知道Udacity的開發者都知道Udacity有位特別的自動駕駛愛好者，他愛車、愛自駕，更愛自動駕駛...當你走進Udacity，看到一位說起自動駕駛侃侃而談的工程師，“確認過眼神，遇見對的人”，沒錯，他就是David Silver。

David Silver 是硅谷前沿科技教育平臺優達學城(Udacity) 無人駕駛工程師納米學位項目的負責人，在加入 Udacity 之前，他曾任福特（Ford）自動化汽車團隊的研究工程師。同時他也是自動駕駛界的“網紅”，在美國自動駕駛界極具影響力。他在個人Medium上經常分享些自動駕駛的行業分析和技術指導，吸引了21000多名自動駕駛愛好者的關注。

就在上個月，這位“網紅”來到百度，參觀試乘了百度無人車，并與Apollo團隊深度溝通交流，進一步了解Apollo的同時，希望讓更多國外的開發者也能參與到Apollo的生態建設中。

此外，就開發者關心的自動駕駛行業發展與就業問題，我們以問答的形式對David Silver進行了采訪。希望通過此次采訪內容，讓大家學習自動駕駛技術的同時，了解整個行業與就業，從而更好更快地使用Apollo。

1

如果想參與到自動駕駛課程中，學生是否需要提前具備一些技能呢？

David Silver：

其實這取決于課程的難度。

對于Udacity的自動駕駛微學位項目，學生在開始課程之前必須具備基本的工程技能。

所以我們會在申請程序中進行審核，例如中級程序設計能力、基本計算、物理學以及統計學知識背景。

相比較而言，在Udacity中開設的其他課程則不需要任何背景，任何人都可以參加。

例如，一個名為“無人駕駛入門”的納米學位項目，根本不需要學生有任何知識背景，甚至可以沒有編程經驗。我們會幫助他們完成參加自動駕駛納米學位項目所需要的準備，以便可以進一步學習從而成為自動駕駛汽車工程師。

我們在網絡開發和移動開發方面也有類似的項目，無論身在何處都可以學到需要的課程，來助推自己的職業生涯。

2

您認為一名合格的自動駕駛領域的汽車工程師需要具備怎樣的技能？

David Silver：

其實自動駕駛工程是一個非常有趣的方向，因為涉及到好幾個不同的領域，其中包括軟件工程、機械工程、還有數學、統計學以及電氣工程等，這么看就需要來自很多截然不同領域的技能加身。

在我剛開始研究自動駕駛之前，那時還是一名網絡軟件開發人員，從來不需要知道很多關于機械工程甚至統計學的知識。

但如果要成為一名自動駕駛汽車工程師，除了掌握所有這些不同領域的知識外，還要將這些知識結合在一起，這個環節比較困難，這也是學生來Udacity學習自動駕駛的原因之一。

在這個過程中，我們會幫助他們學到所需的所有技能。

需要學習的技能如此之多，如何確保學生們都能獲得行業所需的技能呢？

關于這個問題，David Silver表示，其實Udacity的課程設置是非常注重實際工作中的需求，所以所做的工作都是圍繞學生在工作中取得成功所需要知道的技能而展開。

例如，如果想要教授一門關于自動駕駛、機器人或者深度學習甚至是網絡開發的課程時，首先需要與相關公司的招聘經理溝通。比方說會詢問一些問題，希望具備什么樣的技能的求職人員來面試工作等。

“我們專注于完成這些工作，并且向學生傳授這些技能，這與傳統的大學教育可能會有一些差異性。但在Udacity，只要學習了你需要知道的事情，就可以在工作中取得成功，這種方式可以讓我們提供周期更短，內容更集中的教育。”David Silver認為。

