谷歌無人駕駛汽車可以帶你觀賞該公司位于加州的山景城總部。 這周，有幸試坐了一臺(tái)。看到駕駛員的雙手離開了方向盤，由電腦接管駕駛。正在自動(dòng)駕駛。響亮的女聲隨之傳來。就這樣，汽車開始了自動(dòng)操作：改變車道，遵守交通信號(hào)燈，監(jiān)控騎自行車和步行的人群，打轉(zhuǎn)向。甚至不經(jīng)意的提速都覺得很到位。 工作地很好，以至于《紐約時(shí)報(bào)》編輯約翰·馬可夫（JohnMarkoff評(píng)論道：太無聊了其實(shí)，這句話是贊賞谷歌無人駕駛汽車的表示。 完美的或者說近乎完美。機(jī)器人司機(jī)能減少交通事故，擴(kuò)大道路基礎(chǔ)設(shè)施的承載能力，并且解放上班族的雙手，讓他盯著手機(jī)不放，使用谷歌的許多服務(wù)。 但是還有個(gè)條件。 現(xiàn)在還無法搭乘谷歌汽車，或者在亞克朗市或奧蘭多市或奧克蘭市攔下一臺(tái)，并期待它能像在硅谷那樣表示遜色。 其原因是谷歌已經(jīng)創(chuàng)立了山景城的虛擬道路地圖。 無人汽車勝利的關(guān)鍵 谷歌勝利的關(guān)鍵是這些無人汽車不用從零開始就自愿處置路況。相反，團(tuán)隊(duì)已經(jīng)繪制了無人車將要走過的每條道路的地圖。不是老式地圖，甚至不是內(nèi)容豐富且充溢邏輯道路圖的消費(fèi)者版谷歌地圖。 刻畫超精密數(shù)字化物理世界的最佳想法，甚至精確到一些微小的細(xì)節(jié)，比如說每個(gè)路牙的高度和寬度。一幅普通的數(shù)字化地圖僅顯示道路交叉口的大概位置；而這些地圖對(duì)位置的定位精確到英寸。 這些地圖已經(jīng)逾越了激進(jìn)地圖的概念。谷歌無人駕駛團(tuán)隊(duì)地圖主管安德魯·查塔姆（AndrewChatham解釋道：事實(shí)上，地圖）顯示我可以提前告知汽車的所有地理信息，讓它工作起來更容易。 說道：會(huì)告訴它交通信號(hào)燈到地面的高度、路牙的準(zhǔn)確位置，這樣它會(huì)知道哪些地方不能行使。還會(huì)提供一些你看不到信息，比如說隱含的限速。 谷歌發(fā)明的虛擬世界中，每條街道都是其工程師行駛過的無人汽車動(dòng)身之前，就已經(jīng)把路線數(shù)據(jù)載入汽車的存儲(chǔ)器。這樣一來，汽車開動(dòng)后，軟件就會(huì)知道下一步該怎么走。 查塔姆說道：不必每次打開軟件焦頭爛額地弄清前方路況，已經(jīng)把這些信息提前告訴了軟件的工作是算出現(xiàn)實(shí)世界與預(yù)期中的差別，這讓問題更簡(jiǎn)單。 基于道路網(wǎng)絡(luò)打造虛擬世界 盡管簡(jiǎn)化了車內(nèi)的問題，但任務(wù)所需的工作量卻大大增加。整個(gè)虛擬基礎(chǔ)架構(gòu)都需要構(gòu)建于道路網(wǎng)絡(luò)之上！ 也只有少數(shù)幾家公司—也許僅有谷歌—能想象得出，把美國(guó)所有街道的數(shù)字化作為無人駕駛汽車解決方案的關(guān)鍵局部。汽車公司能想到用這樣強(qiáng)大的數(shù)據(jù)收集和合成能力，提高其核心競(jìng)爭(zhēng)力嗎？ 盡管如此，當(dāng)被問及谷歌汽車龐大的制圖問題時(shí)，負(fù)責(zé)谷歌無人汽車項(xiàng)目的卡內(nèi)基梅隆前大學(xué)教授克里斯·厄梅森（ChriUrmson仍信心十足。