2018 年 11 月，国外科技媒体 The Information 曝料，称特斯拉使用的是名为「模仿学习」(imitation learning)的机器学习技术：

「与其他自动驾驶公司不同，特斯拉售出的所有车都是数据收割机，即使 Autopilot 处于关闭状态，车辆传感器也能照常工作。

因此，Autopilot 团队手中有用不完的数据，他们能从中发现人类驾驶员在不同场景下的驾驶方式，并对其进行模仿。

在取其精华，去其糟粕后，这部分信息就成了车辆在特定场景下行驶的辅助附加因素，它们能教会车辆如何转弯或躲避障碍物。」

The Information 在文中转述了那些模仿学习「信徒」的理念：特斯拉工程师相信，只要给神经网络灌入足够多的驾驶数据，就能让 Autopilot 学会大多数情况下的转向、刹车和加速操控。

他们甚至认为，未来连代码都不用写了，在特定场景下，自动驾驶系统就知道该怎么做。

这些工程师并不是盲目乐观，因为他们提出这些观点几个月后，谷歌旗下的 DeepMind 就用模仿学习让 AI 成了《星际争霸》顶级高手。

而在此前，这款游戏是 AI「修仙」路上的一座高峰。

就连 Google Brain(谷歌 X 实验室重要项目)机器学习工程师 Alex Irpan 都为此感到吃惊：

「我们一直觉得这种长期任务是模仿学习的死穴，此前我甚至认为它根本玩不转《星际争霸》，谁知道结果如此出人意料。我们的担忧在于，如果 AI 犯了错，它会发现自己处于没有人类习惯可模仿的尴尬境地。」

Irpan 推测认为，只要数据量够了，DeepMind 的 AI 就能成功跨过这个坎：

「如果你的数据集非常大，囊括了不同级别的技巧，比如将所有玩过《星际争霸》的玩家操作都记录在内，那么你的数据就足够让 AI 学会如何在作出错误判断后成功翻盘了。」

在今年 4 月特斯拉的 Autonomy Day 发布会上，特斯拉 AI 主管 Andrej Karpathy 亲口证实了模仿学习的存在。

事实上，他还透露称，模仿学习已经在一定程度上用到了量产版的 Autopilot 上。

Karpathy 还坚信，当下靠手工编码的任务，未来靠模仿学习会更加出色。

显然，如果一切顺利，特斯拉也能像 DeepMind 一样在自动驾驶行业横扫一切。

更重要的是，业内根本没有什么竞争对手。

因为除了特斯拉，谁也没有 60 万辆在路上勤劳采集数据的车辆，而这些车辆每天在各种路况下能累积 2000 万英里的行驶里程。

即使强如 Waymo，手上也没有如此体量的数据集，因为 Waymo 的测试车保有量只有特斯拉车队的 0.1%。

虽然能采集数据的车辆众多，但想从这些随机上传的数据中找到有用的部分并不容易。因此，特斯拉需要找到捕捉各种不同驾驶习惯的新方式。

对大多数公司来说，手动采集是最直接的方式。

特斯拉工程师可以在系统中植入上传触发器，只要某些数据符合要求，就会自动保存并上传，比如无保护左转。

他们也确实这么做了：当车辆的视觉神经网络探测到了交通信号灯，或驾驶员向左打了方向盘，车辆就会记录下这个片段，随后通过 Wi-Fi 回传。

不过，那些工程师们想不到的行为怎么办?如果神经网络犯了错误怎么办?

在这样的情况下，Autopilot 的介入是最理想的触发器。Musk 表示，特斯拉的方法是「将这一切看作错误的输入」。

如果 Autopilot 的介入被视为错误，那么随后人类驾驶员的动作就是正确行为最好的示范。

这样一来，Autopilot 的介入就能持续提供有用的训练数据了。

当然，在驾驶员操作模式下我们也能采集训练数据。为此，特斯拉专门设计了一个「影子模式」。

The Information 在文章中对其进行了一番描述：

业内也有不少评价，认为特斯拉所谓「影子模式」对新 Autopilot 软件的开发价值不大，毕竟特斯拉本来就能在不影响车辆行驶的情况下运行各种测试软件。

Autopilot 的工程师完全可以拿测试软件的表现与车辆实际表现进行对比。在「影子模式」下，Autopilot 团队则能对人类与 Autopilot 在相同场景下的反应进行对比。

