在未來的城市里，不會有人駕駛汽車。到時，周圍都是無人駕駛電動汽車，它們7天24小時持續(xù)運營，汽車的速度、方向完全由嵌入式、云計算機系統(tǒng)控制。這些汽車永不休息，不需要泊車。除非汽車接起或者放下乘客，或者是貨物，或者給電池充電，否則汽車幾乎不會停頓，沿著街道行駛，就像天空中的鳥群一樣精準(zhǔn)。
當(dāng)汽車需要維護、清理或者存放時，我們會把它送到地下停車場，或者是城市外的專用區(qū)域，不需要占用寶貴的房地產(chǎn)地面。到時，呼叫汽車就像用Netflix觀看流媒體電影一樣容易，按需提供服務(wù)的汽車載著你去工作，去朋友家里，約會，或者旅行。你可以讀點東西，睡一睡，看看電視，甚至做愛，直到抵達目的地。
有了專用機器人汽車，食品雜貨、干洗衣服，或者是砍伐的木頭，全都會自動運到家里。加油站不復(fù)存在。停車場會變成公用場地。碳排放將會下降。擁堵將會緩解，因為會有更多人分享汽車。這些汽車超級安全，車禍與因為車禍喪生將會成為過去。汽車看起來也會有一些不同，沒有方向盤，沒有油門踏板，前面不需要坐著一名司機，車內(nèi)設(shè)計也會不同。
女天才
拉克爾·烏爾塔森(Raquel Urtasun)正在努力，她想將夢想變成現(xiàn)實。馬爾塔森是Uber Advanced Technologies Group(簡稱UATG)的首席科學(xué)家，UATG是Uber建在多倫多的無人駕駛交通運輸實驗室。Uber在MaRS大樓第七層設(shè)立UATG，它是Uber在美國之外建的唯一一個無人駕駛實驗室，也是公司第一個專門為無人駕駛汽車開發(fā)“大腦”的實驗室。2015年Uber成立了UATG，它認為一旦將司機剔除，打車業(yè)務(wù)的營收能增長70%。
2017年，Uber請來了烏爾塔森，40多歲，是一名計算機教授，在AI世界大名鼎鼎。在此之前，烏爾塔森已經(jīng)研究無人駕駛汽車將近8年。她認為無人駕駛是AI的“殺手級應(yīng)用”，問題非常復(fù)雜，不過一旦解決，我們的移動、工作、生活與游戲方式都會改變。Uber資金雄厚，追求增長，加入Uber之后，烏爾塔森可以獲得大量資源和數(shù)據(jù)，這是學(xué)術(shù)機構(gòu)拿不到的。烏爾塔森告訴媒體：“這是無人駕駛世界最棒的AI研發(fā)實驗室。”
多倫多實驗室聘請了60位員工，在未來一年里數(shù)量還會翻倍。今年夏天，他們會從MaRS搬到更大的實驗室。去年8月，豐田與Uber合作，一起開發(fā)無人駕駛汽車。軟銀及其它投資者也準(zhǔn)備向UATG投資10億美元。
Uber需要無人駕駛汽車，需要抓住無人駕駛背后的巨額財富。打車開始取代私家車，在城市尤其如此，Uber控制約70%的打車市場。不過它還在虧損，2018年最后一個季度虧了8.65億美元，最近Uber IPO，表現(xiàn)也讓人失望。2050年之前，全球無人駕駛市場規(guī)模將會達到7萬億美元。烏爾塔森認為，當(dāng)技術(shù)變得足夠便宜，足夠安全，可以讓每一個人使用時，無人駕駛市場才能形成規(guī)模，這一目標(biāo)離現(xiàn)在只有10年之遠。如果計劃順利，Uber會分步將無人駕駛汽車整合到自有網(wǎng)絡(luò)，比其它企業(yè)搶先達到目標(biāo)。烏爾塔森說：“如果Uber做不到，那么其它人也不可能做到。”
輪子上的機器人
