總部位于倫敦的無(wú)人駕駛汽車初創(chuàng)公司衛(wèi)弗已經(jīng)開發(fā)出一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，既可以駕駛家用轎車，也可以駕駛小型貨車。這是同一個(gè)“人工智能司機(jī)”第一次學(xué)會(huì)駕駛兩種不同類型的汽車。

不到一年前，衛(wèi)弗曾展示了它在倫敦街道訓(xùn)練的人工智能可以在英國(guó)其他四個(gè)城市開車。這項(xiàng)任務(wù)充滿挑戰(zhàn)，通常需要進(jìn)行大量的重新設(shè)計(jì)。

衛(wèi)弗技術(shù)副總裁杰夫·霍克說(shuō)：“這就像你到一個(gè)新地方租了一輛車，你可以立即上手?！?/p>

這一進(jìn)展表明，衛(wèi)弗訓(xùn)練自動(dòng)駕駛汽車的方法，很可能會(huì)幫助它領(lǐng)先Cruise、Waymo和特斯拉等訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型從零開始的公司，以實(shí)現(xiàn)更快地?cái)U(kuò)張。

衛(wèi)弗的體量比其規(guī)模更大、資金更充足的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手要小得多，但它是新一代初創(chuàng)公司的一份子，其中還包括Waabi和Ghost公司。它們有時(shí)也被稱為AV2.0，即拋棄了第一代無(wú)人駕駛汽車公司所接受的機(jī)器人思維——依賴超級(jí)詳細(xì)的3D地圖和單獨(dú)的模塊進(jìn)行傳感和規(guī)劃。相反，這些初創(chuàng)公司完全依靠人工智能來(lái)駕駛汽車。

機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)將無(wú)人駕駛出租車帶到了鳳凰城和舊金山的少數(shù)幾條街道上——但成本巨大，而且?guī)缀鯖](méi)有跡象表明這些服務(wù)將在短期內(nèi)擴(kuò)展到試點(diǎn)之外。

衛(wèi)弗和其他公司希望改變這一現(xiàn)狀，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域復(fù)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理方面的作用，使人工智能能夠更好地適應(yīng)不熟悉的街道和場(chǎng)景，而不必更新復(fù)雜的地圖或維護(hù)軟件系統(tǒng)。

我參觀了衛(wèi)弗在倫敦的總部，查看了該公司停在現(xiàn)有捷豹I-PACE車隊(duì)旁邊的新Maxus e9面包車。

這款面包車配備了與汽車相同的6個(gè)網(wǎng)絡(luò)攝像頭大小的傳感器，但它們的位置更高，角度也不同。

這意味著模型的輸入——來(lái)自每個(gè)攝像頭的視頻——在不同車型上是不一樣的，但人工智能已經(jīng)學(xué)會(huì)了從任何一個(gè)視角來(lái)獲取信息并控制車輛。

人工智能還必須適應(yīng)面包車更大的尺寸和重量。它的轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)制也有所不同，而且需要更長(zhǎng)的時(shí)間才能完全剎停。

控制汽車和貨車方向盤的人工智能可能是相同的，但它做出的決策需要以不同的方式進(jìn)行。

在貨車的引擎蓋下，一堆電線和定制的計(jì)算機(jī)部件將模型的指令傳達(dá)給它所控制的車輛。

衛(wèi)弗的人工智能模型結(jié)合了強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模仿學(xué)習(xí)，兩種技術(shù)復(fù)制了人類駕駛員的行為。

它使用了數(shù)千小時(shí)的駕駛數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型駕駛汽車。該公司首先訓(xùn)練人工智能模型駕駛面包車，這只用了80個(gè)小時(shí)的數(shù)據(jù)。

這讓研發(fā)團(tuán)隊(duì)感到驚訝。衛(wèi)弗的科學(xué)家貝基·戈德曼說(shuō)：“當(dāng)我們開始這個(gè)項(xiàng)目時(shí)，我們不知道需要多少數(shù)據(jù)才能使系統(tǒng)泛化?！?/p>

但研究結(jié)果表明，該模型可以比預(yù)期的更快地適應(yīng)新車。衛(wèi)弗還發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)駕駛貨車可以提高模型在汽車駕駛方面的表現(xiàn)。

一旦模型能夠在模擬環(huán)境中駕駛貨車和汽車，衛(wèi)弗就把它帶到了路上。娜奧米是衛(wèi)弗的安全操作員，她會(huì)在車輛行駛時(shí)坐在駕駛位上。

她承認(rèn)在面包車第一次行駛時(shí)會(huì)感到害怕：“當(dāng)我第一次坐在車?yán)锊⑿旭偟浇值郎?，我的感覺(jué)就和駕校教練一樣。”

但這輛面包車很好地應(yīng)付了倫敦狹窄的街道，順利地通過(guò)道路、人行橫道、公共汽車和路邊停著的車。

總部位于加州山景城的Ghost公司的杰伊·吉拉克對(duì)衛(wèi)弗的演示活動(dòng)印象深刻，并且認(rèn)同該公司的整體觀點(diǎn)。吉拉克說(shuō)：“機(jī)器人技術(shù)的方法并不是實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)（自動(dòng)駕駛）的正確方法?！?/p>

但他并不認(rèn)可衛(wèi)弗全部使用深度學(xué)習(xí)的思路。Ghost公司訓(xùn)練的不是一個(gè)大型模型，而是數(shù)百個(gè)小型模型，每個(gè)模型都有專門的功能。

然后由工程師手動(dòng)編輯簡(jiǎn)單的規(guī)則，告訴自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在何種情況下使用哪種模型。Ghost的這種方法與另一家總部位于以色列的AV2.0公司Autobrains的方法類似，但Autobrains還額外使用另一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)規(guī)則。

Ghost公司的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官沃爾克馬爾·烏利格表示，將人工智能分成許多更小的部分，每個(gè)部分都有特定的功能，可以更容易確定自動(dòng)駕駛汽車的安全性。

“在某個(gè)時(shí)候，一定會(huì)有什么事情（事故）發(fā)生，”他說(shuō)，“法官會(huì)要求你指出代碼里面的規(guī)定：‘如果有人在你（A I）面前，你（AI）就必須剎車’，這段代碼必須存在?！睘趵裾f(shuō)，這段代碼當(dāng)然也可以通過(guò)學(xué)習(xí)得到，但在像Wayve這樣的大型模型中很難準(zhǔn)確定位。

衛(wèi)弗希望制造出能夠在高速公路上自動(dòng)駕駛的消費(fèi)類汽車；它也希望成為第一家將無(wú)人駕駛汽車部署在100個(gè)城市的公司。

衛(wèi)弗目前正在與英國(guó)雜貨巨頭Asda和Ocado合作，從他們的城市送貨車上收集數(shù)據(jù)。

然而，從許多方面來(lái)看，這兩家公司都遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者。競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Cruise和Waymo已經(jīng)積累了數(shù)百小時(shí)的實(shí)際運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，并且已經(jīng)在少數(shù)地方向公眾提供無(wú)人駕駛出租車服務(wù)。“我不會(huì)弱化我們面臨的挑戰(zhàn)，”霍克說(shuō)，“自動(dòng)駕駛行業(yè)教會(huì)了我保持謙遜?！?/p>