专访谷歌无人车前负责人厄尔姆森：Waymo已经没有那么有趣了

据外媒报道，Chris Urmson是谷歌无人驾驶汽车项目早期团队的负责人，直到该项目从谷歌分拆出来，Alphabet的无人驾驶汽车子公司Waymo成立。如今，Waymo已经在无人驾驶汽车领域处于领先地位。尽管是埃尔姆森将团队推向了技术高峰，但他也认为Waymo可能成为第一家商业化部署无人车的公司，但他并没有陪伴Waymo。就在Waymo的现任首席执行官John Clara Fusik（John

克拉夫西克接管公司后，埃尔姆森选择辞职并于2016年12月离职。在考虑了几个月的下一步行动后，埃尔姆森与特斯拉电动汽车公司负责开发自动驾驶的斯特林·安德森和叫车巨头优步的机器学习专家德鲁·巴格内尔合作，共同成立了一家新的无人驾驶汽车初创公司Aurora。当这家公司在2017年初悄然成立时，人们对它充满了敬畏。在无人驾驶汽车领域，这是一支令人恐惧的新团队。上个月，Aurora完成了第一轮融资，从Greylock Partners和Index Ventures筹集了9000万美元。专业社交网站领英（Greylock的合伙人）的创始人Reid Hoffman也加入了新公司的董事会。最近，Ulmson接受了《大西洋月刊》编辑Alexis Madrigal的独家采访，谈到了他的新公司、无人驾驶汽车行业的现状Ford Escorts，以及为什么无人驾驶汽车上所有传感器的成本并不重要。最令人惊讶的是，埃尔姆森对无人驾驶汽车技术的愿景并没有真正改变，但他对这个行业的看法发生了变化。Waymo计划拥有和运营自己的服务，并与一家汽车公司签订合同，为其生产汽车。Aurora计划与大型汽车公司合作，为他们提供技术，帮助他们建立自己的无人驾驶汽车团队。埃尔姆森问道：既然你可以向每个人销售技术，为什么要建立自己的汽车服务？Aurora认为，无人驾驶汽车技术的初步开发将是一个复杂、令人担忧和昂贵的过程，因此第一家部署它们的公司（如Waymo）不一定会成为长期的市场赢家。如果有人能继续下注，那就是埃尔姆森。以下是采访摘要：马德里加尔：当你离开谷歌时，我非常惊讶，因为我以为你会一直陪伴着它。埃尔姆森：事实上，这是由时间决定的。我想，如果你在我离开前一年问我，我会说我会无限期地期待在那里。马德里加尔：为什么？埃尔姆森：毕竟，我觉得它不再那么有趣了。和大多数人一样，当我快乐的时候，我会尽力工作。没有我，这支球队应该能够做得更好。他们请来了克拉拉·福西克，他们选择他来管理公司。这对他们来说是件好事，但对我来说不合适。马德里加尔：你为什么这么说，至少在一定程度上是因为你拥有这个行业最宝贵的工作经验？埃尔姆森：不是。当我离开时，我甚至不知道该怎么办。有些人叫我去海滩躺一会儿。当时有很多很酷的东西，无论是飞行汽车还是计算机科学和生物技术的融合。在我过去的12年里，我一直致力于研究无人驾驶汽车，所以我认为可能是时候看看外面还有什么了。我花了三到四个月的时间完成了这个过程，在这个过程中我遇到了很多人。几个月后，我意识到这是一个成立公司的独特机会。我可以找到几个优秀的候选人和他们一起开公司。Anderson在特斯拉呆了一段时间，经验丰富。安德森是麻省理工学院的博士生，曾在麦肯锡工作过几年，后来进入特斯拉，并帮助推出了许多新产品。这与无人驾驶汽车不同，但他帮助推出了新款汽车Model。

十、 然后开始了自动驾驶项目。至于巴格内尔，我们从1999年开始认识，现在已经交往了19年。我们一起上研究生院。他是机器学习领域的专家，很早以前就开始将自己的知识应用于机器人技术。我们从未真正合作过，但我们有很多共同的朋友。他当时在优步工作，坦率地说，他已经做好了改变的准备。马德里加尔：关于谷歌、特斯拉和优步无人驾驶汽车使用的不同方法的集成，你有什么要说的吗？埃尔姆森：这实际上是我们看到的“秘密酱汁”的一部分。我们将研究这些不同的经验基础，并尝试从中选择最好的。特斯拉能提供什么新产品吗？这实际上与硬件有关。我们建立了一支伟大的团队。每个人都有丰富的经验，都明白什么是合格的，我……

