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*Chris Urmson
雷鋒網按：作為曾經的谷歌自動駕駛項目掌門人，Chris Urmson 每次關于自動駕駛汽車的論斷都值得自動駕駛行業參與者仔細聆聽。
要論技術、實戰經驗和工程挑戰解決能力，業內能壓過 Urmson 的工程師其實沒幾個。這位因谷歌出名的技術大牛在自動駕駛行業的從業經歷已經超過 10 年。
據雷鋒網了解，起初他是卡耐基梅隆大學的領軍研究者，隨后他加入谷歌，負責自動駕駛項目。而現在，他選擇自行創業——創立自動駕駛公司 Aurora Innovation，帶領自己的自動駕駛夢之隊繼續前行。
最近，Urmson 在卡耐基梅隆大學做了題為“關于自動駕駛汽車觀點”（ “Perspectives on Self-Driving Cars”）的演講。
這次演講相當有趣，因為他終于靜下心來總結了自己在谷歌學到的經驗，并將這些干貨全部帶到了 Aurora。由于 Aurora 才剛剛起步，因此他現在的觀點更具前瞻性。這次 Urmson 的演講絕對值得大家細細咀嚼。
1. 自動駕駛在路上出現的“混亂”比人們想象中要多得多
自汽車誕生以來，路上的交通事故就沒停止過。2015 年，單美國就有 35092 人在路上丟了性命，244 萬人在車禍中受傷，警察處理的交通事故更是高達 630 萬起。
Urmson 認為，真實的事故率比警方記錄下來的要高的多。
在谷歌超過 200 萬英里的自動駕駛測試里程中，測試車輛共發生了 25 次事故，這些事故大多數都會驚動加州警方。不過，谷歌自動駕駛汽車遭遇的事故大多都有一個特點，那就是自動駕駛汽車正常行駛，但普通車輛卻“半路殺出來。”
除了會驚動警方的事故，自動駕駛汽車在測試中也不免出現小磕碰，不過這些事故很容易解決。
2. 對自動駕駛汽車來說，人類意圖（Human intent）才是最根本的挑戰
自動駕駛汽車做出的抉擇完全依賴于對人類駕駛員期望的理解和匹配。想做好這一點，不但要猜到本車駕駛員的意圖，還要揣摩其他駕駛員的動向。對 Urmson 來說，未來解決這一難題是自動駕駛問題的核心。
為了闡明“人為因素”這一關鍵挑戰， Urmson 仔細剖析了三次備受關注的自動駕駛事故。
*谷歌自動駕駛汽車與大巴相撞
在僅有的 25 次自動駕駛事故中，有一次事故需要谷歌自動駕駛汽車承擔一定的責任。
在這起事故中，谷歌無人車準備采用出道轉彎的方式來轉彎，但是前方遇到了一堆沙袋。當交通燈變成綠燈后，它先等幾輛車駛過，然后看到一輛公交車。
對于公交車司機來說，道路上有足夠的空間讓他開過去。但是對谷歌無人駕駛汽車來說，系統預測公交車會減速讓無人車并線進來，但是這輛公交車并沒有，結果兩輛車就撞到了一起。
*Uber 自動駕駛汽車遭遇翻車事故
在遭遇嚴重車禍前，Uber 的自動駕駛汽車正停在最左側車道，其右側的兩車道由于車輛較多陷入了擁堵。Uber 測試車看自己車道順暢，直接選擇了繼續行駛。
不過這時，卻有一位司機駕車向左并線想直接左轉，在并線時其他車輛遮擋了司機視線。司機可能認為其他車輛會減速慢行，于是直接并入了最左側的車道，隨后兩車相撞，Uber 的測試車直接被撞翻倒地。
*被撞慘的特斯拉 Model S
即使特斯拉多次強調使用 Autopilot 時要將雙手放在方向盤上，但這位遭遇車禍的司機卻對該功能深信不疑。
當時，車輛認為司機會時刻注意路況，成為最后一道安全防線，但司機卻覺得 Autopilot 能處理這一場面。不過，他們都錯了，當那輛大卡車出現在汽車面前時，車主和汽車都沒發現它的存在，因此致命事故不可避免的發生了。
此次事故后，特斯拉做出了不少調整，為的就是讓車輛更了解司機駕駛時的狀態。對 Urmson 來說，這起事故告訴他，想用人類注意力來補足車輛的短板局限性很大。
