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以下是与 Chris Urmson 的对话。他是谷歌自动驾驶汽车团队的前首席技术官，也是卡内基梅隆大学在 DARPA 大挑战赛中自动驾驶汽车项目的关键工程师和领导者，并且是 DARPA 都市挑战赛的获胜者。今天，他是 Aurora Innovation 的首席执行官，这是一家他与 Sterling Anderson 共同创立的自动驾驶汽车软件公司。Sterling Anderson 曾是特斯拉自动驾驶系统的前主管，Drew Bagnell 曾是优步（Uber）前自动驾驶和感知部门的负责人。Chris 是世界上顶尖的机器人专家和自动驾驶汽车专家之一，也是一个长期以来在这个充满神秘和炒作的领域中保持理性的声音。他既承认解决自动驾驶问题所面临的巨大挑战，又在努力解决它。这是人工智能播客。如果您喜欢，请在 YouTube 上订阅，在 iTunes 上给予五星好评，在 Patreon 上支持，或者在 Twitter 上与我联系，我的用户名是 Lex Friedman，拼写为 Fri D ma a.m.。现在，我将与 Chris Urmson 进行对话。
您曾与 Red Whittaker 一起参与卡内基梅隆大学的 DARPA 大挑战赛和 DARPA 都市挑战赛。您从这些比赛中学到了哪些技术或哲学上的东西？
我认为最重要的收获是，这件事是可行的。我认为这是第一届大挑战赛中最令人难以置信的一点。我记得当时我还是卡内基梅隆大学的研究生，我们有一种二元对立的感觉：这似乎非常困难，所以这会很有趣，很有吸引力。但当时我们是唯一的机器人研究所，如果我们失败了，那将是令人尴尬的。所以，我认为，仅仅是拥有去做的意愿，去尝试做这件事，这件事在当时被标记为几乎不可能，然后经过几次尝试后，能够真正实现它，我认为那确实令人兴奋。
那么，您是什么时候相信这是可能的？您是从一开始就相信的吗？您是主要的工程师之一，您实际上做了很多工作。
是的，我是那里的技术总监，我和其他一些非常优秀的人一起做了很多工作。我是否相信这是可能的？是的，当然。为什么你会去做一件你认为不可能的事情呢？我们认为这会很难，我们不知道如何才能做到，我们不知道第一次是否能做到。结果是，我们做不到。是的，我想你必须……我认为天真是有一定好处的。如果你不知道某件事有多难，你就会尝试不同的事情，这会给你一个机会，而那些更聪明的人可能没有。
最大的痛点是什么？机械、传感器、硬件、软件、算法、地图绘制、定位、一般的感知、控制？
首先，我认为这个领域的乐趣在于，一切都很困难，你必须在每个部分都做得很好。所以，对于都市挑战赛，如果我从今天的角度回顾它，那应该很容易。那是一个静态的世界，没有其他参与者在其中移动。那是在沙漠里，所以你可以获得非常好的 GPS。所以，我们大致绘制了地图。所以，现在回想起来，这在我们当时的能力范围内。仅仅是让车辆……你知道，有很多工程工作才能让车辆能够被控制和驾驶。这至今仍然是一个痛点，但当时更是如此。而且，他们到底想让我们做什么的不确定性也是挑战的一部分，对吧？你实际上并不知道赛道，你知道大概的方向，但你不知道路线。
没错，我们不知道路线。根据规则的描述，你甚至不知道路线，你必须猜测。所以，如果你回想一下那个挑战，想法是政府……DARPA 会给我们一组航点，以及你必须在连接每个航点的线之间保持的宽度。所以，他们能做的最狡猾的事情就是设置……你知道，在荒地和岩石遍布的田野里设置一公里宽的走廊，然后说，“去弄清楚吧。”幸运的是，它实际上变成了沿着一系列小径行驶，这与他们正在寻找的应用更相关。但那确实是一件了不起的事情。
所以，传奇人物 Red Whittaker 在这方面发挥了领导作用，总的来说。那么，作为现在的领导者，您从 Red 那里学到了什么关于领导力的事情？
