本月初，外媒采访了 TRI 位于密歇根州 Ann Arbor 的办公室的负责人 Ryan Eustice ，这位 41 岁的工程师目前还是 TRI 的自动驾驶副总裁。新智驾对采访内容进行了编译，以下访谈将会让你更多地了解丰田以及 TRI 在自动驾驶领域的动作。

　　Q：为什么这一次的路测对于 TRI 来说意义重大？

　　A：有几点理由。其中之一是关乎我们的发展速度。TRI 是丰田旗下一个全新的公司和品牌，成立时间差不多18个月，目前已经在三地开设了办公室开始我们的研发，团队建设方面的进展也很快，许多优秀的人才聚拢到一起。我们的前身是丰田北美研究院，2005 年开始就在研究自动化驾驶的相关技术，TRI 就是将这一部分的人员吸纳进来而成立的，后续的进展便是不断的加速推进。
我认为让我们真正感到兴奋的事情在于创意部分，因为我们率先想到了双方向盘的方案，这样的话，在同样的一个平台上，我们可以测试 Guardian 和 Chauffeur 两种不同的模式。

　　Q：这是 TRI 在硬件和软件方面进行的第一次重大测试吗？

　　A：针对 Chauffeur 模式，我们已经在公开道路上进行了一段时间的测试。但是对于 Guardian 模式，这是第一次对这个概念进行实测，所以意义重大，此前我们都是在模拟器上进行相关的测试。
有了这辆双方向盘的测试车，我们可以更安全地测试 Guardian 模式。当然，我们绝对不建议量产车上有两个方向盘，这仅仅是为了测试研究而进行的设计。你可以像驾驶其他普通车辆一样驾驶这辆车，但是通过软件能力，它改变了我们感受和操控这辆车的方式，因为 Guardian 系统会和你一起工作，让你成为一个更好的司机。

　　Q：自动驾驶是一个长远的目标， Guardian 模式能更快的实现落地吗？

　　A：我们确实认为 Guardian 模式可以更快地落地，同时不久之后便可以在挽救驾驶员生命方面发挥重大作用。Guardian 模式实际上是通往 Chauffeur 模式的技术骨架，或者说是前置探索。当然，要达成这个目标还有很多挑战，但这也是 TRI 研究的最终目标之一。

　　在我们看来，Guardian 模式是驾驶员的手放在方向盘上、眼睛看路。我们可以利用这样的技术骨架不断进行技术积累，走向 Chauffeur ，让我们成为更优秀的驾驶者，避免事故。有了 Guardian ，我们的目标是让丰田的汽车不再引发车祸。

　　Q：有类似于 Guardian 的产品上路了吗？

　　A：目前已经有 Guardian 的原始形式了，那就是自动紧急制动系统——防止车辆直接撞向前方物体。Guardian 是类似的功能，但是走得更远，目前市场上还没有类似的产品出现。有了 Guardian ，你可以想象一下车辆不但可以自己刹车，还可以自己转向和加速；想象一下在一个交叉路口，有人闯红灯，我们希望 Guardian 模式的车辆能够理解和预测这样的情况，并且能够加速通过这样的路况。要做到这一点，还需要跨越巨大的鸿沟。

　　我们用于测试的 Guradian 车辆拥有超强的感知能力。它们配备了许多传感器，从 360 度实时感知周围环境，所以有很多通信方面的工作需要去做，远多于今天一些量产的产品。车内有传感器用于监测司机，用于了解每一个时间段驾驶员的驾驶状态是如何的：有没有疲劳驾驶？有没有过于亢奋？是否在和副驾驶的乘客聊天？

　　Q：丰田的车辆上什么时候会有 Guardian 的一些功能？

　　A：此前我们已经公开宣布了我们的 Chauffeur 和 Guardian 产品会在 2020 年东京奥运会的时候进行展示，正式作为产品发布将会在那之后不久。

　　Q：Guardian 是类似于 L2 级别的自动驾驶吗？

　　A：我不认为 Guardian 适用于目前的自动驾驶级别的划分，我们做的事情有别于该等级划分。那些所谓的自动驾驶级别，说的都是人类能够放弃汽车的控制权到何种程度的假设。就拿 L2 来说，车辆负责横向和纵向控制的驾驶任务，实际上是车辆在进行驾驶，人类做的事情是监控整个系统，一旦系统出现问题，立马接管过来，人类起的是监督的作用。我也可以这样表述：我们在让人类守护着 AI 。
而 Guardian 正好相反，是用 AI 守护人类。所以在 Guardian 模式下，我们认为人类是作为基础的驾驶员存在，而 Guardian 是在后台持续不断的运作着，不断的监控着车辆外部的环境，同时试图评估驾驶员的风险，这些信息作为驾驶决策的依据，防止出现事故。

　　Q：如今大家都很关心在自动驾驶技术的开发上谁领先、谁落后。对于 TRI 来说，面对如此激烈的竞争，时间够吗？

　　A：我们很享受这场竞赛，TRI 本身也展现出来了对自动驾驶足够的兴趣。我觉得接下来你会看到更多关于 TRI 在这一领域的进展。丰田本身带给我们的竞争优势在于，很多的软件正在实现人工智能化，自动化也有了深度学习的助力。软件再也不是人自己来写了，而是数据训练的模型。

　　丰田这样的公司，在全球范围内有上亿辆车，将带来非常丰富的车辆行驶数据，而这些数据将会大大有益于我们提升系统的能力和表现。丰田在发展技术方面也很灵活、敏捷，同时具备大规模的量产制造能力。所以 TRI 与丰田的结合确实是双赢的选择。
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