用模仿学习训练的神经网络可以在车载计算机上被动运行，同时输出它眼中的最佳选择。如果人类驾驶员有不同反应，就能触发这个片段的数据上传。

一旦出现「意见相左」，神经网络的抉择就会被判错，而驾驶员的操作则成为正确示范。

除了在人与计算机意见相左时保存数据，特斯拉还能在神经网络「怀疑」自己时保存数据。

当下，市场上已经有了不少试图量化神经网络不确定性的技术，当这个数值超过某个阀值，就会触发数据的保存和上传。

因此，从广义上来讲，特斯拉共有三种采集有价值数据的方法：

鉴于特斯拉的硬盘每天都能接收 2000 万英里数据，因此想采集大型数据集(包括不同的驾驶习惯和纠错示范)并不难。

截止今年 10 月，特斯拉 Autopilot 行驶里程为 18.8 亿英里来源：https://lexfridman.com/tesla-autopilot-miles-and-vehicles/

不过，对 Waymo 这样两年才跑 2000 万英里的公司来说，这种方案不太实际了。

如果 DeepMind 手上只有数百个玩家的数据，它的 AI 还能制霸《星际争霸》吗?

恐怕没有希望。

这并不是小看他们，现实是当下的神经网络对数据的胃口实在是太大了。

对人来说，一个小时内学会玩《星际争霸》并非难事，但想在同样时间内训练出同样水平的神经网络，就得有数百万甚至上亿个千变万化的例子打基础。

同样的，即使神经网络能从庞大的驾驶数据中学到一些驾驶的精髓，想与人类媲美也得将错误率拉低到 0.1% 以下。

鉴于边际效益会随着数据的增多而递减，因此，只有真正海量的数据库才能解决问题。

不过，海量的数据库不是我们想搭就能搭起来的。举例来说，如果我们想要 1 万个极端情况的示例，前提是得累计 100 亿英里的行驶里程。

对特斯拉来说，是有希望实现的。因为随着新车的持续交付，未来 17 个月就能搞定 100 亿英里。

而 Waymo 现在的车队规模，实现这一目标得 800 年。

这就是特斯拉的自动驾驶解决之道：

对那些无法人工编码的驾驶任务进行模仿学习，配合计算视觉与行为预测的深度学习，以及那个无所不包的海量数据集。

Musk 相信，特斯拉将在 2020 年底解决全自动驾驶问题。不过，业界普遍认为 Musk 定的时间点有些激进。

在他们看来，自动驾驶技术的开发是人工处理的过程。

按照这种理解，开发自动驾驶软件需要工程师不断对代码进行修改，因此人的速度就是天花板，即使添加更多工程师也快不了多少。

但现在还是这种思路吗?

DeepMind 为了攻克《星际争霸》，花了三年时间研究。不过，用上了模仿学习后，将 AI 训练到人类级别只用了三天。

为什么能这么快?

因为训练流程已经能自己写出《星际争霸》的对战代码，而前三年人类的工作主要是为了标定这个训练流程，特别是神经网络架构和数据集。

火箭工程师们走的也是这个路子，火箭前期的设计与建造会花费他们大量时间，几年之内甚至一点成功都见不到。

不过，当万事俱备，十秒钟的倒计时后就能见证奇迹。从时间的维度看，前几年毫无作为，最后几秒突然爆发。

事实上，研究和工程的进展都被隐藏在了幕后。

显然，现在的特斯拉正在通过一系列工作搭建自己的训练流程。

举例来说，特斯拉全新的计算硬件还没火力全开，为新硬件设计的神经网络也还在开发与测试中，他们正在为未来积聚力量。

至于今年 4 月展示的那版全自动驾驶软件，据说只是三个月神经网络训练的结果，软件开发对应的场景也相当单一。

而就在一年之前，特斯拉才刚刚掌握高速上的车道保持功能，当时特斯拉还推了一个 OTA 升级包修复了车辆在车道线间反复摇摆的漏洞。

Karpathy 指出，那次的升级，特斯拉「重写了很多东西」。从那时起，Karpathy 的团队和 Autopilot 部门的其他技术专家们一直在为 Autopilot 打地基，特别是计算视觉。

如果特斯拉不推送升级包，公众就看不到他们努力的结果。

至于一些城市驾驶功能是否适合部署，则纯粹是二进制而非增量问题，最终一切都得由特斯拉来决断，外部是根本看不到其中的渐进发展过程的。

全自动驾驶汽车，不但能彻底颠覆 Uber、滴滴、Lyft 与传统出租车公司苦心建造的王朝，还能让传统的私人拥车制分崩离析。

美国汽车协会的数据显示，购买并使用一辆新车，每英里平均要花掉 0.62 美元。而投资机构 ARK 预计，自动驾驶出租车的生产与运营成本仅为 0.26 美元/英里。

