10月20日消息，據連線雜志報道，9月份的一天上午，我開車（本文作者史蒂夫·利維（Steven Levy），科技資訊網站Backchannel創(chuàng)始人兼總編）進入舊金山的教堂區(qū)。由于已經過了上班高峰期，為此路上的車流不怎么擁擠。當我穿過小巷的時候，我避開了一輛并排停放的裝甲車，并繞過了建筑工地。雖然這看起來像是一場沒有目標的兜風，但我實際上是在工作。
我開車行駛的每段旅程，遇到的每個物體，甚至穿過重疊線以避過布里克斯卡車的場景，都被安裝在擋風玻璃頂部邊緣的一個裝置記錄下來，它就在后視鏡上方。很快，成千上萬的人可能將這些工具安裝在自己的車上，希望能借此賺些外快。在這個過程中，有可能催生出下一個偉大的眾包項目：即為世界上的公路提供不斷更新的、超級詳細的地圖，這些地圖可能只有無人駕駛汽車才能讀取，而它們還快就會填滿大街小巷。
這款設備是由舊金山一家名為Mapper的初創(chuàng)公司開發(fā)的，經過一年的開發(fā)后于今天正式推出。Mapper的地圖并不像傳統(tǒng)地圖那樣，甚至與谷歌或蘋果公司地圖也截然不同。它們是專為機器而不是人類而設計的，當你看到它們呈現時，它們實際上是由發(fā)光的像素組成的。在這樣的地圖上，物體、車道標記以及交通信號都是由粗糙的形狀和顏色顯示出來。這些就是未來的地圖，它可能成為價值數十億美元的新興市場的基石。沒有這些地圖，無人駕駛汽車就無法正常運行。
Mapper公司的繪圖設備
Mapper首席執(zhí)行官尼克希爾·奈卡爾（Nikhil Naikal）說：“作為人類，如果我們被蒙上眼睛，并被送到新的地方，我們依然能夠確定自己的方位，因為我們有數百萬年的常識來幫助引導我們的意識。另一方面，機器則需要大量持續(xù)更新的3D地圖數據，才能預見到接下來會發(fā)生什么。這正是我們的地圖所能提供的幫助。”
目前，Waymo（從谷歌研究部門分離出來）、Uber、通用汽車公司以及其他公司正在測試無人駕駛汽車，它們都必須制作自己的地圖。這是一個艱苦的過程，需要人們駕駛裝有復雜激光雷達（激光和雷達混合體）設備的汽車在多車道的指定道路上行駛，以記錄路邊每個限高、消防栓以及其他車道標記。因此，這些車輛實際上是在被預先規(guī)劃的區(qū)域內行駛。除非意識到自己正處于預先規(guī)劃區(qū)內，否則進入無人駕駛模式的Waymo汽車甚至都不會啟動。
Mapper的解決方案是招募大批兼職人員來收集數據，以便為無人駕駛汽車制作巨大的“基礎地圖”，并對地圖保持持續(xù)升級。你可以把這項工作看作是為Uber和Lyft開車的另一種選擇，只是從業(yè)者不需要處理客戶的評級，也無需承受來自特拉維斯·卡蘭尼克（Travis Kalanick）的暴怒。Mapper計劃的關鍵是，它可以在不使用激光雷達的情況下創(chuàng)建高分辨率的3D地圖。
這種昂貴的、有時過分繁瑣的激光與雷達混合體不僅在成為無人駕駛汽車的標準，同時也成為了繪制地圖的標準。Mapper的創(chuàng)始人們是博士工程師，他們曾參加DARPA舉行的挑戰(zhàn)賽，并創(chuàng)建了一個室內地圖創(chuàng)業(yè)公司Flyby Media（被蘋果收購），該公司相信它可以通過復雜的建模和數據壓縮技術來匹配激光雷達獲取的結果。
Mapper制造了名為S1的塑料設備，它配有多個攝像頭和傳感器，可以在儀表盤上運行，也可以使用電纜連接到點煙器上提供動力。它還可以與司機的iPhone實現無線同步。奈卡爾表示：“S1的成本為350美元，它是由常用商品部件組成的，它的設計使之能夠很容易安裝在任何汽車上。”安裝之后，Mapper應用會將司機引導到預定的路線上，并提示司機行駛速度。奈卡爾說，繪圖的最佳速度是每小時16到48公里。
位于舊金山的Mapper辦公室內部視圖
Mapper并不期望其司機能夠全職工作。奈卡爾稱，在應用程序的嚴格指導下，超過四個小時的工作就會導致“認知超載”。在理想情況下，司機每次會使用這款應用一兩個小時。此外，如果不想從應用中獲取指示，司機可以自行離開系統(tǒng)，而Mapper將從他們所處的任何地方收集數據。司機的這種被動模式也可以賺到錢，只是更少。奈卡爾說：“這可能是任何人都想要參加的活動，可以額外賺點兒錢。無論是建筑工人，還是那些經常在大街上行走的人，他們都有能力做些很酷的事情，并得到報酬。”
由于Mapper提供的許多報酬都依賴更新地圖，城市街道可能需要每周至少更新一次，以反映建筑、新的交通模式甚至是雜草生長等變化。Mapper首席產品官喬納森·格蘭茲（Jonathan Glanz）估計，當公司規(guī)模擴大時，它將可以有上萬名繪圖者幫助維持其基本地圖更新，這遠比Uber的數十萬人少得多。Mapper首席技術官阿隆索·帕特隆（Alonso Patron）說：“我們不需要龐大的車隊，因為我們可以選擇繪圖任務。”