以现代的方式将它们整合到汽车系统中。显然，巴格内尔在优步工作了一段时间，但我真的认为他是机器学习方面的专家，尤其是在机器人和机器学习方面。因为当你在开发一个机器学习网络时，那里有无数的数据。马德里加尔：当你花了这么长时间才开始谷歌/Waymo项目时，你为什么要创办一家新公司？埃尔姆森：这是一个正确的时刻，因为技术和汽车生态系统都在正确的位置。几年前，我认为汽车行业还没有准备好做一些不同的事情。它已经进化了100多年。他们的供应链具有令人难以置信的能力，而且大多数供应链仍在高效运营。但这是一项新技术，需要一支新的团队和新的技能。该行业似乎已经做好了准备，部分原因是他们面临着巨大的压力：环境影响加剧，电动化和互联互通的需求飙升，优步、Lyft和滴滴出行等叫车服务正在兴起。这是一种真正的信息连接，使汽车能够以一种新的方式使用。还有无人驾驶汽车和驾驶员辅助技术。这些技术同时在这个行业聚集在一起，推动整个行业思考：我们应该如何应对？Aurora这家新公司的开业似乎给我们带来了深刻的体验，也让我们对这个问题有了更深的理解。它需要走出去，本着不颠覆现有公司的精神，与现有公司密切合作。因为事实证明，制造汽车真的很困难。我们可能认为这是理所当然的，但事实上，它们令人难以置信。Madrigal：这就是为什么你所做的和Google/Waymo所做的之间存在关键的战略差异的原因。那么你的方法和他们之间有技术差异吗？埃尔姆森：我认为，如果你从数万米的高空往下看，它们可能也没什么不同。我们使用激光、雷达和相机，并正在研究运动规划、感知和控制技术。我们有一个软件基础设施。所以，在这个水平上，没有区别。不管你是谁，你都在使用这些传感器和软件。真正重要的是能够实现技术的最后10%、最后1%和最后0.001%。马德里加尔：泽诺关于无人驾驶汽车问题的悖论？所谓“芝诺悖论”是古希腊数学家支诺提出的一系列关于运动不可分割性的哲学悖论，即看似合理但明显矛盾的情况。）乌尔姆森：是的。找几个研究生，订购一辆车，下载ROS（机器人操作系统），你可能会在六个月内得到一辆可以在停车场附近自动驾驶的车。当然，最大的挑战在于细节，这是Aurora必须解决的问题。我们必须考虑的是，如果我们今天想凭空设计一辆汽车，我们不应该把重点放在演示软件上，也不应该让汽车尽快在停车场周围行驶。我们需要首先了解如何实现高效和安全的旅行方式。马德里加尔：你们的方法有什么不同？埃尔姆森：例如，我们有一种不同的方法将机器学习应用于运动规划和感知系统的组合。设计这样一个系统的经典方法是有一个专门开发传感技术的团队。他们全力以赴。他们到达了高原，并将其交给了负责体育规划的人。他们写了一些东西来找出在哪里停下来或如何改变一条小巷，这条小巷负责处理感知系统中的所有噪音，因为它不能完美地看到世界。它可能是错误的，也许它认为自己的移动速度比它想象的要快或慢。也许每隔一段时间就会有假警报。体育规划系统必须对此做出回应。所以体育规划的负责人落后于感知的负责人，但他们融合了一切，工作得很好，可以达到这种感知的水平。然后负责感知的人会说，“哦，但我们有了新的推动。”负责体育规划的人再次落后，他们的系统在不合适的时候再次被打破。你最终会遇到这个具有挑战性的跨越问题，这最终会阻碍整个团队的进步。负责体育规划的人不想改变他们的看法，因为他们刚刚适应了。但如果你的看法没有改善，你就无法继续进步。我们设计该系统的方法是在这两个地方应用机器学习。我们将能够自动重新调整运动规划系统，以将最近的感知输出与t……相匹配……

