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[预测]所有无人驾驶卡车会终结还是只有Starsky Robotics？

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3月，Starsky Robotics的首席执行官兼创始人Stefan Seltz-Axmacher宣布完成其船运公司的成立，该公司结合了无人驾驶软件的开发和用于移动大型卡车的远程监控方法（Starsky Robotics无人卡车告一段落）。早在2015年，我曾为Seltz-Axmacher的项目提供建议，但我们失去了联系。最近，他发表了一篇详细的文章，介绍了该公司倒闭的原因，这引起了一些担忧，因为他声称其中一项任务太复杂，而其他公司则无法应对。一些人拒绝了这一说法，并认为Starsky的失败是由于公司本身而不是行业的失败。

让我们看一下本文中给出的一些论点：

  1. 受控机器学习不能满足自动驾驶的任务，并且距离解决它还很遥远。
  2. 尽管在货运领域，机器人卡车应该有丰收的收获，但是实际上，这个行业是封闭的，还没有准备好。
  3. 风险投资公司不喜欢投资应该包括传统的，利润较低且资本密集型业务的业务（例如，拥有和管理货运服务）。
  4. 每个人都说安全性是第一位的，但实际上并非如此，它不会引起注意或投资。

图片 : — -, 2007 , . ClariNet, Electronic Frontier Foundation Foresight Institute, Singularity University.

实际上，我将从上周在与塞尔兹-阿克斯马赫（Seltz-Axmacher）的讨论中挖掘出来的第2段的内容开始。 Starsky之所以选择卡车运输，是因为这是一个管理不善的行业，有很大的发展潜力。司机严重短缺。驾驶员有时也不可靠-正如一位客户所说，该机器人不太可能与仓库中的人打架，也不太可能决定在拉斯维加斯停留并在脱衣舞俱乐部度过几天。这在公路运输中并不总是发生，但经常发生，因此排除这种因素将是一大优势。 Starsky计划仅在最简单的路线上，在清洁，开放和自由的高速公路上的中短距离内释放卡车。如果问题是由于交通或天气情况引起的，卡车会停下来-很多小时后，停下来对于驾驶员来说是正常的。

所有这些还意味着将完全无人驾驶与偶尔的远程协助相结合可以在这些轻松的道路上工作。他们的卡车永远不会自己改变车道。他们不介意在其他卡车后面缓慢行驶。他们不介意。他们觉得自己为自己选择了最简单的驾驶任务，当然，除了高速行驶40吨汽车的问题和相关风险外。

当前的机队运营商不是技术先驱。的确，要说服他们做出如此激进的事情，即使考虑到寻找优秀驾驶员，甚至任何驾驶员的问题，都将是很难的。最初，Starsky计划进行远程工作，只在有良好数据的道路上行驶。在2015年，我告诉他们，要找到这样的道路并不容易。今天，它变得更加真实了，诸如Starlink DTLK之类的服务的部署可能会在不久的将来大大简化此任务。

根据Starsky的说法，如果现有的运营商不是技术的先驱，那么投资者担心，要成为一家机器人货运公司，他们将不得不成为一家货运公司。也许它们是对的-风险投资基金的投资习惯在世界其他地方似乎很奇怪。他们希望投资十几家有趣的初创公司，每家都可以成为一家新兴公司，之后他们将期望其余的11家公司疯狂地尝试，但他们会精疲力尽。传统业务通常不适合这种形式。

因此，这里有一个例子，其中塞尔兹-阿克斯马赫（Seltz-Axmacher）是对的-航运很难出售-尽管这并不能阻止许多其他货运概念获得大量投资。

AI太复杂了吗？


您将需要阅读该文章以查找所有细节，但这涉及2020年的一个重大问题-为无人驾驶汽车创建AI的难度比人们最初想象的要困难多少？尤其是，人们对深度神经网络的功能充满热情（其中一部分只是炒作）。

几乎每个汽车团队都在为机器学习系统创建培训数据集方面做得非常出色。这涉及从现实世界中收集数据（来自激光雷达的图像和云）并标记它们以进行AI训练。根据仅几年前存在的标准，该技术产生了惊人的结果。问题是，是否足以为无人驾驶提供一定质量的质量，它何时会发生（并且会发生吗？）

Seltz-Axmacher正确地指出，在早期阶段获得令人印象深刻的结果是很容易的，这使人们想到了全面的成功指日可待。几家公司甚至尝试使用神经网络构建无人系统，这是黑匣子，您可以在其中插入摄像机的像素并接收控制系统（方向盘和踏板）的命令。

他是对的，现在纯粹的监督式机器学习还远远不够，甚至在将来它还需要一定的距离。特斯拉（Tesla）的TSLA押注情况并非如此，但大多数公司都在尝试构建将机器学习与其他算法结合使用的混合动力汽车。他们仍然相信该策略将会成功。通常，他们对那些出于与Seltz-Axmacher相同的原因而希望采取整体方法的人不屑一顾。在2019年和2020年，一些市场参与者退出了市场，尤其是那些不重视汽车行业差距的市场参与者。影响此问题的各方预计差距会很大。我认为他们的努力是徒劳的。

