Cruise自动驾驶系统（图片来自通用汽车）

市场营销公司ABI指出，到2025年，全球将有高达800万辆无人驾驶车上路。与此同时，Research and Markets预测，到2030年，美国市场将拥有约2000万辆自动驾驶汽车。这些数字是否真的那么乐观呢？

如果询问Cruise的工程总监阿德里安·麦克尼尔，他的看法并不那么乐观。麦克尼尔认为，自动驾驶行业的现状更像是在争夺起跑线，而不是快速实现普及。Cruise被认为是全球自动驾驶领域的领导者，预计到2023年，该市场的收入将达到1731.5亿美元。

尽管Cruise尚未推出无人驾驶出租车服务（其竞争对手Waymo、Yandex和Drive.ai已经做到了这一点），也没有向消费者出售汽车，但它已经在行驶里程方面领先许多同行。根据加州机动车辆管理局的数据，去年Cruise在加州的无人驾驶行驶里程达到了约45万英里，仅次于Waymo的120万英里。此外，该公司承诺今年将推出一项商业服务，提供多达2600辆没有方向盘、刹车踏板和加速器的无人驾驶汽车。

自从五年前Cruise低调起步以来，这条道路一直充满曲折。为了了解Cruise的发展情况及其未来方向，VentureBeat采访了麦克尼尔，讨论了Cruise正在努力打造的综合能力、为何选择旧金山作为潜在试点城市之一，以及Cruise如何适应更广泛的自动驾驶领域。

快速增长

Cruise Automation的首席技术官凯尔·沃格特于2013年与丹·坎共同创立了Cruise。沃格特曾任首席执行官，直到今年1月，通用汽车前总裁丹·阿曼接替了他的职位。沃格特是麻省理工学院计算机科学专业的研究生，也是Justin.tv（后来更名为Twitch）的创始成员。在创立Cruise之前，他曾创办多家公司，包括Socialcam，这是一家移动社交视频应用，后被Autodesk以6000万美元收购。2016年，亚马逊以9.7亿美元收购了Twitch。

沃格特从小就对机器人充满热情。14岁时，他就制造了一辆能用电脑视觉驾驶的电动轮车。在麻省理工学院求学期间，他与一个团队参加了2004年美国国防高级研究计划局举办的“大挑战赛”，目标是在加州巴斯托到内华达州普里姆的公路上实现自动驾驶。

Cruise加入Y Combinator大约一年后，沃格特与Justin.tv创始人贾斯汀·坎的弟弟丹·坎开始了合作。不久，他们与一小群工程师一起打造了一个原型：RP-1。这款售价1万美元的售后套件为奥迪A4和S4增加了高速公路自动驾驶功能。然而，后来他们决定建立一个能够征服城市驾驶的更雄心勃勃的平台。Cruise在2014年1月宣布，将放弃RP-1，转而采用基于日产Leaf的系统。2015年6月，Cruise获得了加州机动车辆管理局的测试技术许可。

通用汽车在2016年3月收购了Cruise，当时这家初创公司大约有40名员工，这一数字迅速增长至100人。截至2017年6月，Cruise已有200名员工，公司计划到2021年雇佣2000多名新员工，是当前员工数量的两倍。

在此期间，公司的扩张并未放缓。2018年5月，Cruise宣布，软银的愿景基金向该公司投资22.5亿美元，通用汽车自身也投资了11亿美元。2018年10月，本田承诺提供7.5亿美元，并在未来12年内追加20亿美元的投资。目前，Cruise的估值约为146亿美元。最近，Cruise在旧金山扩大了办公空间，并承诺在西雅图设立一个工程中心。

在此过程中，Cruise收购了Zippy.ai，这是一家专注于开发用于最后一英里杂货配送和包裹递送的自动机器人的公司。此外，Cruise最近还收购了Strobe，这是一家提供“芯片级”激光雷达技术的公司。Cruise表示，Strobe的技术将使每辆自动驾驶汽车的传感器成本降低99%。

模拟城市

Cruise在其内部工具间进行了大量的模拟，每天在谷歌云平台上运行约20万小时的计算工作（相比12个月前增加了25倍）。其中一款工具是一个端到端的三维虚幻引擎环境，Cruise员工称之为“The Matrix”。麦克尼尔表示，这一工具使工程师能够构建任何想象中的状况，并合成监控录像和雷达反馈等传感器输入，传送给虚拟汽车。

据麦克尼尔介绍，Cruise每天在超过30万个处理器内核和5000个显卡上运行30000个实例，每个实例都在单一驾驶场景中循环运行，并生成300TB的结果。他说，这相当于有3万辆虚拟汽车并行行驶，类似于Waymo的Carcraft以及Uber先进技术团队使用的基于阅读器的框架。

麦克尼尔说：“The Matrix有助于深入了解整个车辆的功能，以及在现实世界中不太常见的状况下汽车的行为。因此，如果我们想知道某些情况，例如一个小物体跳到汽车后面，我们可以创建这些模拟，并可靠地重现它们。”他还提到，如果每次将软件发布部署到汽车上，需要行驶10万或100万英里才能获得反馈，那将耗费很长时间。“The Matrix使我们能够更快地获取反馈。”

除了模拟外，Cruise还采用了重放技术，即提取真实世界的传感器数据，并与汽车的软件回放，将功能与人工操作的真实数据进行对比。此外，还有规划模拟，允许通过调整变量（如迎面而来的汽车速度和间距）来创建成千上万种不同的场景。

“我们知道，比如，如果我们使用更新版本的代码库并回放一个构建区域，我们实际上可以比较结果……我们可以深入到非常详细的层面，了解汽车的表现。”麦克尼尔说，“例如，在没有保护的情况下左转，这是一个相当复杂的状况……我们可以看到这些变化如何影响汽车识别车辆之间间距的速度，以及它们是否会选择应用这个间距。”

尽管Cruise的模拟驾驶英里数未公开，但麦克尼尔表示，他们更关注模拟的质量而非总里程。他说：“我们更关心的是每天运行数百次的测试如何覆盖各种场景。这不仅关乎累积里程的数量，还关乎从这些里程中获得不同场景的经验。”

然而，虽然Cruise正在进行的训练数据仍然受到严格保护，但一些函数库和工具已经开始逐渐进入开源领域。今年2月，该公司发布了Worldview，这是一个二维和三维场景的图形堆栈，具有鼠标和移动控制、单击交互以及一套内置命令。在未来几周内，Cruise将发布一个功能完善的可视化工具，允许开发者深入到真实世界和仿真数据中，更好地了解汽车或机器人的自动系统在特定场景下的表现。