我认为有几件事。一是，去尝试那些非常困难的事情，因为那里有巨大的机会。我认为另一个重要的方面是，看到人们的潜力，而不是他们现在的样子。这是我从 Red 那里学到的最深刻的教训之一，他会看着……你知道，本科生或研究生，并赋予他们领导的权力，让他们承担责任，做伟大的事情。我认为其他人可能会看着他们，认为“哦，这只是另一个研究生，他们能知道什么？”所以，我认为这种……你知道，信任但要验证。我对人们的潜力有信心，我认为这非常强大。
那么，通过这一切，能否请您回顾一下自动驾驶汽车系统从第一届大挑战赛到都市挑战赛再到今天的技术演变？在您看来，是发生了重大的转变，还是只是同样的技术变得更加健壮？
我认为已经有一些重大的飞跃。对于大挑战赛来说，真正解锁它的技术是高清地图。在此之前，很多越野机器人工作都是在没有对车辆将要遇到的情况有任何真实模型的情况下完成的。所以，这项创新，我们能够获得……你知道，分米级分辨率的模型，这确实是一件大事。这使得我们能够……你知道，限制了车辆驾驶问题的复杂性，并允许它高速运行，因为我们可以对它将要遇到的环境做出假设。所以，这是……这是那里的一大步。
对于都市挑战赛，你知道，那里的一项重大技术创新是多束激光雷达，以及能够生成高分辨率的……你知道，中远距离的 3D 模型。并利用它来……你知道，来理解车辆周围的世界。这确实是一项……你知道，一种改变游戏规则的技术。与此同时，我们看到了许多其他技术……你知道，它们已经过了鼎盛时期。所以，贝叶斯估计……你知道，SLAM（同步定位与地图构建）一直是机器人领域的一个重要领域。你知道，在那之前的几年，你去参加一个会议，你会发现几乎每一篇论文都提到了 SLAM。所以，看到……你知道，看到贝叶斯估计技术……你知道，在一个非常显眼的舞台上发挥作用，我认为那确实令人兴奋。
当时 SLAM 大多是基于激光雷达的，对吧？
是的，事实上，我们并没有真正意义上地进行 SLAM。你知道，我们并不是实时进行的，因为我们事先有一个模型，我们有一个路线图。但我们在进行定位，我们使用……你知道，激光雷达或摄像头，取决于……你知道，具体是谁在做，来定位到世界模型。我认为这是从……你知道，从之前天真地依赖 GPS 和惯性导航系统的一个重大进步。而且，同样，这个领域肯定有很多工作在进行。当然，这并不是在 SLAM 或定位方面做任何特别创新的事情，但看到这项技术在一个真实的、大型的舞台上是必要的，我认为这非常酷。
所以，对于都市挑战赛，那已经是离线构建的地图了吗？
是的，总的来说。
好的。那么，人们是单独做的吗？各个团队是单独做的吗？
所以，DARPA 给了所有团队一个世界模型，一个地图。然后，你知道，我们当时必须弄清楚的一件事，而且至今仍然是让人们感到困惑的事情之一，就是坐标系。你得到一个经纬度，你知道……所以，小数点后很多位。你并不真正关心……你知道，地球的椭球体。但是，当你想要达到十厘米或厘米级的分辨率时，你就会关心坐标系是……你知道，是 NAD83 还是 WGS84，或者……你知道，这些是描述地球的非球形性质的不同方式，同时也……你知道，实际上，我记不清是哪个了，地壳构造的移动。以及如何转换……你知道，全球基准作为其函数。所以，你得到一张地图，然后实际上将其与现实进行匹配，达到厘米级分辨率，这在当时很有趣，也很有趣。
那么，感知在那方面做了多少工作？您在多大程度上依赖于基于地图的定位，而不使用感知来注册到地图？以及，我认为问题是，当时的感知有多先进？
它肯定不如我们今天先进。我们已经过去了十多年……你知道，大挑战赛或都市挑战赛。但核心就在那里。我们正在跟踪车辆。我们必须在一百多米的范围内做到这一点，因为我们必须与其他交通合并。我们正在使用……你知道，再次，贝叶斯估计……你知道，这些车辆的状态。我们必须处理你今天想到的很多问题，比如预测……你知道，车辆在几秒钟后会在哪里。我们必须处理……你知道，有多种假设。因为交叉路口的车辆可能要右转，也可能要直行，或者可能要左转。我们必须处理……你知道，我们的行为将影响其他操作员行为的挑战。而且，我们以相对……你知道，相对天真的方式做了很多事情。