除了掌握所有這些不同領域的知識外，合格的自動駕駛工程師還要學會將這些知識融合在一起，這個環節相對比較困難。如何將不同的、但卻是所有的相關技能融合在一起？

對此，David Silver提出，Udacity的自動駕駛項目學習為期9個月，每個月都會涉及自動駕駛領域的不同話題。

據了解，在完成起初的課程介紹之后，項目會開始介紹深度學習，以及計算機視覺和感官視覺等內容。

感知就是除了汽車上的攝像頭以外，如何使用其他傳感器了解現實情況，其中還涉及到定位的一些知識。

隨后還會介紹運動規劃或者路徑規劃，也就是汽車如何在現實中規劃行車路徑。

關于系統控制方面，可能會涉及到汽車如何將沿著路徑前進的計算機命令轉化為實際行為。在接下來的幾個月時間里，會讓學生深入了解一個或者幾個不同的主題。

最后，還會有一個月的系統討論，也就是將所有內容整合在一起，并與全球范圍內其他學生一起參與到團隊任務中，也就是發送代碼并將代碼運用在實際的自動駕駛汽車上。

需要強調的一點，Udacity在California有一輛自動駕駛汽車。每個要從該項目畢業的學生都要發送他們的代碼，并將他們的代碼放在自動駕駛汽車上運行。

3

有沒有想過在中國將Udacity這項課程本地化？與百度Apollo合作進展如何？

David Silver：

我們已經選擇在中國本地化部分課程。事實上，我們甚至開始專門為中國開設課程。

例如，我們正在為微信開發人員開發一門微信微學位課程，這是針對中國軟件工程師設立的教育目標。

同時，我們也開設了諸如自動駕駛項目這樣的課程，并將它們翻譯成中文，也在同時研究許多其他項目。因為看到了大量來自中國的學生參加我們的課程，這個現象讓我們很興奮。

我們非常需要觀察中國學生如何通過官方社區與全球學生互動，以及如何通過其他在線論壇、在線分享參與互聯網社交活動，或者通過互相分享在線提問。

Udacity非常渴望與中國學生一起工作。未來我們將創造更多精彩的機會來開展自動駕駛活動。

中國有很多不同的科技主題，在引領世界這么多不同領域方面取得了相當大的進步。非常榮幸可以幫助中國學生評估并改進職業生涯，未來將會對中國市場情況有更加深入的了解。

此外，這次來到中國，還有一個重要原因，就是我們正在與百度合作為Apollo創建免費課程，這也是Udacity與行業伙伴的合作，來幫助學習者為實際工作做好準備的典型事例。

都知道，Apollo作為一個開源的自動駕駛平臺，由百度和全球范圍內的自動駕駛開發者一起運作。許多不同領域的公司都在與Apollo合作，來為他們的汽車賦予自動駕駛能力。

我們正在與百度團隊以及其他合作伙伴一起，向他們咨詢，面試Apollo工程師時需要具備哪種能力。隨后我們會與百度仔細溝通，弄明白為了讓學生成為Apollo工程師要怎樣教授他們需要學的知識。

重要的一點，不管是對于我還是像百度Apollo 一樣的合作伙伴來說，合作構建并在夏季推出的Apollo開源自動駕駛課程，都是在中國進入自動駕駛行業的好時機。

對于Apollo的未來，我表示極大的興奮。

過去，由于商業機密的限制，自動駕駛這件事兒一度做的很隱秘，表現為每個公司都對自己這方面的業務守口如瓶，并不想分享給他人有關的數據以及軟件。

而現在，Apollo正在向全世界開放自己的自動駕駛解決方案，為更多不同的群體提供可使用的工具，通過Apollo增強自己的能力。

或許我們可以預見，在未來的五到十年中，自動駕駛汽車的種會越來越多，盡管我們可能依舊擁有并使用普通汽車。我們或許可以發現高速上設置了自動駕駛專用車道，或許可以擁有真正的無人送貨卡車，幫我們快速地運送食物或者輔助購物，當然也會感受到帶來的副作用等。