從本質(zhì)上講，無人駕駛汽車就是車輪上的機器人。它是一個坐在輪子上的機器人，有復(fù)眼，可以在同一時間觀察所有方向。要讓機器人發(fā)揮作用，首先需要大量信息。Uber原型汽車裝有大量傳感器，約有幾十個，包括攝像頭、雷達、激光雷達。這些傳感器盡可能收集更多的信息，車道和路邊在哪里，人行橫道在哪里，交通燈在哪里，其它汽車、行人、自行車在哪里，以及汽車行駛時周圍的一切。所有數(shù)據(jù)、圖像全都傳到中央計算機，控制操縱系統(tǒng)，讓汽車加速或者剎車。然后計算機會利用信息生成高清3D地圖，給汽車導(dǎo)航。
汽車不單要知道目標(biāo)物在哪里，是什么，還要知道它們的動向。正因如此，多年來無人駕駛汽車公司一直在各城市的道路上游蕩，收集數(shù)據(jù)，開發(fā)模型，讓汽車識別目標(biāo)物，預(yù)測它們會做什么。汽車與司機會碰到各種各樣的情況，想為每一種情況開發(fā)算法是不可能的事，所以Uber AI算法會自己學(xué)習(xí)，通過之前收集案例的相互作用來學(xué)習(xí)。計算要求以很快的速度完成，必須在毫秒范圍內(nèi)完成。
第一輛無人駕駛汽車早在1986年就出現(xiàn)了。當(dāng)時一位名叫Ernst Dickmanns的德國航空工程師給奔馳汽車裝上攝像頭、傳感器、計算機，在自己工作的慕尼黑大學(xué)測試。到了1990年代初期，奔馳向Ernst Dickmanns的研究提供資金，希望能把他開發(fā)的技術(shù)用在乘用車上。1994年，Ernst Dickmanns在法國公路上測試兩輛無人駕駛奔馳500s汽車，里面坐著乘客。汽車車速達到每小時130公里，它不斷變道，與其它汽車會車。事實證明，Ernst Dickmanns的發(fā)明領(lǐng)先于時代，或者至少領(lǐng)先于計算機的計算力。
Dickmanns的研究引起美國國防部高級研究計劃局 (Defense Advanced Research Projects Agency，簡稱DARPA) 的注意。多年來，五角大樓一直在敦促國防合同承包商，讓它們開發(fā)無人駕駛交通工具，以求降低傷亡。由于進展緩慢，2004年DARPA決定舉辦競賽，全球每一個人都能參與：開發(fā)一輛機器人汽車，在莫哈韋沙漠接受挑戰(zhàn)，行程228公里，贏家獎金100萬美元。在隨后幾年里，團隊的成員成為特斯拉、谷歌、Uber無人駕駛部門的創(chuàng)始人。
在過去幾年里，各大企業(yè)明爭暗斗，都想成為無人駕駛掌控者。硅谷巨頭谷歌、蘋果、特斯拉參與，汽車巨頭福特、通用、本田、戴姆勒參與，還有一批創(chuàng)業(yè)公司也參與，比如Zoox、Aurora和Voyage。只用了一個月，天才黑客喬治·霍茲就在自己的車庫開發(fā)出無人駕駛汽車。2月份，美國政府授予黑莓一份合同，價值4000萬美元，用于無人駕駛軟件及技能開發(fā)。
選址多倫多
當(dāng)Uber決定設(shè)立無人駕駛研發(fā)實驗室時，烏爾塔森成為第一選擇也是唯一的選擇。她點頭同意，只是要求將實驗室設(shè)在多倫多。烏爾塔森和Uber之所以選中多倫多有著同樣的原因。在杰夫·辛頓(Geoff Hinton)的領(lǐng)導(dǎo)下，多倫多大學(xué)已經(jīng)成為AI研發(fā)的支柱。那里有人才，多倫多約有9%的員工從事科技相關(guān)工作，政府努力吸引外國人才和研發(fā)基金。從現(xiàn)實的角度看，在多倫多收集數(shù)據(jù)容易一些，因為那里的交通環(huán)境、有軌電車線路、建設(shè)設(shè)施相當(dāng)復(fù)雜。多倫多是一臺永動機。Uber的到來無疑會讓多倫多的科技實力大大增強，從而刺激城市建設(shè)更多的設(shè)施，方便企業(yè)收集更多數(shù)據(jù)。
