然而安全单靠摄像头的互相备份并不能保障，2016年六月，特斯拉无人驾驶发生的车祸仍历历在目，今年三月Uber无人车又被撞翻在地。美国兰德公司的研究表明，无人驾驶技术需要经过一百亿英里的测试，才能有95%的置信度证明自动驾驶是比人类驾驶安全的。一百亿英里意味着，一辆车连续跑500年。不仅如此，这一百亿英里中的每一英里，系统测试的场景不能是太单一的。难度之大，成本之高，可想而知。针对这一问题，最近，驭势在做一项很有趣的研究，利用高度逼真的模拟器进行测试和训练。未来这样的系统可以通过强化学习，不断地与不同场景和决策算法进行对弈，左右互搏，让无人驾驶的决策系统越来越成熟。

　　一句大话引发的五个月造车

　　驭势设计无人驾驶汽车的举动缘起于吴甘沙在2016年4月份与世界范围内最知名的人工智能记者，也是《与机器人共舞》的作者约翰马尔科夫的一次谈话。当时，吴甘沙一拍脑门，说了句大话，要在明年的CES上推出一款无人车。“我们也没想到怎么搞着搞着就真的把这辆车搞出来了，开奖，因为当时说过这句话之后，冷静下来我就有些后悔了。我们是一家创业公司，没有太多的资源去做这辆车，但人说话是要做数的。于是我们五月份开始策划，十月份差不多做完，汽车成型之后开始调试系统，装船运输，这是一个很漫长且紧凑的过程，每一个时间节点都不能耽搁。”

　　对于驭势内部有何方神圣，能让移动包厢在几个月内横空出世，吴甘沙表示，全时参与的员工不超过两人。“马克思主义的生产资料所有制已经OUT了， 我们现在提倡的是生产资料租用制，这里的生产资料也包括了大脑。我们想办法找到了一些很有想法的汽车设计师，找到了一些很厉害的研究交互设计、用户体验设计的教授。大家一起坐下来头脑风暴，我们把之前对于汽车的所有思维定式都抛掉，从0开始设计。我们经历了大量的争论、碰撞、修改。我们设置一个特定的时间节点，到这个时间点大家要停止争论，达到一个统一的共识。然后我们请一个专业的团队做了一个油泥模型出来，大家再轮番上阵，在油泥模型上‘比划’自己所负责的模块，比如传感器、交互组件。当你面对这个真正的1:1的油泥模型的时候，你才对这辆车有了真正的空间感。”

　　智能驾驶现在要做三件事，吴甘沙形象地总结为：新司机、认路的司机、和老司机。新司机要有眼睛，即指基于计算机视觉的感知系统，包括各类摄像头（单目、双目、三目）、激光雷达、毫米波雷达；认路的司机指高精地图，涉及到定位、惯性导航、SLAM等技术；老司机开车要做到舒适，不肉，不慌，能与如狼似虎的人类司机争夺路权，且在遇到无法处理的情况时能优雅地降级，交由人类操作，即认知决策。在这三个层面，驭势都在发力，但吴甘沙坦言，“想把第一块做的非常好已经很不容易”。在计算机视觉层面，驭势以格灵深瞳的汽车视觉团队为基础，引入来自产业界和高校的人才，具备了算法到工程再到上车的能力；在高精地图层面，由于在中国做公共道路地图需要资质，但园区、旅游区内部的高精地图是可以做的，这也是驭势聪明的一个方面；在认知决策层面，吴甘沙表示，不一定需要等通用人工智能的时代到来，“我们现在提倡Stronger的Weak AI”，但即使这样还是有很长的路要走，涉及到迁移学习以及预测学习，“这也是为什么我们急需算法人员”。

　　愿意等待人才成熟

　　说到招人，驭势讲求四有，即“有种，有趣，有料，有情义”。对于业界普遍关心的学历问题，atv，倒是没有过多的提及。吴甘沙表示：“以前我们招人是很苛刻的，团队一半是博士，一半是有五六年以上经验的硕士。现在我们不这样想了，看准了这个人，就算是本科生都招。一个是因为现在人才成本贵，无人车的老法师塞巴斯蒂安.特龙曾经拿Otto举例说现在平均一个智能驾驶专家值一千万美元；再一个是原本市场上已经成熟的研究人员不多；最重要的是，我们愿意等人才成熟。我们已经建立了一个良好的培训系统，对于资质较高的软硬件工程师，不出三个月就能将自己的程序烧到车上去试验了。我相信我们的工作环境对于热血的极客青年来说是相当有吸引力的，毕竟很多年轻人都爱车，我们有各种各样的车让他们去玩。当然，你要有一种使命感，你要能意识到你在做一件非常有意义的事情，无人驾驶能够解决今天城市的很多问题，比如堵车、废气排放、交通事故、停车难、通勤时间长等问题，你要明白你的工作是跟一件大事业联系在一起的。”目前驭势团队已经有50多人，每个人都有明确的职业发展道路。驭势在建立一套有趣的职业阶梯制度，每一个级别都能找到一个大家熟知的“大神”作为参照，比如在工程师方面，将Jeff Dean作为最高级的参照，这就意味着，只要没到Jeff Dean的水平，你就有级可升，CTO也不例外。

　　做无人驾驶的赋能者