估值190億美元的自動駕駛公司正在美國路測
日前，通用汽車旗下自動駕駛公司Cruise，估值已經高達190億美元，它依靠一臺持續學習機器，正在訓練旗下的汽車，使其基于人工智能的算法服務用戶。
這是一支數量多達200輛汽車的車隊，他們的主要工作就是在路上收集大部分典型的駕駛行為信息，目標是通過“大海撈針”的方式，來進行數據收集，這就像十字路口的紅綠燈亮了一樣周而復始。
“任何時候我們看到問題，這都將是一個有用的案例，”Cruise公司的高級經理肖恩·哈里斯(Sean Harris)告訴記者稱，即使只是稍微錯了一點，它總是一個有實用價值的案例。”
最近，Cruise車隊中的200輛自動駕駛汽車中，有一部分在舊金山的街道上漫游，每輛車每次行駛數小時，不斷收集道路狀況、行人活動和其他司機行為的數據。雖然前座上有人，但大部分時間汽車都是獨立運行的。
從每輛車的40個不同的傳感器收集到的數據，被輸入Cruise所稱的“持續學習機器(continuous learning machine)”，也稱為CLM。該系統是關鍵的信息源，可以自動標記汽車收集的數據，并將其輸入到Cruise的所有人工智能模型中。
作為通用汽車重金投入的自動駕駛子公司，Cruise的核心是依靠三種不同類型的軟件系統來驅動它的車輛：感知、預測和規劃。感知是系統的“眼睛”：可以精確定位某個物體是汽車、人還是其他物體的技術。預測試圖破譯這些物體的未來行為，而規劃則將兩者結合起來，以幫助告訴車輛如何運行。
所有這些程序都被不斷更新的機器不斷學習，以反映車輛收集到的最新數據，從而加強和增強這些程序的功能。
兩位Cruise的員工中，高級經理肖恩·哈里斯和首席研究科學家賈兆印(Zhaoyin Jia)向記者透露了該公司完善技術的戰略，在那些希望將產品商業化的資金雄厚的初創企業(和大公司)中，這些細節仍然相當隱秘。
提升自動駕駛算法的“99-100%”解決方案
按照哈里斯的說法，將一臺機器通過AI進進行編譯，使其遵循標準的道路規則，這樣就可以實現80%的全功能自動駕駛汽車。
但80%的比例還不足以讓自動駕駛汽車上路，這正是持續學習機器的用武之地：“CLM在我們從80%的解決方案擴展到真正的99-100%解決方案方面起到了非常重要的作用，”哈里斯說。
其他司機可能會在一瞬間違反交通法規，比如一輛打著左轉向燈，卻在右轉的車輛，如果機器不能快速響應，后果可能是災難性的。這就是汽車數據的來源：它有助于訓練系統應對所謂的“大海撈針”事件，或是非典型情況，比如當另一輛車轉彎，或在過十字路口時，綠燈卻突然熄滅時，車輛不得不突然停車。
在無人駕駛的情況下，駕駛人很快就能掌握駕駛數據，這對駕駛人來說是至關重要的。
“任何時候我們看到什么地方出了問題，這可能都是一個有價值的案例，”哈里斯說，在談到其平臺汽車收集的數據時，即使它只是有一點錯誤，它始終是有用的，可以幫助我們更好地訓練我們的自動駕駛模型，或者在將來驗證某些東西。”
而作為美國加州的重要路測地點，舊金山是獲取此類數據的好地方。
Cruise官方認為，它們的車輛遇到挑戰的情況，比其他正在進行自動駕駛路測的品牌高出46倍，比如谷歌在鳳凰城郊區的Waymo測試。
事實上，根據該公司的說法，在灣區進行一分鐘的測試，就相當于在郊區進行一小時的測試。這是由許多因素造成的，其中包括遇到騎自行車者的比率高出16倍，建筑工地明顯增多等等。2019年，Cruise的汽車在加州公路上行駛了831040英里。
前滴滴和谷歌自動駕駛專家：正幫助Cruise實現超人能力
今年早些時候，從中國網約車巨頭滴滴加盟Cruise的賈兆印(Zhaoyin Jia)補充道：“我們正努力在公路上達到超人的表現。”對于這些罕見的情況，您肯定需要積累大量的里程數和培訓，才能讓車型更穩健。”
這位自動駕駛專家，目前擔任Cruise公司的首席研究科學家。他曾經是谷歌自動駕駛技術專家，以及在滴滴出行擔任相關重要職務。如今，他們需要做的就是要讓這家公司的汽車，都擁有不犯錯誤的“超人”能力。
據哈里斯稱，在Cruise成立初期，該公司并不像現在那樣嚴重依賴機器學習。事實上，CLM在過去兩年中只是作為公司運營的核心，但它對技術的擴展產生了相當大的影響。
這在很大程度上是因為該系統有助于公司在其他車輛不正常的情況下找出異常情況。
哈里斯說：“持續學習機器是我們思考如何應對不太頻繁但仍然非常重要的情況的方法，我們將把機器學習解決方案，擴展到那些不同的問題領域。”。
