無人車發生嚴重車禍!Uber自動駕駛部門被爆內訌
無人車發生嚴重車禍!Uber自動駕駛部門被爆內訌
2017.03.26 | 交通運輸

進入2017年,Uber壞消息接連不斷。昨天,Uber在亞利桑那州的自動駕駛汽車遭遇了嚴重車禍,同時爆出的,還有Uber自動駕駛部門的內訌和員工離職潮,對於Uber CEO Travis Kalanick來說,找COO的事情可能得抓緊了⋯⋯

事故發生在昨天晚上在亞利桑那州坦佩市,如題圖所示,一輛搭載了雷射雷達的沃爾沃自動駕駛汽車撞上了一輛福特越野車,車身側翻在路面上,在畫面外,還有一輛汽車在此次事故中受「輕傷」。

uber car crash
圖/ 36 kr

Uber發言人隨後對彭博社確認,當事汽車是Uber自動駕駛測試車輛,事發時車上沒有乘客。當地警方在接受采訪時表示,事故發生的原因是一輛汽車沒有及時減速,造成車禍,當時Uber自動駕駛汽車的駕駛座上有一名司機,但警方尚未確認事故發生時司機是否在駕駛汽車。

根據警方的聲明,Uber自動駕駛汽車在本次車禍中沒有過錯,不承擔主要責任,事故沒有發生重大人員傷亡。但Uber表示,公司正在調查事故原因,在事故未水落石出前,公司決定暫停Uber在亞利桑那州、匹茲堡和舊金山的自動駕駛汽車試點專案。

掐指一算,截止今天,距離Uber在亞利桑那州開展自動駕駛汽車試點專案剛剛過去1個月。

2月22日,Uber在加州遭遇禁令的16輛自動駕駛測試汽車終於有了用武之地——亞利桑那州州長Doug Ducey在Uber與加州車管局隔空交戰的同時,在Twitter發文,明確表態歡迎Uber的自動駕駛試點專案。就這樣,Uber的自動駕駛汽車從加州到了亞利桑那州,在當地推出自動駕駛汽車試點專案。 36氪之前的評論文章甚至用了「數月以來,Kalanick終於迎來了一個好消息。」來形容這次專案的成功落地。

誰又能想到短短一個月後,Uber自動駕駛汽車便出事了。雖然警方都在為Uber自動駕駛汽車沒有過錯背書,但正如彭博社報導的那樣,Google Waymo測試自動駕駛汽車很多年了,屈指可數的幾次事故都是都非常輕微的蹭到其他車,亦或是被其他車追尾,哪像Uber一上來就被掀翻在地?

36氪認為,不管怎麼說,Uber暫停自動駕駛汽車試點專案的決定是明智的——這樣的照片經媒體報導,誰出行還敢叫Uber自動駕駛汽車?

屋漏偏逢連夜雨,對比自動駕駛部門近期的動盪,一次沒有重大人員傷亡的車禍對Uber來說完全是小巫見大巫。

本週一,Kalanick召集了Uber位於舊金山和匹茲堡兩地的自動駕駛團隊舉行了一次高層會議。消息人士透露,此次會議旨在解決Uber自動駕駛部門領導層管理混亂、技術進展緩慢以及Uber先進技術集團(Advanced Technology Group :Uber自動駕駛部門隸屬於ATG)發展方向不夠明確等問題。

消息人士透露,卡內基梅隆大學的機器人專家、現ATG負責人David Stager、Otto共同創辦人Don Burnette和Lior Ron及其他至少50名高階主管都參加了會議。

外媒Recode對Uber自動駕駛部門的多位離職和在職員工進行了採訪,許多人認為該部門技術進展已經停滯、內部關係緊張、特別是執行高階主管之間這種現象更為嚴重。

另一個問題在於Otto團隊與卡內基梅隆大學的走出的「學院派」發展理念不和,進而導致的關鍵人才離職潮,自去年11月以來,已經有超過20名工程師從Uber自動駕駛部門離職,其中包括帶領一批工程師出走創辦Argo.ai(已被福特斥資10億美元收購)的Peter Rander和前ATG團隊負責人、Uber自動駕駛業務的元老級人物Raffi Krikorian。