但它仍然需要某种……你知道，某种……
是的。
那么，十年后，这把我们带到了今天？从那个……你知道，人造城市建设到真实城市，到城市环境？
我认为最大的事情是……你知道，参与者是真正不可预测的。大多数时候，你知道，路上的司机，其他道路使用者，他们都在表现良好。但每个人……你知道，其他车辆的多样性……你知道，你有所有预期的行为……你知道，就感知而言，或者……你知道，我们当时没有处理过骑自行车的人，没有处理过行人，没有处理过交通信号灯。你知道，你现在必须运作的规模……你知道，比我们当时考虑的空军基地要大得多。
那么，一个简单的问题，你认为开车最难的部分是什么？一个简单的问题？
是的，不，我开玩笑。我确定没有什么特别突出的。但是，从都市挑战赛到现实世界，有没有什么特别……你知道，非常严重的困难挑战？
我认为最根本的区别是，我们是在真实世界中这样做。在那样的环境中，它的复杂性是有限的，因为某些参与者不在那里，因为……你知道，道路得到了维护，有屏障将人们与……你知道，当时的机器人分开。而且，它只需要工作六十英里。从……你知道，2006 年来看，它只需要工作六十英里。
是的，没错。从现在来看，你知道，我们想要……你知道，能够驾驶……你知道，五十万英里。而且，你知道，这完全是另一回事了。
那么，激光雷达在早期进入游戏有多重要？它现在是自动驾驶汽车的主要驱动传感器。那么，在短期内，激光雷达在传感器套件中的作用有多重要？
我认为它是必不可少的。你知道，我相信这一点，但我也相信摄像头是必不可少的，我也相信雷达是必不可少的。我认为，如果你想让它真正健壮，你确实需要利用来自这些不同传感器的数据组合。
我想问的问题是，让我们看看我们是否能……你知道，是否能缠绕在一起。您对埃隆·马斯克（Elon Musk）的挑衅性言论有什么看法，即激光雷达是一种拐杖，是……你知道，是成长的烦恼，而且大部分感知任务都可以通过摄像头完成？
我认为，人们在没有……你知道，额头上有激光的情况下四处走动，并且能够驾驶汽车，这是不可否认的。所以，有一个存在的证明，你可以使用……你知道，被动视觉来驾驶。毫无疑问，在这方面不能争辩。
就传感器而言，是的。所以，是的，也许是传感器，对吧？所以，有一个例子，我们都每天都在做，在激光雷达作为拐杖方面？当然。但是，你知道，同样的方式，你知道，内燃机是……你知道，通往电动汽车的道路上的拐杖。同样的方式，你知道，任何技术最终都会被……你知道，未来某种更优越的技术所取代。而且，我真正看待这件事的方式是，我们如何在地面上出行，我们如何使用交通运输，这是……你知道，这是错误的。而且，我们有……你知道，这个……你知道，我今天早上看到的数字是 37,000 名美国人去年在我们的道路上死亡。而且，这根本是不可接受的。所以，任何我们可以利用的技术，能够加速……你知道，这种自动驾驶技术的上市并挽救生命的技术，我们都应该使用。而且，说“好吧，你知道，我……我不能接受使用激光，因为那是什么，但我可以接受使用一个 800 万像素的摄像头，或者一个 1600 万像素的摄像头。”你知道，就像……这些只是技术片段，我们应该从工具箱中获取最好的技术，让我们能够……你知道，并解决问题。
我经常与……你知道，显然您也与……你知道，汽车公司交谈。而且，你知道，如果有一个词比其他任何词都更常出现，那就是成本。而且，试图降低成本。所以，虽然……你知道，37,000 这个数字确实很悲惨，但问题是……你知道，我不是问这些问题的人。我讨厌这个问题。但……你知道，我们想找到最便宜的传感器套件，它能创造一辆安全的汽车。那么，在这种不舒服的权衡中，您是否预见到激光雷达的成本在未来会下降，或者您是否看到了不需要激光雷达就能实现四级自动驾驶的一天？
