前 Uber 高管离职创业，首款自动驾驶产品惹争议，Hinton、李飞飞曾参投

自动驾驶圈的人才流动这几年尤为明显，尤其是美国很多自动驾驶公司或部门被收购后，大量自动驾驶人才选择了自主创业。

在不同的创业方向上，优步·ATG系前首席科学家拉克尔·乌尔塔森(Raquel Urtasun)有着独特的选择。

Waabi Innovation的创始人Raquel Urtasun

去年6月，沉寂了一段时间的Raquel Urtasun突然宣布创立Waabi Innovation，通过开发端到端的自动驾驶模拟训练平台，改进自动驾驶技术，进军无人驾驶重卡市场。

经过半年多的研发，Waabi的模拟测试平台取得了进展，但其产品却引来了众多专家的质疑。为什么？

人工智能自动驾驶仪仿真测试平台的优缺点

与其他自动驾驶仿真平台相比，Raquel Urtasun更注重将AI融入应用。

Raquel Urtasun认为，传统方法限制了AI的力量，开发人员必须手动调整软件堆栈，这是一项复杂而耗时的任务。

目前，虽然一些公司已经将深度学习引入到仿真测试平台中，但是深度学习的“黑盒”特性使得研究人员无法发现它们是如何以及为什么解决特定任务的。

因此，她决定结合深度网络、概率推理和复杂优化来提高自动驾驶系统的迭代速度。Raquel Urtasun断言，Waabi的模拟测试平台使用人工智能来设计测试，评估技能，并教会自动驾驶系统“自己学习驾驶”。她表示，该平台可以通过数据构建真实世界的“数字双胞胎”，模拟实时传感器，自动创建场景对自动驾驶系统进行压力测试，无需人工干预。

具体来说，Waabi的仿真平台路线有两个特点:

一是利用闭环模拟器实现常见驾驶场景和弯道工况的大规模测试；二是搭建模拟器，利用深度学习进行激光模拟，快速提高虚拟驾驶测试和自动驾驶的迭代优化速度。

Waabi表示，这项技术将通过减少对真实道路测试的需求，为测试和制造自动驾驶汽车带来更安全、更低成本的自动驾驶解决方案。

鉴于此，美国韦恩州立大学计算机科学系教授史指出，由于其技术过于依赖人工智能来设计、测试、评估技能和训练自动驾驶系统，因此可能无法解决当今自动驾驶模拟测试平台的所有问题。

他认为，Waabi模拟的传感器信息应该加入真实道路中出现的噪音，应该允许用户设置更加多样化的场景。

此外，与真实世界不同的是，在涉及真实数据的模拟测试中，无论传感器是否捕捉到视点，每个测试场景都必须根据自动驾驶汽车的运动，使用预测模型进行渲染。这也意味着渲染只是粗略地还原了世界。

“我认为，在我们涵盖所有典型的驾驶模拟场景之前，我们需要进行实际测试来测试弯道情况。”石对说道。“我认为，目前模拟测试的作用是有限的。只有实际体验这些场景，自动驾驶汽车才能学会应对不同的驾驶模式。”

美国韦恩州立大学计算机科学系史教授

不完善的模拟测试技术

模拟测试技术一直被认为是自动驾驶技术快速迭代的技术手段之一。

兰德智库一份关于自动驾驶汽车的评估报告显示，如果自动驾驶系统满足量产应用的条件，至少需要110亿英里的道路验证。对于车队规模小、资金不足的自动驾驶公司来说，要达到这个目标还需要几年甚至几十年的时间。

然而，对于自动驾驶汽车需要完成多少英里的路测，目前业界还没有公认的标准。

因此，从过去到现在，模拟测试技术一直受到各自动驾驶公司的青睐，因为它可以通过模拟现实世界道路的交通环境，在短时间内以较低的成本为自动驾驶系统获取海量的道路数据。

然而，很少有人关注仿真测试技术的缺点。

模拟测试技术大致可以分为三种类型:

