對于自動駕駛的未來，持樂觀態度的人很多。

　　市場營銷公司 ABI 就認為：到 2025 年，全球就會有 800 萬輛自動駕駛汽車為我們提供服務。Research &Markets 更是大膽，其預測 2030 年光美國市場自動駕駛汽車保有量就將突破 2000 萬輛。

　　不過，這些數字的真實度到底有多高？

　　如果你拿這個問題問那些真正站在行業金字塔尖的人，比如 Adrian Macneil，恐怕會得出更為理性的答案。

　　Adrian Macneil 現在是通用旗下自動駕駛部門 Cruise 的工程主管，在他看來，“現在一路狂奔的自動駕駛行業其實是在向著起跑線進發，這項技術想在一夜之間完成對主流交通行業的滲透根本不可能。”

　　Macneil 的論斷可是相當有分量，畢竟現在的 Cruise 已經是僅次于 Waymo 的自動駕駛公司。

　　雖然 Cruise 的自動駕駛打車服務今年年末才能上線，但其累積的自動駕駛里程可比大多數自動駕駛公司要高得多。光是去年 Cruise 就在加州跑了 45 萬英里，僅次于 Waymo 的 120 萬英里。

　　如果一切順利，今年年末正式落地的 Cruise 商業服務甚至會成為一個擁有 2600 臺運營車輛的超級項目，而且這些自動駕駛汽車可是沒有方向盤、油門和剎車踏板的“究極進化物種”。

　　雖然看起來順風順水且融資不斷，但 Cruise 一路走來并沒有外界想象的那么輕松。

　　為此，外媒 VentureBeat 專門采訪 Macneil，為的就是聽聽他對公司過去 5 年的詳細梳理。

　　在這篇文章中，Cruise 當下的進度、未來方向、商業服務選址和市場戰略等問題都會得到一一解答。

　　高速增長

　　2013 年，Kyle Vogt 與 Dan Kan 聯合創辦 Cruise Automation。前者在今年 1 月前一直是 Cruise 的 CEO，人事變動后他成為 Cruise CTO，而通用汽車前總裁 Dan Ammann 則接管了 Vogt 的 CEO 的位置（畢竟通用才是大金主）。

　　Vogt是麻省理工計算機科學學院高材生，在涉足自動駕駛行業前，他還參與過多個創業項目，比如最后成了 Twitch 的 Justin.tv（2016 年 Twitch 賣出了 9.7 億美元的高價），以及 2012 年被 Autodesk 6000 萬美元收入囊中的移動社交視頻應用 Socialcam。

　　Vogt 對于機器人的熱情可以追溯到他的孩提時代。14 歲時，他就打造了自己的“風火輪”——一臺靠計算視覺行駛的自動駕駛汽車。在麻省理工讀大學時，Vogt 更是直接參與了 2004 年的 DARPA 自動駕駛挑戰賽。

　　“究極進化版”的 Cruise 自動駕駛汽車

　　在 Y Combinator 亮相一年后，Cruise 得到了 Dan Kan 的支持，這位公司二號人物是當年 Vogt 在 Justin.tv 好戰友 Justin Kan 的弟弟。不久之后，他們的小團隊就拿出了原型產品 RP-1，這套直接面向用戶市場的改裝套件讓一輛奧迪 A4 和一輛 S4 擁有了高速自動駕駛功能（這款產品與神奇小子 George Hotz 的開源堆棧產品較為類似）。當時，Cruise 的目標是讓該套件支持更多量產車型。

　　不過，Vogt 和 Kan 可不想只在高速路況“小打小鬧”，他們還要用更具野心的新平臺攻克城市駕駛的難題。2014 年 1 月，Cruise 宣布拋棄 RP-1，公司要基于日產聆風打造新的自動駕駛系統。第二年 6 月份，Cruise 又順勢拿到了加州車管所的公路測試執照。

　　緊接著，2016 年 3 月份 Cruise 又敲定了通用的收購。

　　那時的 Vogt 手下只有 40 名員工，但金主砸來的熱錢讓其團隊迅速擴充到 100 人。2017 年 6 月時，Cruise 的員工數就突破 200 人。這還沒完，Cruise 野心還大著，這家公司要在 2021 年將現有員工數翻番，即至少再招聘 2000 名員工。

　　2018 年 5 月，通用還幫 Cruise 撮合了新的投資者——軟銀愿景基金。孫正義要和通用攜手前進，其中前者要向 Cruise 投資 22.5 億美元，而通用則會在向自家子公司注資 11 億美元。就在大家都認為 Cruise 的錢已經多到花不完時，又有新的外部投資者本田介入，日本巨頭要先砸 7.5 億美元進來，隨后的 12 年中本田還會再給 Cruise 20 億美元。

　　一連串的利好消息將 Cruise 的估值直接推高至 146 億美元，最近 Cruise 在舊金山的新辦公室也正式開張，不久后西雅圖的工程中心也將投入使用。

　　在 5 年的快速增長過程中，Cruise 還順勢收購了多家公司，比如提供最后一公里自動化包裹遞送服務的 Zippy.ai，以及激光雷達新創公司 Strobe。Cruise 宣稱，Strobe 手上的技術能將自動駕駛傳感器成本削減掉 99%。

