自动驾驶时代是怎样开启的？| 回顾塑造无人驾驶行业的 DARPA 挑战赛
200万奖金的DARPA挑战赛
自动驾驶时代是怎样开启的？
来源：新智驾（ID:AI-Drive)，作者：大壮旅
参赛的途锐赛车
一辆 2004 款的大众途锐猛地冲入尘土飞扬的莫哈维沙漠，它左冲右突，躲避着沙漠中的巨石，时速高达 56 千米/小时。这可不是什么巴吉卡车拉力赛，因为这辆车上坐着的都是科学家。其中，副驾驶上的 Sebastian Thrun 是斯坦福人工智能实验室历史上最年轻的领导人，而后座上飞快敲击代码的是斯坦福的博士后Mike Montemerlo，与他一同待在后座还有密密麻麻的线缆。
最令人惊讶的是，Thrun 身旁的驾驶坐正处在“大撒把”的状态。准确来说，这辆途锐正处在无人驾驶中。听着车上的零部件和 重达635 磅的各类传感器（雷达、摄像头、计算机和激光测距仪）叮当作响，Thrun 下意识地紧了紧自己的安全带。他这一辈子造了无数机器人，但却从来没试过将自己的身家性命交到机器人手上。
Thrun 心里五味杂陈，他非常害怕且感到迷惑，不过最令他无法接受的是，自己精心设计的算法居然没有起作用。
突然，车辆方向盘向左急打了一把，这辆途锐眼看着就要掉沟里了。驾驶席上的程序员 David Stavens 赶紧抓住方向盘把住方向并猛踩刹车，而 Thrun 则马上按下一个硕大的红色按钮，切断电脑对车辆的控制。这辆狂奔的 SUV 终于停了下来。Thrun 松了一口气，尝试把刚刚的经历回忆成是一段愉快的旅程。
第一届DARPA自动驾驶挑战赛：一塌糊涂
这次要命的试车本不该这样。
2003 年时，美国国防部高级研究计划局（DARPA）曾斥巨资悬赏：谁能打造一辆能穿越 300 英里沙漠的自动驾驶汽车，谁就能拿走100万美金奖金。DARPA 将这次比赛命名为 Grand Challenge（意为重大挑战），今天来看，这一赛事的重要性堪比 1997 年卡斯帕罗夫大战深蓝电脑。
不过到了 2004 年 3 月的正式比赛那天，参赛车们却像一群发了疯的猛兽，一辆无人车为了躲避阴影直接冲下了赛道，而当天最重量级的参赛车——一辆 15 吨的大卡车却把低矮的灌木当成了巨石，居然选择小心翼翼地绕了过去。最受到瞩目的是，来自卡耐基梅隆大学的团队，他们在自动驾驶技术上已经积累了超过20 年，消耗了美国军方数百万美元的项目经费。最终，卡耐基梅隆大学的车辆在沙漠中跑了 7.4 英里后撞上路沿起火，比赛以所有车队“全军覆没”告终。
Thrun 在斯坦福观看了这场比赛的视频，他简直不敢相信自己所看到的场景，这简直是对整个机器人行业的羞辱。就在一年以前，他刚刚当上斯坦福 AI 实验室的主管。坐在空荡荡的办公室里，这位 36 岁的德国人决定做些什么，虽然他此前从未想过接触自动驾驶汽车。为了捍卫整个行业的声誉，Thrun 决定放手一搏。
Thrun 早期参加DARPA Grand Challenge的团队（左二为 Thrun）
说干就干，Thrun 马上召集了一流专家组建了团队，此举也吸引了大众集团在帕罗奥多研究团队的注意，双方决定进行合作。不过，离第二届大赛只有 3 个月了，他们手上只有大众途锐 SUV 可不够，一些很基础的问题还没能得到解决呢。
Thrun 借着散步的机会进行着思考，时而还会踢踢路边的小石头。这是他凭借一己之力建立汽车行业新规则的好时机，但在当时他眼前只能看到难以跨越的大山和荆棘。
神童 Thrun
1979 年时，Thrun 就通过一款黑白游戏对车辆起了兴趣。当时的他才 12 岁，但却每天泡在德国汉诺威的一家酒吧里，而这里最吸引他的不是啤酒，而是那台投币游戏机。每天，Thrun 都会准时来这里报到，用自己的 20 芬妮（德国货币）零花钱买 3 条命玩赛车。虽然游戏很刺激，但却很费钱，Thrun 仔细研究了游戏画面后，决定自己在家中的老电脑上将其复刻出来。他将自己关在屋里，每天忙于在这台老电脑上编程。不过，这台老掉牙的北极星电脑主频只有 4 MHz，RAM 则为可怜的 16 Kbytes，但这位神奇小子还是成功在上面打造了一款赛车游戏。