好吧,或許我們可以列一下Uber離職高層名單:

  • Raffi Krikorian:原Uber無人駕駛業務負責人,離職。

  • Peter Rander:原Uber ATG高層,創辦了自動駕駛新創公司Argo.ai。

  • Tyler Krampe:原Uber先進技術中心軟體負責人,已離職加盟Argo.ai。

  • Bret Browning:原Uber地圖業務副總裁,以機器人副總裁的職位加盟Argo.ai。

  • Daniel Beaven:原ATG部門財務總監,已離職加盟Argo.ai。

  • Drew Bagnell:原Uber電腦視覺主管,已離職加盟前Waymo CTO Chris Urmson創辦的公司Aurora。

  • Randy Warner、Dale Lord、Tyler Krampe、Al Costa、Robert Keelan和X Xinjilefu:原Uber地圖團隊成員,已加盟Aurora。

  • Charlie Miller:原Uber安全專家,已加盟滴滴矽谷實驗室。

  • Pam Cardona:原Uber無人駕駛技術專案經理,在此次高層會議召開一天后宣布離職(真是一點面子都不給⋯⋯)。

Uber對此回應稱,到2017年1月,ATG部門成立剛滿兩年,對於一個新興部門來說,這樣規模的人員流動是正常的,特別是最近公司剛剛派發了員工獎金激勵。對於自去年11月開始的離職潮,Uber發言人回應稱,從2017年開始,ATG部門新員工入職的數量遠遠超過離職員工數,即使不算入職人數,ATG部門的離職率也低於整個公司的離職率。

不管Uber怎麼粉飾太平,毋庸置疑的是,Uber ATG部門的離職率超出了正常水平,引發離職潮的真正原因在於原ATG團隊對Otto團隊的排斥。

原ATG團隊主要來自Uber從卡內基梅隆大學機器人研究中心的挖來的技術專家和研究員,在去年收購Otto後,Kalanick宣佈如今身陷指控的Otto共同創辦人兼CEO Anthony Levandowski擔任Uber無人駕駛副總裁,主要負責領導ATG,發展Uber自動駕駛技術及對外合作。同時Otto團隊也併入了ATG。

我們認為,雙方的分歧從Otto併入ATG之初就埋下了。不喜歡循規蹈矩的Levandowski領導的Otto團隊希望透過維護新創公司的獨立性來保持技術的快速進展,但「學院派」相對保守和從長計議:他們希望穩紮穩打以鞏固Uber在未來交通出行領域的地位。

36氪了解到,在Uber對Otto的收購到了最後階段,Levandowski成為新負責人時,原ATG部門的員工才接到了通知,在原ATG部門高階主管不知情的情況下,Otto團隊的強勢併入使得許多ATG元老被降級。比如,一份郵件顯示,原ATG部門CTO的職位從任職兩年的David Stager轉移到Otto共同創辦人Don Burnette手裡。

更為誇張的一例是,在沒有任何徵兆的情況下,Uber舊金山總部的企業基礎設施服務負責人Paw Anderson被任命擔任ATG部門的高階工程總監。但ATG員工完全不知情,無論是Kalanick還是Levandowski均未做出哪怕一個口頭通知,足見Uber內部混亂的管理。

說完離職潮,下一個問題是技術發展的分歧,具體來說,ATG部門的老員工相對「Google」一些,希望將技術研發一步到位再上路實測,但從Google離職的這些Otto員工反而更加激進。

Uber自動駕駛汽車嚴重車禍,更嚴重的是自動駕駛部門的內訌

2016年9月,一條登上各大媒體報端的新聞是Otto無人駕駛卡車在科羅拉多州長途跋涉近200公里,完成了一次啤酒運送。當時Uber發言人表示,Otto團隊與州政府合作,對無人駕駛卡車進行了廣泛的測試。但有消息人士透露,當時的技術漏洞重重,將未完成開發的自動駕駛系統拼湊上路,完全是為了展示而展示。電腦每隔幾個小時就會崩潰一次,「那次演示能成功真的是太幸運了。」(A huge amount of luck went into that demo)

