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营销公司ABI表示，到2025年，将有多达800万辆无人驾驶汽车上路。与此同时，研究和市场预测，到2030年，仅在美国就将有大约2000万辆自动驾驶汽车投入使用。

这些数字有多真实？

如果你问阿德里安·麦克尼尔，答案不太现实。他应该知道，因为他是自动驾驶初创公司克鲁斯的工程总监，通用汽车在2016年以近10亿美元收购了该公司。麦克尼尔在接受文图拉比的电话采访时说:“我认为我听到的最好的描述是，整个行业基本上都在为达到起点而竞争。自动驾驶的普及不会一蹴而就。”

克鲁斯被认为是全球自动驾驶市场的领导者，其收入预计到2023年将达到1731.5亿美元。尽管它还没有推出无人驾驶出租车服务(不像竞争对手Waymo、Yandex和Drive.ai)，也没有向顾客出售汽车，但它比大多数公司行驶了更多的里程。根据该公司提交给加州机动车管理局的一份报告，该公司去年在加州的无人驾驶里程约为45万英里。这仅次于韦莫的120万英里。此外，该公司一再承诺今年推出一项商业服务，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。

然而，说得委婉一点，自从克鲁斯五年前悄然起步以来，这条路一直漫长而曲折。为了了解克鲁斯已经发展了多远，它将走向何方，VentureBeat采访了麦克尼尔，并谈到了克鲁斯正在努力建立一个全面的汽车能力，为什么该公司选择旧金山作为几个潜在的试点城市之一，以及克鲁斯如何能够适应更广泛的自动驾驶领域。

快速增长

克鲁斯自动化公司的首席技术官KyleVogt在2013年与丹坎共同创立了克鲁斯公司。沃格特担任首席执行官，直到今年1月前通用汽车公司总裁丹·阿曼接任。沃格特是麻省理工学院计算机科学专业的研究生，也是贾斯汀电视公司(后来改名为特奇)的创始员工。克鲁斯之前，他创办了几家公司，包括移动社交视频应用Socialcam。该公司于2012年被欧特克公司以6000万美元收购。此外，亚马逊在2016年以9.7亿美元收购了特奇。

沃格特对机器人的热情可以追溯到他的童年。14岁时，他制造了一辆可以用计算机视觉驱动的电动轮汽车。当他还是麻省理工学院的本科生时，他和一个团队参加了2004年由国防高级研究计划局(DARPA)赞助的“大挑战”，这是一场耗资100万美元的比赛，旨在开发从加州巴斯托到内华达州普里姆的自动驾驶汽车。

克鲁斯加入优酷网一年后，沃格特开始与贾斯汀·电视公司创始人贾丝汀·坎的兄弟丹·坎合作。不久，他们和一小群工程师制作了一个原型:RP-1。这款售价1万美元的售后服务套件直接面向消费者，为奥迪A4和S4提供高速公路自动驾驶，非常类似于乔治·霍兹(GeorgeHotz)的逗号.艾(Comma.ai)开发的开源软件堆栈，目标是为未来更多汽车提供辅助驾驶支持。

但是后来他们决定建立一个更雄心勃勃的平台来征服城市驾驶。2014年1月，克鲁斯宣布将放弃RP-1，采用日产Leaf系统。2015年6月，克鲁斯从加州机动车管理局获得了测试该技术的许可证。

通用汽车随后在2016年3月收购了克鲁斯，当时该公司约有40名员工，这个数字很快膨胀至100人。截至2017年6月，克鲁斯共有200名员工。该公司计划到2021年雇佣2000多名新员工，是目前员工人数的两倍。

在此期间，公司的增长并没有放缓。2018年5月，仍是通用汽车独立业务部门的克鲁斯宣布，软银的愿景基金已向该公司投资22.5亿美元，通用汽车自己将投资11亿美元。2018年10月，本田承诺投资7.5亿美元，并将在未来12年再投资20亿美元。邮轮目前的价值约为146亿美元。最近，克鲁斯扩大了其在旧金山的办公空间，并承诺在西雅图开设一个工程中心。

在这个过程中，克鲁斯收购了Zippy.ai，一家主要为最后一英里杂货店和包裹递送开发自动化机器人的新公司。此外，克鲁斯最近收购了Strobe，一家提供“芯片级”激光雷达技术的公司。克鲁斯表示，斯特罗布的硬件可以将汽车上每个传感器的驱动成本降低99%。

模拟城市

克鲁斯在其内部工具中做了大量的模拟——在谷歌云上每天大约20万小时的计算工作(是12个月前的25倍)。其中一个工具是一个端到端的三维虚拟引擎环境，克鲁斯的员工称之为“矩阵”。麦克尼尔说，该工具使工程师能够构建任何可能的情况，并合成传感器输入，如监控视频和雷达反馈，以传输到自动虚拟车辆。

据麦克尼尔称，克鲁斯每天在300，000多个处理器内核和5，000个显卡上运行30，000个实例，每个都在一个驱动器场景中运行，并产生300TB的结果。他解释说，这基本上就像30，000辆虚拟汽车并行运行，有点像瓦伊莫的Carcraft和优步高级技术团队使用的基于浏览器的框架。

麦克尼尔说:“矩阵非常有助于理解整辆车的性能，以及我们在现实世界中不常遇到的情况下的性能。因此，如果我们想知道发生了什么，例如，如果一个小物体跳到一辆汽车或其他东西前面，我们可以创建这些模拟，并可靠地再现它们。”如果每次你在汽车上部署一个软件版本并行驶100，000或100万英里，你将等待很长时间的反馈。"

克鲁斯使用的另一种测试方法是回放，它包括提取真实世界的传感器数据，用汽车软件回放，并与人类操作的真实世界的地面数据进行性能比较。另一个是计划模拟，它允许通过调整诸如迎面而来的汽车速度和它们之间的间隙等变量来创建成千上万个不同的场景。

“我们知道，例如，如果我们使用更新版本的代码库并回放构建区域，我们实际上可以比较结果...我们可以深入了解赛车的性能。”麦克尼尔说:“如果我们在没有保护的情况下左转，这是一个相当复杂的情况...我们可以(看到这些变化)如何影响汽车识别的速度(车辆之间的差距)，以及他们是否选择使用这个差距。”

克鲁斯没有测量他模拟驾驶的英里数，这是一个有意识的决定。麦克尼尔说，他们更喜欢强调英里数的“质量”，而不是总英里数。他说:“我们更关心的是测试如何一天运行数百次，涵盖一系列场景。这不仅仅是积累里程的问题，而是要接触这些里程中的不同场景。”

然而，尽管克鲁斯正在进行的训练数据仍然受到严格保护，它的一些函数库和工具已经开始慢慢进入开源领域。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，带有鼠标和移动控制、点击交互和一组内置命令。在接下来的几周内，它将发布一个功能齐全的可视化工具，允许开发者深入现实世界和模拟数据，以便更好地理解汽车或机器人的自动系统在特定条件下的反应。

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