很少有公司——也许只有谷歌——会想到让美国路面交通的数字化成为无人驾驶汽车的解决方案之一。汽车公司会想到用这种数据收集和整合的方法提高其核心竞争力吗？

在谈及谷歌为其汽车绘制每一条街道的做法时，卡内基梅隆大学前教授、谷歌无人驾驶汽车项目负责人克里斯-厄姆森（Chris Urmson）流露出了无比的信心。“这是谷歌利用地图和街景服务尝试的众多新鲜事之一。”厄姆森说，“我们到处行走，并收集非常详实的数据，这为无人驾驶汽车提供了强大的导航信息。”

迄今为止，谷歌已绘制了2000英里的道路地图。美国的全部道路网络约有400万英里。

“这就是我们的工作。”他说着，耸了耸肩。“但这并不是令人望而却步的工作。”这就是谷歌考虑的这个项目的规模。

事实上，我们最好别把谷歌正在做的这件事称之为“绘制地图”，而应该想出一个新的动词来显示它与传统地图概念的差别。要我说，他们就是在“爬地球”，他们获得的数据才是真正有效的、适合电脑读取的。

除了无人驾驶汽车，谷歌还推出了Tango项目，旨在“让移动设备对空间和运动建立人类级别的理解力。”此外，谷歌最近还掀起了收购机器人公司的狂欢。Tango项目是为了让机器人理解人类的世界，而机器人公司则是为了让机器人在人类世界中行动自如。

卓尔不凡的谷歌

你越想就会越觉得谷歌的卓尔不凡：他们的远大梦想、大手笔运作以及解决这个棘手问题的解决方案都令人称奇。由于谷歌这样大规模的、史无前例的、难以想象的数据收集工作，曾经十分棘手的“机器视觉”问题变得简单多了。

去年秋季，另一位研制无人驾驶汽车的谷歌员工安东尼-莱万多斯基（Anthony Levandowski）到硅谷日产汽车公司做演讲。在问答阶段，日产汽车公司的工程师们不停地抛出汽车之间互动的概念，他们似乎认为这就是无人驾驶汽车解决方案的重要组成部分。

莱万多斯基自信地、敏捷地回应了所有这些问题。“我们用其他汽车的感应器能够看到前方道路的更多信息吗？我需要明确说明的是，汽车之间共享信息是可能的，但这不是我们优先考虑的事项。”

汽车公司的员工们无法理解或不愿理解的是，谷歌认为，汽车之间的交流互动是可能的，但是无法做到实时互动。

毕竟，每辆汽车的数据都来自于地图。有了这些地图数据，所有汽车要做的就是根据超级精确的虚拟地图明确自己的准确位置。这样一来，它们就可以省下所有数据分析和计算（以及汽车之间互动）的时间。

有趣的是，谷歌无人驾驶汽车的做法与风投公司Andreesen Horowitz支持的创业公司Anki对其玩具赛车游戏的做法具有惊人的相似性。在你购买Anki Drive的时候，他们还会附带销售这些赛车比赛的跑道。这些跑道内置有很多地理位置数据，实际上是虚拟赛车地图的物理形式。

去年，Anki CEO鲍里斯-索夫曼（Boris Sofman）（他与厄姆森一样，也是卡内基梅隆大学的高材生）说，提前了解赛道更有助于他们同步软件所运行的虚拟世界和汽车飞驰的物理世界。

“我们能够将物理世界变成虚拟世界。”索夫曼说，“我们能够将这些真实的人物进行抽象处理，把他们当成是手机视频游戏中的虚拟人物。”

机器学习算法

当然，在有步行者和骑行者的情况下，要在虚拟和现实结合的山景城道路上行驶就不是那么容易的事了：汽车需要在道路上不断地规划路线，避免发生交通事故。