安德鲁·斯坦，Waymo 软件工程师 – 采访系列

安德鲁·斯坦是一名软件工程师，他领导 Waymo Via 的感知团队，Waymo Via 是 Waymo 的自动化交付努力。Waymo 是一家自治驾驶技术开发公司，是 Alphabet Inc 的子公司，Alphabet Inc 是 Google 的母公司。

最初是什么吸引你进入人工智能和机器人领域？

我从很小的时候就喜欢制作能够“做某些事情”的东西。艺术和手工可以很有趣，但我最大的热情是制作具有某种功能的创作。我的最喜欢的《罗杰斯先生的邻居》片段是自动化工厂中的输送带和执行器的镜头，看到瓶子和其他产品被填充、组装、标记和运输。我是乐高和其他建筑玩具的超级粉丝。后来，通过在中学校和高中期间的技术学生协会计算机辅助设计（CAD）竞赛中取得了一些成功，我最终在一家小型初创公司Clipper Manufacturing获得了一份兼职工作，在那里我为零售服装行业设计工厂布局，用于一个巨大的机器人分类器和相关的输送设备。从那里，我去了佐治亚理工学院学习电气工程，在那里我参加了IEEE机器人俱乐部，并上了计算机视觉的一些课程。这些最终让我来到了卡内基梅隆大学的机器人研究所攻读博士学位。许多我的卡内基梅隆大学的研究生同事现在都是我的密切同事，既是在Anki，也是在Waymo。

您之前曾在机器人初创公司Anki担任首席工程师，您在Anki有机会参与哪些项目？

我是Anki的Cozmo项目的第一个全职雇员，我有幸从零开始创建代码仓库，并看到产品在人们的家中发货超过一百万台。该工作转移到了我们的下一个产品Vector，这是Cozmo的另一个更先进和自成体系的版本。我有机会参与这些产品的许多部分，但主要负责计算机视觉、面部检测、面部识别、3D姿势估计、定位和其他感知方面。我还将TensorFlow Lite移植到Vector的嵌入式操作系统上，并帮助部署深度学习模型在机器人上运行手和人检测。

我还建立了Cozmo和Vector的眼部渲染系统，这让我有机会与Anki的许多才华横溢和富有创造力的动画团队密切合作，这也非常有趣。

2019年，Waymo聘请了您和其他12位来自Anki的机器人专家，以将其自动驾驶技术适用于其他平台，包括商用卡车。当您面临在Waymo工作的前景时，您的初步反应是什么？

我认识很多当前和过去的Waymo工程师，当然也知道该公司在自动驾驶车辆领域的领先地位。我非常喜欢在Anki为孩子们工作于玩具和教育产品的创造力，但我也很高兴加入一家规模更大、在社会影响力更大的公司，看到软件开发和安全如何在这种技术复杂性和组织规模上进行。

您能否讨论一下在Waymo工作的一天对您来说是什么样的？

我目前的大部分工作都集中在指导和发展我的团队，同时我们与Waymo的其他工程团队密切合作，识别和解决卡车特有的挑战。这意味着我的一天都花在与我的团队、其他技术负责人和产品及项目经理开会上，规划技术和组织方法来开发和部署我们的自动驾驶系统，称为Waymo Driver，并将其功能扩展到我们的日益增长的卡车队。除此之外，由于我们正在积极招聘，我还花费了大量时间进行候选人面试。

与自动驾驶车辆相比，自动驾驶卡车面临的独特计算机视觉和人工智能挑战是什么？

虽然我们在所有车辆上使用相同的核心技术堆栈，但在卡车方面有一些新的考虑因素。首先，领域不同：与乘用车相比，卡车在高速公路上花费更多时间，这是一个高速环境。由于质量更大，卡车加速和制动比汽车慢，这意味着Waymo Driver需要从很远的地方感知事物。另外，高速公路的建设使用不同的标记和标志，并且可能涉及到中位数交叉口到“错误”的道路一侧；高速公路有特定的法律，如为肩部停靠的车辆让路；还有很多车道的交通需要导航。由于拖车可能造成更大的盲点，这也是我们需要克服的挑战。

Waymo 最近开始在德克萨斯州进行 无人驾驶重型卡车的测试，这些卡车上有经过培训的驾驶员。在这一阶段，Waymo希望从这些测试中获得什么？

我们的卡车在我们运营的地区（AZ / CA / TX / NM）进行测试，以获得不同情况下的有意义的经验和数据。这一过程锻炼了我们的软件和硬件，使我们能够学习如何继续改进和适应我们的Waymo Driver以适应卡车领域。

具体来说，德克萨斯州：达拉斯和休斯顿是美国最大的货运枢纽的一部分。在这种环境中运营，我们可以在高密度的高速公路和货运车道上测试我们的Waymo Driver，进一步了解其他卡车和乘用车驾驶员在这些路线上的行为，并继续完善我们的Waymo Driver在这些繁忙的驾驶区域的反应和响应。此外，这也使我们能够在具有独特天气条件的地方进行测试，这可以帮助我们在该领域推动我们的能力。

您能否讨论Waymo Open Dataset，它包括传感器数据和标记数据，以及Waymo分享此宝贵数据集的好处？

在Waymo，我们正在解决机器学习中最困难的问题。为了帮助研究社区在机器感知和自动驾驶技术方面取得进展，我们发布了Waymo Open Dataset，这是最大的、最多样化的公开可用的自动驾驶数据集之一。该数据集可在 waymo.com/open 免费获取，包含1950个高分辨率传感器数据段，涵盖从密集城市中心到郊区景观等广泛的环境，以及白天、夜晚、黎明、黄昏、阳光和雨天收集的数据。2020年3月，我们还推出了Waymo Open Dataset挑战，以便研究社区能够测试他们的专业知识并看到其他人正在做什么。

在您个人看来，行业实现真正的5级自动驾驶还需要多长时间？

我们已经从事这项工作超过十年了，所以我们有幸能够从经验中知道，这项技术将一步一步地到来。自动驾驶技术非常复杂，我们能够走到今天这一步，是因为在许多领域的进步，从硬件中的感知到机器学习。这就是为什么我们采取了逐步的方法来向世界介绍这项技术。我们相信这是最安全、最负责任的方式，我们也听到了我们的乘客和合作伙伴的反馈，他们赞赏我们在安全部署这项技术到他们的社区中的周密和谨慎的方法。

感谢这次精彩的采访，希望了解更多的读者可以访问Waymo Via。