但是不管怎樣，我認為有一個自動駕駛汽車的開源系統，就像Apollo，將幫助許多不同的公司學會采用這樣的軟件并將其應用于不同的業務，這樣的場景會非常有趣。

不管是學習成為自動駕駛工程師還是補充其他的一些技能，本質上都屬于“終身學習”的范疇，對此David Silver也有自己的見解。

“我認為Udacity提供的服務歸根結底就是終身學習。終身學習的想法會影響職業生涯的每個階段，所以必須跟上最新的形勢。這就是為什么我們要與百度Apollo合作開發免費課程，就是為了讓普通的軟件工程師甚至已經成為自動駕駛汽車工程師的人都可以了解Apollo并將其應用于他們正在進行的工作中。”David Silver表示。

他提到，每次聽到很多已經進入自動駕駛團隊工作的工程師都很興奮地參加了我們正在打造的Apollo課程，想學習如何將Apollo應用到自己的自動駕駛項目上，我們就很開心。

其實仔細想一想，每個人的職業生涯都將如此。

現在早就已經不再是上完四年大學之后就再也不需要學習任何東西的時候了，而是每個人每年都必須學習新知識，以便在當前保持最好的狀態。

說到自動駕駛，David Silver不但是一位經驗豐富的技術培訓專家，對于行業發展也有自己的思考。

相關數據顯示，僅僅過去一年的時間，就約有26.5萬的中國公民因自動化事故（automated piltions）而死亡，都希望這個數字可以從26.5萬人下降到接近零的狀態。

反觀自動駕駛，帶給我們最大影響就在于其安全性。它們不會真正打擾我們，不會喝醉，不會犯很多人類駕駛員犯下的錯誤。

此外，David Silver認為，自動駕駛的另一個奇妙之處在于，它們會從所犯的錯誤中重新學習。當我們自己考駕照的時候，必須從零開始學習，但當每次我們制造一輛新的自動駕駛汽車時，它都將提前學習到所有過去學習過的所有東西，經驗這時候就起到了重要作用。

“我認為自動駕駛的另一個影響是可以帶來的巨大經濟增長。據世界幫助組織（The world help organistion）估計，由于自動化事故我們每年會損失約3-6％的GDP。當人們因為交通事故死去時，沒有人能感覺到他們的經濟潛力，這也是由交通堵塞與交通污染造成的，所以我們希望可以減少或者緩解自動化事故，這樣每年就可以獲得大約3-6％的經濟增長。如果能夠認識到中國GDP的6％實際有多么巨大，而美國經濟的增長速度相對會更快，這樣看即使自動駕駛什么也不做，也能讓每個人的生活更美好。”David Silver補充道。

4

面對如今自動駕駛的發展形勢，大多數公司都聲稱自己的汽車將在2020年或者2021年前上路，基于您對這方面的了解，哪個公司會首先實現這一目標呢？

David Silver：

很多公司都已經宣布了要盡可能快的研發出自動駕駛汽車，其中對普通公眾來說，或許可以稱作達到了公路Level 4 自動駕駛汽車水平的公司就是Waymo。所以Waymo最近剛剛宣布，他們將在今年年底之前在美國的Araziona擁有完全無人駕駛汽車，并向任何人開放。你，我，任何人都應該去試駕下。

然而，除了Waymo之外，還有很多其他公司也將在不久的將來制造出無人駕駛汽車。我想在美國，你會看到Uber，會看到Cruz ……他們都在進行自動駕駛的汽車測試，其中許多都是真人在試駕。

在中國，你會看到像百度這樣的公司也在測試自動駕駛汽車。預計在未來幾年，你會看到中國企業研發的自動駕駛汽車開始真正搭載游客。所以我認為誰會獲得第一名還說不準，接下來幾年我們拭目以待就可以。