3. 增量式駕駛員輔助系統不會進化成自動駕駛系統
Urmson 指出，當今自動駕駛行業最大的激辯就是到底要走特斯拉路線，還是谷歌路線。前者的處理方案是不斷改進的增量系統，期望有一天這套系統能直接驅動自動駕駛汽車。谷歌則否定這條道路，認為我們該應用不同的技術。
根據自己十多年的經驗，Urmson 選擇站在老東家一邊。他認為我們必須完全相信汽車，放棄駕駛員操作。反觀增量系統的方式，則會迫使開發者在各種技術間做出選擇，而這樣會阻礙技術向全自動駕駛模式過渡。
4. 不要讓“電車難題”將完美變為敵人
所謂的“電車難題”是倫理學領域最為知名的思想實驗之一，其內容大致是：一個瘋子把五個無辜的人綁在電車軌道上。一輛失控的電車朝他們駛來，并且片刻后就要碾壓到他們。
幸運的是，你可以拉一個拉桿，讓電車開到另一條軌道上。然而問題在于，那個瘋子在另一個電車軌道上也綁了一個人?？紤]以上狀況，你是否應拉桿？
自動駕駛汽車也會遇到類似的倫理問題，在危急情況下，是保乘客棄行人還是保行人棄乘客？業內有些人認為，在這種情況下我們就不該給自動駕駛汽車選擇的權力。
在 Urmson 眼中，這是個有趣的哲學問題，但它不應該成為阻礙自動駕駛技術進入市場的障礙。
對于如何解決這一倫理困境，Urmson 提出了雙重實用方案。
第一，自動駕駛汽車不應該陷入這種兩難困境?！叭绻搅诉@個境地，無論怎么做都是無力回天?！弊詣玉{駛汽車應該當個保守派司機，安全是第一要務，這樣它就能預測并避免這樣的困境。“如果你集中注意力開車，這樣的危險情況就不會找上你?！彼f。
第二，如果這樣的困境出現已成定局，那么車輛不能臨時做出判斷，它的反應必須是預先設定好的。因此我們應該將實情告訴用戶，讓他們自己做選擇。舉例來說，廠商可以告訴用戶危險事故即將發生時車輛會將行人的安危放在第一位，這樣明確的選擇比臨時決定要好，畢竟到那時根本沒有時間做判斷，一切都要靠“本能”了。
5. 自動駕駛行業“狂飆突進”很正常
回憶起多年前的情景，Urmson 也是感慨頗多，當時他要懇求汽車廠商和一級供應商關注谷歌的自動駕駛計劃，但依然遭到許多人的無情嘲笑。不過在過去的五年間，情況卻發生了天翻地復的變化，那些曾對該技術滿腹懷疑的人都開始投入巨資加入競爭了。
在 Urmson 看來，自動化、環境標準、電動車和打車服務之間的相互作用是推動汽車行業走向自動駕駛的主要動力。那么這樣的“狂飆突進”正常嗎？Urmson 認為這并沒有什么問題。為此他還給出了一個簡單的公式來支持自己的觀點：
3 萬億英里的行駛里程x每英里 0.1 美元的成本 = 每年 3000 億美元的營收
值得注意的是，這一公式還只是美國一個市場。因此，Urmson 設想的運輸即服務（Taas）商業模式確實會讓市場瘋狂。在這樣的背景下，類似Uber、Lyft 和滴滴這樣的先行者，總計估值已經高達 1100 億美元，基本相當于美國汽車三巨頭通用、福特和克萊斯勒的市值之和。
Urmson 認為，如果發展順利，這當中部分公司能夠實現四年市值翻番的神話。
6. 自動駕駛汽車的部署會“相對較快”
至于自動駕駛汽車何時能成氣候，Urmson 倒是很樂觀，他認為自動駕駛汽車服務在未來 5 年內就會出現在某些社區。
在一些氣候環境惡劣和文化沖突較大的地區，自動駕駛汽車還需要一個普及的過程。不過在一些較適宜的地區，你可能很快就能坐上它去到想去的地方（Waymo 認為鳳凰城很有潛力成為首批自動駕駛車輛普及的城市）。
此外，Urmson 認為，未來 20 年內大量的交通基礎設施都將支持自動駕駛。
Urmson 說，現在是機器人的黃金時代?！吧谶@個時代正好，我們正在見證交通和勞動力結構的轉變，能有機會參與這場大變革確實令人激動?！?/p>
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