新的感知输出，并推动他们更快地前进。这听起来几乎很明显，但它们之间的接口需要艺术处理，这样你才能使算法正确地合作。马德里加尔：自从谷歌的无人驾驶汽车项目开始以来，机器学习的流行程度发生了巨大变化。Waymo真的能充分利用这一点吗？我曾经问过Waymo工程副总裁Dmitri Dolgov同样的问题，他的回答是基本上可以充分利用，因为谷歌是机器学习领域无可争议的领导者。埃尔姆森：多尔戈夫给出了一个很好的答案。马德里加尔：但在我看来，他们现在可能会以不同的方式开始，与2009年的起点不同。埃尔姆森：事实上，这绝不是否认多尔戈夫和其他人的成就。他们是一支伟大的球队，他们做得很好。他们显然在所有人面前。但当你有一套特定的建筑规则时，一切都围绕着它。你很聪明，可以改变，但你骨子里的东西不会改变。可以说，我们现在知道如何应用机器学习的所有知识和云计算的可用性，并了解这个问题有多困难，这使我们从第一天就开始解决这些问题。但这并不意味着我们会在Waymo之前实现目标，而是意味着我们可以以令人满意的速度穿过指定的距离。我们将能够帮助我们的合作伙伴带来安全的产品，并最终在市场上占有一席之地。马德里加尔：当你再次开始处理这一系列问题时，你有没有遇到过当时很难但现在很简单的事情？埃尔姆森：我在应用机器学习时遇到了它，比如目标跟踪。现在，我们很快就能开发出一个新的技术版本，这很令人兴奋。这是一个可以应用于我们生活的世界的生态系统功能。当我们在谷歌开始这个项目时，TensorFlow并不存在。马德里加尔：Waymo的另一个原则是不要将无人驾驶技术视为驾驶员的辅助。我听说你个人反对司机接管汽车的控制权。埃尔姆森：我仍然相信这个原则。这并不意味着你不能在车上安装方向盘，或者你想开车时不能手动驾驶。但我想做的是：汽车不应该要求坐在驾驶座上的人开车。如果你想开车，喜欢开车并享受乐趣，那就去做吧！

然而，如果你不想开车，你可以让汽车自动驾驶。人们谈论所谓的三级自动驾驶系统。这个想法是汽车可以自动驾驶，但它会提醒你保持警惕。事实证明，如果你对提醒做出回应，它仍然需要做正确的事情，所以在当时，它实际上是一个能力非常有限的四级系统。要做到这一点，实现它的复杂性足够高，并且传感器套件将变得非常昂贵。马德里加尔：你是如何衡量你在这里的进步的？埃尔姆森：现在，我们正在制造无人驾驶汽车，我们的合作伙伴希望在2020年或2021看到它们。因此，我们应该尽快实现这一目标。当时，我们谈论的是数千辆车，远远超过现在的数千辆车。但考虑到对世界的影响，这只是无人驾驶汽车部署的开始。Aurora的想法是，由于我们需要几年时间才能使无人驾驶技术发挥作用，因此我们将需要几年的时间才能制造出适合这项技术的汽车。那么为什么我们不能找到一个合作伙伴，让两者并行发展，这样我们就可以比其他人更快地走出去，产生更快的规模效应。即使Waymo拥有技术，他们仍需要时间来扩大规模，他们需要与汽车制造商建立深度合作才能实现这一目标。马德里：汽车公司倾向于说，“谷歌可以在汽车上安装价值10万美元的传感器，这很好，但我们正在讨论向普通人提供汽车技术。”这对技术套件制造商来说是一个关键问题吗？埃尔姆森：在出租车服务或公共交通商业模式中，汽车上的设备成本并不重要。无论是1万美元、2万美元还是5万美元，它都会成功。经济学将发挥作用。同时，还有一个错误的等价性，即在一辆汽车上安装10万美元设备的成本相当于大规模部署一辆汽车的成本。如果你看看任何一个生产汽车的原型，然后买最便宜的汽车，你会发现两者之间存在巨大的差异。例如马德里加尔：福特护航。奥尔姆森：那是我的第一辆车。据外媒报道，Chris Urmson是谷歌无人驾驶汽车项目早期团队的负责人，直到该项目从谷歌分拆出来，Alphabet的无人驾驶汽车子公司Waymo成立。如今，Waymo已经在无人驾驶汽车领域处于领先地位。尽管是埃尔姆森将团队推向了技术高峰，但他也认为Waymo可能成为第一家商业化部署无人车的公司，但他并没有陪伴Waymo。就在Waymo的现任首席执行官John Clara Fusik（John

