十年前，大約十幾名工程師聚集在谷歌位于查爾斯頓路上的山景城，為“司機(jī)項(xiàng)目”獻(xiàn)力，這是該科技巨頭的“X工廠”旗下的一個秘密項(xiàng)目。

這個司機(jī)項(xiàng)目俗稱“谷歌自動駕駛汽車項(xiàng)目”，于2009年1月啟動，最終在2016年正式完工，并發(fā)展成為一家名為Waymo的獨(dú)立公司，該項(xiàng)目最初由Sebastian Thrun領(lǐng)導(dǎo)，這一項(xiàng)目將可能發(fā)展成為影響人類未來交通的完整系統(tǒng)，風(fēng)險投資家注意到了這一點(diǎn)，紛紛涌入，汽車分析師改變了策略，監(jiān)管機(jī)構(gòu)、城市規(guī)劃者和政策專家開始收集數(shù)據(jù)，并考慮自動駕駛汽車對城市的影響。

而且，該項(xiàng)目也成為許多工程師的跳板，他們陸續(xù)創(chuàng)建了自己的公司，Aurora的聯(lián)合創(chuàng)始人克里斯·厄姆森(Chris Urmson)、Argo人工智能的聯(lián)合創(chuàng)始人布萊恩·塞爾斯基(Bryan Salesky)和安東尼·萊萬多夫斯基(Anthony Levandowski)都在名單之列，安東尼還協(xié)助推出了Otto和最近的Pronto人工智能。

可能不太為人所知的是，在最初幾周加入Waymo的許多人如今仍留在公司工作，其中包括安德魯·查塔姆(Andrew Chatham)、德米特里·多爾戈夫(Dmitri Dolgov)、德克·海內(nèi)爾(Dirk Haehnel)、納薩尼爾·費(fèi)爾菲爾德(Nathaniel Fairfield)和邁克·蒙泰默羅(Mike Montemerlo)，還包括亨利·莫維特(Hy Murveit)、菲爾·內(nèi)梅克(Phil Nemec)和丹·埃格諾(Dan Egnor)，他們已經(jīng)在Waymo工作了八、九年之久。

Waymo的首席技術(shù)官兼工程副總裁多爾戈夫(Dolgov)最近與TechCrunch聊到了公司建立初期的時光、成立10周年紀(jì)念日以及未來的發(fā)展。

問：讓我們回到起點(diǎn)吧，聊聊谷歌自動駕駛項(xiàng)目最初的日子。

DOLGOV：當(dāng)談到是什么吸引我來到這個領(lǐng)域時，我想到的總是三件主要的事情：技術(shù)的影響、技術(shù)的挑戰(zhàn)以及與你共事的人，很明顯，在技術(shù)方面，自動駕駛可以對交通安全產(chǎn)生巨大的影響，除此之外，它可以影響效率，消除交通中的沖突。

這種興奮感似乎永遠(yuǎn)不會消失，我至今記得我第一次開始駕駛自動駕駛汽車的經(jīng)歷，2007年我第一次用我自己早期的軟件駕駛汽車，那次經(jīng)歷真的是太出乎我的意料了，(2007年11月，在谷歌項(xiàng)目啟動之前，多爾戈夫參加了DARPA的城市挑戰(zhàn)賽。)

問：谷歌聯(lián)合創(chuàng)始人拉里·佩奇(Larry Page提出的10100英里的挑戰(zhàn)具體是什么?

DOLGOV：這可能是我們在2009年谷歌啟動這個項(xiàng)目時為自己創(chuàng)建的主要里程碑，具體的挑戰(zhàn)就是駕駛10條路線，每條都有100英里長。你必須從頭到尾駕駛每一條路線，并且不能有任何人為干預(yù)。

這些都是定義非常明確的路線，所以在一開始，你會使用自動駕駛模式的汽車，然后必須獨(dú)自完成整個100英里，而且這些路是特意選擇的，以對任務(wù)的全部復(fù)雜性進(jìn)行抽樣，在早期，對我們來說一切都是為了理解問題的復(fù)雜性，所有的路線都位于舊金山灣區(qū)，我們在帕洛阿爾托周圍的城市環(huán)境中開車，我們也在高速公路上花了很多時間，去了舊金山灣區(qū)的所有橋梁，我們有一輛從山景城到舊金山的車，包括穿過朗伯德街，我們還有一輛車?yán)@著太浩湖駕駛。

我們試圖盡可能多地覆蓋環(huán)境的復(fù)雜性，這項(xiàng)任務(wù)的偉大之處在于它幫助我們很快地理解了空間的核心復(fù)雜性。

問：完成這些挑戰(zhàn)花了多長時間?

DOLGOV：直到2010年秋天，我們才完成所有挑戰(zhàn)。

問：完成挑戰(zhàn)之后，你們還將處理哪些難題?

