去年 12 月，谷歌的无人驾驶项目从 Google X 中剥离，成为 Alphabet 旗下一家独立公司 Waymo。
从 2007 年至今，谷歌无人驾驶项目已经进行了超过 200 万英里的测试，但至今未有成型的消费级产品出炉。而如今谷歌拆分出 Waymo，或许是不再将注意力集中于造车，而是将无人驾驶系统更好地（或者说更快地）进行商业化。
今天，Waymo 技术负责人，原谷歌视觉识别软件工程师 Dmitri Dolgov 在 AAAI 2017 的现场带来了名为《自动驾驶汽车与移动化未来》的主题演讲，与雷锋网(公众号：雷锋网)及在场的各位听众们一同回顾了谷歌无人驾驶项目八年来的进展。
全球每年有 1200 万人因交通事故而丧生，而在美国，这个数字达到了 350 万。而其中，94% 的交通事故是由人为驾驶失误导致的，包括饮酒、超速、疲劳驾驶及注意力不集中等问题。自动驾驶这个强需求也就应运而生，人类也需要一个这样的「老司机」来帮助人类避免不必要的失误。
Dolgov 认为，自动驾驶汽车需要从两个维度来衡量效果。一个是驾驶能力；一个是鲁棒性。如果二者都不兼具，那这辆汽车就毫无价值；而如果驾驶能力好，鲁棒性稍弱，那么它会是一个好的 demo，能够承载一些试验性的工作，但还不能让它放心上路；而如果能力弱而鲁棒性好，则算得上是一个半成品。「当然，我们所要追求的是一个两者兼具的产品。而谷歌项目的这八年，也就是一个不断努力提升驾驶能力与鲁棒性的过程。」
在 2009 年，谷歌开始尝试改装六辆丰田普锐斯和一辆奥迪 TT，并在加州山景城进行路测，从环绕太浩湖、到圣克拉门托，再到走遍所有的跨海大桥，甚至还去了著名的九曲花街（雷锋网按：以九曲十八弯的道路而闻名的一条街）。不过舆论当时并把自动驾驶太当回事，觉得那还是一个疯狂的想法。「在谷歌项目的前两年，团队最重要的任务是理解问题所在。我们希望能在这个过程中逐渐弄明白自动驾驶的发展空间能有多大。」
而为了最大程度地排除人为因素对汽车的干预，谷歌团队邀请了一名名为 Steve（音）的盲人来参与道路测试。
在 2012 年的时候，谷歌汽车的鲁棒性已经够好，当时已经达到了 level－3 的水平。「我们当时设计的驾驶理念是让汽车自主行驶，但当它遇到无法解决的复杂情况时，它会反馈给司机，并继续保持行驶以等待司机控制汽车。」
但这还不够。Dologv 认为，自动驾驶的核心是要建立人对系统的信任。「汽车的技术发展到什么程度并不是最重要的，更重要的一点是，人类是否在这个过程中感到舒适，感到安全。」
三年后，当谷歌再次对自动驾驶汽车进行测试时，此时它已经是「真正意义上」的自动驾驶了：没有方向盘、没有刹车、没有挂挡。视频中，这位谷歌工程师坐在缓缓行驶的谷歌汽车里，用钳子剪掉了传感器的电线，车子马上停了下来，并发出了警报声。
（然后这位工程师就发出了奸笑）
在这个时候，车体的各种传感器已经是我们所熟知的版本：近场的前后雷达，还有顶端的激光摄像机／雷达。自动驾驶首先要解决的是从复杂的环境中筛选出噪音，并分析出对汽车产生影响的信息。目前的分辨率精确到什么程度呢？Dologv 举了个例子，当自动驾驶汽车在路上行驶时，可以探测到前方数百英里处刚刚从旧金山国际机场起飞的一辆飞机。
但只有识别当然也远远不够。Dologv 表示，自动驾驶是实际上一种社交行为，汽车在驾驶过程中都是依照「识别——分类——判断——预测——行动」的逻辑来实现的，最重要的是，这个过程中需要与环境产生交互和反馈。
Dologv 在演讲中提到了一个比较复杂的例子：自动汽车在行驶过程中检测到最右边的车道有两辆汽车，还有一辆自行车。这并没有什么好奇怪的。但是，经过短时间的分析后，自动驾驶汽车就会发现，两辆汽车都停在路边。此外，越来越多的信息能够帮助汽车判断出此时的情况：后面车辆的警灯、放在地上的防撞桩、站在道路上的人（可能是警察）、开着的车门……综合上述情况，汽车需要学会判断此情此景可能代表着什么情况，并根据这些内容做出相应的预测（比如是否应该放缓速度或者变道以避开站在路上的警察），最后做出相应的决策。
当然，也有可能出现一些让汽车摸不着头脑的情况，比如……
谷歌的自动驾驶汽车目前已经积累了不少训练里程，包括 2500 万英里的道路测试数据；10 亿英里的模拟训练数据（截至 2016 年），已经将每 1000 英里的驾驶危险系数从 2015 年的 0.80 降低到 2016 年的 0.20。但对自动驾驶这种亟需大量数据的系统而言，这还只是九牛一毛。
Dologv 最后表示，现在每年全球会产生 10 万亿英里的行驶里程，而美国自然占了大头。而在未来，Waymo 也将持续提升自动驾驶系统的计算力、识别能力及预测能力，将自动驾驶技术更快地带给人们便利。雷锋网也同样希望能继续听到Waymo的好消息。
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