克拉夫西克接管公司后，埃尔姆森选择辞职并于2016年12月离职。在考虑了几个月的下一步行动后，埃尔姆森与特斯拉电动汽车公司负责开发自动驾驶的斯特林·安德森和叫车巨头优步的机器学习专家德鲁·巴格内尔合作，共同成立了一家新的无人驾驶汽车初创公司Aurora。当这家公司在2017年初悄然成立时，人们对它充满了敬畏。在无人驾驶汽车领域，这是一支令人恐惧的新团队。上个月，Aurora完成了第一轮融资，从Greylock Partners和Index Ventures筹集了9000万美元。专业社交网站领英（Greylock的合伙人）的创始人Reid Hoffman也加入了新公司的董事会。最近，Ulmson接受了《大西洋月刊》编辑Alexis Madrigal的独家采访，谈到了他的新公司、无人驾驶汽车行业的现状Ford Escorts，以及为什么无人驾驶汽车上所有传感器的成本并不重要。最令人惊讶的是，埃尔姆森对无人驾驶汽车技术的愿景并没有真正改变，但他对这个行业的看法发生了变化。Waymo计划拥有和运营自己的服务，并与一家汽车公司签订合同，为其生产汽车。Aurora计划与大型汽车公司合作，为他们提供技术，帮助他们建立自己的无人驾驶汽车团队。埃尔姆森问道：既然你可以向每个人销售技术，为什么要建立自己的汽车服务？Aurora认为，无人驾驶汽车技术的初步开发将是一个复杂、令人担忧和昂贵的过程，因此第一家部署它们的公司（如Waymo）不一定会成为长期的市场赢家。如果有人能继续下注，那就是埃尔姆森。以下是采访摘要：马德里加尔：当你离开谷歌时，我非常惊讶，因为我以为你会一直陪伴着它。埃尔姆森：事实上，这是由时间决定的。我想，如果你在我离开前一年问我，我会说我会无限期地期待在那里。妈……

伊戈尔：为什么？埃尔姆森：毕竟，我觉得它不再那么有趣了。和大多数人一样，当我快乐的时候，我会尽力工作。没有我，这支球队应该能够做得更好。他们请来了克拉拉·福西克，他们选择他来管理公司。这对他们来说是件好事，但对我来说不合适。马德里加尔：你为什么这么说，至少在一定程度上是因为你拥有这个行业最宝贵的工作经验？埃尔姆森：不是。当我离开时，我甚至不知道该怎么办。有些人叫我去海滩躺一会儿。当时有很多很酷的东西，无论是飞行汽车还是计算机科学和生物技术的融合。在我过去的12年里，我一直致力于研究无人驾驶汽车，所以我认为可能是时候看看外面还有什么了。我花了三到四个月的时间完成了这个过程，在这个过程中我遇到了很多人。几个月后，我意识到这是一个成立公司的独特机会。我可以找到几个优秀的候选人和他们一起开公司。Anderson在特斯拉呆了一段时间，经验丰富。安德森是麻省理工学院的博士生，曾在麦肯锡工作过几年，后来进入特斯拉，并帮助推出了许多新产品。这与无人驾驶汽车不同，但他帮助推出了新款汽车Model。