說道：這是谷歌的項(xiàng)目之一，作為一家公司，谷歌擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)，已經(jīng)擁有地圖產(chǎn)品和街景服務(wù)。之所以能享受這趟完美的遠(yuǎn)距離觀光體驗(yàn)，因?yàn)槲宜奶幈疾ú⑹占貓D數(shù)據(jù)。 迄今為止，谷歌已經(jīng)繪制了2000英里道路地圖。不過，美國(guó)道路網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)達(dá)400萬英里。 厄爾森聳了聳肩，補(bǔ)充道：這是一項(xiàng)工作，但并不嚇人。這是谷歌正在考慮的項(xiàng)目規(guī)模。 谷歌戰(zhàn)略的大背景下，所有這些都將行得通。谷歌希望機(jī)器人讀懂物理世界，正如它曾必需讓機(jī)器人（或者說Spider一種電腦機(jī)器人）讀懂網(wǎng)頁(yè)一樣。 事實(shí)上，把谷歌的做法稱為制圖可能不太妥當(dāng)，更愿意用爬遍全球（crawltheworld來形容它這意味著地圖數(shù)據(jù)對(duì)電腦來說是易讀的有用的 無人駕駛汽車完美地承接了谷歌ProjectTango項(xiàng)目及其最近對(duì)機(jī)器人公司的大舉收購(gòu)。Tango谷歌對(duì)讓移動(dòng)設(shè)備像人一樣擁有空間和運(yùn)動(dòng)的感知能力所做出的新努力，將使機(jī)器人了解人類世界，而機(jī)器人公司將為機(jī)器人在人類世界中的行動(dòng)發(fā)明方法。 谷歌精神讓一切成為可能 越發(fā)深入思考這些項(xiàng)目，就越能從一些蛛絲馬跡中挖掘出谷歌精神，比如說它野心、項(xiàng)目規(guī)模和針對(duì)高難度問題的解決方案。棘手的機(jī)械視覺問題需要計(jì)算機(jī)有對(duì)街道有著近乎于人類水平的理解，由于谷歌坐擁巨大、空前且難以想象的數(shù)據(jù)收集量，這個(gè)問題將更容易解決。 去年秋天，另一名無人駕駛汽車團(tuán)隊(duì)成員安東尼·萊萬多斯基（AnthoniLevandowski前往尼桑公司做演示。尼桑員工一直在追問車車通信問題，該公司工程師（和許多汽車行業(yè)人士）認(rèn)為這是無人駕駛汽車解決方案的重要組成局部。 萊萬多斯基一針見血地回答道：如果我能利用其他汽車的傳感器觀察前方的道路，能看到更多的路況信息嗎？希望確保我行駛的道路展示在每個(gè)人的車?yán)铮嚺c車之間分享信息有可能實(shí)現(xiàn)，但它并不是重點(diǎn)。 汽車公司的員工沒能理解的谷歌主張車車通信，但這種方式無法實(shí)時(shí)地同步發(fā)生。 總之，每輛汽車的數(shù)據(jù)都正被編入地圖中。有了地圖數(shù)據(jù)—或者說我可以稱之為體驗(yàn)汽車所需要的就是高精度地圖上的準(zhǔn)確位置，能夠節(jié)省所有的分析和計(jì)算（以及車車通信）工作量。 谷歌無人駕駛汽車與初創(chuàng)公司Anki玩具賽車游戲的原理類似。當(dāng)你購(gòu)買AnkiDrive四驅(qū)車玩具時(shí)，會(huì)得到汽車競(jìng)賽的賽道。賽道中已經(jīng)嵌入了位置數(shù)據(jù)，就相當(dāng)于虛擬賽車地圖的物理顯示。 聰明的谷歌機(jī)器 無人汽車之旅中，遇到很多騎自行車的人和技術(shù)糟糕的駕駛員，這樣復(fù)雜的環(huán)境中導(dǎo)航并不容易：無人汽車必需按路線圖全速前進(jìn)，同時(shí)它還要繪制地圖，防止交通事故。 