我两者都看到了，但关键在于时间。而且，我认为，也许……我将回答你关于……你知道，最便宜的套件的问题。当然，我认为你并不真正想要那个。你想要的是一个经济上可行的传感器套件。在那之后，一切都与利润有关，以及如何降低系统成本。你还想要一个……你知道，一个传感器套件。所以，讲述一个关于……你知道，拥有一个带有 50 美元传感器的自动驾驶系统比带有 500 美元传感器的系统要好得多，这是很棒的。但如果 500 美元的传感器能起作用，而 50 美元的传感器不起作用，那么……你知道，谁在乎呢？只要你能真正……你知道，有一个经济上的机会。而且，经济机会很重要，因为那是你如何真正拥有一个可持续的业务，以及那是你如何真正看到它规模化，并且……你知道，在世界上。所以，当我看着激光雷达时，我看到一种技术，它没有根本的……你知道，成本。根本成本。它会比成像仪贵，因为……你知道，CMOS 工艺或……你知道，晶圆厂工艺比机械工艺的规模化程度要高得多。但我们仍然应该能够大幅降低这方面的成本。而且，我也确实认为，通过正确的商业模式，你可以吸收更多的……你知道，当然，更多的物料清单成本。如果传感器套件有效，提供了额外的价值，你就不需要将成本降至零。这是你一直在谈论的基本经济学。
您谈到了您的直觉，即二级自动驾驶是有问题的，因为人类因素的警惕性，导致……你知道，自满胜过信任，等等。我们就是人类。是的，我们信任系统，我们开始做更多的事情，比如……你知道，参与智能手机等次要活动。您在这方面对您的看法有何演变？您能谈谈吗？
所以，我想非常小心，因为有时这会被扭曲，以一种……你知道，我肯定没有打算的方式。所以，主动安全系统是一项非常重要的技术，我们应该追求并集成到车辆中。而且，在短期内，有机会减少事故，减少死亡人数。而且，我们应该……我们应该推动这一点。二级系统是车辆控制两个轴的系统，即制动和油门/转向。我认为二级系统有各种变体，它们支持驾驶员，绝对……你知道，我们应该鼓励它们存在。我认为真正具有挑战性的是围绕这个的人为因素，以及公众对……你知道，它所能实现的能力集的误解，以及他们应该拥有的信任。而这正是我……你知道，我实际上……你知道，对三级系统越来越……你知道，越来越担心，以及……你知道，二级系统是如何被营销和交付的，以及……你知道，人们在这些人为因素上付出了多少努力。
所以我仍然相信一些事情。一是，人们会过度信任技术。在过去几周里，我们已经看到……你知道，人们在他们的特斯拉里睡觉。我昨晚看了一集特雷弗·诺亚（Trevor Noah）的节目，谈论这个。而且，你知道，他……你知道，这是一个聪明人，他拥有大量的资源，他称特斯拉为自动驾驶汽车。那么，为什么人们不应该在他们的特斯拉里睡觉呢？因为……你知道，因为它不是一辆自动驾驶汽车，而且它也不是打算成为一辆。而且，你知道，这些人几乎肯定……你知道，总有一天会死，或者伤害别人。所以，我们需要非常认真地考虑这项技术是如何被描述和推向市场的。
我也认为，由于经济问题……你知道，我们刚才谈到的经济挑战，技术路径将……你知道，这些二级驾驶员辅助系统，技术路径将与我们实际交付真正自动驾驶汽车所需的技术路径分道扬镳。那些……你知道，你可以进去睡觉，并且拥有与……你知道，人类驾驶员在方向盘后面相当的或更好的安全性。因为，再次，这两个世界中的经济学非常不同。所以，这导致了……你知道，技术分歧。所以，你根本看不到经济学……你知道，从二级逐渐增加，并且足够快地这样做，以至于它不会……你知道，成本……你知道，安全……你知道，关键的安全问题。