目前看到的場景是自動駕駛汽車的落地會按照非常緊湊的地理區域向外拓展。

現在，我們可以在波士頓、在Araziona駕駛這種車，但行駛范圍被限制在非常小的地區，或許也就3030公里。如果超出了這片區域，汽車就會不知道怎么辦。

這片區域的擴張速度有多快？可能是從3030公里到100100公里，200200公里。

還會有多少這樣的區域冒出來呢？

在接下來的幾年里，我們將會開始看到越來越多的測試開始落地。不會是突然的，而是以一種更漸進的節奏。

5

這個領域，很多小公司最終依然難以逃脫被收購的命運，是否還是堅持小公司能從市場上分得一杯羹嗎？

David Silver：

當然，我認為自動駕駛汽車的創業有很多不同的途徑，都可以取得成功。

一些公司將采用已經存在的Apollo等軟件，為他們構建出色的業務能力，從事各種令人驚嘆的事情。

但我們也會看到其他自動駕駛汽車初創公司提出的創造性的解決方案，大公司將關注他們。如果那些大公司認為這樣的初創公司非常有助于自動駕駛汽車的發展，就會收購這些初創公司。

當然，也有一些自動駕駛汽車的初創公司最終不會成功，會倒閉。

我想所有這些結果我們都可能見到。

當然也很期望看到有幾家初創公司提出創新性的技術帶來轉折點，并借此構建起龐大的業務。

其實現在建立自動駕駛汽車公司比建立許多其他類型的公司更具吸引力。

就自動駕駛而言，現在更多是一個開放的行業，許多公司都在積極打造自己的自動駕駛汽車，我認為小公司完全可以在這種情況下立足并建立真正的大企業。

而且百度通過Apollo有助于建立這樣的模式，因為它可以讓中國公司專注于研究Apollo開源驅動汽車碰到難題的地方，而這也確實應該是他們真正擅長或感興趣的事情。

未來自動駕駛汽車的很多不同技術將由許多不同的公司分工解決，這是有點像目前汽車行業的工作方式。

自動化制造環節和銷售環節通常是由大公司負責，但汽車需要其他很多種資源，很多不同的供應商，大小不一。

所以我認為未來可能會由大公司負責自動駕駛汽車制造，小公司開始使用自動駕駛汽車去做有趣的事情，可能是為餐館運送食物，也可能是提供新零售的送貨上門服務。

這有很大的潛力，只需要拭目以待，見證行業如何發生改變。大公司正在處理這個問題，但小型創業公司也可以正在進入這個市場的不同環節。

6

美國和中國的自動駕駛汽車市場究竟有什么區別？

David Silver：

美國的自動駕駛汽車市場與中國自動駕駛汽車市場之間存在的一個很大的差異，就是美國自動駕駛汽車市場開始較早。

美國已經有很多公司已經在自動駕駛上耕耘了5年或10年時間，而自動駕駛汽車在中國則顯得更為新鮮。

我認為移動行業有幾個領域，中國在這幾個領域相當令人出色。一個是基礎設施，中國的基礎設施建設如此迅速，并且開始出口基礎設施通信生態的理念，可能是交通燈與汽車交流，汽車之間互相交流以及汽車正在通過發明的傳感器學習關于道路的事情。

此外，中國真正擅長的另一個領域是電氣化，電池技術，這與自動駕駛式汽車有點不同。但中國在電池和電動汽車領域處于世界領先地位，而電動汽車與自動駕駛汽車的融合非常迅速。

由于很多自動駕駛汽車會在沙漠地區運行，電動汽車對這些地區來說也非常有意義，所以我認為中國已經是世界電動車領域的領導者了，它有潛力在自動駕駛領域同樣成為世界領導者，這將為自動駕駛汽車帶來一些非常有趣的機會。

未來5-10年，我們會看到許多人開始在城市地區使用自動駕駛汽車，這些小型測試現在在美國波士頓、在Phoniex和Pittsburgh、或者新加坡等小型地區和城市都能看到，而且正在開始迅速向美國和中國的許多其他城市擴展。甚至在擁有自動駕駛汽車的城市之間，我們也能開始看到融合。

如果有兩個彼此鄰近的城區，我們甚至可以使用自動駕駛往返兩者之間。

我認為有很多令人興奮的事情值得期待。

未來5到10年內，很多地區將不需要有人駕駛。雖然許多道路，農村公路以及其他地方都還沒有自動駕駛汽車，但我認為5-10年內很多人都會開始使用自動駕駛汽車，就像今天很多人使用網約車服務或者滴滴一樣簡單普遍。