虽然后来的7年中 Thrun 都没好好在校学习，甚至连作业都没写过，但毕业时成绩依然名列前茅。聪明的 Thrun 当时对自己的前途有些迷茫，于是他在德国国防军度过了两年时光。不过，是金子总会发光的，1986 年 6 月 15 日，部队领导告诉他可以光荣退役了，而这一天也是递交大学申请的最后截止日。他 20 分钟就跑到了招生处准备申请大学，Thrun 飞快地扫了下可以申请的专业：法律、医药、工程和计算机科学。虽然他对计算机科学知之甚少，但少年时编程的记忆却让他对这门学科心生好感，于是他最终踏进这行。
Thrun之后的五年，可以说快速成为了计算机科学领域一颗冉冉升起的新星。拿下近乎完美的毕业成绩后，Thrun 进入了波恩大学的研究所，在这里他发表篇论文中第一次提出了会自主学习的机器人概念。他还打造了一台能在疗养院里躲避障碍的机器人，在行进途中机器人还能提醒老人注意安全。此外，Thrun 的机器人还一头钻进废弃的矿井，几小时后它就带着详细的内部地图回来了。
Thrun 的优异研究成果引起了美国机器人专家的注意，卡耐基梅隆大学聘请他来校执教，当时的 Thrun 才 31 岁。不过，虽然少年得志，Thrun 并没有找到自己最爱的研究领域。
自动驾驶汽车没少走弯路
Thrun 进入卡耐基梅隆时，机器人行业最热门的项目就是自动驾驶汽车。当时，该领域的领军人物是德国国防军大学的航天技术教授 Ernst Dickmanns，他喜欢将飞机 70 年代就实现自动驾驶的事儿挂在嘴边。虽然这项技术已经被航空公司广泛接受，但却从来没人在陆地上尝试过，Dickmanns 决定在该领域做出一番成绩。
在德国国防军和戴姆勒公司的支持下，他花 7 年时间改装了一辆奔驰车，这辆车上除了摄像头，还有大量早期的英特尔处理器。1986 年 12 月，这辆测试车在奔驰的测试场加速到了 32 千米/小时并成功完成了弯道测试。虽然这辆车已经被历史所遗忘，但在自动驾驶汽车的发展史上，这绝对是与阿波罗登月同等重要的一步。
就是在这辆车的启发下，世界各国兴起了自动驾驶汽车研发热潮，这一“热”就是十年。在美国，卡耐基梅隆大学成了推动自动驾驶研发的主力。当时的研究人员普遍使用基于规则的系统，她们会列出一些易于识别的物品并告诉汽车该作何反应。但不久之后，就出现了两大主要问题，一是当时的处理能力不够，车载电脑很快就被大量的数据拖垮，要想稳定行驶，车辆必须慢慢“蠕动”。此外，研发团队在编程时无法覆盖所有车辆遇到的情况，因为现实世界的路况实在是太复杂了。
1991 年，卡耐基梅隆大学计算机博士 Dean Pomerleau 萌生了一个新想法。他认为教车辆学会自动驾驶的最佳方法是让它们跟人类学习。于是，他在学校的悍马测试车上运行了自己的程序，该程序会自动追踪他在匹兹堡道路上开车的一系列操作。几分钟后，计算机就生成了自己的算法，在 Pomerleau 大撒把后，这辆悍马成功在洲际公路上完成了自动驾驶，最高时速甚至开到了 88 千米/小时。
不过，到了一座桥后，这辆车的转向系统却“发了疯”，Pomerleau 不得不赶紧稳住方向盘。随后的几周，他一直在分析数据，试图找出到底哪里出了问题。结果发现，他驾驶的过程中，州际公路路边都有灌木丛，电脑将其当成参照系好让车辆行驶在道路上，当灌木丛突然消失后，电脑就懵了。
