Robotaxi诞生记——马斯克硬要冒这个险

  8月8日，Robotaxi首秀。这很可能是划时代的车。按照马斯克的原话：它会让特斯拉市值冲上10万亿美元。一百年后人们都会谈论这个重要时刻。而

  三体引力波依照沃尔特·艾萨克森力作《马斯克传》美版（Simon&Schuster出版），选取相关章节译成中文，为大家呈现这段不输于编剧笔法的惊人内幕。

  马斯克相信，无人驾驶汽车不只是能让大家摆脱枯燥费神的驾驶，而是以后人们大部分都不需要再拥有汽车。未来将是Robotaxi 的时代：当你叫车，就会有一辆无人驾驶车拉你前往目的地，然后再去拉下位乘客。一部分Robotaxi

  2019年11月，马斯克在奥斯汀召集手下五位干将，共同思考未来，大家在马斯克的高级助理阿夫沙尔还没装修好的家里一起吃饭，阿夫沙尔特地邀请私厨为大家烹调超厚全熟肋眼牛排。参加聚会的高管包括特斯拉首席设计师弗朗茨·冯·霍兹豪森

  。 他们决定，Robotaxi的规格应该比Model 3更小、更便宜、速度也不用那么快。马斯克说，「我们看中的是数量，生产再多都不会产能过剩。有朝一日，我们大家都希望可以年产2000万辆。」

  关键挑战之一是，如何生产一款没有方向盘或者脚踏板的车，既能符合政府安全标准，又能应对特殊路况。每周，马斯克都会提出各种各样的细节问题。「如果有人起身离开Robotaxi，忘了关门怎么办？」他问道，「我们一定要保证Robotaxi可以自动关门。」Robotaxi要怎样进入有门禁管制的小区或者停车场呢？「或许要设计一支机械臂，可以按按钮或是取卡。」他说。 但这听起来就是个恶梦。「或许我们该避开这种不太容易进入的地方。」他决定。有时候，大家的对话相当严肃认真，讨论各项细节，完全忘了这个概念有多么天马行空。

  到了2022年夏末，马斯克和他的团队明白，他们苦思一年的问题，一定要做出最后决断。他们是该打安全牌，做出有方向盘、脚踏板、侧后视镜，以及监督管理的机构要求标配的车呢？还是该生产一步到位能真正无人驾驶的车呢？多数工程师偏向打安全牌。他们对开发全自动辅助驾驶需要多长时间，看法更切实际。在8月18日那次富有决定性的会议上，所有人要一起做出最后决定。「我们想让你了解所有可能的风险，」冯·霍兹豪森对马斯克说，「如果我们最终选择生产没有方向盘的车，但是全自动辅助驾驶系统还没有完成，产品就没办法上路。」他建议生产有方向盘和脚踏板的车，但是方向盘和脚踏板都可以轻易拆掉。「基本上，我们的提议就是现在先保留那些标配，等到未来情况允许时，再全部拆掉。」

  马斯克摇头表示，如果他们不逼自己一下，无人驾驶的未来就无法尽快实现。冯·霍兹豪森说，「这只是小调整，我们大家可以轻易拆掉那些标配。」 「不要，不要，」马斯克说，「不要。」接着就是一阵沉默。「不要镜子、不要踏板、不要方向盘。我会为这个决策负责。」 高管们都有些迟疑。「呃，我们回去研究一下再向你报告。」其中一位高管说。 马斯克再次表现出极其冷漠的态度。「我已经说得很清楚，」他缓缓开口，「这款车必须是真正的Robotaxi。我们一定要冒这个风险。如果搞砸了，都是我的错。但是，我们不能设计一辆像两栖动物式的半吊子车。我们要全力开发无人驾驶车。」

  几周后，马斯克依旧对自己的决定感到兴奋。一天他送儿子格里芬去读大学，他在飞机上通过手机参加Robotaxi周例会。和以往一样，他试图制造一种急迫感。「这将是划时代的革命性产品，」他说，「它会改变一切。这款产品会让特斯拉市值冲上10万亿美元。一百年后人们都会谈论这个重要时刻。」