2016年， 安大略省(加拿大省份)設(shè)立一個長達10年的試點項目，允許無人駕駛汽車在公路上測試，這是加拿大第一次設(shè)立類似的項目。有7個實體參與，有企業(yè)，也有機構(gòu)，包括Uber、滑鐵盧大學(xué)、Magna和Erwin Hymer Group，它們成為參與者。在項目早期，測試主要在封閉線路上完成，今年1月時，項目參與者終于可以進入公路了。突然之間，機器人汽車出現(xiàn)在市民身邊。
2月份和3月份，記者拜訪了Uber實驗室，烏爾塔森介紹了她的研究，還將團隊成員介紹給媒體代表認識。辦公室一股現(xiàn)代風(fēng)，明亮而繁忙，一排排工作站被巨大的計算機顯示器占據(jù)，它們由全球各地的幾十位天才控制。在我們所看到的成員中，沒有一人年紀(jì)超過45歲。會議室根據(jù)計算機先驅(qū)命名，比如Bell、Banting，廚房有茶水、椰子汁、蛋白粉、油炸薯片，還有一碗碗水果。它就像北美大型大學(xué)的計算機實驗室，事實上正是如此。Uber與當(dāng)?shù)卮髮W(xué)的關(guān)系很密切，有許多員工本身就是烏爾塔森的博士生，他們?nèi)殲楣竟ぷ鳌?/p>
烏塔爾森沒有自己的辦公室。她在角落的一張站立式辦公桌上工作，與員工一起。她已經(jīng)40多歲，但看起來很年輕，有一種自傲的神氣，似乎自己知道許多人人不知道的許多事。烏塔爾森是在西班牙Pamplona長大的，英語是她的第三語言，次于西班牙語、法語，但英語很快正為她的正式語言。就像孩子一樣，她也喜歡數(shù)學(xué)、視頻游戲，在家鄉(xiāng)上大學(xué)時，她最終選擇了電子工程。不過圖像處理、機器學(xué)習(xí)讓她著迷，她說算法很有趣，就像解謎一樣，最終她拿到了計算機博士學(xué)位。包塔爾森表示：“如何教育計算機，讓它學(xué)著理解世界是怎樣運轉(zhuǎn)的，我對此很感興趣。”在過去幾年里，她開發(fā)一套算法，可以創(chuàng)作圣誕頌歌，還有一套算法可以分析服裝是否時尚。
在MIT和伯克利拿到博士學(xué)位后，她成了豐田研究院的教授，這所研究院隸屬于芝加哥大學(xué)。2014年，她來到多倫多大學(xué)，一年后成為“機器學(xué)習(xí)計算機視覺”加拿大研究主席，“機器學(xué)習(xí)計算機視覺”是一個著名的學(xué)術(shù)獎金項目。她與辛頓合作創(chuàng)辦了Vector Institute，這是一個投入1.35億美元的智庫，就在Uber的對面，Uber成為加拿大AI研發(fā)的領(lǐng)導(dǎo)者。自2015年加入Uber以來，烏爾塔森的名氣越來越大。2017年，《連線》雜志稱她是“AI超級巨星”。
之所以名氣很大，部分是在為這個行業(yè)仍然被男性主宰。并非偶然，馬爾塔森的高級領(lǐng)導(dǎo)團隊全都是女性。她有兩個主要助手，一個是Inmar Givoni，以色列人，運營多倫多工程團隊，還有就是Olga Palatnik，之前曾在Kobo工作，現(xiàn)在是實驗室技術(shù)項目經(jīng)理。馬爾塔森說：“如果你的領(lǐng)導(dǎo)受到偏見的影響，建立一個包容、多樣化的環(huán)境就會更容易一些。”
烏爾塔森接受Uber的工作還有一個原因：她和同事可以自由發(fā)表論文。烏爾塔森說，實驗室開發(fā)的算法并沒有復(fù)雜到可以完全解決無人駕駛大量技術(shù)問題的程度。要想讓無人駕駛變成現(xiàn)實，研究人員需要分享知識。分享最終會影響更多、更好的人才，他們能讓研究走得更遠。
