【AI星球（微信ID：ai_xingqiu）】8月21日报道 （编译：小白）
编者注：在无人驾驶汽车之争中，人工智能专家是决胜关键
在14至15楼之间，Bryan Salesky停下了脚步，思索着如何用恰当的言语来解释他在可见未来中的使命。他想赋予汽车眼睛、耳朵、以及大脑等它们所需的一切，来实现无人驾驶。他希望能够在2021年之前帮助福特公司实现这个愿景。
Argo AI是一家刚成立六个月不到的创业公司，却拥有来自福特的10亿美元投资。公司的首席执行官，即Bryan Salesky，并非唯一一个致力于将汽车变为由人工智能操控的车辆之人。尽管采访过程中响起一阵火警警报，Salesky依然十分专注。公司的唯一客户、投资人以及主要股东——福特公司——希望可以在四年内部署全自动驾驶车辆。然而，即使他感受到了开发和交付这一系统的压力，他也不会轻易显露出来。
相反，他和联合创始人Peter Rander对公司的前景相当乐观。Rander是Uber高技术小组的前首席工程师，曾帮助Uber开发了第一代无人驾驶汽车原型，并成功上路。
但是，Argo跟其他数百家研究自动驾驶技术的公司很不一样。福特投资了大笔资金在这家默默无闻的公司身上，两者之间存在着独特的交易，且意味着Argo眼下最重要的目标便是与谷歌的Waymo、Uber、通用的Cruise Automation、特斯拉以及Aurora等各大重量级公司，在开发所谓的自动驾驶汽车的“全堆栈解决方案”。
福特的交易让Argo走入公众视野，但仍有几十个AI/自动驾驶创业公司仍处于无人问津状态下。“人工智能将在未来的自动驾驶汽车中扮演重要角色，”Autotrader的执行分析师Michelle Krebs说道，“因此，汽车制造商如通用汽车、丰田还有福特都在抢着收购用够AI专家的公司。”
显然，Argo鸿运当头了。但是福特是否买对了彩票还有待观察。因此，Argo到底在研究什么，没人知道。
从广义上来说，Argo正在开发的自动驾驶技术可以让福特用来部署实现4级全自动驾驶汽车，并投入到商业按需服务中。换句话说，就是类似与无人驾驶出租车服务。4级全自动驾驶汽车由SAE国际定义，指在特定条件下，汽车可以接管所有的驾驶操作。
Argo的任务是开发整个“视觉驾驶系统”，意味着公司需要开发所有的传感器，比如摄像头、雷达、光检测和测距雷达（LIDAR）以及软件和计算平台。福特同时还要求Argo开发高清晰地图，并保持“及时更新”——福特的首席技术官、研究副总裁键高级工程师Ken Washington在今年六月份的一次自动驾驶汽车峰会上说道。
最终目的就是获得专为福特的自动驾驶汽车而设计的全堆栈系统，以便这些汽车知道它们身处何处，能够检测并理解周围环境中的物体，并作出正确的决策。
Argo AI，以及福特在自动驾驶这个问题上的发展可谓困难重重。Argo仍在与竞争对手争抢机器人和机器学习专家。争抢的结果就是工资高涨（包括奖金和股权），一般来说自动驾驶汽车工程师的年薪不会低于25万美元。
接着，还有技术上的挑战。如果福特想要赶上其公开宣布的最后期限，那么这些挑战必须在2021年之前全部解决。
“我认为福特有着良好的开端，”Salesky说，指出公司已经在自动驾驶汽车的研发上有十多年经验，“福特也没有犯任何实质性错误。他们就是在追求一种方法，而我们就好比，‘哥们，我们可以寻找许多方法，所有方法结合在一切就可以彻底解决这个问题了。’”
存在的两大技术挑战均围绕认知展开，或者说汽车可以看、可以理解周围物体并进行决策的能力。
Salesky，以及该领域中的其他多数人，都认为，认知是一个比较棘手的问题。因为这对于自动驾驶汽车检测相关物体，并预测这些像汽车、行人或骑自行车者接下来的举动十分重要。一旦拥有正确实用的信息，那么自动驾驶汽车就可以相对容易地做决策。
对于如何解决这些问题，有两个学派。Drive.ai和Nvidia等公司认为，深度神经网络——一种可以让计算机通过一系列连接的网络来识别数据中模式的复杂人工智能算法——可应用于自动驾驶汽车要做的所有事情，从识别物体到做决策。
深度学习的支持人认为，这些算法最接近人类大脑的学习方式。但是Salesky认为，深度学习需要更多的研究和计算能力，才能在短期内被应用于自动驾驶汽车。
而另一种方法——也是Argo正在尝试的方式——是训练这些深度网络来解决每一个特殊问题，然后用机器学习算法将一切结合在一起，融入到更广泛的系统中去。