  拍板亲民款车型Robotaxi，显示出马斯克的固执。他拥有能够扭曲现实的强大意志力，能够完全无视唱反调的人。这种顽固性格，或许正是让他成功的一项超能力，但也是导致他失败的原因之一。他还有一项鲜为人知的特质：非常善变。即使是他一开始拒绝的观点，他也会听进去，然后在脑中重新计算风险。方向盘的问题是如此。

  2022年夏末，也就是在马斯克宣布全力开发没有方向盘的Robotaxi之后，冯·霍兹豪森和莫拉维还是试图说服他改变决定。他们了解如何用比较委婉的方式说服他。莫拉维说，「我们给他看最新资料，夏天时他可能没有完全消化这一些信息。」他告诉马斯克，即使美国监督管理的机构批准了无人驾驶汽车，其他几个国家也得逐个核准，这要等上好几年之后。所以先开始做有方向盘和踏板的车，是合理的。过去几年，他们曾讨论过下一代特斯拉的定位：一款价格实惠、面向大众的小型车，售价大约在25,000美元左右。马斯克自己在2020年就曾提出过这个可能性，但后来他又决定暂缓该计划，接下来两年，他一再否决这个想法，他说有了Robotaxi之后，就没有必要生产另一款小型车。但冯·霍兹豪森没放弃这个计划，仍在设计工作室秘密开发。

  2022年9月，马斯克飞到西岸为Optimus发布会做准备。一个周三深夜，他窝在没有窗户的弗利蒙特工厂木星会议室里。冯·霍兹豪森和莫拉维带着几位特斯拉高管进入会议室，召开秘密会议。他们摊开数据表示，如果特斯拉每年要想增长50％，就必须推出一款更亲民的小型车。全球对这种车的需求非常庞大，等到2030年估计会有7亿辆的巨大需求，大概是Model 3和Model Y的两倍。接着他们又表示，这种小车可以和Robotaxi使用相同的平台和装配线。「我们说服他，如果建造这种工厂，拥有这样的平台，就可以同时生产Robotaxi和25,000美元的小车，共用相同的汽车架构。」冯·霍兹豪森说。会议结束后，只剩马斯克和作者在会议室里，他显然对于25,000美元的小车提不起兴趣。「这样的产品令人兴奋不起来。」他说。 他真正想做的是通过Robotaxi颠覆交通运输的现存模式。

  但接下来几个月，他越来越有了兴趣。2023年2月一天下午，他们召开设计会议，冯·霍兹豪森将Robotaxi和25,000美元的模型，并排放在设计工作室。两款车都具有Cybertruck的未来感。 马斯克十分喜爱新车的设计。他说，「当人们在路上看到这辆车，就会觉得看到了来自未来的车。」新的量产车型，包括配备方向盘的Robotaxi，后来统称为下一代特斯拉。一开始马斯克想在距奥斯汀大约640公里的墨西哥北部投建一座工厂，从头开始生产新车，新工厂将采用高度自动化的全新制造流程。

  但他马上想到一个问题：他一直认为，特斯拉设计工程师的工作地点必须靠近装配线，所以不应该在某个偏远地方制造汽车。工程师只有在装配线附近工作，才能得到及时反馈，才能同时优化汽车的性能和制造。尤其是生产全新车型、建立崭新的制造流程时，更应该如此。但他也明白，想要特斯拉的高级工程师派到墨西哥新工厂会很困难。「特斯拉工程师必须待在生产线上，这样生产流程才会顺畅，但是我不可能逼迫每个人搬去墨西哥。」他对作者说。

  所以2023年5月，马斯克决定将下一代特斯拉和Robotaxi的生产地点改在奥斯汀，就在他本人的工作地点，他的高级工程师会在这里的全新自动化高速生产线年夏，他每周会花好几个小时和团队一起设计生产线的每个工作岗，想办法尽可能缩减每个步骤、缩短流程时间，哪怕只是缩短几毫秒。