您认为它需要在这一点上分道扬镳，分成两条不同的……你知道，基本上是不同的路线？而且，这实际上回到了二级和一级系统在做什么？而且，它们是驾驶员系统功能，其中……你知道，那些负责任地营销这些产品的人非常清楚，并设置了人为因素，使得驾驶员实际上对车辆负责，而技术是为了支持驾驶员。而且，围绕这些建立的安全案例……你知道，取决于驾驶员的注意力。而且，在那一点上，你可以……你知道，在某种程度上放弃，出于经济原因，你可以放弃……你知道，安全的假阴性。而且，思考这个问题的方式是，对于一个……你知道，碰撞缓解制动系统，如果它……你知道，一半的时间驾驶员错过了前面的车辆，它刹车并使车辆停下来，那将是一个令人难以置信的……你知道，在我们的道路上的安全进步。那将相当于安全带。但这意味着，如果车辆没有被监控，它会撞到一半的汽车。所以，从经济上来说，这是一个完美的解决方案，用于驾驶员辅助系统。在这种情况下，你应该做的是，如果它能工作 50% 的时间，就降低成本，这样你就可以把它应用到尽可能多的车辆上。但降低成本并不能提高假阴性情况下的性能。所以，你将继续没有一项技术能够……你知道，真正可用于……你知道，自动驾驶汽车。
所以，显然沟通，这可能也适用于……你知道，汽车。营销和沟通……你知道，这项技术实际上能做什么，它有多难，它有多容易，所有这些……你知道，所有这些东西都非常成问题。但……你知道，每个人都在世界上……你知道，沟通完美，并且被完全告知……你知道，所有可用的技术，它们能做什么。你的直觉是什么？现在可能进入哲学领域。是否有可能拥有一辆二级车辆，而我们不会过度信任它？
我不这么认为。如果人们真正理解风险并内化了它，那么，当然，你可以安全地做到这一点。但那是一个不存在的世界。人们会……你知道，如果事实摆在他们面前，他们会将其与他们的经验结合起来。而且，你知道，让我们说他们……你知道，每天都在使用二级系统，并且每天都在 101 号公路上行驶，并且他们这样做了一个月，而且它每天都工作了一个月。那相当有说服力。在那一点上，你知道，即使你知道统计数据，比如……你知道，我不知道，也许那些统计数据有什么奇怪的地方。也许他们……你知道，在困难的地方驾驶。我亲眼见过。它确实有效。而问题是，那个样本量……你知道，他们拥有的。所以，这是 30 英里……你知道，每天 30 天，所以 60 英里……你知道，1800 英里。这与……你知道，每 8500 万英里……你知道，致命事故之间的距离相比，简直是九牛一毛。所以，他们并没有真正基于他们的个人经验对真实风险进行准确估计。但他们仍然会信任它，因为……你知道，工作了一个月很难不信任它。
那么，什么会改变呢？所以，即使你从对系统的完美理解开始，你自己的经验也会让你……你知道，漂移。而且，这是一个很大的担忧。你知道，一年后，两年后，即使是这样。它不必是几个月。而且，我认为，随着这项技术从……你知道，我所说的，从……你知道，更懂技术的拥有群体……你知道，走向大众市场。你可能会有一些……你知道，那些对技术非常熟悉的人。他们可能能够更好地内化它。而且，你知道，你……你知道，你对这种……你知道，这种错误的风险评估的免疫力可能会持续更长时间。但对于那些……你知道，不那么精通的人来说，你知道，阅读材料，并将它们与他们的个人经验进行比较。我认为，你知道，它会……它会移动得更快。
所以，您的工作，您在谷歌创建的程序，现在在 Aurora，更侧重于第二条路径，即创造完全的自主性。所以，这是一个……这是一个非常迷人的……我认为这是本世纪最有趣的人工智能问题之一。我只是和很多人交谈，只是普通人，我不知道，我的妈妈，关于自动驾驶汽车。而且，你开始……你知道，开始处理将你的生命控制权交给机器的想法。这在哲学上很有趣，在实践中也很有趣。那么，让我们谈谈安全。您认为我们如何向世界证明，一辆自动驾驶汽车，一个 Aurora 系统，是安全的？
这是一个很难回答的问题，因为没有一个简短的答案。我们必须展示……你知道，勤奋而周到地完成的工作的组合。而且，这就是……你知道，功能安全流程作为其中的一部分。就像……你知道，这是我们完成工作的方式。这意味着我们非常彻底。所以，你知道，如果你相信我们……你知道，我们所说的，这就是我们完成工作的方式，那么你就可以有信心，我们在……你知道，我们在工程工作中非常彻底。而且，在此之上，你知道，为了展示我们不仅仅是彻底的，我们实际上擅长我们所做的事情。会有……你知道，一系列证据来证明……你知道，能力按照我们认为的那样工作。