这绝对是个致命问题。上世纪 90 年代中期，微型芯片速度不够快，它无法即时算出所有可能性，高速行驶更是会让处理器压力大增。1996 年，Dickmanns 宣布，“想实现现实世界的自动驾驶，必须要等计算机性能的提升。如果用摩尔定律来推算，就意味着我们至少还要等十多年。”此话一出，自动驾驶热度骤降，研究资金开始捉襟见肘，许多项目只能暂停。
8 年后的 DARPA 挑战赛上，处理器速度已经远远甩开了摩尔定律，提升到原来的 25 倍，GPS 导航也已经开始广泛应用。同时，激光传感器成本更低也更可靠，Dickmanns 设定的技术门槛基本已经全部兑现了。
当时，有 100 多支队伍报名参加 DARPA 第一届挑战赛，这个结果令他们欢欣鼓舞，仿佛自动驾驶的黎明就要到来了。不过，前面一塌糊涂的赛况显示，研究人员依然没能克服该领域最大的挑战。
卡耐基梅隆大学“大动干戈”
在 Thrun 专心准备第二届挑战赛时，他发现自己仿佛又回到了 12 岁，不过这次可不能再用那台老旧的北极星电脑了，他需要强大的计算硬件和稳定的车辆。
在这关键时刻，他接到了大众电子研究实验室科学家 Cedric Dupont 的电话，当时的大众也想参加挑战赛。它们听说 Thrun 也有此意，就决定给他提供三辆途锐，一辆用于比赛，一辆备用，另一辆则负责提供零部件。造车经验丰富的大众则负责把车辆的转向、加速和刹车控制系统连上 Thrun 的电脑。得到了大众支持的 Thrun，正式开始走上书写汽车行业历史的道路。
在该领域浸淫 20 多年的卡耐基梅隆大学车队也不服输，它们准备在第二届挑战赛中一雪前耻，这次带队的是 Red Whittaker教授。
首先，团队准备在比赛中启用两辆无人驾驶赛车，一辆 1986 款悍马和一辆 1999 款的悍马，卡耐基梅隆选择悍马主要就是因为它们很皮实。同时，Whittaker 还给传感器装了陀螺仪，以便能得到更可靠的数据。随后，他专门派了三个工作人员驾驶一辆卡车在沙漠里驾驶了 28 天，这辆卡车的目标就是用激光雷达绘制出比赛区域的数字地图。在莫哈维沙漠开了约 2000 英里后，该团队终于摸透了这里的地形。
不过，这只是个开头，该团队又购买了该区域的高清卫星图像。当 DARPA 公布比赛路线后，Whittaker 派 12 位分析师在帐篷里仔细研究起了比赛路线。分析师在赛道上标出了石头、围栏和沟渠，以方便参赛车辆识别。
除此之外，Whittaker 的团队还用上了 Pomerleau 的招数，它们派工作人员驾驶悍马在不同的沙地进行行驶，以便让车辆能轻松应对不同的环境。配置方面，两辆悍马都搭载了 7 颗英特尔 M 处理器和 40 GB 的闪存，为了赢得这场比赛，卡耐基梅隆的预算高达 300 万美元，一副志在必得的样子。
不过，它们投入的巨大人力物力好像并没有起效，那些预先绘制的地图只覆盖了赛道的 2% 路程，比赛中赛车还是要靠沙地训练积累的经验。不过，这些可远远不够，即使机器人能识别出 10 点钟方向的一颗石头，换个角度或者光照环境还是会让机器傻掉。
Thrun 放出大招
带领斯坦福团队参与比赛的 Thrun 也面临相同的问题，路上的一个小突起可能就会让途锐的传感器措手不及，自动驾驶汽车还不够聪明，它分不清传感器的误差，还是前方有新的地形，甚至会被自己的阴影“吓到”。
也许你不相信，不过 Thrun 坐在路边时想到了一个更简单的解决方案。传统汽车在处理传感器采集的数据方面非常愚笨，研究人员必须亲自上阵来提升数据质量（为传感器装上陀螺仪或升级处理数据的软件）。Thrun 认为，车辆要想变得更聪明，它们就必须自行判断那些不完整的和模棱两可的数据，也就是得拥有类似自我意识的算法。
在首席程序员 Montemerlo 的帮助下，Thrun 开始记录参赛车辆 Stanley 的大脑。它们要求计算机处理传感器采集到的每一个像素，随后根据人类驾驶的情况为数据分配数值。这样，计算机就能将自己的判断与人类的经验进行对比，随后舍弃那些错误的信息和方法。经过一段时间的训练后，Stanley 行驶时已经有人类驾驶员的风格了。
