原標題：Uber無人車為何危險：長期忽視模擬器，只在意路測

Uber測試車為什么會撞死行人？

外國相關媒體挖掘了許多來自Uber內部的聲音，其中最引人注意的是：

只在意路測，忽略了模擬器上的測試。

相比之下，今年Waymo在歡慶自動駕駛里程達到5百萬英里的同時，也提到了模擬器的里程數，那是翻越幾個數量級的50億英里。

不只是Waymo，許多開發(fā)自動駕駛技術的公司，都把模擬測試放在最高優(yōu)先級。

Waymo自動駕駛的虛擬世界

而像Uber這樣，在坦佩事故發(fā)生之后，才開始大規(guī)模開展模擬器測試，確實有些令人驚訝。畢竟，模擬器存在的意義，就是讓自動駕駛汽車在上路之前，暴露出大大小小的問題，以便改進系統(tǒng)，提升自動駕駛的安全系數。那么，為何Uber自動駕駛的模擬測試一直是龍?zhí)?？內部人員給出了一些苦澀的原因。

不肯花時間？

跑在自動駕駛出行服務?(Robo-taxis) 的賽道上，Uber急于推出自家的無人出租車 。整個自動駕駛團隊，都處在“今年一定要落地”這樣緊迫的節(jié)奏之下。

可是，模擬器測試非常消耗時間。攻城獅們需要下大功夫，給自動駕駛汽車建造一個五花八門的世界，讓它在里面經受各種路況的考驗。而Uber團隊里，并沒有太多這方面的行家，構建一個好用的模擬系統(tǒng)，無論從時間還是人力來看，可能都有些奢侈了。于是，在高層的決策上，Uber從一開始就沒有重視起模擬器來。

又不肯花錢？

談到人力，據知情人類透露，Uber模擬測試組的攻城獅，比部門里其他的攻城獅，工資都要低。按年薪算，甚至可以相差幾萬美元。如此差別對待，是很難吸引厲害的攻城獅，投入模擬器開發(fā)的。就連本組小伙伴，也紛紛想要轉去其他組。

這個問題，直到今年年初才有了改善。死磕模擬器的人們，終于爭取到了和其他組同等的待遇。而致命事故的發(fā)生，停掉了所有路測，讓模擬器變成了更加重要的練兵場，可能也讓這個小組看到了一些希望。不過，即便有了外部條件的刺激，模擬系統(tǒng)的進展，還是繞不開內部的難題。

撈也撈不起來？

2015年，Uber從卡耐基梅隆大學 (CMU) 挖來半個機器人部門，啟動了自動駕駛項目。這支團隊寫過一個模擬軟件，那是以土木工程師用來規(guī)劃城市交通的程序為基礎，寫成的。不過，后來加入團隊的攻城獅，都覺得那個軟件沒什么用。

2016年，Uber自動駕駛團隊來了一個新的負責人，叫做Anthony Levandowski，姑且稱他萊萬。

表情包的明日之星

萊萬的自動駕駛卡車公司Otto，被Uber收購了。在那之前，他還曾經在Waymo服務過。前文也提到，那里的模擬器工作很有成效。萊萬試圖推動公司，在模擬測試上投入更多一點。但他和Uber老人之間存在分歧，或許也是模擬系統(tǒng)開發(fā)在Uber遇到的一個阻礙。如今Uber用的模擬器，還是在他離職之后才出生的，和3年前很不一樣。

不能愉快地玩耍？

Unreal上的塞爾達

這個模擬測試系統(tǒng)，依托于游戲引擎Unreal，目標是測試一些特定的操作。比如超車，比如在沒有左轉信號燈的路口左轉等等。里面的場景可以有千千萬萬，比汽車在現實中能遇到的情形豐富得多。系統(tǒng)要攝取的，除了非常詳細的道路數據，還有其他機動車、自行車和行人的動態(tài)信息。聽上去很幸福，但問題在于，自動駕駛核心團隊，寫的代碼，有時候和模擬程序并不兼容。

真插不進去

這樣的話，模擬測試推進起來就有難度。模擬測試組的人類也曾經懇請核心團隊，寫寫能兼容的程序，但對方似乎也很忙，抽不出太多時間來管這個。直到現在，模擬器也沒有跟核心系統(tǒng)，達成順滑的配合。于是，即便模擬系統(tǒng)想要給Uber的自動駕駛提供更大的幫助，可能也是有心無力。

那現在呢？

既然，不能去公開路段測試，且模擬測器地位依然尷尬，現在Uber就把更多的注意力，放在了私人路段的測試上。

畢竟，Waymo已經在亞利桑那州，跑起自己的無人的士了。Uber早在2016年啟動Roadrunner計劃，也要加快步伐才行。

不過，真的不是只有路測才重要，幾十億英里的模擬器測試也重要。

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