谷歌汽車不是愚蠢的機(jī)器。擁有自己的傳感器：雷達(dá)（位于雷克薩斯SUV頂上的旋轉(zhuǎn)激光）以及一套相機(jī)。車上還要進(jìn)行一些處理，以弄清路線和防止發(fā)生碰撞。 這有一定難度，不過谷歌正在采用桌面級(jí)計(jì)算系統(tǒng)（龐大的計(jì)算和數(shù)據(jù)處置將由谷歌服務(wù)器群組完成） 車載電腦首要任務(wù)是整合傳感器數(shù)據(jù)。將采集激光器和攝像頭的數(shù)據(jù)，并將它整合成周圍環(huán)境的視圖，之后它將利用整合好的視圖來定向（配合GPS 無人汽車團(tuán)隊(duì)軟件主管迪米特里·多爾戈夫（DmitriDolgoi表示：可以將看到景物與存儲(chǔ)在地圖中的數(shù)據(jù)相互匹配，以此來精準(zhǔn)地確定我地圖上的位置。一旦我知道自己身處何處，所有編制在地圖中道路的結(jié)構(gòu)和語義數(shù)據(jù)都將為汽車所用。 一旦知道自己處于何處，無人汽車就可以觀察動(dòng)態(tài)物體的行為并構(gòu)建模型，包括其他汽車、自行車和行人。 這里，谷歌采用另一種方法。多爾戈夫的團(tuán)隊(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法發(fā)明路上其他人的模型。駕駛過程中的每英里路段信息都被輸入計(jì)算機(jī)中，還要對(duì)不同類型的對(duì)象在不同環(huán)境中的表示進(jìn)行分類。即便有些司機(jī)的行為已經(jīng)進(jìn)行硬編碼（比如說紅燈變綠，汽車啟動(dòng)但他并不照搬邏輯順序，而是學(xué)習(xí)司機(jī)的實(shí)際行為。 這樣，就知道，一輛尾隨在垃圾車身后的汽車，可能會(huì)換道繞過來。谷歌已經(jīng)建成了70萬英里的駕駛數(shù)據(jù)，將協(xié)助谷歌算法理解汽車的行為。 谷歌的非理性效用 多數(shù)駕駛情況并不難以理解，不過要遇到棘手或突發(fā)的情況呢？谷歌地圖標(biāo)注目前采用的方案是讓人類司機(jī)加以控制，平安駕駛汽車。不過，人類駕駛員必需接管的情況下，谷歌汽車會(huì)記錄駕駛員的行為，這樣的話，工程師就可以測(cè)試出在極端情況下汽車如何不傷害公眾。 每輛谷歌汽車記錄著之前的駕駛數(shù)據(jù)—爬遍天下捕捉而來的圖像和數(shù)據(jù)—以及計(jì)算輸入的駕駛數(shù)據(jù)，包括其他駕駛員在行駛過程中應(yīng)對(duì)各種情況的數(shù)據(jù)。 谷歌汽車的工作方式和我大腦運(yùn)作方式有些相似之處。思考時(shí)接受感官輸入的信息，動(dòng)作會(huì)相應(yīng)地做出反應(yīng)。大腦一直在作出判斷，指導(dǎo)我認(rèn)知。實(shí)際的感官信息—比如燈光打在視網(wǎng)膜細(xì)胞上—其地位僅次于之前大腦存儲(chǔ)的各種體驗(yàn)。 谷歌自動(dòng)駕駛汽車運(yùn)用這一法則也不足為奇，為此取得了巨大勝利同樣也不足為奇。 谷歌人工智能主管彼得·諾維格（PeterNorvig和他兩名同事創(chuàng)造了一個(gè)短語數(shù)據(jù)的非理性效用（unreasoneffectofdata描述了海量數(shù)據(jù)對(duì)高難度人工智能問題的影響。 即便這意味著谷歌汽車將繼續(xù)不停地跋涉400萬英里的道路，并且手動(dòng)處置大量的數(shù)據(jù)，也會(huì)堅(jiān)持下來。 這就是谷歌的非理性效用。