准确理解建筑工人的手势，因为计算机视觉技术还不够好。

以人为中心的安全准则

整个行业应该恪守以人为中心的安全准则，不管是车内的司机和乘客，抑或是车外的行人。

自动驾驶汽车是否安全不仅取决于汽车本身的行为，还取决于汽车周围的人的行为。完全依靠 AI 技术来确保安全是不明智的。我们还需要考虑到车外的人，这也是为什么我们要在运营地区开展社区范围内的教育和培训计划。

每家公司都有责任确保安全，我们认为自动驾驶汽车行业应该采取以下措施：

无人车应该在视觉上与普通车辆有所区分，以便人们能够快速识别它们。在尝试了多种设计后，我们发现明亮的橙色对于行人和司机来说是清晰可辨的。 人类驾驶员常常会用眼神示意，让行人优先过马路，但是自动驾驶汽车不可能通过眼神与外界交流，因此它必须有自己的方式，来与周围的人交互，而 Drive.ai 用的是布置在车身外的显示屏。 此外，自动驾驶汽车公司还应该与当地政府合作，提供实用的教育计划。就像校车、货运卡车和救护车的驾驶行为就和普通车辆不一样，自动驾驶汽车也是如此，它既有独特的优势（例如不会分心），也有其局限性（例如无法理解手势，无法进行眼神交流）。 因此，通过媒体、独特的指示牌、专门的接送区来提升公众对自动驾驶汽车的安全意识是非常重要的。我们还要求当地的社区成员遵守交通法则，并有意识地把自动驾驶汽车考虑在内，以便共同改善交通状况。

部署无人车的三个阶段

第一阶段，部署配备安全驾驶员的车辆，同时通过“tele-choice”技术来提供高水平的安全性和舒适性。

比如当我们的车辆在十字路口遇到无法自己解决的复杂情况时，它会先停下来，然后寻求远程操作员的帮助。随着时间的推移，我们的深度学习系统可以从这些案例中学习，并自动改进。“远程驾驶”通常需要远程操作员直接控制汽车，但是我们的 tele-choice 系统对网络延迟和临时网络中断有很好的鲁棒性，甚至将一些非常细微的情况都考虑在内了，例如让延迟超过 100ms 的请求或者旧的数据自动失效。

第二阶段，在通过道路测试之后，Drive.ai 会用监督员（chaperone）来取代安全驾驶员，当然 tele-choice 操作员依然是标配。监督员会坐在乘客的位置上，而不是司机的位置上，他们会协助乘客，并监控自动驾驶汽车，不过他们不会承担实时接管汽车的责任。

第三阶段，车内只有乘客，不再有安全驾驶员或者监督员，但是依然有 tele-choice 操作员，不过一个操作员可以监控多台车辆，以便实现自动驾驶汽车的规模化部署。

自动驾驶的未来

虽然还有很多工作要做，但是自动驾驶汽车的未来是明朗的。

与人类司机相比，自动驾驶汽车有着自己的优缺点。一方面，它们可以保持专注，反应时间小于 100ms，而且没有盲点；另一方面，它们还不能理解某些复杂的情况，例如建筑工人的沟通手势。通过划定地理围栏，并与合作伙伴合作，我们可以发挥自动驾驶汽车的优势，同时避开它们的缺点。

我记得 2007 年参加 DRAPA Urban Challenge 时的情景，当时见证了斯坦福、CMU 以及其他开拓性的无人车队的出色工作。我们的工作就是建立在这些宝贵的基石之上。

十年过去了，自动驾驶汽车终于走到了这一步，这让我无比激动。