不过，Thrun 还不满意，他准备让这项技术更进一步。当时，Stanley 装配了激光扫描仪和摄像头两种主要的传感器，激光在 30 米范围内非常有效，但超过这个距离数据的质量就会下降。摄像头虽然看得更远，但侦测近距离物体准确性却比较一般。Thrun 认为两种传感器可以紧密合作，让电脑通过远近不同的数据进行自我学习。
Thrun 的方案成功了，Stanley 的视觉更加清晰了，在路况复杂的沙地上它都能开到 72 千米/小时，转起弯来更是胸有成竹。同时，由于可以自行筛选数据，Stanley 的感知能力直接提升了 4 个数量级。在这项改进前，Stanley 发生识别错误的几率高达 12%，但之后错误率降到了五万分之一。
Stanley 夺魁
2005 年 10 月 8 日早上 6 点半，23 辆武装到牙齿的赛车齐聚内华达普利姆准备参加第二届 DARPA 挑战赛。
卡耐基梅隆大学的团队一片喜气洋洋，12 位分析师已经通过 2 小时的努力完成了赛道路况的预判，数据也上传到了两台悍马中。为了吸引团队参加比赛，DARPA 甚至将奖金提升到了 200 万美元，Whittaker 迫不及待地想要拿下冠军并一雪前耻。在比赛前的晚上，他还呛声 Thrun，称他只是卡耐基梅隆机器人实验室的青年教师而已。Thrun 并没有反击，他只是努力抑制自己紧张的神经。
自动驾驶汽车们一辆辆接连出发驶入沙漠。几个小时，在跟着卡耐基梅隆大学 1 号车行驶了 100 英里后，Stanley 顺利完成了超车。
为了保证比赛安全，在特殊路段 DARPA 设定了 5-25 英里/小时的限速，不过 Stanley 想跑得更快，激光扫描仪和摄像头的完美配合也让它信心十足。经过 6 小时的行驶，Stanley 终于领先其他团队第一个冲过终点线。Thrun 眼前终于不再是大山和荆棘了，他看到了让机器人掌控方向盘的未来。
这次的比赛确实比第一届成功多了，包括卡耐基梅隆大学两辆悍马在内的 5 辆赛车都跑完了 128 英里的比赛。自动驾驶时代已经到来，而 Stanley 是它们的开路先知。
英特尔研发负责人 Justin Rattner 表示：“这是个重要的转折点，它比深蓝击败卡斯帕罗夫还重要。深蓝只是计算能力强，它不会思考，而 Stanley 学会了思考。人工智能正在从基于规则的思考升级至基于概率的新模式，毕竟统计分析才更符合人类的思考习惯。”
自动驾驶汽车任重道远
就在 Stanley 大获成功之时，自适应巡航等技术开始成为许多车辆的标配。不过，即使车上搭载的传感器变得越来越多，也没有人能全面解读它们到底看到了什么，但 Thrun 解决了这一问题。计算机已经摩拳擦掌准备接管方向盘了，但人类会同意吗？
机器人专家 Jay Gowdy 认为答案是否定的，他从事自动驾驶研究也有快 20 年了。Gowdy 指出，美国每年因交通事故死亡人数约为 4.3 万人，自动驾驶能大幅降低伤亡率。不过，让交通事故降到零有点不太可能，而这些仅有的人员伤亡可能就是计算机错误造成的，因此事故责任划分将会成为自动驾驶普及的绊脚石。
除此之外，汽车厂商还得让乘客感觉自己依然在掌控一切。同时，相互配合的高清地图也必须提前就位，除了给车辆提供精确的路线规划，它们还能说服乘客，否则乘客说向左车辆却向右就容易让乘客感觉自己失去了对车辆的控制。
当代莱特兄弟
拿下挑战赛冠军后，Thrun 手拿奖杯回到斯坦福演讲，他表示：“有些人说我们是莱特兄弟，但我觉得我们更像查尔斯·林德伯格（首个驾机横跨大西洋的飞行员），因为他长得更帅。”
“一年之前，有人说这根本是不可能完成的任务，但现在一切都成真了。”Thrun 补充道，而他这番话后是经久不息的掌声。【完】