復(fù)雜的系統(tǒng)
在一次會面時，烏爾塔森演示了技術(shù)是如何工作的。她展示一系列圖片，有3D也有2D圖像，有模擬圖，還有其它數(shù)字圖像。有些圖片我們能理解，有些不能，看到演示時，如同欣賞某人玩世界上最神秘的視頻游戲。她還演示了系統(tǒng)是如何在空中生成地圖的。在一塊屏幕上，計算機生成的大樓、樹木、行人飛過，每一個對象都被顏色編碼邊界框固定。還有一段視頻描繪了交通擁堵的場景，前前后后所有的車輛軌跡全都描繪出來。
為城市繪制3D地圖需要花費很多時間，要燒很多錢。汽車要穿梭好幾次，向兩個方向穿梭，穿過城市街道，收集附近每一件東西的數(shù)據(jù)。然后還要請一群人給數(shù)據(jù)做標(biāo)記。根據(jù)行業(yè)的估計，單是給美國繪圖就要投入20億美元。Uber的AI可以推斷，用較少的掃描構(gòu)建地圖。
其它系統(tǒng)也會用到算法，不過這些系統(tǒng)依賴復(fù)雜的軟件管道，汽車完成的每一項任務(wù)都需要獨立的連鎖組件，包括偵測、追蹤、預(yù)測、運動規(guī)劃。每一項組件都需要幾百人開發(fā)。烏爾塔森認為，這樣的開發(fā)方式會降低無人駕駛的開發(fā)速度。Uber不是這樣做的。按照烏爾塔森的描述，它使用一個整體的、單一的AI系統(tǒng)，瞄準(zhǔn)終端目標(biāo)，在追求目標(biāo)時可以不斷學(xué)習(xí)，變得越來越好。
記者問烏爾塔森：“為什么其它企業(yè)要向軟件組件投資呢?它們?yōu)槭裁床坏饶銈兺瓿砷_發(fā)，然后用你們的工具?”馬爾塔森說：“當(dāng)他們看到我們發(fā)表的論文時，我們已經(jīng)在向下一代技術(shù)進軍。當(dāng)技術(shù)準(zhǔn)備就緒時，每一個人都開始使用。”
除了設(shè)立研發(fā)實驗室，Uber還準(zhǔn)備再向新工程中心投資2億美元，最終招募500名員工。烏爾塔森說：“這里不再有人才流失，現(xiàn)在是人才在流入。”
改變一切
無人駕駛會給多倫多街道帶來怎樣的影響?2015年，多倫多大學(xué)蒙克國際事務(wù)學(xué)院(Munk School of Global Affairs)專家David Ticoll發(fā)表一份報告，預(yù)測到了2030年代無人駕駛汽車將會成為一種主流運輸方式。按照他的估計，假設(shè)無人駕駛占據(jù)90%的市場，每年可以減少交通事故12000起，死亡和受傷的人也會少很多，節(jié)省12億美元的碰撞損失。無人駕駛還會在其它方面減少損失：減少27億美元的擁堵成本，減少16億美元的汽車保險，減少5億美元的停車費和罰款。還有，無人駕駛汽車(假定它們是電動汽車)最終可以讓尾氣排放減少87-94%。
在未來大約10年的時間里，報告認為可能會有3種新現(xiàn)象出現(xiàn)。多倫多人將會放棄自己的汽車，愛上步行、自行車、公共交通、無人駕駛的士(小巧，適合1-2個人)、自動迷你巴士。會有新工作出現(xiàn)，有人可以制造無人駕駛汽車，有人可以重新設(shè)計道路，有人可以用無人駕駛汽車賣東西、制作食品，或者運營快遞公司，總之，有了配送機器人，在城市里拿到東西將會變得更輕松，更便宜，更快速。不過自動化也會終結(jié)一些工作。
到時還會出現(xiàn)特殊機器人，可以搬運垃圾，掃除積雪，清理道路。巴士司機、的士司機、卡車司機、有軌電車全都會成為過去，自動的士、迷你巴士將會完全取代它們。