回放传感器日志，再次回放自动驾驶蒸汽传感器捕捉到的数据，训练自动驾驶系统。

运动规划模拟，模拟沉浸式虚拟世界。

虚拟世界渲染，利用渲染技术自动扩大虚拟世界的范围。

然而，仿真测试技术虽然强大，但仍然不可避免地受制于虚拟，无法完美展现真实世界。

专家指出，模拟测试中的元素相对简单，虚拟世界应包括不同性别、身高和形状的行人，还应包括轮椅和婴儿车等物体，以更接近现实世界中的行人。

此外，在模拟测试相对可控的虚拟世界中，自动驾驶汽车会遗漏一些值得关注的问题。例如，如果现实世界中有人通过贴纸修改车辆外观，或者在其他车辆的车身上贴上限速标志，自动驾驶感知系统可能会受到影响。但是，在模拟测试中，这些问题大概不会出现。

鉴于模拟测试平台的弊端，业界通常会将实际道路测试与模拟测试相结合，以更好地完善自动驾驶技术。有些公司还会在此基础上通过乘用车收集更多的道路数据。

或许，Waabi未来会推出更多的产品来弥补模拟器的缺陷，从而摆脱以激光雷达自动驾驶为目标的Waabi。

瓦哈比的诞生

成立一家自动驾驶公司而不先引入相关技术成果，而是花费大量时间开发一个仿真平台，这似乎是违反直觉的，但这与Raquel Urtasun在优步的工作经历密切相关。

2017年，优步的一辆移动机器人撞到了一名过马路的49岁妇女，并导致她死亡。这一事件将优步和自动驾驶技术推到了风口浪尖，使其成为众矢之的……公众的批评。通过这件事，Raquel Urtasun更加深刻地认识到安全的重要性。

此前，她在接受媒体采访时表示，优步的工作和那场车祸的经历为瓦阿比“印上了安全第一”。她说:“这是我们在模拟测试方面做了大量开发以降低开发这项技术的风险的原因之一。”

此外，它在优步·ATG部门的大部分工作也与模拟测试有关。

2017年5月，拉奎尔·乌尔塔森(Raquel Urtasun)担任优步ATG系首席科学家，同时兼任多伦多大学计算机科学教授。在优步，Raquel Urtasun带领几十名研究人员和八名来自多伦多大学的学生，利用人工智能，特别是深度学习，模拟自动驾驶系统，试图彻底摆脱自动驾驶汽车的激光雷达。

优步在任期间疯狂招募更多自动驾驶牛加入，ATG团队从8人扩大到50多人。其中，优步挖走了Waymo的明星工程师安东尼·莱万多夫斯基(Anthony Levandowski)，引发了Waymo指控优步窃取商业机密(经过两年谈判，双方终于在近日达成和解)。

然而，研究工作并非一帆风顺。尽管优步通过多种方式引进人才来提升其自动驾驶技术，但在2017年，在其自动驾驶车祸、诉讼案件和疫情爆发的多重冲击下，优步ATG部门于2020年12月被以40亿美元的价格出售给自动驾驶公司Aurora。

此后，拉奎尔·乌尔塔松和他的团队消失了半年。最后，Raquel Urtasun于去年6月宣布成立自动驾驶公司Waabi Innovation。

或许拉奎尔·乌尔塔森选择创业并成立Waabi Innovation可以被视为他在优步研究工作的延续。

然而，与众不同的是，拉奎尔·乌尔塔松一宣布这一消息就吸引了众多乐观的目光。

当时美国很多初创公司已经卖车了，行业遭遇投资寒潮。然而，当Raquel Urtasun宣布成立自动驾驶公司后，短短几天就获得了8350万美元的A轮融资。投资者不仅包括优步和极光等知名公司，还包括世界知名的人工智能专家，如杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)、李菲菲、柏克莱大学机器人学习实验室主任彼得·阿比勒(Pieter Abbeel)和英伟达AI主任桑佳·菲德勒(Sanja Fidler)。