十、 然后开始了自动驾驶项目。至于巴格内尔，我们从1999年开始认识，现在已经交往了19年。我们一起上研究生院。他是机器学习领域的专家，很早以前就开始将自己的知识应用于机器人技术。我们从未真正合作过，但我们有很多共同的朋友。他当时在优步工作，坦率地说，他已经做好了改变的准备。马德里加尔：关于谷歌、特斯拉和优步无人驾驶汽车使用的不同方法的集成，你有什么要说的吗？埃尔姆森：这实际上是我们看到的“秘密酱汁”的一部分。我们将研究这些不同的经验基础，并尝试从中选择最好的。特斯拉能提供什么新产品吗？这实际上与硬件有关。我们建立了一支伟大的团队。每个人都有丰富的经验，了解什么是合格的，并以现代的方式将其融入汽车系统。显然，巴格内尔在优步工作了一段时间，但我真的认为他是机器学习方面的专家，尤其是在机器人和机器学习方面。因为当你在开发一个机器学习网络时，那里有无数的数据。马德里加尔：当你花了这么长时间才开始谷歌/Waymo项目时，你为什么要创办一家新公司？埃尔姆森：这是一个正确的时刻，因为技术和汽车生态系统都在正确的位置。几年前，我认为汽车行业还没有准备好做一些不同的事情。它已经进化了100多年。他们的供应链具有令人难以置信的能力，而且大多数供应链仍在高效运营。但这是一项新技术，需要一支新的团队和新的技能。该行业似乎已经做好了准备，部分原因是他们面临着巨大的压力：环境影响加剧，电动化和互联互通的需求飙升，优步、Lyft和滴滴出行等叫车服务正在兴起。这是一种真正的信息连接，使汽车能够以一种新的方式使用。还有无人驾驶汽车和驾驶员辅助技术。这些技术同时在这个行业聚集在一起，推动整个行业思考：我们应该如何应对？Aurora这家新公司的开业似乎给我们带来了深刻的体验，也让我们对这个问题有了更深的理解。它需要走出去，本着不颠覆现有公司的精神，与现有公司密切合作。因为事实证明，制造汽车真的很困难。我们可能认为这是理所当然的，但事实上，它们令人难以置信。Madrigal：这就是为什么你所做的和Google/Waymo所做的之间存在关键的战略差异的原因。那么你的方法和他们之间有技术差异吗？埃尔姆森：我认为，如果你从数万米的高空往下看，它们可能也没什么不同。我们使用激光、雷达和相机，并正在研究运动规划、感知和控制技术。我们有一个软件基础设施。所以，在这个水平上，没有区别。不管你是谁，你都在使用这些传感器和软件。真正重要的是能够实现技术的最后10%、最后1%和最后0.001%。马德里加尔：泽诺关于无人驾驶汽车问题的悖论？所谓“芝诺悖论”是古希腊数学家支诺提出的一系列关于运动不可分割性的哲学悖论，即看似合理但明显矛盾的情况。）乌尔姆森：是的。找几个研究生……

订购一辆车，下载ROS（机器人操作系统），你可能会在六个月内得到一辆可以在停车场附近自动驾驶的车。当然，最大的挑战在于细节，这是Aurora必须解决的问题。我们必须考虑的是，如果我们今天想凭空设计一辆汽车，我们不应该把重点放在演示软件上，也不应该让汽车尽快在停车场周围行驶。我们需要首先了解如何实现高效和安全的旅行方式。马德里加尔：你们的方法有什么不同？埃尔姆森：例如，我们有一种不同的方法将机器学习应用于运动规划和感知系统的组合。设计这样一个系统的经典方法是有一个专门开发传感技术的团队。他们全力以赴。他们到达了高原，并将其交给了负责体育规划的人。他们写了一些东西来找出在哪里停下来或如何改变一条小巷，这条小巷负责处理感知系统中的所有噪音，因为它不能完美地看到世界。它可能是错误的，也许它认为自己的移动速度比它想象的要快或慢。也许每隔一段时间就会有假警报。体育规划系统必须对此做出回应。所以体育规划的负责人落后于感知的负责人，但他们融合了一切，工作得很好，可以达到这种感知的水平。然后负责感知的人会说，“哦，但我们有了新的推动。”负责体育规划的人再次落后，他们的系统在不合适的时候再次被打破。你最终会遇到这个具有挑战性的跨越问题，这最终会阻碍整个团队的进步。负责体育规划的人不想改变他们的看法，因为他们刚刚适应了。但如果你的看法没有改善，你就无法继续进步。我们设计该系统的方法是在这两个地方应用机器学习。我们将能够自动重新调整运动规划系统，使最近的感知输出与新的感知输出相匹配，并推动它们更快地前进。这听起来几乎很明显，但它们之间的接口需要艺术处理，这样你才能使算法正确地合作。马德里加尔：自从谷歌的无人驾驶汽车项目开始以来，机器学习的流行程度发生了巨大变化。Waymo真的能充分利用这一点吗？我曾经问过Waymo工程副总裁Dmitri Dolgov同样的问题，他的回答是基本上可以充分利用，因为谷歌是机器学习领域无可争议的领导者。埃尔姆森：多尔戈夫给出了一个很好的答案。马德里加尔：但在我看来，他们现在可能会以不同的方式开始，与2009年的起点不同。埃尔姆森：事实上，这绝不是否认多尔戈夫和其他人的成就。他们是一支伟大的球队，他们做得很好。他们显然在所有人面前。但当你有一套特定的建筑规则时，一切都围绕着它。你很聪明，可以改变，但你骨子里的东西不会改变。可以说，我们现在知道如何应用机器学习的所有知识和云计算的可用性，并了解这个问题有多困难，这使我们从第一天就开始解决这些问题。但这并不意味着我们会在Waymo之前实现目标，而是意味着我们可以以令人满意的速度穿过指定的距离。我们将能够帮助我们的合作伙伴带来安全的产品，并最终在市场上占有一席之地。马德里加尔：当你再次开始处理这一系列问题时，你有没有遇到过当时很难但现在很简单的事情？埃尔姆森：我在应用机器学习时遇到了它，比如目标跟踪。现在，我们很快就能开发出一个新的技术版本，这很令人兴奋。这是一个可以应用于我们生活的世界的生态系统功能。当我们在谷歌开始这个项目时，TensorFlow并不存在。马德里加尔：Waymo的另一个原则是不要将无人驾驶技术视为驾驶员的辅助。我听说你个人反对司机接管汽车的控制权。埃尔姆森：我仍然相信这个原则。这并不意味着你不能在车上安装方向盘，或者你想开车时不能手动驾驶。但我想做的是：汽车不应该要求坐在驾驶座上的人开车。如果你想开车，喜欢开车并享受乐趣，那就去做吧！