口述历史：回顾塑造无人驾驶行业的
DARPA 挑战赛
来源：新智驾（AI-Drive），作者：大壮旅
编者按：本文作者借一大批无人驾驶行业早期从业者之口讲述了 2004 年那一场激动人心的 DARPA 无人驾驶挑战赛。
现在回过头看，没有那场比赛，恐怕就没有现在的蒸蒸日上的无人驾驶行业。这一切都源于 2004 年，一群疯狂的家伙聚在一起参加了一场伟大的挑战赛。
本文由新智驾编译自《连线》。原文链接：https://www.wired.com/story/darpa-grand-challenge-2004-oral-history/
2004 年 3 月 13 日，一大群工程师和数千名观众聚集在加州一家小酒吧外，他们聚精会神的注视着 15 辆参与莫哈维沙漠穿越赛的赛车，而这些赛车的方向盘其实是电脑控制的，这场划时代的比赛就是首届 DARPA（美国国防部高级研究计划局）无人驾驶汽车挑战赛。
比赛开始前，睡眼惺忪的极客们紧张的调试着他们的参赛车辆。这 15 辆赛车中，有传统造型的 SUV，也有沙漠越野车和怪兽卡车，有支车队甚至还带来了一辆摩托车。比赛结束后，这家小酒吧附近成了车辆零部件的坟场：撞碎的保险杠、栏杆、铁丝网和用光的灭火器散落一地。
比赛期间，除了赛车出发时的欢呼，一路扬起的沙土和碎石，还有大量令人揪心的碰撞。这些稍显笨拙的车辆让我们见识到了无人驾驶汽车的局限性，显然汽车厂商和科技公司还有很多工作要做。同时无人驾驶汽车想让消费者满意也不是件容易的事情。
不过，这场比赛却奠定了现在无人驾驶行业的基础，那些满头大汗在调试无人驾驶原型车的工程师们已经成了这场汽车革命的中流砥柱。接下里，我们就从这些无人驾驶汽车开山祖口中回顾当年那场激动人心的比赛。参与这次口述历史的包括以下人物：
Tony Tether：2001-2009 年任 DARPA 局长，现在是私人技术顾问。
David Hall：他创办的 Velodyne 从一家音频器材制造商变成了激光雷达制造商。
Sal Fish：时任 Score International 公司 CEO，该公司非常善于组织巴吉卡车沙漠赛，现在他已经退休在家。
Red Whittaker：卡耐基梅隆大学机器人研究专家。
Jose Negron：当年负责 DARPAR 无人驾驶挑战赛的日常管理，现在是网络战顾问。
Melanie Dumas：当年是语音识别工程师，现已经升任谷歌安全团队项目负责人。
Alberto Broggi：TerraMax 车队的队长，现在则是计算视觉开发公司 VisLab 的负责人。
Sebastian Thrun：斯坦福大学机器学习研究专家，现在是在线教育机构 Udacity 的掌门人。
Joseph Bebel：当年的他只是一个高中生，现在正在攻读南加州大学计算机科学博士学位。
Jim McBride：当年是福特安全部门的工程师，他一直留在福特，现在是自动驾驶汽车专家。
Chris Urmson：当年还是卡耐基梅隆大学机器人专业的学生，现在则成长为自动驾驶新创公司 Aurora Innovation 联合创始人。
I. 挑战
2001 年时，一向“珍惜生命”的美国军队萌生了让士兵远离战区炮火纷飞的想法。于是，美国国会设定了一个目标：到 2015 年，美国军队的地面战斗车辆有三分之一必须无人驾驶化。不过，美国国防工业并没有跟上国会的创新概念，它在传感器和计算技术上一直没能取得突破，无人驾驶自然就成了一张空头支票。
2003 年 2 月，DARPA 局长 Tony Tether 决定群策群力解决无人驾驶带来的挑战，于是创办了无人驾驶汽车挑战赛：谁的无人驾驶汽车能率先跑完 142 英里（约合 228 千米）的赛程，就能拿走 100 万美元的大奖。为了给比赛造势，Tether 还专门在洛杉矶的彼得森汽车博物馆号召大家踊跃参赛。
