昨天的敌人可能是明天的盟友。

这句话用在政治上没什么问题，但你也许想不到，在自动驾驶领域，也存在同样的情况。

与许多公司一样，Aurora正在努力让自动驾驶技术成为一种比人类更安全、更广泛采用的替代技术，让电脑系统成为“驾驶员”。

2月7日在旧金山的一个小型活动上，Aurora联合创始人和CEO克里斯·厄姆森（Chris Urmson）表达了他的一些看法。

对厄姆森来说，这天很重要。因为当天早上，这家刚刚成立两年的公司宣布获得高达5.3亿美元的B轮融资。

Aurora正在开发的自动驾驶技术有望被整合进大众、现代和拜腾的汽车产品当中。

新一轮融资由红杉资本（Sequoia Capital）领投，其中包括普信集团（T. Rowe Price）和亚马逊的“重大投资”。

“这不仅是红杉资本在自动驾驶技术上迄今为止最大的赌注，同时也是普信‘令人难以置信的认可’。”厄姆森说道。

他的话也暗示了资金管理巨头“从长远和战略角度考虑，我们是在自动驾驶汽车领域能被单独挑选出来的角色”。

如今，亚马逊参与了进来，这也许更能说明问题。

亚马逊一直在为成为世界上最有价值的公司而努力，并开始更积极地向专注于制造联网产品的全球汽车公司和一级供应商进行宣传，称其AWS平台可以帮助他们加快创新步伐，降低成本结构。

可以说，它的加入让自动驾驶汽车的发展轨迹更加多样化。

亚马逊DeepRacer

2018年11月，亚马逊首次推出了一款1/18的自动驾驶赛车DeepRacer，希望以此来帮助开发者改进机器学习能力。

这款模型车要是搭载了Aurora的技术又会怎样？

确实，厄姆森认为：“在融资过程中，（我们）非常有策略地思考着如何才能完成智能驾驶员的使命。而司机不仅能运送乘客，他们也能运送货物。很难想象还有哪家公司比亚马逊更重视商品的运输了。”

现在，Aurora的网站上已经有了关于“改变人们和商品移动方式”的宣传语。

再来看看Aurora的三大将。

厄姆森曾是谷歌自动驾驶汽车项目（现在的Waymo）的技术负责人。

公司的另一位创始人德鲁·巴格尼尔（Drew Bagnell）是一名机器学习专家，目前仍在卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon）任教，曾担任优步自动驾驶和感知团队的负责人。

第三位联合创始人是斯特林·安德森（Sterling Anderson），他之前领导了特斯拉的自动驾驶团队。

由此可见，Aurora能够获得亚马逊、普信、红杉资本和其他支持者的兴趣其实也在意料之中。

被称作Aurora Driver的计算机系统集线器对车辆安装的所有传感器信号进行协调与融合、执行软件和控制车辆。公司正在设计让系统与来自不同品牌、型号和级别的各种车辆平台无缝整合

事实上，Aurora的大轮融资似乎吓坏了特斯拉的投资者，随着媒体对细节的报道，这家电动汽车制造商的股价已经下跌。

特斯拉CEO埃隆·马斯克（Elon Musk）也对这家初创公司的发展可能性产生了不安。

而就在Aurora刚起步时，特斯拉对其提起诉讼，指责厄姆森和安德森试图挖走至少十几位特斯拉工程师，还指责安德森带走了机密信息并“为了掩盖踪迹”而销毁证据。

不过，这项诉讼不到三周就被撤销，在和解中，Aurora支付了10万美元。安德森当时表示，这笔钱是为了支付一名独立审计师在Aurora的系统中搜寻特斯拉机密信息的费用。

厄姆森在活动上重申，说这纯粹是一个“经济决定”，目的是防止公司进一步卷入一场代价高昂的争端。

至于特斯拉，虽然厄姆森在过去两年里没有与马斯克进行过交谈，但被问及是否需要特斯拉时，他并没有把话说死，觉得“如果将来有机会和他们合作，那就太好了”。

不仅是亚马逊，优步等公司也可以看作是Aurora的竞争对手，但在厄姆森眼中，他同样将其视为未来的潜在合作伙伴。

优步在自动驾驶上有着巨大投入，但由于发生了测试车撞人致死的事故，公司近1年的时间里大大缩减了测试规模。

厄姆森指出：“Aurora做的是提供司机的生意，而优步需要大量的司机，所以我们认为与优步、Lyft等企业合作能带来很好的效果。我们将全球的这些公司都视为未来的合作伙伴。”

不过，他并没有给出具体的合作细节。现阶段，Aurora有四个主要部门，雇佣了200名员工，它正在加利福尼亚和匹兹堡的公路上进行测试。

一开始，Aurora并没有想到它会这样做，但它也在构建自己的地图系统，以确保实现最高精度和可扩展性。这样，由该公司提供系统的车辆就可以确定自己的位置，并及时更新到世界各地的地图。

当这项技术最终准备好进入汽车市场时，Aurora是否会选择贴牌方式，或者它的客户是否会把Aurora的品牌作为卖点？厄姆森回答事情尚未决定，但似乎更倾向于后者。

值得一提的是，Aurora之所以觉得能够有效开发出“驾驶员”，方法之一是构建自己的模拟系统。

Aurora感知系统的直观再现，该系统能够理解复杂的城市环境，在这些环境中，车辆需要在许多移动物体中安全行驶，包括自行车、滑板车、行人和汽车

它使用模拟器在不同的场景下对软件进行测试，而这些场景都是车辆有可能在路上遇到的，这使得那些无法通过实际行驶完成的重复测试成为可能。

Aurora的路径规划团队与感知团队有着紧密合作，他们创建了一个系统，既能检测道路上和周围的重要物体，又能尝试预测其移动轨迹。

如果自动驾驶技术要在密集的城市环境中导航真实场景，捕捉、理解和预测其他物体运动的能力至关重要。

厄姆森过去曾说过，Aurora在这一领域的工作流程优于竞争对手，因为其他公司的技术是在团队之间传来传去、反复确认才能推进的。

活动的最后，有人问厄姆森对谷歌的看法，但他的回答比较官方，只说了前雇主的好，也没有发生像安德森和特斯拉那样的麻烦。

还有一点，那就是规模大小并不像人们想象的那么重要。

“每个人都把行驶里程当做衡量标准，当我还在谷歌时，我们做的比别人多，所以积累的里程自然不少。但是，光有量不行，还要涉及数据质量的问题。”厄姆森解释说，暗示至少就目前而言，Aurora的优势很大。

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