然而，如果你不想开车，你可以让汽车自动驾驶。人们谈论所谓的三级自动驾驶系统。这个想法是汽车可以自动驾驶，但它会提醒你保持警惕。事实证明，如果你对提醒做出回应，它仍然需要做正确的事情，所以在当时，它实际上是一个能力非常有限的四级系统。要做到这一点，实现它的复杂性足够高，并且传感器套件将变得非常昂贵。马德里加尔：你是如何衡量你在这里的进步的？埃尔姆森：现在，我们正在制造无人驾驶汽车，我们的合作伙伴希望在2020年或2021看到它们。因此，我们应该尽快实现这一目标。当时，我们谈论的是数千辆车，远远超过现在的数千辆车。但考虑到对世界的影响，这只是无人驾驶汽车部署的开始。Aurora的想法是，由于我们需要几年时间才能使无人驾驶技术发挥作用，因此我们将需要几年的时间才能制造出适合这项技术的汽车。那么为什么我们不能找到一个合作伙伴，让两者并行发展，这样我们就可以比其他人更快地走出去，产生更快的规模效应。即使Waymo拥有技术，他们仍需要时间来扩大规模，他们需要与汽车制造商建立深度合作才能实现这一目标。马德里：汽车公司倾向于说，“谷歌可以在汽车上安装价值10万美元的传感器，这很好，但我们正在讨论向普通人提供汽车技术。”这对技术套件制造商来说是一个关键问题吗？埃尔姆森：在出租车服务或公共交通商业模式中，汽车上的设备成本并不重要。无论是1万美元、2万美元还是5万美元，它都会成功。经济学将发挥作用。同时，还有一个错误的等价性，即在一辆汽车上安装10万美元设备的成本相当于大规模部署一辆汽车的成本。如果你看看任何一个生产汽车的原型，然后买最便宜的汽车，你会发现两者之间存在巨大的差异。例如马德里加尔：福特护航。奥尔姆森：那是我的第一辆车。马德里加尔：我的第一辆车也是！