Tony Tether：那时我在想，也许真有 5 到 10 个不怕死的来参赛。
Jose Negron：当时有许多和 DARPA 合作的国防承包商在研发时就遇到阻力，这些承包商想做出点不错的成绩，但始终没什么进展。所以我们需要一种革命性的方式来实现跨越性发展。
我一直提醒 Tony，这个比赛一旦办起来，肯定有数百人加入。对于那些热爱自己的工作，每天在车库和卧室里彻夜工作的人来说，失败完全可以接受，只要能吸取经验就好。
Tony Tether: 我们的办公室早上9 点才上班，但当天 8 点半我就发现门口已经排了满满四队人，他们都是要报名参加无人驾驶汽车挑战赛的。
Jose Negron：我详细给他们讲解了赛程，参赛车辆要穿越沙漠，走各种之字形路线、爬坡、下坡更是家常便饭。最关键的是，有的赛段路只有 3 米宽。
他们只有 1 年的时间准备。一位报名者问我：“你们为什么要把比赛搞的这么难？”我回答说：“要不怎么能叫“大挑战”（Grand Challenge）呢？”
Tony Tether: 在这次比赛之前，DARPA 主要着手减少人类对车辆的干预，可以说当时这条路走错了。
Joseph Bebel：我母亲是一位工程师，她听说了这项比赛。由于我正在寻找有趣的事情做，所以她直接把这个项目带进了高中校园，成了我的课外项目。
David Hall：当时我们正忙着参加最火的机器人大赛节目，当然那也是为了宣传 Velodyne 的音箱。DARPA 宣布这项比赛后，我们抓住机会展现了 Velodyne 的能力。
Melanie Dumas（Axion Racing 车队）：到彼得森汽车博物馆听 Tether 宣传这项比赛时，我们还被一位天使投资人盯上并拿到一笔启动资金。我们将赛车命名为 Kosrae（一位勇士的名字），选这个名字是因为我们投资人售卖的瓶装水就来自这位勇士诞生的岛屿。
Jim Mcbride：那时候我还在福特从事车辆安全方面的工作，听说这项比赛后我自告奋勇加入参赛团队，为的是给福特寻找新的安全解决方案。不过，当时许多人认为一辆能自己操控方向盘的车太不切实际了。
Sal Fish：当时，有人专门给我打了个电话，他说：“我是 DARPA 的工作人员，我们正在筹办一项无人驾驶汽车比赛，你能不能帮我们设计下比赛路线？”我马上同意了。
这段路程不但有很多岩石，还需要左转、右转和下坡，沟壑和仙人掌也遍布全程。据我测算，整个比赛中，每隔 5 英里就有个急下坡。此外，车辆还要识别可能突然出现的动物和火车道等。这段沙漠赛段，无人车几乎能遇到所有麻烦事。
Jose Negron：我专门找了拉力冠军来尝试这个赛段，他表示：“即使对我们这样的专业赛车手，这段路开起来也不容易。”
Tony Tether: 我们一共拿到了 106 个队伍的参赛报名表。随后，DARPA 要求他们通过技术文档讲解自己准备做些什么。为了表示诚意，我们还专门拜访了参赛选手，一位选手的妻子问我们：“你们是不是那些让我丈夫抵押了房子搞无人驾驶的人？”
Joseph Bebel：其实这项比赛的本质很简单，参赛者只需利用 GPS 和传感器来躲避障碍物就好。我们的目标就是打造出一辆能完成比赛的赛车。我们的讴歌 SUV 前保险杠上搭载了激光雷达，它能告诉车辆前方是否有障碍出现。
Melanie Dumas：我们弄了一辆吉普大切诺基，为了让观众更容易接受，我们没有对这辆车的外观进行大改，而是在这辆 SUV 上架了两个冲浪板。
在寻找最佳方案时，我们开发了多套平行算法，一套靠 GPS 数据，另一套则靠摄像头输入，还有一套用了激光雷达的数据。这些采集到的数据最后会输入到决策系统，以决定车辆如何行驶。
