Uber的发展历史：”人工智能，机器人技术“ 功不可没

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Uber发展的历史

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央视《对话》：Uber创始人 特拉维斯 卡拉尼克

想象下这样的世界：任何一个孩子都可以使用智能手机访问熟悉其学习风格的个人导师，以便提高学习成绩；机器人可根据你的描述判断病情，以便医生为你提供更高效迅捷的诊断；在你下达指令前，出租车已经知道你身在何地，你何时需要到达某地等。

这就是Uber联合创始人、独立创业家奥斯卡·萨拉查（Oscar Salazar）描述的未来世界，他认为人工智能将帮助我们实现这些愿景。萨拉查对人工智能的发展非常乐观，他计划在未来5到10年间，向人工智能领域大量投资。

萨拉查最近接受采访时称：“自从我记事起，总会听到各种有关人工智能的讨论。这种感觉现在变得更加真实，人工智能不再只是一个模糊的概念，而是能让我们的生活变得越来越好、越来越轻松的神奇技术。”

萨拉查认为，人工智能将在3个领域发挥越来越大的作用，并产生重大影响，包括教育、医疗以及运输领域。他说：“教育、医疗以及运输是社会的重要组成部分。如果你使用人工智能技术让它们变得更高效，城市将变得越来越好，社会也变得越来越好。”

1.教育

在谈及教育时，萨拉查的眼睛亮起来。他有2个孩子，都在纽约接受优质教育。但他希望世界上所有人都能享受同样的教育机会。萨拉查设想：未来世界中，每个拥有智能手机的人都可以找到个人导师。这个导师可能是个机器人，它不仅可利用人工智能教你知识，还非常了解你，包括你的学习方式、强项以及弱点。

在萨拉查想象的场景中，在几何问题需要帮助的学生，可以将问题拍摄下来，并上传到专门应用中。机器人识别出问题，并给出相关答案。由于机器人了解提问者的学习风格，它可以引导他们解决这个问题，跳过他们已经了解的知识点，重点集中在需要帮助的方面，而非仅仅提供标准答案。

萨拉查认为，由于机器人很了解你，它甚至比负责全班同学学习情况的人类教师更加胜任，因为后者需要应对不同学习风格和不同水平的学生。萨拉查说：“我们已经建立起知识基础，机器了解人类、与人类交流是我们需要改善的领域。我认为人工智能将掀起一场教育革命。”

2.医疗

萨拉查是医疗技术初创公司Pager的联合创始人兼首席执行官。只需要按下智能手机上的按钮，这家公司的应用就可以派出医生或护士提供相关服务。Pager已经向人工智能领域投入巨资，开发允许生病患者打开应用，并向机器人描述病情的功能。机器人将会根据这些症状询问相关问题，并做下记录。

萨拉查表示，医生和护士无需为这种技术诞生感到担忧，至少在短期内如此。机器人还无法取代他们，只是帮助收集和组织信息，以便人类医护人员能够更快做出诊断。萨拉查认为：“我相信我们依然需要人类，特别是受到高度管制的领域。我认为至少5到10年，人类将依然发挥主导作用。”萨拉查说，Pager的技术已经接近实现这样的目标。

3.运输

萨拉查说，我们已经看到，许多公司正利用大数据和人工智能预测人类行为，包括在我们提出要求之前分析可为我们做什么，甚至在我们了解需要什么之前，人工智能就已经作出预测。萨拉查说：“我们也是动物，也遵循特定模式，人工智能可以利用这种特征。”

萨拉查还以自己为例，设想运输公司将如何利用人工智能和大数据。萨拉查每个工作日，几乎都会在相同的时间乘坐Uber下班，从位于切尔西的办公室回到位于下曼哈顿的家中。Uber了解他这个习惯，为此在每天下午5点时派车（将来或是无人驾驶汽车）去接他。如果他没有按时下班，也没多大关系。Uber会给萨拉查发送通知，询问他是否需要车。

与Uber类似，名为Seamless的公司也了解某位用户每周四都从泰国餐厅订餐，或会通过推送通知询问用户是否需要订餐。萨拉查说：“我认为最好的互动就是没有互动，最好的技术就是看不到的技术。”

当Uber挖走大量机器人科学家，谁来关心基础研究？

编者注：今年2月，Uber挖走了卡内基梅隆大学机器人实验室约40名员工，造成大量人才流失。这也让不少研究员心绪浮动，面对巨额薪酬和改变世界的机会，很少有人把持得住。但企业的目的是盈利，并不会关注基础科学的研究，大学人才的流失是否会导致技术进步受阻？纽约时报最近一篇文章就探讨了这一话题，全文编译如下：