奈卡爾解釋稱，一旦Mapper創(chuàng)建了基礎地圖，并不斷更新它，它“就像一個活的有機體”。Mapper可以將產品授權給汽車制造商、Uber這樣的運輸服務公司甚至是像蘋果和Waymo這樣的科技公司。所有這些客戶的共同之處在于，他們目前正在為自己繪制地圖而付出高昂代價，并且需要花費更多的錢來實現完整覆蓋。奈卡爾說，這些公司不愿意互相分享數據，為什么豐田要相信福特的數據？
如果你有一幅地圖，并通過簽署合同的司機和客戶本人提交的其他數據幫助其進化，那么它可能就像3D地圖中的網絡，它將成為無人駕駛汽車的標準數字地圖。如果公司想要根據他們的需求定制地圖，Mapper也可以滿足要求。奈卡爾說：“我們想要一個基本地圖。我們專注于打造自己的核心基礎層，擁有數據，并讓所有人都能使用。”當客戶有特定需求時，他們可以將自己的數據發(fā)送給Mapper，后者可以將其覆蓋在其基礎地圖之上。
今年早些時候，在美國弗吉尼亞州的Old Alexandria市測試了這個系統(tǒng)之后，Mapper現在正忙著在舊金山完成數字版Mason-Dixon，希望在感恩節(jié)之前完成這個城市的基本地圖。在未來14個月，繪圖工作將擴展到其他城市，然后逐漸擴展至海外城市中心。在那之后，該公司將轉向農村地區(qū)，最終希望能覆蓋所有地區(qū)，以便無人駕駛汽車無論在任何地方都能得到地圖數據支持。
當Mapper完成基礎地圖后，它不僅可以從無人駕駛汽車制造商那里賺錢，還可以從其他可能會利用世界上最詳細道路指南的客戶那里賺錢，比如電力公司維護基礎設施，保險公司尋找危險因素等?；蛟S最引人注目的是，增強現實（AR）企業(yè)可能想要使用一連串的個性化廣告改變你的公路之旅。至于隱私問題，Mapper表示，它不會收集像許可證號碼或房屋地址這樣的信息，盡管它的客戶很可能會在Mapper地圖上覆蓋這些信息。
Mapper并不是唯一一家有這種野心的公司。就像突然出現的交通擁堵那樣，大群競爭對手爭相進入3D地圖領域，每個人都有自己的方法，但都希望成為機器人世界的蘭德·麥克納利（Rand McNally，地圖繪制公司）。DeepMap公司首席執(zhí)行官詹姆斯·吳（James Wu）表示：“這是一個相當擁擠的空間。”DeepMap已經從Andreessen Horowitz和Accel等風險投資公司那里獲得了3200萬美元融資，它也使用眾包模式作為數據收集策略之一。
獲得創(chuàng)業(yè)孵化器Y Combinator支持的初創(chuàng)企業(yè)Lvl5，也為司機繪制地圖提供報酬。司機只要將手機連接到儀表盤上，并使用內置攝像頭捕捉數據即可。Lvl5首席執(zhí)行官安德魯·庫里（Andrew Kouri）曾為特斯拉電動汽車公司工作。他說，如果他沿著公路派出足夠多的司機，那么Lvl5將會有足夠的信息來使用它的算法來更新地圖。Lvl5按照里程為司機付費，但不要求他們行駛在預先選定的路線上。庫里說：“我們借助了很多Uber司機。”
另一家公司Civil Maps則使用相對昂貴的車頂收集設備，以便該領域的開發(fā)人員可以為其眾包基礎地圖做貢獻。Carmera的使命是“實現無人駕駛汽車數據的民主化”，他與那些經營汽車或卡車車隊的公司合作。最令人敬畏的玩家之一是HERE，它是從諾基亞剝離出來的地圖公司。HERE已經創(chuàng)建了一個名為Sensoris的平臺，可以接收來自多個合作伙伴的數據。
這些公司都希望能在“贏家圈子”里找到立足之地，而這個圈子可能只能容下一個大玩家。Mapper相信它有獨特規(guī)模+質量組合以贏得這場競賽。現在，很難判斷誰正走向正確軌道。所有公司都在爭相網羅主要客戶，尤其是汽車制造商。我采訪了一位正在考慮與Mapper進行試點合作項目的主要潛在客戶高管，他說：“很難用攝像頭去完成激光雷達的工作，但這要歸結于專業(yè)知識和歷史。我不知道還有誰能取得Mapper那樣的成就，而早期的結果表明他們正處于領先地位。”
例如，Waymo宣稱其地圖正處于開發(fā)狀態(tài)，一旦它的系統(tǒng)成熟，它可能會考慮外包工作。不過，雖然我們不確定哪家公司會成為“機器世界”的地圖制造商，但似乎我們都有可能為它做出貢獻。盡管Mapper的創(chuàng)始人們并沒有直接這樣說，但當Mapper開始使用不久的將來汽車上的標準配備——內置的、面向道路的攝像頭時，這上萬名賺取外快的兼職人員將會逐漸減少。
從本質上講，我們將有技術來執(zhí)行Mapper的S1擋風玻璃設備的功能，這些功能可能會在默認情況下開啟，無需我們做任何事情。為了彌補那些不能被安裝有攝像頭的汽車所覆蓋的區(qū)域，Mapper仍然可以使用承包商來追蹤自己的路線。當無人駕駛汽車的時代到來時，它們可以被派去完美地追隨Mapper的方向。無論誰在收集數據，機器人都會得到它們的地圖。