Alberto Broggi：我们的团队更擅长机器视觉，因此我们在车顶装了三个摄像头，这是一辆绿色的军用卡车，除此之外还有两台激光雷达负责探测周边障碍物。
Chris Urmson：为了让赛车及时完赛，我们必须未雨绸缪。于是车队调用了比赛路段的卫星地图数据。无论 DARPA 选了多么复杂的赛道，我们都能提前规划最优路线，而激光雷达负责让悍马“看清”赛道。
Tony Tether: Anthony Levandowski 当时也出现在了参赛大名单中，现在的他则成了谷歌大战 Uber 的导火索。当时他开发了一款自平衡摩托车，在预选赛中，他的赛车表现相当抢眼。
Jose Negron：Levandowski 选择摩托车是因为他觉得这种车型在越野赛中有速度优势，他确实是个天才工程师。
II. 大战
随着比赛日期的邻近，DARPA 选出了 25 个车队进入最后的决赛。这些车队在预选赛时通过了安全和技术测试，其中 15 个车队成了种子选手。2004 年 3 月 13 日，这些车队齐聚洛杉矶东北部 2 小时车程的 Barstow，它们要在莫哈维沙漠中经历一场血战。
Sal Fish：车队都聚集在了一个名为 Slash X 的沙龙上，那地方真是破的要死。
Red Whittaker：那天早上相当冷，沙漠上所有参赛车辆都气势汹汹准备迎接这场大战。
Sal Fish：当时我就想，天哪，有些车是不是参考了《疯狂的麦克斯》的设计。
David Hall：简直像一堆书呆子聚集到了音乐节上。
Jose Negron：Tony 将秘密保持到了最后，赛前两小时他才将比赛路线分发给每个车队。
Tony Tether：如果我们几周前就拿到比赛路线的精确坐标，有的人肯定会提前来这里试跑，这样他们就能做充分准备。而临近比赛前给他们比赛路线，让比赛多了一层神秘感。
Red Whittaker：我们专门建了一个指挥中心，一拿到地图团队成员就开始紧张的工作。机械组则抓紧开始准备燃油，并完成对车辆引擎和电子设备的调试。
David Hall：车辆到了出发点后，一按按钮它就要自己面对赛道了，这绝对是当时我见过最令人惊叹的场景。
Red Whittaker：我们的赛车沙暴号第一个启程，它的主要任务就是一路保持领先。
Tony Tether: 当时，我和四星上将 Negron 一起坐在沙漠里看比赛。沙暴号出发时他下意识的说了句：“我的神啊。”
Jose Negron：沙暴号居然跑到了 65 千米/小时。
Tony Tether: 这赛道真不好跑，起初路还很平，但肯快车辆就得翻越高山，而这里满是之字形路线（switchbacks)。
Jose Negron：前面几辆车出发还挺顺利的，但后面的赛车却开始遇到麻烦。
Melanie Dumas：我们的大切诺基冲下斜坡后转了第一个弯，但在第二个弯它却掉头朝起跑线开过来。我觉得它可能觉得路太窄，于是传感器命令车辆返回起跑线。我们的车只跑了 20 英尺（6 米左右），简直是灾难性的失败。
Tony Tether: Levandowski 可能是太兴奋了，他居然忘了打开摩托车的平衡开关，摩托车直接向右边侧翻，我原本认为这辆摩托能比四轮赛车跑的更快。还有一辆小车直接冲向护栏然后翻车，另一辆车则遭遇 GPS 故障，在半路被铁丝网缠住无法动弹。
Joseph Bebel：我们的讴歌 SUV 比赛前转向出现了问题，我们仓促地进行了维修，但赛前没时间检验。这辆赛车最终也失败了，它根本无法转弯，跑了一段路后直接撞上了水泥围墙。
Alberto Broggi：我们在赛前最后一刻终于整合好 Oshkosh 的软件，但最终它无法区分不同的障碍。我们的激光雷达还将灌木丛识别成了不可移动的障碍物。
Tony Tether: 见到“障碍物”后，Oshkosh 卡车选择了倒车，车后又有一堆风滚草，所以它开始在那里不断地前进后退。一辆 14 吨重的巨兽，居然被两团野草给吓怕了。