Ticoll還認為，在街道上，無人駕駛汽車要接送乘客，運送貨物，它們會爭奪道路兩邊的空間。街道需要重新設(shè)計，給無人駕駛汽車留下專用位置，就像給自行車、電動車留下位置一樣。雖然無人駕駛汽車到來之后多倫多的汽車數(shù)量會減少，但路上的汽車并不會減少。目前大多汽車約有95%的時間都停在那里。無人駕駛汽車基本上一直都會在行駛。
無人駕駛也許能緩解擁堵，但從另一方面看，它有可能刺激汽車旅行的需求上升。如果無人駕駛汽車不再需要人駕駛，不再需要接觸踏板，沒有方向盤或者油門，那么還要等多久孩子才可以借一輛無人駕駛汽車參加派對?Ticoll的報告并沒有討論這一問題，對于無人駕駛汽車，學(xué)術(shù)機構(gòu)有其它擔(dān)憂：需要更多的技術(shù)來降低安全風(fēng)險，要防止汽車被黑并變成武器。
去年3月，Uber無人駕駛汽車在亞利桑那Tempe發(fā)生車禍。當(dāng)時無人駕駛汽車撞到一名行人，這是第一起無人駕駛致命事故。雖然Uber并不負有刑事責(zé)任，但Uber還是將所有無人駕駛汽車從公路上撤下，甚至考慮完全終止此項目。不過Uber汽車后來還是回到公路。在多倫多和舊金山，它們由兩名人類駕駛員駕駛，用手動模式運行。兩人的工作主要是收集數(shù)據(jù)。汽車只能在中心區(qū)很小的地方行駛，速度很慢。
看起來需要加速前進，Uber卻在減速。同年12月，Waymo在Phoenix推出無人駕駛的士服務(wù)。運營規(guī)模很小，只在城市160公里的范圍內(nèi)行駛，服務(wù)特定客戶群。車內(nèi)坐有人類司機，以防意外發(fā)生。
盡管如此，這似乎是一個巨大的飛躍，而且是商業(yè)上的飛躍。行程只有15分鐘，距離5公里，費用只比搭乘Uber汽車行駛相同距離少幾美分，不過如果車內(nèi)沒有安全司機那就便宜多了。
記者想坐坐無人駕駛汽車，親自看一看，但是因為在Tempe出了車禍，媒體代表很難接近汽車。Uber開恩，愿意讓記者看一看，汽車從MaRS大樓的車庫開到大學(xué)大道(University Avenue)，這是一輛XC90 SUV。車上有兩名安全人員，前面一位，后面一位，沒有做什么事。烏爾塔森介紹一下汽車，比如潛望鏡一樣的激光雷達設(shè)備，還有攝像頭和雷達。
不過記者不允許坐進汽車，不允許給汽車內(nèi)部拍照，甚至不許窺視汽車內(nèi)部。有色后窗玻璃擋住了計算機和散熱系統(tǒng)。
烏爾塔森聳聳肩說：“即使進了汽車，你也不會看到任何東西。很舒服，沒有什么干預(yù)，看起來很棒，但這些證明不了什么。這些指標(biāo)并不是領(lǐng)導(dǎo)力的真正指標(biāo)。”對她來說，真正的證明是論文、數(shù)學(xué)，存在于大腦之中，不是在公路上。
馬爾塔森步行去工作，她從未擁有過一輛汽車，為什么?因為她更喜歡摩托車，雖然連摩托她也沒有。現(xiàn)在有了多種多樣的交通工具，烏爾塔森不明白為什么在城市里還要擁有一輛汽車。在她看來，未來無人駕駛汽車會成為廉價的分享型交通工具，到時擁有一輛汽車就像擁有噴氣客氣一樣奢侈。
上次會面時，有人問烏爾塔森，她的壓力有多大。在無人駕駛汽車變成現(xiàn)實之前，如果Uber資金耗光會怎樣?烏爾塔森整天都在想著將不確定性融入算法，但實驗室外的不確定性似乎并沒有給她帶來困擾。烏爾塔森說：“在我看來，這個問題并不一定會成為問題。”
在一次對話中，烏爾塔森向記者描繪無人駕駛未來，她簡單談到了Uber的其它項目。按照烏爾塔森的解釋，世界是三維世界，但是道路是二維的，有時還是一維的，我們最終會使用城市道路上空的空間，這只是時間問題。她是不是在開玩笑?不是的。烏爾塔森說：“我們將會擁有可以自動駕駛的飛行工具。”