　　模擬城市

　　Cruise 在自家內部工具上可沒少做模擬，在谷歌云平臺上，它幾乎每天都要完成 20 萬小時的模擬工作（是 12 個月前工作量的 25 倍），而這套端對端 3D 虛擬引擎被員工親切的稱為“矩陣”

　　Macneil 表示，“矩陣”讓工程師能搭建任何想象中的場景，同時合成攝像頭及雷達的傳感器數據。據悉，每天完成 3 萬個場景的還原 Cruise 需要用到 30 萬個處理核心以及 5000 塊圖形顯卡，這樣的流程跑一圈下來，就能累積 300TB 的數據。

　　“矩陣”中的模擬場景

　　“‘矩陣’讓我們一下子擁有了 3 萬輛測試車，他讓 Cruise 能更好地理解自動駕駛汽車的整體表現，同時提前訓練一些現實世界中可能會遇到的極端情況。”Macneil 說道。“模擬讓我們的步伐快了很多，每次迭代后軟件再裝車出去路試 10 萬或 100 萬英里的話，我們拿到反饋結果就得猴年馬月了。”

　　不斷重復則是 Cruise 測試中的另一個主要方案。Cruise 會抽取現實世界中采集的傳感器數據，將其灌入軟件回放，隨后對車輛每次的表現進行對比。

　　當然，Cruise 還會有計劃地進行模擬，只需改動一兩個變量（比如車輛接近速度和距離），就能在同一個場景下創造出成千上個變化。

　　“通過這些方法，Cruise 就能深層次了解測試車遇到困難時會作何反應。”Macneil 說道。“假設車輛遇到了復雜的‘無保護左轉’，我們就能找到變量的改變會如何影響它們識別空隙的速度，以及車輛是否能果斷穿過空隙。”

　　Cruise 并沒有統計其在模擬器中積累的測試里程，Macneil 稱這是公司有意而為之，因為 Cruise 更強調測試的質量，而非瘋狂堆積數量。

　　“只是單純累積里程毫無意義，我們得深入考慮整個測試的效果，車輛必須在不同環境中歷練才能成長。”Macneil 解釋。

　　眼下，雖然 Cruise 的訓練數據還嚴格保密，但其用到的工具和庫已經逐步開源了。

　　今年 2 月，Cruise 就推出了 Worldview，包含 2D 圖形堆棧和 3D 場景，并輔以鼠標和動作控制，點擊交互和一套嵌入式命令。

　　未來幾周內，Cruise 還會公布一個全功能可視化工具，幫助開發者更好地理解自動駕駛系統在特定環境下的響應方式。

　　車隊擴軍

　　在實地路測中，Cruise 用的則是第三代雪佛蘭 Bolt 純電動車，輔以 Velodyne 激光雷達、近程及遠程雷達、攝像頭、自家算法和容錯能力很強的電子及致動系統。

　　在車內，Cruise 還準備了能顯示車輛轉彎、并線、交通燈等信息的顯示屏。在遇到情況時，車輛還能為乘客做出簡單解釋。

　　為了 Cruise 的車隊，通用還專門在 Lake Orion 投 10 億美元建了新工廠，上個月通用還決定再為該工廠追加 3 億美元投資。眼下，該工廠已經有 1000 名員工和數百臺自動化機器人。

　　現在的 Cruise 車隊共有三大測試區域，其大部隊部署在舊金山，其他車輛則分布在亞利桑那 Scottsdale 和底特律大都會區。

　　資金充足且有通用撐腰的 Cruise 擴充起車隊來也是大刀闊斧，2017 年 6 月 Cruise 的車隊就從最初的 30 輛暴增至 130 輛，而眼下 Cruise 在加州車管所登記在案的測試車已經有 180 臺。

　　三年前，IEEE Spectrum 還曾拿到一份文檔，稱 Cruise 計劃在美國部署至少 300 臺測試車。

　　現在的 Cruise 其實已經有了打車服務 Cruise Anywhere，不過只面對公司員工開放。《華爾街日報》曾報道稱，Cruise 和通用希望聯合 Lyft 搞打車服務測試，并最終搭建自己的自動駕駛打車網絡。

　　同時，第四代 Bolt 也呼之欲出，新車將搭載自動門、后座氣囊和其它冗余系統。這次，Cruise 還會砍掉方向盤。

　　測試與安全

　　為什么要將主要火力集中在舊金山？

　　Cruise 的理由也很簡單，這里挑戰更大。測試車輛不但要經常進行復雜的機動，還能和更多的行人、車輛與自行車“互動”。從數據上來看，舊金山每平方英里平均居住 17246 人，是鳳凰城的 5 倍。

　　“上來就啃硬骨頭意味著 Cruise 擴大起規模來比那些先找軟柿子捏的公司要快得多。”Vogt 在博文中解釋道。“基于我們的經驗，在舊金山每一分鐘的測試都能頂的上在郊區跑一個小時。”