所有这些都适用于无人驾驶卡车的世界。货物运输吸引了许多公司，因为即使在考虑到卡车速度快且重量重的情况下，在高速公路上行驶都很简单。当我谈论简单时，我的意思是与城市街道相比。商业价值也很明显。就此而言，商业价值太明显了，在发生事故（尽管成本较低）的情况下，可能会发生相反的反应，即人员受伤仅是为了提高运输效率，而不是为了为了改变运输的整体运作。

风险基金不投资于此类业务


尽管不是完全，但这句话也是正确的。有有前途的风险投资公司和战略投资者可以投资于资本密集型，基础设施和密集型业务。没错，只要有选择，他们宁愿投资于Uber，后者只编写软件而不拥有汽车。盈利能力更高。但是，即使是Uber也可以通过出售将大型机队的所有权转换为AI代替驾驶员的故事来获得投资。

也许事实是，随着市场放缓和震荡的到来，Starsky（而不是他们的概念）无法承受这个计划。当然，还有其他几家公司提高了发展势头并获得了不错的成绩，尽管可能不如几年前那么大。大奖仍在抽奖中。


Seltz-Axmacher谈到了一个真正的问题-他想知道有多少人真正关心安全性。最后，每个公司在每个演示文稿中都表示以下内容：“我们都关心安全性”和“对我们来说安全性是第一要务”。这些声明是强制性的，每个人都对安全性非常感兴趣，因为如果不能确保安全性，就无法将产品推向市场。从这个意义上讲，安全是重中之重。实际上，在几乎所有企业中，安全性在功能和价格之后均排在第三位。我们可以列出数百种产品故事，如果它们花费更多的钱或功能较少，可能会更安全。毕竟，以10英里/小时的速度行驶的无人驾驶汽车确保安全非常容易，但是没有人需要它们。

实际上，当问到购车者在选择下一辆车时考虑什么因素时，他们总是将“安全性”列为首选。对实际上影响他们选择的因素的研究表明，实际上这个因素更有可能排在第七位。否则，除了沃尔沃（Volvo）和梅赛德斯（Mercedes）等高安全性品牌外，没有人会向其他任何人购买，后者在历史上的不同时期在这一领域享有最高声誉。

但塞尔兹-阿克斯马赫（Seltz-Axmacher）指出了一个更强的因素，那就是公众，新闻界和投资者对安全不感兴趣，因为它天生无聊。就是这样。自驾车上的完美演示体验就像洗碗机一样无聊。很难演示安全系统。

一开始，当我为DARPA竞赛建议潜在的无人机驾驶奖时，我建议举办一次“人与车”安全竞赛。车辆将驶过艰难的轨道，假的障碍物，可充气的行人和小型平台上的汽车会造成问题。经验丰富的赛车手和自动驾驶汽车将参与竞争，避免与各种障碍物发生碰撞。这可能会引起注意-不是一切都完美时，而是发生任何打击时。如果机器人能够完美地骑行，而著名的赛车手则不能，那么在普通人中获得信任将变得更加容易。但是从来没有做过这样的事情，甚至没有任何尝试。那是因为没有人希望汽车出现在视频中，撞上东西（即使是气球），也因为事实证明自动驾驶的任务是如此复杂，以至于处理各种人为情况从未成为优先事项。现在，团队正在模拟器中执行此操作。有时，测试是在测试轨道上进行的，但看起来并不令人兴奋。 （Waymo展示了一段视频，其中他们的汽车对员工在路上丢箱子的反应）。员工如何在路上扔箱子）。员工如何在路上扔箱子）。

都注定了吗？


我还没有参加过拒绝Starsky提供更多资金的风险基金会议。许多风险投资基金的热情下降了，许多公司被拒绝了。也许他们还有其他不想谈论的缺陷。我怀疑许多公司将继续获得融资，尽管有些公司会遭受这样的事实，即最初它们获得高分，这是不合理的。

也许事实是，建造小型汽车或卡车并不是小型创业公司的游戏。即使对于Zoox，Cruise和Aurora这样的大型初创企业来说，这也相当复杂。要使性能从99％提高到所需的99.9999％，需要进行大量艰苦而详尽的工作。这种过渡的复杂性不等于1％，这项工作难度是10,000倍，并不是每个人都理解这一点。您离安全性越近，就越难发现问题，因为每次发现更改都会导致问题，而这些问题早已得到解决。也许我们至少在几年内才能获得大男孩的市场。 （毕竟，似乎数十亿美元第一次去的事情也可以在宿舍里完成）。

一些公司注定要失败。他们都幸免于难的情况是根本不可能的。对于如此大胆的业务，这是可以预期的。大的估计需要好的结果，只有很少的公司可以提供。


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