DOLGOV：問題的本質(zhì)是，一個原型可以做某件事情一次，兩次或幾次，但這與構(gòu)建一個人們可以在日常生活中開始使用的產(chǎn)品有很大的不同，尤其是在這個領(lǐng)域，當(dāng)我們開始的時候，我們很容易在這些一次性的挑戰(zhàn)上取得進(jìn)展。

但真正讓它困難的是，你需要從你的系統(tǒng)中提升到令人難以置信的性能水平，才能使它成為一個產(chǎn)品，這是第一點(diǎn)。第二，就是你遇到的問題類型的復(fù)雜性，也許你99%的時間都看不到它們，但你仍然要為那1%或1.1%做好準(zhǔn)備。

問：你們是否曾經(jīng)出現(xiàn)過軟件問題或者是硬件問題?這些問題是否是無法克服的，或者是技術(shù)還無法完全解決的?

DOLGOV：早期，我們面臨了各種各樣的困難，但我們只是著手解決一些現(xiàn)有的問題，并不真正知道問題的根源所在。但我們一直朝著完善技術(shù)的方向前進(jìn)，回想一下過去幾年我的感受，我覺得我們遇到了瓶頸。

它更像是數(shù)百個真正困難的問題，但它們并不能成為攔路虎，因?yàn)槲覀兊膱F(tuán)隊確實(shí)很棒，技術(shù)真的很強(qiáng)大，你可以克服這些困難。這個過程就像是在玩雜耍，面臨數(shù)百個這樣復(fù)雜的問題，你越深入地去解決，你就越意識到這是多么的困難。

所以這是一個非常有趣的組合，一方面，你越去試圖解決問題，你就會發(fā)現(xiàn)問題似乎變得越來越難，另一方面，技術(shù)進(jìn)步和突破的速度比你的預(yù)期要快。

問：你是什么時候意識到這個項(xiàng)目已經(jīng)取得突破性進(jìn)展了，你是什么時候意識到它可以成為一門生意?

DOLGOV：我認(rèn)為得益于我們思維的進(jìn)化，我們投入了更多精力來更清晰地定義這項(xiàng)技術(shù)的產(chǎn)品和商業(yè)應(yīng)用。

在第一階段，我們遇到的問題是：這個方式可行嗎?這項(xiàng)技術(shù)會奏效嗎?我想每個人都很清楚，如果這項(xiàng)技術(shù)成功了，將會產(chǎn)生巨大的影響。目前我們還不清楚這項(xiàng)技術(shù)帶來的具體產(chǎn)品是什么。但是，這項(xiàng)技術(shù)的的確確深刻地改變了世界，以至于我們沒有花太多時間去擔(dān)心它的這一方面。

試想一下，我們在這里構(gòu)建的是一位司機(jī)---我們設(shè)計的軟件和硬件，包括汽車上運(yùn)行的軟件，云上運(yùn)行的軟件，我們將整個技術(shù)比作一位司機(jī)。

美國大約有3萬億英里是由人工駕駛的，他們自己駕駛著汽車，或者搭乘他人，亦或是搭載著貨物，一旦我們掌握了“司機(jī)”這一技術(shù)，就可以在運(yùn)用以上這些情況中了，盡管人們目前對此的意見依舊褒貶不一。

我們今天的工作成果是叫車服務(wù)，這也是我們追求的第一個商業(yè)應(yīng)用，除此之外，我們還致力于長途卡車運(yùn)輸和遠(yuǎn)程運(yùn)輸，我們感興趣的是，在某種程度上，將這項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到私家車，當(dāng)?shù)氐目爝f，公共交通等等。

問：自動駕駛這么多的垂直應(yīng)用之中，你最看好的是什么?

DOLGOV：看到這項(xiàng)技術(shù)和驅(qū)動程序被運(yùn)用在全球和不同的商業(yè)應(yīng)用中，我感到非常興奮，但我認(rèn)為最讓我感興趣的是我們現(xiàn)在追求的頭號目標(biāo)---叫車服務(wù)。

我認(rèn)為它有潛力在最短的時間內(nèi)積極影響最多的人，我也每天用我們的車四處兜風(fēng)，這就是我今天上班的方式，這就是我在山景城和帕洛阿爾托通勤的方式，能夠體驗(yàn)這些汽車真是太棒了，它消除了交通中的很多摩擦與沖突。

問：所以你現(xiàn)在每天都開著自動駕駛汽車去上班?

DOLGOV：是的，但是在加州仍然是人工駕駛。

問：你這樣做多久了?

