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原文链接：https://www.wired.com/story/hyprlabs-wants-to-build-a-self-driving-robot-super-fast/
原文作者：Aarian Marshall
在过去的一年半里，两辆经过改装的白色特斯拉 Model 3 轿车，每辆车都装载了五个额外的摄像头和一个手掌大小的超级计算机，一直在旧金山安静地巡航。在这个充斥着对人工智能能力和局限性疑问的城市和时代，这家改装特斯拉背后的初创公司试图回答一个看似简单的问题：如今，一家公司能多快地构建自动驾驶汽车软件？
这家初创公司今天首次公开宣布其活动，名为 HyprLabs。它由17人组成的团队（其中只有八名是全职员工），分布在巴黎和旧金山，由一位自动驾驶汽车公司老将领导——Zoox 联合创始人 Tim Kentley-Klay，他于2018年突然离开了这家现已被亚马逊收购的公司。自2022年以来，Hypr获得的资金相对较少，仅为550万美元，但其抱负却十分宏大。它最终计划构建并运营自己的机器人。“想象一下 R2-D2 和 刺猬索尼克 的爱情结晶，”Kentley-Klay说。“它将定义一个目前尚不存在的新类别。”
不过，目前，这家初创公司正在宣布其名为 Hyprdrive 的软件产品，称其在如何训练工程师让车辆实现自主驾驶方面取得了飞跃。得益于机器学习的进步，这些飞跃在机器人领域随处可见，这些进步有望降低训练自动驾驶软件的成本，以及所需的人力劳动。这种训练的演变给这个沉寂多年的领域带来了新的活力，该领域曾长期遭受着“幻灭的低谷”，因为技术构建者未能兑现其在公共场所运营机器人的承诺。现在，机器人出租车 在越来越多的城市中接载付费乘客，汽车制造商也对其将自动驾驶技术引入客户个人汽车做出了新的宏伟承诺。
然而，使用一个小巧、敏捷且廉价的团队，从“开得相当不错”到“开得比人类安全得多”仍然是一道漫长的障碍。“我无法坦诚地告诉你这是否会成功，”Kentley-Klay说。“但我们所构建的是一个非常可靠的信号。它只需要扩展。”
旧技术，新窍门
HyprLabs的软件训练技术与其它机器人初创公司教系统如何驾驶的方法有所不同。
首先，需要一些背景知识：多年来，自动驾驶汽车领域的主要争论似乎集中在那些仅使用摄像头训练软件的公司（比如特斯拉！）与那些依赖其他传感器（如Waymo、Cruise！）的公司之间，后者依赖包括曾经昂贵的激光雷达和雷达等技术。
但在这表面之下，更大的哲学差异正在酝酿。
像特斯拉这样的纯摄像头支持者希望在计划推出庞大机器人车队的同时节省成本；十年来，首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）的计划是通过一次软件更新，突然将他所有客户的汽车转变为自动驾驶汽车。其好处是这些公司拥有海量数据，因为他们尚未自动驾驶的汽车会收集沿途的图像信息。这些信息通过一种被称为“端到端”的机器学习模型，通过强化学习进行输入。该系统接收图像——“一辆自行车”——并吐出驾驶指令——“向左转动方向盘，轻踩油门以避开它”。卡内基梅隆大学的自动驾驶软件和安全研究员Philip Koopman说：“这就像训练一只狗。最后，你会说‘坏狗’，或者‘好狗’。”
与此同时，多传感器支持者则在前期花费了更多的资金。他们的车队规模较小，收集的数据也较少，但他们愿意支付大笔费用让人类标记这些信息，以便自动驾驶软件可以从中学习。“这就是一辆自行车看起来的样子”，“这就是它的移动方式”，这些人类通过机器学习向自动驾驶系统传授知识。与此同时，工程师们能够编程规则和例外情况，这样系统就不会期望一张自行车的图片像三维物体一样运作。
HyprLabs相信它可以做到两者的结合，并认为它可以从其更高效的方法中挤出“后发优势”。该公司表示，其系统正在与其它机器人公司洽谈许可事宜，它可以进行实时、在职学习，所需数据极少。他们称这种技术为“运行时学习”（run-time learning）。该公司从一个Transformer 模型（一种神经网络）开始，该模型在人类监督下驾驶时进行学习。只有新颖的数据片段才会被发送回初创公司的“母舰”，用于对系统进行微调。只有更改过的部分才会被发送回车辆的系统中。总而言之，Hypr的两辆特斯拉总共只收集了4000小时的驾驶数据——约合65,000英里——而该公司实际上只使用了其中的约1600小时来训练系统。与此相比，Waymo在其十多年的生命周期中，已经完成了1亿英里的完全自动驾驶里程。
尽管如此，该公司尚未准备好在公共道路上运行Waymo式的服务（也可能在其他非街道环境中运营）。Kentley-Klay表示：“我们不是说这已经可以投入生产和安全使用了，‘但我们展示了在计算工作量极小的情况下，具有令人印象深刻的驾驶能力。’”
这家初创公司的真正考验可能要到明年才会到来，届时它计划推出其非传统的机器人。“那将会非常疯狂，”Kentley-Klay说。
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