　　舉例來說，Cruise 的 Bolt 測試車在舊金山遭遇應急服務車輛的頻率是 Scottsdale 及鳳凰城的 47 倍。遭遇其它麻煩的頻率也高上不少，比如遇到建筑工地的頻率是郊區的 39 倍，自行車高 16 倍，行人也高上 32 倍。

　　從披露出來的數據可知，Cruise 測試車在舊金山已經能掌握 6 向交叉路口。此外，繁忙的唐人街和亂竄的自行車對測試車來說也是小菜一碟。

　　Cruise 的打車應用

　　“只在支線道路上測試可給不了你最珍貴的數據。”Macneil 說道。“我們將主要力量集中在舊金山就是因為測試車在這里遇到行人、自行車、建筑工地、救護車和其它交通參與者的頻率更高，這對 Cruise 的測試至關重要。”

　　Cruise 的努力也沒白費。最新的加州車管所接管報告顯示，去年它在加州的測試車每 5205 英里才需要駕駛員介入一次，而 2017 年則為每 1254 英里介入一次。而且別忘了，Cruise 在加州的測試車隊部署在繁忙的舊金山。

　　橫向對比來看，Cruise 的接管頻率（每一千英里）僅為 0.19，比 Zoox（0.50）、Nuro（0.97）和 Pony.ai（0.98）都要低得多，在業內僅次于 Waymo 的 0.09。

　　假設 Cruise 的技術真有那么神，可以救人于水火之中（車禍死亡三大原因是分心、酒駕和超速），那么它真能說服滿腹狐疑的公眾嗎？

　　去年夏天，Brookings Institution、智庫HNTB 與 AHAS 分別作了相關研究，三家機構發現大多數人不相信自動駕駛汽車的安全性。

　　研究顯示，超過 60% 的受訪者傾向于不乘坐自動駕駛汽車，而有 70% 的受訪者表示與自動駕駛汽車在一起行駛會讓他們擔心，認為自動駕駛汽車沒有有人駕駛汽車安全的受訪者則占到了 59%。

　　公眾可不是傻子，他們不會對去年 3 月的 Uber 致命事故視而不見。除此之外，特斯拉的 Autopilot 也經常鬧出大事，讓無條件相信它的車主死于非命。

　　蘭德公司預計，自動駕駛汽車想拿出一個安全可靠的統計數字，至少得累積 110 億英里的測試里程，而去年“盤踞”加州的幾十家公司一共才累積了 200 萬英里。

　　Macneil 也承認當下困難重重，我們離全自動駕駛還很遠。他還指出，即使業界達到了 110 億英里這個轉折點，各家公司也得繼續對自家產品進行迭代。

　　“如果把自動駕駛汽車的進化速度放在宏觀角度來看，全自動駕駛汽車上路只是第一步。后續我們還有無盡的問題要解決，比如各種天氣情況，不同的速度、路況，長距離駕駛等。”Macneil 說道。

　　競爭和彎路

　　雖然看似順風順水，但 Cruise 在探索的路上可沒少走彎路。

　　曾幾何時， Cruise 還計劃在曼哈頓部署測試車，但最后卻無疾而終。至于一直計劃的打車服務，Cruise 也拒絕公布具體的時間線。

　　不過，這還不是最尷尬的。原本，Cruise 計劃每月累積 100 萬英里的測試里程，但去年全年它在加州才跑了 45 萬英里。

　　對此，Cruise 解釋稱 100 萬英里的目標是針對三個測試區域的，最終 Cruise 決定將重心集中在城市環境，因此累積里程也相應減少。

　　與其相比，Cruise 一直在追趕的 Waymo 已經累積了超過 1000 萬英里的測試里程。

　　去年，The Information援引內部人士消息的報告稱，Cruise 在舊金山的測試車經常會卷入交通事故，差點就發生事故的情況更是比比皆是，想在大城市中投入廣泛使用，至少還得 10 年時間。

　　在避免走彎路的同時，Cruise 還得提防著競爭對手。

　　即使不算上那些科技巨頭，與通用纏斗百年的福特也是 Cruise 的心腹大患，它已經與 Postmates 達成合作，要在邁阿密進行無人遞送。

　　至于 May Mobility、Pronto.ai、Aurora、NuTonomy 和 Optimus Ride 等新創公司，也有可能讓 Cruise“晚節不保”。

　　Vogt 相信，Cruise 的優勢在于分布式的現實與模擬訓練法，這讓它能快速實現多個城市的部署。在去年的通用投資者會議上，Vogt 還承認，自動駕駛汽車在能力上可能比不上人類司機（至少在最初），但這些車輛會迅速趕上并完成超越。

　　“打造一臺擁有完美用戶體驗，最佳運行參數和驚人空間利用率的自動駕駛汽車是個終極工程難題。”Vogt 最近在 Medium 上寫道。“我們始終在尋找加速自動駕駛技術普及的方法，因為它在許多方面都能造福眾生，Cruise 會趟出一條正確的路。”