这一轮融资成为加拿大创业公司历史上最大的初始融资轮之一。

如今，拉奎尔·乌尔塔森(Raquel Urtasun)继续着他所创立的瓦阿比优步·ATG部门之前的研究工作，在自动驾驶的道路上渐行渐远。

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在不同的创业方向上，优步·ATG系前首席科学家拉克尔·乌尔塔森(Raquel Urtasun)有着独特的选择。

Waabi Innovation的创始人Raquel Urtasun

去年6月，沉寂了一段时间的Raquel Urtasun突然宣布创立Waabi Innovation，通过开发端到端的自动驾驶模拟训练平台，改进自动驾驶技术，进军无人驾驶重卡市场。

经过半年多的研发，Waabi的模拟测试平台取得了进展，但其产品却引来了众多专家的质疑。为什么？

人工智能自动驾驶仪仿真测试平台的优缺点

与其他自动驾驶仿真平台相比，Raquel Urtasun更注重将AI融入应用。

Raquel Urtasun认为，传统方法限制了AI的力量，开发人员必须手动调整软件堆栈，这是一项复杂而耗时的任务。

目前，虽然一些公司已经将深度学习引入到仿真测试平台中，但是深度学习的“黑盒”特性使得研究人员无法发现它们是如何以及为什么解决特定任务的。

因此，她决定结合深度网络、概率推理和复杂优化来提高自动驾驶系统的迭代速度。Raquel Urtasun称，Waabi……模拟测试平台利用人工智能设计测试，评估技能，并教会自动驾驶系统“自己学习驾驶”。她表示，该平台可以通过数据构建真实世界的“数字双胞胎”，模拟实时传感器，自动创建场景对自动驾驶系统进行压力测试，无需人工干预。

具体来说，Waabi的仿真平台路线有两个特点:

一是利用闭环模拟器实现常见驾驶场景和弯道工况的大规模测试；二是搭建模拟器，利用深度学习进行激光模拟，快速提高虚拟驾驶测试和自动驾驶的迭代优化速度。

Waabi表示，这项技术将通过减少对真实道路测试的需求，为测试和制造自动驾驶汽车带来更安全、更低成本的自动驾驶解决方案。

鉴于此，美国韦恩州立大学计算机科学系教授史指出，由于其技术过于依赖人工智能来设计、测试、评估技能和训练自动驾驶系统，因此可能无法解决当今自动驾驶模拟测试平台的所有问题。

他认为，Waabi模拟的传感器信息应该加入真实道路中出现的噪音，应该允许用户设置更加多样化的场景。

此外，与真实世界不同的是，在涉及真实数据的模拟测试中，无论传感器是否捕捉到视点，每个测试场景都必须根据自动驾驶汽车的运动，使用预测模型进行渲染。这也意味着渲染只是粗略地还原了世界。

“我认为，在我们涵盖所有典型的驾驶模拟场景之前，我们需要进行实际测试来测试弯道情况。”石对说道。“我认为，目前模拟测试的作用是有限的。只有实际体验这些场景，自动驾驶汽车才能学会应对不同的驾驶模式。”

美国韦恩州立大学计算机科学系史教授

不完善的模拟测试技术

模拟测试技术一直被认为是自动驾驶技术快速迭代的技术手段之一。

兰德智库一份关于自动驾驶汽车的评估报告显示，如果自动驾驶系统满足量产应用的条件，至少需要110亿英里的道路验证。对于车队规模小、资金不足的自动驾驶公司来说，要达到这个目标还需要几年甚至几十年的时间。

然而，对于自动驾驶汽车需要完成多少英里的路测，目前业界还没有公认的标准。

因此，从过去到现在，模拟测试技术一直受到各自动驾驶公司的青睐，因为它可以通过模拟现实世界道路的交通环境，在短时间内以较低的成本为自动驾驶系统获取海量的道路数据。

然而，很少有人关注仿真测试技术的缺点。

模拟测试技术大致可以分为三种类型:

