4月23日，根據市場營銷公司ABI的數據，到2025年，道路上將增加多達800萬輛無人駕駛汽車。與此同時，市場公司研究后預測，僅在美國，到2030年就將有大約2000萬輛自動汽車投入使用。

這些數字有多真實呢？

如果你問Adrian Macneil，他應該知道，他是通用汽車（General Motors）2016年以近10億美元收購的自駕初創公司Cruise的工程總監，“我認為我聽到最好的描述是，整個行業基本上都在向起跑線競爭，自動行駛普及大眾的情況不會在一夜之間發生。”

Cruise被看作是全球市場的領頭羊，預計到2023年，Cruise的收入將達到1731.5億美元。盡管它還沒有推出無人駕駛出租車服務（與競爭對手Waymo、Yandex和Drive.ai不同），也沒有向客戶出售汽車，但它的行駛里程比大多數車型都要多。據加州機動車輛部提交的一份報告顯示，去年加州大約有45萬輛Cruise，這只落后于Waymo的120萬英里里程數。此外，該公司還多次承諾，今年將推出一項商業服務，屆時將有多達2600輛無方向盤、無制動踏板和無加速器的無人駕駛汽車投入使用。

不過，委婉地說，五年前低調的露相就注定Cruise會有一條漫長而曲折的路要走。為了了解Cruise已經走了多遠，走到了哪里，我們與Macneil討論了Cruise正在進行的汽車綜合訓練——為什么公司將舊金山列為幾個潛在的應用城市之一，以及Cruise如何適應更多樣化的自駕車景觀。

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快速增長

Cruise自動化首席技術官Kyle Vogt，在通用汽車前總裁Dan Ammann接任前首席執行官之前，他一直擔任首席執行官，2013年他與Dan Kan共同創辦了Cruise。Vogt是麻省理工學院計算機科學專業的畢業生，Justin.tv（后來成為Twitch）的創始員工，他在Cruise之前創辦了許多公司，其中包括SocialCam，這是一款由Autodesk于2012年以6000萬美元收購的移動社交視頻應用程序。（亞馬遜在2016年以9.7億美元的價格收購了Twitch。）

Vogt對機器人的熱愛可以追溯到童年時代。14歲時，他造了一輛能用計算機視覺驅動的動力輪汽車。當他在麻省理工學院讀本科時，他與2004年國防高級研究計劃局（DARPA）大挑戰賽的一個團隊競爭，這是一個獎金100萬美元的競賽，旨在開發一款能夠從加州巴斯托到內華達州普里姆自主駕駛的汽車。

大約在Cruise加入Y Combinator一年后，Vogt與Dan Kan合作——Justin.tv公司Justin Kan的弟弟。不久，他們和一小隊工程師就有了一個原型：RP-1。這套售價10000美元、直接面向消費者的售后套件為奧迪A4和S4改裝了的高速公路自動駕駛功能（很像George Hotz的comma.ai開發的開源軟件），目的是支持更多的車輛。

但在某一時刻，他們決定轉向建設一個更具雄心的平臺，以征服城市駕駛。Cruise于2014年1月宣布，將放棄RP-1，轉而采用日產Nissan Leaf上的系統，并于2015年6月獲得加州機動車輛部的技術測試許可。

通用汽車不久后于2016年3月收購了Cruise。當時，Cruise大約有40名員工，此后，這個數字迅速膨脹到100人。截至2017年6月，Cruise擁有200名員工，并計劃到2021年，雇傭2000多名新員工，使現有勞動力翻一番。

這幾個月的增長沒有放緩。2018年5月，Cruise仍然是通用汽車內部的一個獨立部門，他宣布軟銀的遠景基金（SoftBank’s Vision Fund）將向該公司投資22.5億美元，另外還有11億美元來自通用本身。2018年10月，本田承諾7.5億美元，隨后在未來12年內又一次承諾20億美元。如今，Cruise估計價值146億美元，該公司最近擴展到舊金山的一個更大的辦公室，并致力于在西雅圖開設一個工程中心。

一路走來，Cruise收購了Zippy.ai，一家為最后一英里的雜貨店和包裹遞送開發自主機器人的初創公司，最近收購了“芯片規模”激光雷達技術的供應商Strobe。Cruise表示，后者的硬件將使其能夠將自駕汽車上每個傳感器的成本降低99%。

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模擬城市

Cruise在其內部工具套件中運行大量模擬，在谷歌云平臺上，每天大約有200000小時的計算工作（是12個月前工作時間的25倍），其中之一是一個端到端的三維虛擬引擎環境，Cruise航員工稱之為“矩陣”。Macneil說，它使工程師們能夠建立他們可以想象到的任何一種情況，并能合成傳感器輸入，如攝像機鏡頭和雷達信號，以及自動虛擬汽車。

根據Macneil的說法，Cruise每天在超過300000個處理器核心和5000個圖形卡上旋轉30000個實例，每個實例循環通過單個驅動器的價值場景，并生成300兆字節的結果。他解釋道，這基本上就像讓3萬輛虛擬汽車并行行駛，有點像Waymo的Carcraft和Uber先進技術集團基于瀏覽器的框架。

