TC專訪Waymo首席技術官：谷歌自動駕駛的過去現在和未來
騰訊科技訊 2月9日訊息，據國外媒體報道，Waymo首席技術官兼工程副總裁多德米特里·多爾戈夫(Dmitri Dolgov)最近接受了科技媒體TechCrunch的採訪，談及自動駕駛專案成立早期的日子、公司現狀以及未來發展。他表示，技術在發展、觀念在改變，永恆不變是技術迭代的速度，以及發現新事物和解決新問題的能力。
十年前，大約十幾名工程師聚集在位於查爾斯頓路(Charleston Road)的谷歌山景城園區，從事“司機計劃”(Project Chauffeur)的工作。
“司機計劃”也就是俗稱的“谷歌自動駕駛汽車專案”於2009年1月啟動，隸屬於谷歌的創新工場X專案。其最終於2016年從谷歌專案中剝離出來，成為一家名為Waymo的獨立公司。
該專案最初由塞巴斯蒂安·特倫（Sebastian Thrun）領導，從而激發出一個至今仍在發展的完整生態系統。風險投資家也注意到了這一點，紛紛湧入其中，汽車分析師改變了既定策略，監管機構、城市規劃者和政策專家開始收集資料，並考量自動駕駛汽車對城市發展的影響。
這一專案也成為了許多工程師的跳板。在專案得到鍛鍊後，他們紛紛建立了自己的公司。其中包括Aurora聯合創始人克里斯·厄姆森(Chris Urmson)、Argo AI聯合創始人布萊恩·Salesky (Bryan Salesky)和安東尼·萊萬多夫斯基(Anthony Levandowski)。
可能不太為人所知的是，最初加入Waymo專案的許多人仍在Waymo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·海內爾(Dirk Haehnel)、納薩尼爾·費爾菲爾德(Nathaniel Fairfield)和邁克·蒙泰默羅(Mike Montemerlo)。根據人們對“早期員工”的通常定義，還包括像Hy Murveit、Phil Nemec和Dan Egnor這樣的人，他們已經在那裡工作了八九年。
Waymo首席技術官兼工程副總裁多爾戈夫最近接受了科技媒體TechCrunch的採訪，談及專案成立早期的日子、公司現狀以及未來發展。
TC：讓我們回到最開始的時候。給我介紹一下你到谷歌自動駕駛專案的最初幾天。
多爾戈夫：當提到是什麼吸引我來到這個領域時，我想到的總是三件主要事情:技術的影響、技術本身的挑戰以及與你共事的人。很明顯自動駕駛技術可以對交通安全產生巨大的影響。但除此之外，自動駕駛技術還可以提高效率，消除交通中人、物的摩擦。
這種興奮感似乎永遠不會消失。我還記得我第一次駕駛自動駕駛汽車的經歷。那是我第一次用我早些時候寫的軟體駕駛汽車。當時是在2007年。這完全出乎我的意料。(2007年11月，在谷歌自動駕駛專案啟動之前，多爾戈夫參加了DARPA的城市挑戰賽。)
TC：谷歌聯合創始人拉里·佩奇（Larry Page）提出的10100英里的挑戰是什麼?你能給我描述一下嗎?
多爾戈夫：這可能是我們2009年在谷歌啟動這個專案時為自己定下的主要目標。其最終目標是利用自動駕駛技術駕駛10條路線，每條都有100英里長。你必須從頭到尾讓自動駕駛技術駕駛每一輛車，沒有任何人為干預。
這些都是定義非常清晰明確的路線。所以在一開始，你就要使用自動駕駛模式的汽車，然後必須獨自完成整個100英里。
這些路線都是特意挑選出來的，以確保自動駕駛任務具備完全的複雜性。在專案早期，對我們來說，一切都是為了理解問題的複雜性。所有的路線都在舊金山灣區。我們在帕洛阿爾託周圍開車，在高速公路上花了很多時間，開過了舊金山灣區的所有橋樑。我們有一條路線是從山景城到舊金山，還穿過朗伯德街。我們還有一條路線是環繞著太浩湖。
我們試圖儘可能多地覆蓋道路環境的複雜性。這項任務的偉大之處在於它幫助我們快速理解道路空間的核心複雜性。
TC：完成這些挑戰需要多長時間?