  「它跟ChatGPT一样，仅仅是给汽车使用，」自动辅助驾驶小组成员达瓦尔·什罗夫（Davar Shrove）对马斯克说。 他把自己在特斯拉的AI项目，拿来跟OpenAI新推出的人工智能聊天机器人做比较。 OpenAI是马斯克和奥特曼在2015年共同创立的实验室。马斯克花了近十年时间，投入开发各种不同形式的人工智能，包括无人驾驶系统、人形机器人Optimus、脑机接口Neuralink等。什罗夫的人工智能项目主要是开发最先进的机器学习技术，也就是能够学习人类行为的自动驾驶系统，他说：「我们处理了大量信息，都是关于真实人类怎么样应对复杂驾驶场景，然后训练计算机神经网络模仿人类的驾驶行为。」

  什罗夫偶尔会加入三剑客詹姆斯、安德鲁、罗斯的队列，组成四剑客。马斯克要求和什罗夫见面，想说服他离开特斯拉自动辅助驾驶团队，去推特工作。但什罗夫想留在特斯拉，他希望说服马斯克，自己负责的AI项目对于特斯拉甚至全世界来说，很重要。他把自己提出的AI新技术，命名为「神经网络路径规划器」（neural network path planner），赋予特斯拉的自动驾驶软件向人类学习的能力。

  他们两人原定在2022年12月2日周五见面，实际上马斯克当天的行程已经排满，只能硬塞。当天早上，什罗夫按照马斯克的要求抵达推特总部，马斯克刚参加完 Cybertruck 赛博皮卡发布会，从内华达赶回。他向什罗夫道歉，表明了自己忘记了要飞到新奥尔良和法国总统马克龙会面，需要讨论欧洲的内容审核规则。他请什罗夫当天傍晚再来面谈。当马斯克等待与马克龙会面期间，发消息给什罗夫，再次要求推迟面谈时间。「我会迟到四个小时，你愿意等我吗？」但就在同一时间，他又突如其来地发消息给独立调查记者维斯夫妇，请他们当晚飞到旧金山与他会面，协助处理推特文件。

  当天深夜，马斯克回到旧金山，终于有机会坐下来与什罗夫谈一谈。什罗夫解释了，他正在开发的神经网络路径规划器项目诸多细节。 「我认为，让我接着来进行目前的工作，真的很重要。」什罗夫说。 马斯克听了他的解释后，再次燃起对这个AI项目的热情，也认同什罗夫的说法。他知道，未来特斯拉不只是一家汽车公司，也不只是一家清洁能源公司。若能够整合全自动驾驶、Optimus 机器人、Dojo 机器学习超级计算机，它会成为一家人工智能公司，不仅能通过聊天机器人在虚拟世界运行，还能在实体工厂与现实道路上运行。他早已在考虑聘请一批人工智能专家，与OpenAI正面对决，特斯拉的神经网络路径规划团队正好能填补这份工作。

  多年来，特斯拉的自动辅助驾驶系统一向采取基于规则的算法（rule-based approach）。系统由摄像头采集视觉数据，辨识车道标线、行人、车辆、交通信号等，以及八个摄像头拍到的视频信息。接着，软件会根据一套规则运行，例如：红灯亮时要停车，绿灯亮时要开车；保持在车道标线中间；不能跨越双黄线驶入对向车道；只在其他任何车辆的速度都不足以撞到你时，才通过路口等等。特斯拉工程师手动编写和更新几十万行 C++ 代码，把这些规则应用在各种复杂情境里。

  而什罗夫正在开发的神经网络路径规划器项目，可以为软件系统增加新能力。「汽车不再只根据规则决定适合的路径，」什罗夫说，「还会依赖神经网络。神经网络是根据数百万个人类行为的真实案例计算机进行深度学习。」换个说法，神经网络会模仿人类。每当面对某个情境，神经网络会根据人类在成千上万种类似情境的行为，选择其中一条路径。就跟人类学习说话、开车、下棋、吃意面……几乎所有事情一样，我们会遵循某套既定规则，但多数时候，我们都是观察其他人怎么做逐渐学会技能。这是计算机科学之父图灵在1950年发表的《计算机与智能》论文中，设想的机器学习方法。