埃尔姆森：一辆蓝色福特Escort旅行车。马德里加尔：我有ZX2。埃尔姆森：你的运动型。Drigel：不过，它确实属于最便宜的型号。埃尔姆森：你可能是对的。但当福特生产第一批50辆Escort汽车时，每辆车的成本约为25万至50万美元。通过制造流程、可制造性设计和供应链管理流程，他们将把每辆车的制造成本降低到12000美元左右。同样的事情也会发生在其他元素上，比如雷达。在今天的汽车雷达中，你可能要花50美元才能买到。如果你是一家OEM，那就买100万个雷达。当制造商生产第一个时，我向你保证成本可能是2万到5万美元。当人们谈论这个问题时，你必须考虑我们所说的“应该成本”定价。把激光器从架子上拿下来，看看里面的零件。有时，如果是光纤激光器，它会非常昂贵。但如果你看到一个激光二极管激光雷达系统，几乎没有任何成本。激光二极管非常便宜。德里格尔：关于无人驾驶汽车，人们还有什么没有想到的？埃尔姆森：问题是这项技术最终将如何使用，以及它的深层影响是什么。德里格尔：我有一个小的电子表格，其中包含不同的技术预测，例如虚拟现实技术和实验室的肉类生产，以及关于无人驾驶汽车的预测。随着时间的推移，我一直在跟踪他们的最新进展。无人驾驶汽车的奇怪之处在于，我在六个月前再次做出了全面的预测。在过去的七到八年里，进展几乎与你的预测一致。埃尔姆森：这对我们来说是一件好事。马德里格尔：当然，在过去的一年里有很多新的预测，我们将拭目以待，看看它们能否实现，特别是因为它们来自更广泛的参与者，而不是最初的预测者。早期的预测者主要来自所谓的“教练树”，即参加DARPA挑战赛的人。这些人对技术是如何发展的、它是如何工作的以及需要发展的领域有着几乎相同的感受。埃尔姆森：我认为这是一件有趣的事情。在过去的一年半里，无论是好是坏，都有更多不同的人参与其中。你说得对。许多早期的工作都是从DARPA挑战中发展出来的。那是你唯一能找到有经验的人的地方。现在，随着更多资金的涌入，它孕育了新的创新，我认为这很酷。德里格尔：我只想知道这些，你在想什么？埃尔姆森：我想要的是如何建立一家健康的公司。在这个招聘市场竞争日益激烈、对社会不平等有了更好的理解、面临越来越多的自动化问题的时代，我们如何做到这一点？我们如何才能在不失去已经享受的福利并造成社会混乱的情况下获得更多的福利？这是我的担忧之一。我还没有找到一个令人满意的答案，但它一定在我的脑海中。马德里加尔：我的第一辆车也是！

埃尔姆森：一辆蓝色福特Escort旅行车。马德里加尔：我有ZX2。埃尔姆森：你的运动型。Drigel：不过，它确实属于最便宜的型号。埃尔姆森：你可能是对的。但当福特生产第一批50辆Escort汽车时，每辆车的成本约为25万至50万美元。通过制造流程、可制造性设计和供应链管理流程，他们将把每辆车的制造成本降低到12000美元左右。同样的事情也会发生在其他元素上，比如雷达。在今天的汽车雷达中，你可能要花50美元才能买到。如果你是一家OEM，那就买100万个雷达。当制造商生产第一个时，我向你保证成本可能是2万到5万美元。当人们谈论这个问题时，你必须考虑我们所说的“应该成本”定价。把激光器从架子上拿下来，看看里面的零件。有时，如果是光纤激光器，它会非常昂贵。但如果你看到一个激光二极管激光雷达系统，几乎没有任何成本。激光二极管非常便宜。德里格尔：关于无人驾驶汽车，人们还有什么没有想到的？埃尔姆森：问题是这项技术最终将如何使用，以及它的深层影响是什么。德里格尔：我有一个小的电子表格，其中包含不同的技术预测，例如虚拟现实技术和实验室的肉类生产，以及关于无人驾驶汽车的预测。随着时间的推移，我一直在跟踪他们的最新进展。无人驾驶汽车的奇怪之处在于，我在六个月前再次做出了全面的预测。在过去的七到八年里，进展几乎与你的预测一致。埃尔姆森：这对我们来说是一件好事。马德里格尔：当然，在过去的一年里有很多新的预测，我们将拭目以待，看看它们能否实现，特别是因为它们来自更广泛的参与者，而不是最初的预测者。早期的预测者主要来自所谓的“教练树”，即参加DARPA挑战赛的人。这些人对技术是如何发展的、它是如何工作的以及需要发展的领域有着几乎相同的感受。埃尔姆森：我认为这是一件有趣的事情。在过去的一年半里，无论是好是坏，都有更多不同的人参与其中。你说得对。许多早期的工作都是从DARPA挑战中发展出来的。那是你唯一能找到有经验的人的地方。现在，随着更多资金的涌入，它孕育了新的创新，我认为这很酷。德里格尔：我只想知道这些，你在想什么？埃尔姆森：我想要的是如何建立一家健康的公司。在这个招聘市场竞争日益激烈、对社会不平等有了更好的理解、面临越来越多的自动化问题的时代，我们如何做到这一点？我们如何才能在不失去已经享受的福利并造成社会混乱的情况下获得更多的福利？这是我的担忧之一。我还没有找到一个令人满意的答案，但它一定在我的脑海中。

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