Alberto Broggi：当时赛车根本找不到脱身方法，辛苦工作一年，我们却在几分钟内被打败了。
Sebastian Thrun ：这些车的失败不是因为设计粗糙，而是因为它们没能采集到足够多的环境信息，因此它们基本上是“蒙着眼”在行驶。
参赛车辆鱼贯而出后，Slash X 沙龙附近成了一个机器坟场。不过，赛事组织者和观众们还是希望那四辆依然在奋战的赛车中有一辆能最终完赛，当时比赛已经进行一个多小时。这四辆车中，David Hall 的 Velodybe 皮卡和卡耐基梅隆的沙暴号呼声最高。
David Hall：在赛道第七英里处，所有车都要爬上一座山坡，如果翻越了它，后面就一马平川了。
Sal Fish：我当时想，上帝保佑，一定让它们顺利通过。
Red Whittaker：在爬这座山时，最令人担心的就是车辆失去平衡。不幸的是，在资格赛前一周，我们的悍马撞坏了车顶的传感器，因此车辆有点向左跑偏。
Tony Tether: 就在这时，沙暴号出问题了。
Red Whittaker：赛车因为离路边缘太近而陷了下去，车轮不断打转。最后轮胎起火冒烟，沙暴号遗憾退赛。当时我就安慰自己：“它只是个机器人，我不该动感情的。”随后，我安慰了团队成员，让他们不要灰心。
Tony Tether: 我们不得不暂停比赛，但 David Hall 离事故地只有不到半英里远，而且它还在行驶。
David Hall：赛会方面花了一两个小时才把沙暴号弄出来，我们只能回到车队的帐篷里等消息，当时我们根本不知道发生了什么。
Tony Tether: 我们终于清理好了赛道，然后恢复了比赛。
David Hall：我们的皮卡重新投入比赛后也遇到了问题。比赛暂停时它碰到了一块巨石，比赛重新开始后它却过不去了。
Tony Tether: Hall 的赛车也止步于此。我坐上直升机直接到了终点线，那里的媒体都等着赛车冲线，那是早上 11 点钟。我下了飞机后他们就急切的询问比赛的进展。
我说：“比赛结束了，成绩最好的赛车跑了 7.4 英里，然后就冒烟了。”一位记者问我：“你们下一步准备怎么做？”我回答道：“再举办一次大赛，奖金提升到 200 万美元。”
III. 余波
虽然第一次挑战赛以惨败告终，但大多数参与者在 Tether 宣布将继续举办下一届挑战赛时还是信心满满。
Tony Tether：我有点失望，但这场比赛绝对前无古人，参与比赛的每个人都认识到了这一点。
Sebastian Thrun：如果没有这场挑战赛，就没有现在蒸蒸日上的无人驾驶行业，它开拓了一个新的社区。大家都是新来者，而创新并非来自市场内部，而是由外来者带入。
曾经在这个领域摸爬滚打的专家们反而没了优势，因为他们被自己的思维困住了，当时开发无人驾驶的工程师很少有了解机器学习，Velodyne 的激光雷达也是这场挑战赛催生出来的。
David Hall：这场挑战赛上的传感器都不太可靠，它们可能会无意间让车辆急刹车或跑偏。因此比赛结束一年以后，我开始着手研发新款激光雷达，它拥有 360 度的三维视角。DARPA 劝说我量产这款激光雷达，我们在第三届比赛时将它供应给了其他团队。
Sebastian Thrun：2008 年，Larry Page 说服我加盟谷歌并负责无人驾驶团队。随后我将 Chris Urmson 和 Anthony Levandowski 都招致麾下。
Chris Urmson：这场挑战赛让我们建立了深厚的友情，这个社区也培养了当今无人驾驶市场上绝大多数科技领袖。
Tony Tether:：这一切都源于 2004 年，一群疯狂的家伙聚在一起参加了一场伟大的挑战赛。【完】
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