  特斯拉拥有全球名列前茅的强大超级计算机，用来训练神经网络，采用芯片大厂英伟达（Nvidia）设计的图形处理器（GPU）。马斯克的目标是在2023年改用Dojo，也就是特斯拉从零打造的超级计算机，用视觉数据训练AI系统。Dojo用的芯片和基础设备，全都是特斯拉人工智能团队自主设计的，算力高达每秒约800亿亿次浮点运算，是全球性能最强大的人工智能超级计算机之一 。这台超级计算机能用来训练无人驾驶软件和Optimu人形机器人。「能够同时训练它们真的很有趣，就好像它们正在努力探索世界。」马斯克说。

  2023年初，神经网络路径规划器项目已经分析了从特斯拉用户车上采集的1,000万帧视频画面。这是不是意味着系统的表现只能达到一般人类驾驶的平均水准呢？「不是，因为我们只采用了人类成功应对某个情境的数据。」什罗夫解释。人类标记员会评估所有视频画面，然后给出评分，许多标记员的工作地点在纽约水牛城。马斯克告诉他们，找出「Uber五星驾驶员所采取的操作行为」，然后利用这些视频训练计算机。

  马斯克会定期巡视特斯拉位于加州帕罗奥图的办公大楼，自动辅助驾驶团队就在其中一个开放空间工作。有时他会半蹲在一旁，跟工程师即兴讨论。有一天，什罗夫向马斯克展示他们最新的开发进度。马斯克觉得很不错，但有个根本问题：真的需要采用这个新方法吗？会不会有点过了头？他有个座右铭：绝不用巡航导弹打苍蝇，用苍蝇拍就够了。采用神经网络规划路径器，只为了应对不太有几率发生的极端情况，是否过度复杂而没有必要？

  什罗夫向马斯克展示，在哪些情况下，神经网络算法的表现会优于规则算法。在一个模拟场景中，道路上散布着垃圾箱、掉落的交通锥，以及任意丢弃的垃圾。由神经网络路径规划器引导的汽车，必要时会打破一些规则，跨越车道线，由此避开障碍物。「当我们从规则算法转为神经网络时，就能做到这一点，」什罗夫对马斯克说，「若使用神经网络，汽车永远都不可能撞到任何东西，即使是在混乱的场景里。」每次看到类似的技术大跨越，马斯克就会变得异常兴奋。「我们该举办一场詹姆斯·邦德风格的展示会。四周炸弹全部爆炸，UFO从天而降，然后我们的无人驾驶车疾驶而过，完全没撞到任何东西。」他兴奋说到。

  机器学习系统在自行训练时，常常要有目标或指标做为引导。马斯克偏爱的管理方法，正好是直接指定哪些指标最重要。他告诉团队的指标是：使用特斯拉全自动辅助驾驶的汽车，在没有人为干预下的行驶里程。「我希望每次开会时，第一张投影能够显示最新的没有人为干预的里程数，」他下令，「当我们训练人工智能时，要优化的目标是什么？答案是提高两次人为干预之间的里程数。」他告诉开发团队， 要像电玩游戏一样，让玩家每天都能够正常的看到分数，「看不到分数的电玩游戏很无聊。如果每天都能看到没有人为干预的里程数持续增加 ，就会让大家更有动力。」

  于是小组成员在工作间安装了几台巨大的85吋显示屏，实时显示全自动辅助驾驶汽车在不受人为干预下，平均能行驶多少里程。每当他们看到某种类型的干预行为反复出现，例如驾驶员在变换车道、车道合并或转入复杂路口时把握了方向盘，他们就会同时启用规则算法和神经网络算法，试着找到最优解。他们在办公区摆了一面铜锣，每当成功解决人为干预的问题时，就敲锣庆祝。

  ▲特斯拉AI技术主管Pariljain称，全自动驾驶系统（FSD）已在美国200万辆特斯拉车上使用，辅助驾驶系统（Autopilot）正在全球600多万辆特斯拉车上运行。

  ●AI应变能力比线月中旬，马斯克决定亲自测试一下新的神经网络路径规划器，让测试车在帕罗奥图市区绕行。什罗夫和自动辅助驾驶团队已经装配好一辆测试版特斯拉，内置的自动驾驶软件接受过神经网络训练，有能力模仿人类驾驶行为。在这个软件里，遵循基于规则的传统代码占比非常低。马斯克坐在驾驶座，旁边坐着的是自动辅助驾驶软件总监阿肖克·埃卢斯瓦米