在实验室正中，CHIMP伸出一只巨大的机械手臂，张开三根金属手指，仿佛在冲谁招手。它头上的两台激光扫描仪正飞速运转，仔细地观察周围环境。但站在周围的工程师仍然提心吊胆，处处小心翼翼。这个仿真机器人，身高五英尺（1.5米），全身绯红色，可以模仿人体各种复杂的动作，假如这个机器人突然动手给他们胸部一击，很轻易就会打断工作人员的肋骨。这台机器人重407磅（约185公斤），其力量足以举起150磅（68公斤）的杠铃。

“在机器人周围工作是一项很危险的事情——我们都身着铁趾靴保护自己”， Michael Vande Weghe表示。这位高高瘦瘦的工程师脚上的确穿着铁趾靴，在过去的两年内他一直在卡内基梅隆大学的国家机器人工程中心，从事CHIMP（即卡内基梅隆大学高智能移动平台的简称）的研制工作。CHIMP是国家机器人工程中心众多知名作品之一：在今年早些时候，该中心的参赛作品曾在联邦政府赞助的比赛中获得第三名的好成绩，参赛的机器人可以执行数种人类动作，比如使用手提电锯精准地在墙上钻孔，爬台阶和开门。虽然CHIMP的成功离不开南韩和佛罗里达团队的帮助，但是它创造了机器人跌倒后自主站起的历史，这是其他机器人无法做到的事。

实验室为美国军方和重机械制造商开发机器人技术，并积累了声望。今天的实验室到处都填满了Crusher项目机器人。Crusher包括可以应对陡峭或者长满树木的复杂地形的装甲军用机器人，以及为Anglo American 公司设计的探矿小齿轮机器人。机器人中心的墙上挂满了奖章，纪念这个百余人的机器人中心曾创造的优秀专利。

然而，这个实验室正面临大量人才流失。今年二月份，大约40名员工（包括数名资历深厚的高级研究员）集体辞职，而他们都是被新雇主Uber挖走的。

Uber总部位于美国旧金山，不久前这个以打车出名的公司疯狂挖人，摩拳擦掌投身机器人业。今年二月份，Uber在匹兹堡距离机器人中心1英里（1.6公里）地方，开了一家高新技术中心，帮助Uber拓展业务，包括改善地图和导航系统，以及无人驾驶汽车的设计。吸引这些科研人员的不仅仅是丰厚的薪水，还有在快速崛起的科技公司赢得股份的机会。被Uber挖走的许多人才很多都是该中心的智囊团，其中包括无人驾驶汽车方面的顶尖专家。通过这一举措，Uber也在下一盘很大的棋，把赌注压在无人驾驶汽车将不再是学术领域的东西，而是弥足珍贵的知识产权。

卡内基梅隆大学的经历在高新技术研究领域并不鲜见。随着一个领域的成熟，各个大学终有一天会发现钱才是最重要的，他们会置身于与硅谷财大气粗的公司的人才抢夺战之中。当研究人员离开大学转而投身行业中，就会发现他们的专业知识不是最重要的；他们不能将自己的研究发现发表出来，甚至不能在茶前饭后与前同事谈论研究成果。从长远看来，这种人才的流通会产生一种共生的关系；多年之后，研究人员将带着在公司工作的切身经验回归学术界、走上讲台，并利用丰富的人脉和关系为大学研究吸引更多投资。但是正如卡内基梅隆大学的机器人专家所看到的那样，这是一段铺满荆棘的路程。

有这样一个术语，称为技术准备水平（Technology Readiness Level），可以帮助解释Uber的动机。NASA应用这一标准划分某应用科学领域的成熟程度。Level 1指一个全新的科学探究领域，尚不明确它的基本原理。Level 9指可以应用到商业产品中的成熟技术。“从根本上说，1就像牛顿创造引力定律，9是指将火箭发射到太空中，”国家机器人工程中心的战略经营发展主任 Jeff Legault说道。

在今天，早期的探究——即所谓的基础研究Level 1工作——几乎完全是被联邦政府资助。投资早期的研究具有巨大的不确定性，人们不能保证它今后是否能够盈利。在以前情况不是这样的。几十年前，许多公司都愿意加入Level 1的研究中去，比如登月计划。贝尔实验室在完全不知道会不会有市场的情况下，支持并资助晶体管的研发工作；Xerox独具慧眼，在市场形成数年前投资“视窗”（windows，非微软系统）计算界面。而在最近的几年内，随着市场和公司高层越来越多地将眼光放在短期的利益上，研究与开发的合作正在逐渐减少，MIT物理学家Marc Kastner说道。那些科研问题被推给大学的实验室，而由于国家对于基础研究预算的减少，大学实验室其实也处在苦苦挣扎的状态。国家对基础研究的预算大约仅为1968年的一半。