你知道，在统计上，并且……你知道，在我们可以证明的任何程度上。你知道，在模拟的某种组合中，单元测试和分解测试的某种组合中。然后，其中一部分将在道路数据上。而且，我认为，我们最终将如何向公众传达这一点是……你知道，肯定会与公众进行一些对话。但是，我们……你知道，会调用……你知道，信任节点。而且，我们将花更多的时间与……你知道，像 NHTSA 和其他联邦和州监管机构这样的人进行更深入的交流。而且，你知道，考虑到他们是在公共利益的驱动下运作的，并且他们是值得信赖的。如果我们可以……你知道，向他们展示足够的工作，让他们信服，那么，你知道，我认为我们处于一个……你知道，一个非常好的位置。这意味着您与……你知道，基本上是安全专家的人合作，以讨论和展示。
您认为答案可能是否定的，但以防万一，您认为是否存在一个指标？目前人们一直在使用……你知道，脱离次数。而且，它很快就变成了一个营销手段，你只是……你知道，改变你进行的实验来调整。我认为您曾说过您不喜欢。
不，事实上，我曾公开告诉 DMV，我认为这不是一个很好的指标。
您认为有可能创建一个指标，一个数字，可以证明安全性，除了……你知道，致命事故之外？
所以，我确实认为，而且我认为它不会只有一个数字。所以，当我们内部处理这个问题时，并且在某个时候我们将能够更公开地谈论它。我们是如何看待人类在不同任务中的表现的？比如，检测交通信号灯，或者安全地在交通中左转？我们认为这些不同能力的人类失败率是多少？然后，向我们自己证明，并最终向……你知道，监管机构，然后最终向公众证明，我们有信心我们的系统将比这做得更好。所以，这些……你知道，这些单独的指标最终可以讲述一个引人注目的故事。最终，我认为，归根结底，我们关心的是……你知道，挽救生命和减少伤害。然后，最终，你知道，……你知道，人们不必支付的伤亡费用来修理他们的汽车。而且，我认为你可以……你知道，我们在航空领域，他们会看……你知道，一个事件金字塔。你知道，坠机就在金字塔的顶端。那是最糟糕的事件，显然。然后有伤害，你知道，近距离事故等等。而且，你知道，违反操作程序。而且，你知道，你建立了一个统计模型，将低严重性事件与高严重性事件的相关性联系起来。我认为这是我们可以关注的。因为，你知道，每 8500 万英里发生一次事件，你知道，即使在美国的规模上，统计上也难以……你知道，直接比较。而且，与自动驾驶汽车相关的致命事故，至少目前，其关注程度被极大地放大了。
这说明了公众的看法。我认为公众对自动驾驶汽车最受欢迎的话题是……你知道，电车难题的表述。你知道，让我们不要过多地深入探讨这个问题，但它在很多方面都是错误的。但它说明了人们正在……你知道，正在努力处理将控制权交给机器的想法。那么，您如何赢得人们的心和思想，让他们认为自动驾驶可以成为他们生活的一部分？
让他们体验一下。好吧，我认为……我认为这是对的。我认为人们应该持怀疑态度。我认为人们应该提问。我认为他们应该怀疑，因为这是新的、不同的东西。他们还没有接触过。而且，我认为这是完全合理的。但同时，很明显，有机会让道路更安全。很明显，我们可以改善出行机会。很明显，我们可以降低出行成本。而且，一旦人们尝试过，并且……你知道，理解它是安全的，并且能够在他们的日常生活中使用它。我认为这是……你知道，这些事情之一，它将……你知道，变得显而易见。而且，我亲眼见过。你知道，在……你知道，我做过的演示中，人们进来，你知道，他们非常怀疑。他们……你知道，再次，在一辆车里。我最喜欢的是带某人去高速公路。而且，我们在 101 号公路上以每小时 65 英里的速度行驶。十分钟后，他们……你知道，转过身来问，“它就只会做这些吗？”然后你说，“是的，这是一辆自动驾驶汽车。”