  （Ashok Elluswamy）。什罗夫与其他两位小组成员马特·鲍赫（Matt Bauch）和克里斯·佩恩（Chris Payne）坐在后座，他们三人已在特斯拉工作了八年，办公桌彼此相邻，都住在旧金山，住宅只隔几个街区。多数人的办公桌上都会摆放家人照片，他们三人的办公桌却放着同一张照片：那是三人在万圣节派对的合影。堂弟詹姆斯·马斯克曾是这个团队的第四名成员，在马斯克收购推特后被紧急征调过去。而什罗夫逃过一劫。当测试小组离开特斯拉帕罗奥图办公园区的停车场时，马斯克在地图上选定一个行驶目的地，点击了全自动辅助驾驶模式，然后双手离开方向盘。当测试车驶入主要干道时，立即面临第一个吓人挑战：一个骑车人正朝向他们而来。「我们所有人都屏住呼吸，因为骑车人会做出什么随机反应，很难预料。」什罗夫说。但马斯克一点也没在意，也没有把手放回方向盘。结果这台车自动礼让骑车人先行。「完全是真人驾驶会采取的做法。」

  什罗夫和他的两位小组成员开始详细解说，他们如何从特斯拉车载摄像头搜集的数百万条视频片段，才训练出来全自动辅助驾驶软件。相比于采用人工编写代码、设定数千条规则的传统算法，新的软件架构简单很多。

  什罗夫说，「它的工作速度快了10倍，我们最终还直接删除了30万行代码。」鲍赫表示，这就好比人工智能机器人在玩某种极其无聊的电玩游戏。马斯克听了，扑哧笑了出来。测试车继续在车流中自主行驶，马斯克掏出手机，开始发推文。测试车行驶了25分钟，经过大街小巷，完成复杂的转弯，成功避开骑车人、行人、宠物。行驶过程中，马斯克绝对没碰触方向盘，只有几次踩了油门，因为他觉得这台车过分谨慎。例如，在四向停车信号前过分遵守规则。但有时候，测试车一度采取的应变行动，甚至让马斯克觉得比自己可能做出的反应还要好。他说：「哇，太棒了，即使是我的人类神经网络，都可能反应不过来，但是这台车做得太棒了。」他实在太开心了，开始吹口哨，吹着莫札特的G大调《小夜曲》。

  坐拥特斯拉、推特两大数据库的马斯克，对在场的所有人说：「各位做得太棒了，真的很了不起。」接着，所有人一起参加自动辅助驾驶团队的周例会，20名成员几乎全穿着黑色T恤，围着会议桌而坐，聆听最终评判。很多人原本不相信神经网络项目能成功。马斯克宣布，现在他相信了，他们应该投入大量资源，继续推动这个项目。

  讨论过程中，马斯克抓住团队提到的一个关键点：神经网络必须接受至少100万条视频片段的训练，才能运行顺畅，如果训练超过150万条，就会表现得非常优异。这在某种程度上预示着相比于其他车厂和人工智能公司，特斯拉拥有极大的竞争优势。因为特斯拉每天能从全球200万台电动车上，采集到数十亿帧视频。「在这点上，我们占有独一无二的优势。」自动辅助驾驶软件总监埃卢斯瓦米在会议上说。

  不论是开发哪种人工智能，从无人驾驶汽车到Optimus人形机器人，再到类似ChatGPT的聊天机器人，都一定要具有搜集与分析大量即时信息的能力。现在，马斯克已拥有两个强大的即时信息库：无人驾驶车辆的海量视频，以及推特平台上每周高达数十亿条推文。会上马斯克告诉自动辅助驾驶团队，他刚完成一笔重要采购案，是为推特购买了上万块GPU芯片。他同时宣布未来将增加开会次数，讨论特斯拉正在设计的Dojo芯片，Dojo芯片有望展现更强大的能力。他还懊悔地承认，自己不该在圣诞节期间，冲动下令关闭推特位于萨克拉门托的数据中心。在那天会议中参加旁听的，还有一位AI领域的超级明星工程师。那一周马斯克刚把他挖来，准备投身于即将推出的秘密项目。