CHIMP机器人

目前，私人企业大多仅投身于那些被NASA列入规划中的成熟研究领域。在90年代和00年代初，机器学习就是一个例子。它很早以来就是一个学术界关注的问题，但是一旦Google这样的公司开始对“大数据”——搜索引擎请求，社会网络行为，邮件——产生兴趣，这一领域就变得有利可图，硅谷的公司也会疯狂从斯坦福等顶尖院校挖走这方面的专家。

那些从高校跳入企业的研究人员，薪水比之前有所改善，并且会获得可观的科研预算。但是他们的工作性质也发生了改变，不再探求那些好奇心驱使的基础问题；而是思考如何能让他们的雇主挣更多的钱。当计算机科学家Andrew Moore于2006年离开卡内基梅隆大学成为Google 的一名副总，他的工作就变为“使产品变得越有用越好”，换句话说，就是让Google的算法学习当遇到“我家很臭”这种搜索问题时，自动跳转到除湿机页面。

达到这一刻，卡内基梅隆大学的机器人学者们花费了数十年。1979年，卡内基梅隆大学建立了机器人研究所，解决这一领域的基础问题，比如如何解译传感器的数据让机器人可以“看到事物”。80年代，想要研制工业和军事机器人的政府机构和私有企业，向卡内基梅隆大学的机器人学家寻求帮助。为了解决这一需求，学校于1995年建立了国家机器人工程中心，并配备了一部分教职人员和许多全职工程师，大部分为年轻的机器人学研究生。

实际上，卡内基梅隆大学利用NASA的标准，划分其研究等级。机器人研究所会将Level 1问题处理到Level 3或者Level 4，然后机器人中心将接手并将其升级到Level 7。比如，John Deere要向机器人中心寻求自动驾驶拖拉机方面的科研帮助，他们会提供给他一个可以大批量生产的产品原型，并将其公开发表。

Legault 说，“通常人们都会来找我们，因为没有其他人可以解决他们的问题”。21世纪初，轮式机器人开始起飞，谷歌开始了无人驾驶汽车研发。2007年，几位卡内基梅隆大学的机器人专家在军事竞赛中一举夺魁，他们制造的汽车可以在城市街道上自主导航，而那时汽车制造商们还在研发车道偏离预警技术。随后许多硅谷机器人公司如雨后春笋般出现在匹兹堡，投资人开始投资4Moms（制造机器人婴儿车）和Aethon（制造在医院运送物资的机器人）等公司，而这些公司雇佣了大量来自卡内基梅隆大学的机器人专家。现在，该大学三分之一的机器人领域专家都投入到了创业的大潮中。

“在这个时代，如果你在机器人领域有一定建树却没有投身无人驾驶汽车的研发，那你要么是傻瓜，要么就是对别的领域有信仰，”Jerry Pratt说道，他是一个机器人小组的组长，该组制造的人形机器人在今年的机器人大赛中击败了卡内基梅隆大学的CHIMP。“这是个潜力无限的行业，其估值甚至可以达到上万亿美元。”

这种预言在国家机器人工程中心的很多科学家身上都变成了现实，其中的代表人物就是John Bares，他在1997到2010年一直负责实验室的运营。作为科学家，他热爱这项工作，因为它让自己找到了挑战的感觉，但同时他又感到了很强的挫败感，因为费尽心血却只能做出原型，而原型没有任何实际效用。“我们所做的工作很好，原型也非常先进，”但他也想做出完整的产品并出售出去。于是2010年他离开了工程中心决定自己创业，随后便有了卡内基机器人公司。公司发展很快，不到一年时间他们就造出了探雷机器人，并收到了陆军的订单。

Andy机器人，可以在没有监管的情况下操作物体

2014年，Bares收到了一封来自Uber的邮件，也正是这封邮件促成了随后他与Uber总裁特拉维斯·卡兰尼克的会面。卡兰尼克表示，他计划在匹兹堡开一家实验室，并向Bares重申了Uber的使命，那就是提高汽车的利用效率，从而保护我们的环境。Bares被打动了，于今年1月加入了Uber。他明白，许多卡内基梅隆大学的前同事也与自己一家有创业的冲动。回到实验室的话题，实际上许多人已经萌生退意了，因为他们的工作得到的奖励比起同行，实在是差远了。谷歌以32亿美元购买了互联网恒温器公司Nest，而廉价3D打印机制造商Makerbot也卖出了6亿400万美元的好价钱。这让研究人员大吃一惊，因为这些产品他们两周都能搞定！

一位Uber最近挖走的机器人工程中心研究者说，“我们的团队成员都是超一流的，他们却只能每天无所事事，问我什么时候才能做点大事。我其实也是个野心勃勃的人，也想做点惊天动地的大事。”于是他拜访了硅谷的风投公司，并筹来了上千万资金建立了自己的公司。2014年夏天，他代表团队向国家机器人工程中心递交了辞呈。