我不知道，我以为它会是……你知道，但他们……你知道，它变得平凡。而这正是你想要的，你知道，像这样的技术。你知道，我们真的……你知道，当我在这里打开电灯开关时，我不会考虑……你知道，那些电子……你知道，从某个地方被推到电线里的复杂性。而且，它不是……你知道，它只是……你知道，如果它不起作用，我就会生气。而且，我重视的是，我可以在这个空间里做其他事情。我可以看到我的同事，我可以看报纸上的东西，我可以……你知道，不怕黑暗。而且，我认为这就是我们希望这项技术成为的样子。它在后台，人们可以拥有那些……你知道，那些生活经历，并且……你知道，安全地做到这一点。
所以，将这项技术交到人们手中，这说明了部署的规模。好吧，那么，您认为……你知道，可怕的未来问题是什么？因为没有人能预测未来。是的，但也许只是……你知道，诗意地谈谈。您认为我们什么时候会看到大规模部署的自动驾驶汽车？一万辆，那种数字？
我很有信心，十年内你会看到。
什么是……你知道，令人印象深刻的规模？什么时刻？所以，你做过 DARPA 挑战赛。有一辆车。在哪个时刻，它会变成“哇，这是认真的规模”？
所以，我认为，当它变得认真时，就是当我们真正拥有……你知道，无驾驶员的车辆在公共道路上运行，并且我们可以……你知道，连续地做到这一点，而没有安全驾驶员，没有安全驾驶员在车内。我认为在那一刻，我们已经……你知道，我们已经跨越了……你知道，从零到一的鸿沟。然后，就是关于我们如何继续扩大规模，我们如何建立正确的商业模式，我们如何围绕它建立正确的客户体验，以便它实际上……你知道，在世界上是一个有用的产品。而且，我认为，在那一点上，它从……你知道，这是什么……你知道，混合科学工程项目，变成了工程和商业化，并且真正开始实现我们在这里看到的所有价值。而且，你知道，实际上在世界上实现它。
您认为部署会是什么样子？我们首先在哪里看到……你知道，没有安全驾驶员的迹象？一两辆车在这里那里？是在高速公路上吗？是在城市环境中的特定道路上吗？
我认为它将是城市和郊区类型的环境。你知道，Aurora，我们……你知道，我们考虑了如何解决这个问题。我们……你知道，我们倾向于考虑卡车运输，而不是城市驾驶。而且，你知道，再次，关于这个的人类直觉是，高速公路更容易驾驶，因为每个人……你知道，都在朝同一个方向行驶，而且，你知道，车道更宽等等。而且，我认为这种直觉是相当好的。除了……你知道，我们大多数时候并不真正关心。我们一直关心。而且，当你以每小时 70 英里的速度在高速公路上与卡车一起行驶时，而且你带着 70,000 磅的货物，那是一笔巨大的动能。所以，当它出错时，它会非常糟糕。而且，那些……你知道，那些挑战……你知道，发生的频率较低，所以你学不到……你知道，那么快。而且，它们比城市驾驶……你知道，渐进地更难。但它们并不比城市驾驶容易。所以，我认为这发生在……你知道，中速城市环境。因为，你知道，如果两辆车以每小时 25 英里的速度相撞，那也不好。但很可能每个人都能走开。那些……你知道，有可能发生的事件……你知道，发生的频率很高。所以，我们可以更快地学习。我们可以以较低的风险做到这一点，为所有人。然后，我们可以为人们提供他们需要从一个地方到另一个地方的价值。而且，一旦我们解决了这个问题，那么……你知道，高速公路驾驶部分就会……你知道，就会出现。但我们能够……你知道，在城市环境中更安全、更快地学习。
所以，十年，然后规模化？二十年，三十年？我的意思是，谁知道？如果创造了足够引人注目的体验，它可能会更快或更慢。您认为可能会有突破吗？什么样的突破可能会完全改变那个时间表？
再次，我被要求预测未来。哦，是的。我要求你预测尚未发生的突破。所以，是什么……如果你能挥舞魔杖，你会让系统的哪个部分今天就能工作，以尽快加速它？
不要说基础设施，请。不要说基础设施。不，绝对不是基础设施。它真的是……你知道，汽车的感知预测能力。所以，如果……你知道，明天你能给我一个完美的模型，关于……你知道，一辆车在道路上发生了什么，正在发生什么，以及将在接下来的五秒钟内发生什么。那将极大地加速事情。
在保持清醒方面，你最担心的是汽车、行人还是骑自行车的人？