回放传感器日志，再次回放自动驾驶蒸汽传感器捕捉到的数据，训练自动驾驶系统。

运动规划模拟，模拟沉浸式虚拟世界。

虚拟世界渲染，利用渲染技术自动扩大虚拟世界的范围。

然而，仿真测试技术虽然强大，但仍然不可避免地受制于虚拟，无法完美展现真实世界。

专家指出，模拟测试中的元素相对简单，虚拟世界应包括不同性别、身高和形状的行人，还应包括轮椅和婴儿车等物体，以更接近现实世界中的行人。

此外，在模拟测试相对可控的虚拟世界中，自动驾驶汽车会遗漏一些值得关注的问题。例如，如果现实世界中有人通过贴纸修改车辆外观，或者在其他车辆的车身上贴上限速标志，自动驾驶感知系统可能会受到影响。但是，在模拟测试中，这些问题大概不会出现。

鉴于模拟测试平台的弊端，业界通常会将实际道路测试与模拟测试相结合，以更好地完善自动驾驶技术。有些公司还会在此基础上通过乘用车收集更多的道路数据。

或许，Waabi未来会推出更多的产品来弥补模拟器的缺陷，从而摆脱以激光雷达自动驾驶为目标的Waabi。

瓦哈比的诞生

成立一家自动驾驶公司而不先引入相关技术成果，而是花费大量时间开发一个仿真平台，这似乎是违反直觉的，但这与Raquel Urtasun在优步的工作经历密切相关。

2017年，优步的一辆移动机器人撞到了一名过马路的49岁妇女，并导致她死亡。这一事件将优步和自动驾驶技术推到了风口浪尖，使其成为众矢之的……公众的批评。通过这件事，Raquel Urtasun更加深刻地认识到安全的重要性。

此前，她在接受媒体采访时表示，优步的工作和那场车祸的经历为瓦阿比“印上了安全第一”。她说:“这是我们在模拟测试方面做了大量开发以降低开发这项技术的风险的原因之一。”

此外，它在优步·ATG部门的大部分工作也与模拟测试有关。

2017年5月，拉奎尔·乌尔塔森(Raquel Urtasun)担任优步ATG系首席科学家，同时兼任多伦多大学计算机科学教授。在优步，Raquel Urtasun带领几十名研究人员和八名来自多伦多大学的学生，利用人工智能，特别是深度学习，模拟自动驾驶系统，试图彻底摆脱自动驾驶汽车的激光雷达。

优步在任期间疯狂招募更多自动驾驶牛加入，ATG团队从8人扩大到50多人。其中，优步挖走了Waymo的明星工程师安东尼·莱万多夫斯基(Anthony Levandowski)，引发了Waymo指控优步窃取商业机密(经过两年谈判，双方终于在近日达成和解)。

然而，研究工作并非一帆风顺。尽管优步通过多种方式引进人才来提升其自动驾驶技术，但在2017年，在其自动驾驶车祸、诉讼案件和疫情爆发的多重冲击下，优步ATG部门于2020年12月被以40亿美元的价格出售给自动驾驶公司Aurora。

此后，拉奎尔·乌尔塔松和他的团队消失了半年。最后，Raquel Urtasun于去年6月宣布成立自动驾驶公司Waabi Innovation。

或许拉奎尔·乌尔塔森选择创业并成立Waabi Innovation可以被视为他在优步研究工作的延续。

然而，与众不同的是，拉奎尔·乌尔塔松一宣布这一消息就吸引了众多乐观的目光。

当时美国很多初创公司已经卖车了，行业遭遇投资寒潮。然而，当Raquel Urtasun宣布成立自动驾驶公司后，短短几天就获得了8350万美元的A轮融资。投资者不仅包括优步和极光等知名公司，还包括世界知名的人工智能专家，如杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)、李菲菲、柏克莱大学机器人学习实验室主任彼得·阿比勒(Pieter Abbeel)和英伟达AI主任桑佳·菲德勒(Sanja Fidler)。

这一轮融资成为加拿大创业公司历史上最大的初始融资轮之一。

如今，拉奎尔·乌尔塔森(Raquel Urtasun)继续着他所创立的瓦阿比优步·ATG部门之前的研究工作，在自动驾驶的道路上渐行渐远。

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