“[矩陣]非常有助于理解整輛車的行為，甚至包括車在現實世界中我們不會經常遇到的情況下的行為。”Macneil這樣說，“因此，如果我們想知道發生了什么，比如說，如果一個小物體在汽車或其他物體前面跳躍，我們可以創建這些模擬并可靠地重現它們。如果每次你有一個軟件版本部署到汽車上，然后出去行駛100000或1000000英里，你會等待相當長的時間來獲得反饋。”

Cruise采用的另一種測試方法是重放，它包括提取真實的傳感器數據，與汽車軟件進行回放，并將性能與人類標記的地面真實數據進行比較。另一個是規劃模擬，它允許Cruise通過調整諸如迎面而來汽車的速度和它們之間的空間等變量，創造出數十萬種不同的場景。

“例如，如果我們采用代碼庫的更新版本并回放一個構建區，我們可以理解如何比較實際結果我們可以深入到一個很深的層次，了解我們汽車的行為。”Macneil說。“如果我們采取類似無保護左轉的方式，這是一個相當復雜的情況……我們可以[看看變化如何]影響我們的汽車識別[汽車之間的差距]的速度，以及他們是否選擇采用這種差距。”

Cruise不測量它行駛的模擬英里數，這是一個有意識的決定。Macneil說他們更喜歡強調“質量”而不是總數。“我們會更多地思考每天運行數百次的測試是如何覆蓋一系列場景的。”他說。“這不僅僅是積累了很多里程，這是暴露在不同的環境中，你從這些里程中得到的。”

不過，盡管Cruise的培訓數據仍受到嚴密保護，但它的一些庫和工具已經開始慢慢地流入開放源碼。今年2月，它發布了WorldView，一個包含二維和三維場景的圖形堆棧，附帶鼠標和移動控件、單擊交互和一套內置命令。在接下來的幾周里，它將發布一個功能齊全的可視化工具，允許開發人員鉆取真實世界和仿真數據，以更好地理解自主系統的工作原理，無論是汽車還是機器人，其在某些情況下作出的反應。

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Cruise控制

在現實世界中，Cruise使用第三代Chevrolet Bolt全電動汽車，配備了來自Velodyne的激光雷達傳感器，以及短程和遠程雷達傳感器、關節雷達、攝像機、容錯電氣和驅動系統，以及運行由Cruise設計的專有控制算法的計算機。他們還使用車內顯示有關即將發生的轉彎、合并、紅綠燈狀態和其他信息的信息，以及暫停的簡要說明。大多數汽車組裝在密歇根州奧里翁湖一家價值10億美元的工廠（通用汽車上個月進一步投資3億美元），工廠配備了1000名員工和數百名機器人。

Cruise正在斯科茨、亞利桑那州和大都市底特律地區進行測試，大部分部署集中在舊金山。它的規模迅速擴大，到2017年6月，它由30輛無人駕駛汽車的初始車隊增至約130輛。Cruise沒有公開披露確切的總數，但該公司擁有180輛在加州DMV注冊的自動駕駛汽車，三年前，由IEEE Spectrum獲得的文件表明，該公司計劃在全國部署多達300輛測試車。

目前，Cruise在舊金山僅運營僅對員工開放的叫車程序，名字是Cruise Anywhere，這使得幸運的少數人越過了等待名單，使用一個應用程序來繞過其車隊運營的城市的所有地圖區域。據《華爾街日報》報道，Cruise和通用汽車公司希望將自駕出租車投入駕駛共享公司Lyft的使用測試，最終目標是建立無人駕駛汽車的按需網絡。

根據迄今為止的進展，Cruise今年早些時候宣布與Doordas合作，在舊金山試點食品和雜貨店，以供選擇的顧客使用。它正朝著它的第四代汽車前進，它有自動門、后座安全氣囊和其他冗余的系統，而且沒有方向盤。

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測試與安全

為什么關注舊金山Cruise認為，在人口稠密的城市，困難的機動（如穿越多車道迎面而來的交通）經常發生。此外，它指出，舊金山有更多的人、車和騎自行車的人，這里每平方英里大約有17246人，比鳳凰城高出5倍。

“首先在最困難的地方進行測試意味著比我們將從容易的地方開始更快地進行擴展。”

例如，Cruise的螺栓遇到的緊急車輛幾乎是舊金山的47倍，像斯科茨和菲尼克斯這樣的郊區環境，道路建設的次數是39倍，騎車人的次數是16倍，行人是經常的32倍。他們在六向交叉口航行，各個方向都閃爍著紅燈，人們在唐人街上移動托盤，更不用說那些沒有通行權的騎車人，以及用錐形物或火炬劃定的建筑區。