机器学习亦是人工智能的一种形式，它可以利用算法来识别分析数据中的模式，从中学习，并进行预测。比如，机器学习算法可用于从摄像头或LIDAR中提取数据，然后指导车辆识别停车标志或移动中的车辆。
对于外行来说，他们可能会认为部署自动驾驶汽车的竞争不过是近两年的事情。从某种程度上来说，确实如此。影响巨大的收购——如通用汽车收购Cruise Automation，以及科技公司和汽车制造商发表的一系列公开声明一度占据了新闻头条。
但事实上，研发自动驾驶汽车之竞争早在十多年前就已经开始了。
扫一眼如今正在研发自动驾驶汽车的任何一家公司的目录，你会看到很多熟悉的名字，这些人至少参加过2004年、2005年以及2007年由国防高级研究计划局（DARPA）赞助的三场自动驾驶汽车竞赛中的一场。
由于这些早期的研究和实验，一部分机器人和机器学习专家开始游走在学术与创业公司和大型公司之间——一会是同事一会又变成了竞争对手。这些早期项目塑造的人员和关系，如今在全球领先的自动驾驶汽车项目中显现。Argo AI就是例证之一。
当Salesky于9月份离开谷歌的自动驾驶汽车项目时，部署自动驾驶汽车的竞争已经相当白热化，各个汽车制造商、技术公司、以及创业公司都在争夺领导地位——而在三年前，这场景几乎不可想象。Salesky恰好身处于各大公司竞争追逐的那个小圈子里。
当Salesky来到卡耐基梅隆大学机器人研究所下面的一个国家机器人工程中心时，他发现了自己的真爱。他是2007年DARPA举办的自动驾驶汽车竞赛获胜团队中的高级软件工程师。后来担任谷歌自动驾驶汽车项目主管，最近又联合创办了自动驾驶汽车创业公司Aurora的Chris Urmson，当时是该团队的技术主管。
在谷歌的自动驾驶汽车项目组，Salesky最终位居硬件开发总监。当他还在谷歌工作期间，他率先与菲亚特克莱斯勒公司进行磋商，共同开发了Chrysler Pacifica自动驾驶小货车。总之，Salesky手握黄金门票，可以轻而易举地进入任何一家资金充裕的创业公司谋求发展，或在主要的汽车制造商或技术公司中谋得高位。但是他选择了第三个方案。
“我觉得，下一步发展应该是我能为之奋斗很长一段时间的某一件事，它可以为我们带来最佳机会将产品带到市场上，”Salesky说道，“我想，最好的选择就是成立一家公司，然后找到一家与我们志同道合的OEM，并建立深厚的合作关系。”
与此同时，福特正在加紧自己的自动驾驶汽车计划：8月份，公司宣布将于2021年之前部署商业无人驾驶车服务。福特表示，它将通过扩展其位于帕洛阿尔托的研究实验室并投资或收购自动驾驶技术创业公司来实现这一目标。所有这一切，现在都由Jim Hackett负责。Hackett于5月份接任福特总裁兼首席执行官。Hackett将直接向公司执行长Bill Ford汇报。
离开谷歌不久后，Salesky和Rander便成立了他们自己的新公司，同时还获得了一小笔未曾公开的融资。与福特的洽谈，始于2016年末。该交易信息一直未公开直至2月份。
福特并没有收购Argo，Salesky强调。福特是公司的主要股东，在五个董事席位中占据两个。Salesky和Rander各占一个。但是，福特对公司的影响仍不可忽视。自Argo AI于2月份公开亮相以来，公司已经拥有100名员工，其中大多数工程师来自福特的视觉驾驶系统研发部门。
“我们的大多数软件工程师，设计师等，那些会写精心设计和可扩展软件的人，都去了Argo，”前首席技术官Washington说道。
LinkedIn上的资料显示，眼下，Argo AI的大部分工程师和数据科学家都来自福特，剩下的有十几个人来自Uber的高级技术小组，其余少部分分别来自NREC、苹果、微软和谷歌等科技公司。
公司计划于年底之前扩张到200名员工。这些员工将分布到Argo的三个主要办公地点：宾州匹茨堡，加州山景城以及密歇根州的迪尔本。Argo计划于年底之前更新原有自动驾驶汽车上的视觉驾驶系统。并且，Argo还接管了福特之前开发的模拟系统。
年轻如Argo，用“早期”一次来形容并不贴切。完全自动驾驶测试车辆的视频可以在道路上成功早已不再如一年前那般轰动。长期的技术和监管措施需要大力跟上。在Salesky看来，这不是一个胜者为王的游戏。“每年，美国的总行驶路程可达3万亿英里，这其中包含了巨大的机会，”Salesky说，“可以有多个赢家并存。”
特斯拉、通用、沃尔沃也在积极研究自动驾驶发展，但是有不少汽车制造商集中资源与供应商合作，对投资自主驾驶汽车持怀疑态度。相比之下，福特和Argo在此研发阶段采取的措施可以说非常谨小慎微。