DOLGOV：一段時間，但我感覺已經(jīng)很久很久了，我總是在車?yán)锵r間，我認(rèn)為體驗(yàn)?zāi)阏陂_發(fā)的產(chǎn)品并直接體驗(yàn)這項(xiàng)技術(shù)是非常有必要的，當(dāng)然這是項(xiàng)目運(yùn)行早期的情況，當(dāng)時我們只有一小群員工，每個人要做很多工作，隨著團(tuán)隊的成長，我仍然會確保自己能夠體驗(yàn)這項(xiàng)技術(shù)，每周至少進(jìn)行一次測試，甚至更加頻繁。

當(dāng)我們開始研究叫車服務(wù)時，我們就為它開發(fā)了一個應(yīng)用，并且建立了基礎(chǔ)設(shè)施使之能成為面向用戶的產(chǎn)品，我就是早期的測試人員之一，這是三年前的事了。

問：10年前，你是否預(yù)計到我們會發(fā)展到如今的地步?它的發(fā)生比你預(yù)期快還是慢?

DOLGOV：我想一方面，我預(yù)測不到2009年在硬件、軟件、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的一些技術(shù)突破，我認(rèn)為今天的技術(shù)比我在2009年認(rèn)為的要強(qiáng)大很多。另一方面，構(gòu)建一個真正的產(chǎn)品并將其供人們使用這一挑戰(zhàn)比我的預(yù)期要困難得多。

問：有哪些技術(shù)突破?

DOLGOV：有很多，比如激光雷達(dá)和雷達(dá)變得更加強(qiáng)大了，更大的范圍，更高的分辨率和更多的功能，感知方面它們可以測量環(huán)境屬性并提供更豐富的反饋。第二個是計算，特別是在硬件加速并行計算中，對網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展有著非常強(qiáng)大的作用，這是一個巨大的推動。然后是深度學(xué)習(xí)，網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展也為此貢獻(xiàn)了一份力量。

問：如何看待算法方面取得突破，你們又是如何加以運(yùn)用的?

DOLGOV：我們一直在這個項(xiàng)目中使用機(jī)器學(xué)習(xí)這一技術(shù)，但它與今天的機(jī)器學(xué)習(xí)不同。在2012年，我們?yōu)槲覀兊捻?xiàng)目做出了最有意義的努力就是谷歌在自動駕駛技術(shù)和深度學(xué)習(xí)方面進(jìn)行了合作?？梢哉f，當(dāng)時的谷歌是少數(shù)認(rèn)真投資于自動駕駛和深度學(xué)習(xí)的公司。在那個時候，我們還沒有硬件能夠在汽車上實(shí)時運(yùn)行這些網(wǎng)絡(luò)，但是你可以在云中做一些非常有趣的事情。

對于深度學(xué)習(xí)來說，2013年是非常重要的一年，ImageNet項(xiàng)目是深度學(xué)習(xí)的一個突破，在計算機(jī)視覺的競爭中，它勝過了所有其他的方法。

問：2009年的時候，你能想象到十年后的世界嗎?

DOLGOV：在項(xiàng)目的早期，人們有點(diǎn)嘲笑我們，都在拿我們的項(xiàng)目開玩笑，大家對于谷歌無人駕駛汽車項(xiàng)目有很多滑稽的諷刺。從最開始的“哦，有一小群瘋狂的人試圖在谷歌做這個科幻小說的事情，”發(fā)展成我們?nèi)蚩萍碱I(lǐng)域的一個主要產(chǎn)業(yè)，不說幾百家，也有幾十家公司在研究這一領(lǐng)域，這確實(shí)是非常驚人的成就。

問：在城市里，你們怎么說服大家擁抱自動駕駛汽車?

DOLGOV：人們對新技術(shù)態(tài)度似乎各不相同，目前一些負(fù)面的影響更明顯。但實(shí)際上，在我過去10年的經(jīng)歷中，積極的態(tài)度和興奮的情緒已經(jīng)勢不可擋地增強(qiáng)了。自動駕駛項(xiàng)目非常強(qiáng)大，它強(qiáng)大到可以改變?nèi)藗兊膽B(tài)度，從不確定和焦慮到興奮和信任，人們?nèi)缃窬湍軌蝮w驗(yàn)到這一改變。

我們讓人們坐上我們研發(fā)的汽車去兜風(fēng)，即使是那些對無人駕駛汽車感到焦慮的人，一旦他們體驗(yàn)過，一旦他們明白了一種產(chǎn)品有多有用，汽車的性能有多好，他們就開始信任它，這真的會為我們的生活帶來改變。

問：如今你們最大的挑戰(zhàn)是什么?

DOLGOV：在2009年，所有的挑戰(zhàn)都是解決問題，而今天，所有的挑戰(zhàn)是如何把它變成一種產(chǎn)品。這是一種自動駕駛技術(shù)的集合，也是建立評估和運(yùn)用這一技術(shù)的工具和框架。