多爾戈夫：直到2010年秋天我們才完成。
TC：能夠在2010年完成這些挑戰真是太神奇了。然而在這個任務上似乎還有很多工作要做。
多爾戈夫：沒錯。但我認為這是問題的本質。擁有一個可以完成一次兩次任務的原型，與開發一個人們可以在日常生活中開始使用的產品有很大不同。尤其是在這個領域剛開始的時候，我們很容易在這種一次性的任務上取得進展。
但真正困難之處在於，你需要讓整個系統達到難以置信的效能水平，才能使它成為一個產品。這是第一點。第二是你遇到的問題往往會拖著複雜的長尾。也許你99%的時間都發現不了問題，但你仍然要為那1%或1.1%做好準備。
TC：當你回想起那些早期的日子，或者更近一些的時期，是否曾經出現過看似無法解決的軟體問題或硬體問題？
多爾戈夫：早期我們面臨各種各樣的問題。在這個專案的早期歷史中，我們只是著手解決一些問題，並不真正知道我們將如何做到這一點。
你開始解決這個問題，並朝著既定方向前進。回想一下過去幾年我的感受，這已經不是一個問題或者是一些非常困難問題的事了，而是說我們遇到了瓶頸。
相反，它更像是數百個真正困難的問題。但每個都不像一堵牆，因為你知道，團隊很棒，技術真的很強大，你可以通過問題取得更多進步。
但是你總是在解決幾百個這樣複雜的問題，你越是深入地去解決每一個問題，你就越能意識到它有多難。
這是一個非常有趣的組合。一方面，你越瞭解就發現問題變得越難。但另一方面，技術進步和突破的速度比你原先預想的要快。
TC：你是什麼時候意識到這個專案已經改變了(除了官方的公告)？你是什麼時候意識到它可以是一門生意，而不僅僅是解決問題？
多爾戈夫：我認為更多方面是我們思維的一種進化，是我們在更清晰定義這種技術的產品和商業應用基礎上投入更多努力的結果。
當我們開始的時候，第一個階段的問題是“這可行嗎?這項技術會奏效嗎?”我想每個人都很清楚，如果這項技術成功了，將會產生巨大的影響。
目前還不清楚什麼樣的商業應用或什麼樣的產品會帶來這種影響。但是這項技術改變世界的方式是如此之多，以至於我們沒有花太多時間去擔心這一方面的問題。
想想看，我們在這裡構建的是一個驅動程式:我們的軟體，我們的硬體——在汽車中執行的軟體，在雲上執行的軟體。我們將整個技術堆疊視為一個驅動程式。
在美國，大約有3萬億英里行程是由人完成駕駛的。在某些情況下，他們會自己開車；在某些情況下，他們會開車送其他人；在某些情況下，他們會開車送貨。一旦擁有了“驅動程式”技術，就可以在所有這些情況下進行部署。但是這一切有利有弊。
隨著時間的推移，我們對於“最吸引人的是什麼?”和“我們如何處理它們?”的思考已經成熟。
這就是我們目前的工作成果。叫車服務是我們追求的第一個商業應用。除此之外，我們還致力於長途貨運和遠端運輸。在某種程度上，我們有興趣將這項技術應用到私家車，快遞業以及公共交通等等。
TC：你最感興趣的應用是什麼?你認為可能被忽視或者你個人最感興趣的應用是什麼?
多爾戈夫：看到這項技術和驅動程式被部署在全球不同的商業應用中，我感到非常興奮。但我認為最讓我興奮的是我們現在追求的頭號目標，也就是叫車服務。
我認為它有可能在最短時間內對最多的人產生積極影響。
我每天也在乘坐這種汽車，這就是我今天上班的方式。這就是我在山景城和帕洛阿爾託往返的方式。能夠體驗這些汽車真是太棒了，它消除了交通中的很多摩擦。
TC：所以說你現在每天都乘坐自動駕駛汽車上班?
多爾戈夫：是的，但是在加州，仍然有人呆在車裡。
TC：你這樣做多久了?