我最担心的是弱势道路使用者。关于……你知道，骑自行车的人和汽车的组合。你知道，骑自行车的人和行人。因为，你知道，他们没有……你知道，盔甲。你知道，汽车有……你知道，它们更大，它们有……你知道，为人们提供的保护。所以，最终的风险……你知道，在那里较低。而行人或骑自行车的人，他们……你知道，在路上。你知道，他们没有任何保护。所以，你知道，我们需要特别注意这一点。
您是否考虑过一个非常困难的技术挑战，即行人……你知道，如果你试图通过小心和缓慢来保护行人，他们就会利用这一点。所以，博弈论的舞蹈。这让你担心吗？从技术角度来看，我们如何解决这个问题？因为，作为人类，我们解决这个问题的方式是……你知道，通过行人“轻推”我们。从技术角度来看，这似乎不是一个合适的算法。但你有没有想过我们如何解决这个问题？
是的，我认为……我认为实际上有两个不同的概念。所以，一是，我是否担心，因为这些车辆是自动驾驶的，人们会……你知道，走到路上并利用它们？我听说过这个，我并不真正相信它。因为，如果我开车，有人走到我面前，我会停下来的。你知道，即使我很生气，我也不会直接开过一个站在路中间的人。所以，我认为今天人们可以利用这一点，而且，你知道，我确实看到一些人这样做。我猜，有一个渐进的风险，因为也许他们……你知道，对我的信心较低，他们可能会对自动驾驶汽车有信心。所以，也许这会稍微改变一下。我认为人们不想被汽车撞到。所以，我认为，我并不太担心人们会……你知道，从 101 号公路上走出来，并且……你知道，制造混乱，比他们今天所做的要多。
关于……你知道，在音乐会结束后，从一大群行人中“轻推”出去。我认为这在技术管道中更远。我认为你是对的，这很棘手。我不认为它necessarily……我认为人们使用的算法……你知道，很简单。是的，对吧？它只是……你知道，慢慢前进。而且，如果有人非常近，就停下来。而且，我认为这可能很容易复制。而且，特别是考虑到……你知道，你不是以每小时 30 英里的速度做的，你是在以……你知道，即使在那些情况下，风险也相对很小。但我……你知道，这不是我们认真考虑的事情。而且，可能……那不是算法问题，而是创造人类体验。所以，AI 人员创建了一个视觉显示，你……你知道，作为行人，你愉快地被推开。是的，那是一个……是的，那是一个……你知道，一个体验问题，而不是一个算法问题。
Aurora 今天的主要竞争对手是谁？您如何才能在长期内击败他们？
我们确实专注于我们所做的大部分工作。我认为……你知道，我曾说过几次，这是一个巨大而困难的问题。而且，很高兴有很多公司正在解决它。因为，我认为这对于社会来说非常重要，有人能做到。所以，我们……你知道，我们并不花很多时间……你知道，在战术上思考谁在那里，以及我们如何击败那个人。
我们最终的目标是做什么来加快速度？
嗯，一部分是我们的领导团队拥有非常丰富的经验。所以，我们……你知道，在某种程度上了解了格局，并了解了……你知道，最冷门的领域在哪里。而且，你知道，我们试图避免它们。我认为，一部分是……你知道，我们建立了一个很棒的团队。人们……你知道，这是一个技术，也是一家人们相信其使命的公司。所以，它允许我们吸引……你知道，非常棒的人来工作。我们有一种文化，我认为人们很欣赏，它允许他们专注于，允许他们花时间解决问题。而且，我认为这让他们保持活力。而且，我们投入了大量的精力，投入了大量的精力来……你知道，我们认为最终会加速我们的基础设施和架构。所以，因为我们能够早期引入那些人，因为……你知道，我们拥有的伟大投资者。你知道，我们并不花所有的时间……你知道，做演示，然后……你知道，从一个演示跳到下一个。我们被赋予了自由，可以投资于基础设施，进行机器学习基础设施，从我们的道路测试基础设施中提取数据，利用它来加速工程。而且，我认为，早期投资和持续投资于那些……你知道，那些工具最终将使我们能够加速并做一些非常了不起的事情。
克里斯，说得太好了。这是一个很好的结束点。非常感谢您今天的谈话。
哦，非常感谢。我真的很享受。