“只在一段道路上行駛，無論是在現實世界中還是在模擬環境中，都不會為您提供大量數據。”Macneil說。“我們在舊金山存在的一個原因是，我們遇到行人、騎自行車者、建筑區、急救醫療，以及所有這些事情的方式（往往）……非常重要的一點是，我們正在測試我們的汽車，將我們的真實駕駛與我們的模擬相結合，以及希望獲得對他們遇到的情況類型的大量報道。”

數據似乎證實了這一論斷。去年，在加利福尼亞州，Cruise在兩次脫離（安全駕駛員介入的情況下）之間行駛了5205英里，比2017年的每次脫離1254英里有了實質性的改善。

以下是與其他車輛相比，每1000英里平均0.19次脫離：

·Waymo：每1000英里0.09次脫離

·Zoox：每1000英里0.50次脫離

·Nuro：每1000英里0.97次脫離

·Pony.ai：每1000英里0.98次脫離

假設Cruise的技術如所承諾的那樣運轉，這對每一次踏進汽車都冒著生命危險的數百萬人來說可能是天賜之物。約94%的車禍是人為失誤造成的，2016年，交通事故死亡的前三大原因是分心駕駛、酒后駕駛和超速駕駛。

但這是否足以說服持懷疑態度的公眾？

去年夏天的三項獨立研究——布魯金斯學會、智囊團HNTB和公路和汽車安全倡導者（AHAS）——發現大多數人不相信無人駕駛汽車的安全性。超過60%的人說他們“不愿意”乘坐自駕汽車，近70%的人表示“擔心”與他們共享道路，59%的人預計自動駕駛汽車將不如人類控制的汽車“安全”。

他們有自己的理由。2018年3月，Uber在亞利桑那州坦佩市一輛汽車撞死一名行人后，暫停了對自主沃爾沃XC90車隊的測試。另外，特斯拉的自動駕駛儀駕駛員輔助系統也被認為是造成多起擋泥板彎曲事故的原因之一，其中一輛特斯拉S型車與一輛停在卡爾弗市的消防車相撞。（特斯拉暫時停止提供“全自動駕駛能力”在2018年10月初選擇新車型。）

蘭德公司估計，在我們得到可靠的安全數據之前，自動駕駛汽車必須行駛110億英里。在加利福尼亞州測試自動駕駛汽車的幾十家公司去年記錄的里程數超過了大約200萬英里。對于Macneil來說，他認為我們離完全自主的汽車還有好幾年的路要走，而這種汽車在大多數城市都能在不需要人工干預的情況下行駛，而且他還說，即使汽車行業確實達到了這一點，它也將是許多次迭代中的第一次。

“當你把提高的速度放在宏觀尺度上，你看整個行業，一旦我們在道路上擁有全自動駕駛的汽車，而這些汽車中沒有安全駕駛員，并且為乘客提供服務，這只是第一個版本，對吧？“他說。“仍有無數種不同的天氣狀況需要處理，不同的速度、不同的情況、長途駕駛以及在雨雪中駕駛。”

05

競爭和意外的繞道

到目前為止，Cruise取得了所有的成功，但也有相當一部分的挫折。

該公司取消了在曼哈頓5英里平方區測試汽車車隊的計劃，盡管公眾保證其商業無人駕駛出租車服務仍在正常運行，但拒絕提供時間表和發射地點。

對于Cruise來說，更令人失望的消息是，該公司去年在加利福尼亞州的總行駛里程不足45萬英里，遠遠低于其預計的每月100萬英里。（Cruise聲稱最初的目標是基于“在所有[其]測試地點平等地擴展[其]資源，并且說，它被選擇在復雜的城市環境中優先考慮其資源。）為了進行比較，Alphabet的Waymo，比Cruise早成立四年，迄今為止已經行駛了1000多萬英里。

去年的一份報告援引了“對巡航技術有直接了解”的消息來源。該消息稱，Cruise的舊金山車輛仍多次卷入事故或事故中，而這可能在十年后在大城市得到廣泛使用。有傳聞說，一位勇敢的記者在舊金山的一輛Cruise車前過馬路時有一場在生死邊緣徘徊的經歷。

然后，還有競爭要考慮。

Cruise面臨著像艾克和福特這樣的公司，后者正與Postmates合作，從佛羅里達州邁阿密戴德縣的沃爾瑪商店運送物品。更不用說Embark了，它將自己的自動駕駛系統集成到了Peterbilt Semis（并與亞馬遜一起推出了一個載貨試點），還有特斯拉、APTIV、May Mobility、Pronto.ai、Aurora、Nutonomy、Optimus Ride、戴姆勒和百度等等。

Vogt認為，Cruise的優勢在于它的分布式現實世界和模擬訓練過程，他聲稱這將使它能夠同時在多個城市應用。在去年的一次通用汽車投資者會議上，Vogt承認，在性能方面，這些汽車可能無法與人類駕駛者相匹敵。至少一開始不會。但他說，他們應該盡快趕上，然后超越他們。

“建造一輛能夠讓人產生難以置信的用戶體驗、同時擁有最佳運行參數和有效利用空間的新車是我們的終極工程挑戰。”