如果套用 ARK 的经济模型：

「只要自动驾驶出租车公司将价格定在 0.45 美元/英里，比小型轿车稍低(拥车成本为 0.47 美元/英里)，那么自动驾驶出租车每英里依然能盈利 0.19 美元。

假设一辆车每年运营 12.7 万英里(几乎是当下传统出租车运营里程的 1.8 倍)，每英里收费 0.45 美元，一年利润就有 2.62 万美元。

如果有 100 万辆这样的自动驾驶出租车，就意味着能每年净赚 262 亿美元。」

但别被 100 万辆车吓住了，这个数量级的出租车根本不够用：

假设用户的出行需求维持在当下的水平，每辆自动驾驶出租车就能代替 8-9 辆常规汽车(平均每年行驶 1.35 万英里)。鉴于全球常规乘用车保有量约为 10 亿辆，因此自动驾驶出租车必须有 1.1 亿-1.25 亿辆才够用。

所以，自动驾驶行业的成长空间还很大。

不过，ARK 投资的模型中有些假设需要进行调整。

比如它将自动驾驶出租车的造价定在了 5 万美元一辆，这可比现在最便宜的 Model 3(3.9 万美元)要贵上不少。

即使 Model 3 毛利只有 5%，也能从造价中再减掉 2000 美元。对特斯拉 Network 来说，这才是更合理的数字。

对自动驾驶出租车年运营里程的假设，它应该和 Uber 与传统出租车差不多，即一年 7 万英里。

需要注意的是，即使是自动驾驶汽车，也会有空驶时间。

按 Uber 的水平看，车上有乘客的时间占到车辆运营总时间的 64%。

也就是说，每年单辆车净利润 4200 美元才更合理，100 万辆自动驾驶出租车则能净赚 42 亿美元。

当然，毛利与价格是紧密挂钩的，而 0.45 美元/英里的定价已经相当低廉。如前所述，私家乘用车平均每英里要的价格是 0.62 美元。

如果打车费用定在 0.6 美元/英里，相同的特斯拉车型每年能净赚 1.08 万美元。

无论怎么计算，自动驾驶出租车都会成为成本大杀器：

另外，我们还得关注车辆寿命。

一辆传统燃油车，20 万英里后的维保成本会迅速攀高。电动车在这方面有优势，比如当下特斯拉电池组使用 50 万英里没有问题。

这也就意味着，普通用户得驾驶 37 年才能耗尽特斯拉电池组的寿命。而 100 万英里使用寿命的特斯拉新车也正在开发中。

简言之，自动驾驶出租车能解锁电动车潜在的有形资产：电动车的电池组寿命不会轻易被浪费。

不过，自动驾驶出租车和电动汽车之间的协同作用在最初可能并不明显。在这样的情况下，只要延长车辆寿命周期，才能转化为相当可观的经济价值。

如果电池和电动机的提升和改进，能为电动车增加 20 万英里的寿命，在经济上就相当于让一辆车变两辆车。

这对汽车厂商来说，少卖车等于是革了他们的命。从消费者角度考虑，一辆车开上 30 年恐怕也会是一个噩梦，毕竟在这么长时间的跨度里，汽车在各项功能上都会有脱胎换骨的提升。

但对自动驾驶汽车来说，这根本不是问题。这也是华尔街巨鳄们(麦肯锡、瑞银、摩根斯坦利等)普遍长期看好自动驾驶出租车的原因，其市场规模将达数千亿甚至上万亿美元。

如果自动驾驶汽车真能如约部署，不但会让司机们丢了饭碗，还会逐步吞掉整个汽车行业。

不过，即使到了现在，也有人怀疑这项技术的可行性：特别是近期和中期深度学习能否与人类的视觉、行为预测和驾驶能力所匹敌。

这个问题目前谁也回答不了，但我们依然能从这个趋势中看出一些端倪：

首先，如果深度学习能在近期和中期解决这些问题，特斯拉将成为自动驾驶技术的正名人。

其次，如果特斯拉实现了全自动驾驶，从外人的眼光来看，特斯拉像开了外挂一样，佛挡杀佛。

总之，特斯拉在自动驾驶上的新「套路」让我们重新认识了技术进步。

前期的缓慢开发并不意味着后续的拖沓，一个花费数年时间搭建的神经网络可能在几天内就能完成训练。而自动驾驶，有可能仅需一个 OTA 的时间，就如期而至了。