多爾戈夫：有一段時間了。事實上，似乎永遠都是這樣。
我總是待在車裡。我認為體驗你正在開發的產品並直接感受技術是非常重要的。在專案早期就是這種情況，當時只有一小撥人在做所有事情。
隨著團隊的成長，我仍然會確保自己能夠體驗這項技術，每週至少進行一次測試。
當我們開始著手部署叫車應用時，我們開發了一個應用程式，我們建立了相應的基礎設施，使之成為面向使用者的產品，我也是早期的測試人員之一。
那一定是三年前的事了。
TC：10年前，你有沒有想到10年後的今天我們會發展到如此地步?或者說比你預期得更快或更慢?
多爾戈夫：對我來說，我認為一方面，2009年我不會預想到未來在硬體、軟體、人工智慧和機器學習方面的技術會有所突破。我認為今天的技術比我在2009年所想的要強大得多。
另一方面，實際開發出一個真正的產品並將其部署供人們使用的挑戰比我預期的要困難得多。所以說這是一種複雜的情況。
TC：相應的技術突破有哪些?
多爾戈夫：有很多。比如說鐳射雷達和車載雷達都變得更加強大了。
我所說的強大，是指作用範圍更大，解析度更高，功能更高。也就是說，它們可以測量的東西更多。這是在感知方面的技術突破。
計算技術特別是在硬體加速平行計算也有所突破，這對於神經網路的發展是非常重要的。這是一個巨大的推動力量。
然後是深度學習，神經網路本身也帶來了一些突破。
TC：對，我也認同你給出的最後兩個例子，我也認為這是最近幾年的突破。這些技術突破有相應的時間框架嗎？
多爾戈夫：我們一直在這個專案中使用機器學習技術，但它與今天的機器學習不同。
我認為2012年是專案最有意義的時間點。我們開始與谷歌在自動駕駛技術和深度學習方面進行了合作。
可以說，當時谷歌是世界上唯一一家認真投資於自主駕駛和深度學習的公司。
那時，我們還沒有能夠在汽車上實時執行這些網路的相關硬體。但是你可以在雲上做一些非常有趣的事情。
對於深度學習來說，2013年是非常重要的一年。我想這是ImageNet贏得一場大賽的時候，它是深度學習的一個突破。其在計算機視覺競賽中的表現勝過了所有其他方法。
TC：2009年時你能想象2019年的世界嗎?屆時，加州將有大量的自動駕駛汽車公司在公開道路上進行測試。這在當時看起來會成為現實嗎?
多爾戈夫：不，不，這不是我在2009年或2010年想象的場景。
在專案早期，人們甚至會嘲笑我們。我只是覺得這個專案很好玩，對於谷歌自動駕駛汽車專案有很多搞笑的惡搞。
從‘哦，在谷歌有一小群瘋狂的人想要做科幻小說的事情’，發展成今天的一個主要產業，有幾十家甚至上百家公司都在追求這個目標，這真是太神奇了。
TC：在各大城市，什麼是讓人們開始使用自動駕駛汽車的臨界點?僅僅是純粹的飽和問題嗎?還是包括Waymo在內的所有公司都有責任幫助引入新業務?
多爾戈夫：人們對新技術和變化的態度總是有差異的。一些負面影響更明顯。但實際上，我在過去10年感受到，積極態度和興奮情緒已經在勢不可擋地增加。
我一次又一次地看到，自動駕駛汽車專案強大到足以改變人們的態度，從不確定和焦慮到興奮、舒適和信任，從而能夠體驗技術。
這讓人們乘上我們的車，然後去兜風。即使是那些對自動駕駛的汽車感到焦慮的人一旦有所體驗，一旦他們明白了產品有多有用，汽車的效能有多好，他們就開始信任它，這真的會帶來改變。
隨著這項技術的推廣，越來越多的人能夠親身體驗它，這將會有所幫助。
TC：2009年最大的挑戰和今天一樣嗎?最後的關鍵問題是什麼?
多爾戈夫：2009年，所有的挑戰都是需要解決的一次性問題。而今天，所有的挑戰是把它變成一種產品。
這是關於自動駕駛效果的展示，是關於如何構建評估和部署技術的工具和框架。你知道，一直存在的是技術迭代的速度，以及我們發現新事物和解決新問題的能力。（騰訊科技審校/皎晗）