Bares加入了Uber的新实验室，在这里，他们想要改变世界。在这里，团队可以得到更好的的薪酬，而且成果可以很快变成实打实的产品。虽然没能单飞让他感觉有些遗憾，但他相信Uber会是个好的选择。“Uber有完整的路线图，而且弹药充足。他们需要的是技术，而我们需要的是他们手中的市场。”Bares说道。

Uber的招聘规模让我们都大吃一惊。“我从来没见过这种路数，”Julio Ottino说道，他是西北大学麦考密克工程和应用科学学院的院长。而卡内基梅隆的人对此则不愿置评，他们甚至不愿透露到底有多少员工辞职。“铁打的营盘流水的兵。”Herman说道，一般每年都会有5到10名研究人员选择离开大学。人员的离开也让Herman很难找到替补的人。学校新雇了许多研究人员，比如从哥伦比亚大学。从长远来看，学校也需要更多的新鲜血液加入。“我们有责任为国家培养这类栋梁之才。”

Uber对研究室人才的争夺也从另一个方面印证，大学是一个流动性很高的地方。卡内基梅隆大学的社会科学家Richard Florida发现，在上世纪90年代，许多身怀高技术的工程师不得不到东西部海岸去找投资人，而他们很少会回归。“匹兹堡一直处于这种状态，而Uber只是让规模变大了。”而且它有充裕的资金，本月Uber就拿出550万美元赞助卡内基梅隆大学的新机器人项目。

不过事情总有其两面性，大学在获得企业资金的同时，也不得不面临研究人员被企业挖角的窘境，斯坦福大学就是受害者之一。最近几年学校就有人投身在线课程的创业项目，比如Sebastian Thrun就参与了Udacity的创办，而Daphne Koller和Andrew Ng则创办了Coursera。“谁都不愿看到这样的事发生，但我们相信作出这样的选择也是他们自己的考虑。”Jennifer Widom说道，她在09到14年负责斯坦福大学计算机科学院的工作。短期的人员流失对学校来说是个好事，因为当他们重回校园时可以给学生带来宝贵的实践经验。

谁来做基础研究？

不过Uber的挖角也会带来深远的影响，甚至会改变机器人专家的理念追求。二十年前推动机器人发展的，更多的还是来自学术领域的抽象观点。不过随着该领域的爆炸性发展，大学教授和研究生们开始重新审视他们的工作，到底哪里更能发挥他们的聪明才智呢？是大学还是公司的研发实验室？大学扮演的角色还像从前一样无法代替吗？什么样的工作是只能在大学里完成的？

Moore表示，在机器人领域我们还有许多看似没有实用价值的基础研究（blue-sky）需要完成，比如“抓取”这个看似简单的工作。虽然亚马逊的机器人已经可以在仓库精确的走位，无人驾驶汽车也可正常行驶，但仍然没有机器人能拥有人类一样灵活的双手，拿取咖啡杯对机器人来说依然是很难完成的任务。Moore表示，这项研究未来会在人道主义和健康领域大放异彩，这些机器人可以彻底改变我们的生活。

“那些生活无法自理的人更是需要他们，现在美国有一百万这样的人，甚至电视遥控器掉在地上都需要找社工来帮忙。”抓取这个动作过于基础了，像Uber这样的公司才不会花大力气去研发，因为回报实在是太小了。所以这种活还得靠学校，只有学校才能沉下心来搞研究，而且成功之后还会无偿提供给大家，从而造福全世界。但若金主变成硅谷，而不是抠门的联邦基金，大学教授们还愿意俯下身来做那些基础研究吗？

值得庆幸的是，这世界依然有许多理想主义者愿意承担这一重任。他们中的代表性人物就是卡内基梅隆大学的Siddhartha Srinivasa，他致力于让机械臂变得更加智能，现在许多脊椎损伤的病人就可以借助他的机械臂，用勺子吃饭了。但现在该产品还不够完善，不过相信未来Srinivasa会通过这一产品改变许多人的命运。Srinivasa现年37岁，他在卡内基梅隆大学工作已经数十个春秋了，平时工作中他也经常与谷歌或者Uber这类世界级公司合作，但他暂时还没想过要结束自己的学术生涯。他表示不想放弃思想上的的自由，未来还想通过自己的努力造福世界，而不是掉进钱眼里无法自拔。不过他也承认行业的吸引力，不只是丰厚的报酬，还有那份成就感，毕竟看着投资者和消费者对自己的产品满意也是件很幸福的事。

“拿Uber来打个比方，你可以拿出一个很赞的调度算法，但若乘客规模过于庞大，它是否还能起作用呢？我们该如何解决这个问题呢？如果有人往你的机器手臂上倒润滑油，它还能正常工作吗？这些问题的答案我不知道，但我想知道。”他说道。去年Srinivasa玩票似的创办了自己的公司，他想解开这些问题的答案。

实验室依然是创意的源泉，但市场是检验这些创意最好的试验田

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中国—人工智能机器人