雖然Otto成功的完成了那次測試,但激進至此的風格使得一批ATG舊部的高層在測試完成後選擇了離職,他們認為這種發展態度會帶來更大的安全隱患。

緊接著,2016年12月14日,Uber自動駕駛汽車上路測試的第一天,一輛自動駕駛汽車闖了紅燈,我們還記得當時Uber發言人表示只是人為失誤,但隨後《紐約時報》曝光的內部日誌顯示,當時Uber的自動駕駛系統甚至無法識別交通燈。在闖紅燈後,加州車管局態度更加強硬,勒令Uber自動駕駛測試車隊撤出加州,隨後Uber加州車隊便搬到了亞利桑那州,也就出現了文章開頭的那一幕⋯⋯

如今,一切問題的源頭都指向了深陷指控、一直懸而未決的Levandowski,消息人士透露,最近Uber CEO Kalanick已經和Uber人力資源主管及Levandowski、Eric Meyhofer(「學院派」中的首席工程師)進行了會面,正在著手解決相關問題。

最早的時候,Uber希望原ATG舊部在2016年8月就推出自動駕駛汽車試點專案,但在截止日期到來的前幾個月,Kalanick了解到技術進展緩慢,這幫大學走出的機器人專家和工程師組成的團隊無法實現預期目標。最終他的目光轉向了Levandowski。

Levandowski給出的建議是,Uber可以將截止日期推遲至2016年9月,此時他已經創辦了Otto,在運營Otto的同時又擔任Otto的無人駕駛技術顧問,這讓Google指控的「在職期間與Uber高層進行商業利益的接觸」更加可信了⋯⋯

此前與Levandowski私交甚好的Waymo雷射雷達技術主管Pierre-Yves Droz表示,Levandowski在2016年1月14日就出席了在舊金山的Uber總部舉行的Uber高層會議。

在Google提起這些指控後,Uber並未回作出什麼強硬的回應,這導致ATG部門的普通工程師越來越不滿。Uber發言人表示,在訴訟案發生的第二天,Kalanick和Levandowski就在ATG召開了全員大會「闢謠」,同時雷射雷達團隊也展示了其最新的成果來安撫那些心懷不滿的工程師,但問題的關鍵是,這些前Google員工設計的雷達為什麼和Google的雷射雷達如此相似?

頗為戲劇性的是,Otto團隊和ATG舊部都認為這場收購妨礙了他們的技術發展,ATG部門致力於與舊金山總部協作,推出無人駕駛汽車網絡,而Otto團隊醉心於公開展示技術成果,這本身就會消耗大量的時間和資源。

無論如何,Kalanick都要盡快找一位大刀闊斧改變公司風氣的COO來應對這場災難了,我想起了他表述的Uber對自動駕駛技術的態度:「我們清楚的看到,山景城的朋友們(Google)正在進入汽車共享領域,我們必須研發自動駕駛汽車,如果對方鋪開的駕乘共享網絡比Uber價廉質優,我們將一敗塗地。」

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #Uber #自動駕駛
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影音體驗成行動網路新戰場!Opensignal 揭台灣大哥大奪「雙料冠軍」,連網穩定撐起高負載影音與 AI 協作
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現代人手機不離手,通勤時滑短影音、午休追串流影劇、下午開視訊會議,網路影音應用成為工作與生活的普遍情境。然而,一旦畫面卡頓、畫質不穩,或聲畫不同步,使用體驗立刻打折,甚至影響工作效率與專業判斷。

也因此,網路品質不再只是「快不快」的問題,更關乎能否在高使用量的日常情境下,維持穩定、連續的表現;對此,第三方評測也採用更貼近使用者情境的方式衡量網路體感。而 Opensignal 最新報告指出,台灣大哥大在影音體驗相關項目是業界唯一同時拿下「影音體驗」與「5G 影音體驗」雙項獎項的電信商,其中,關鍵的差異是什麼?

為何「影音體驗」是網路品質的關鍵指標?

愈來愈多消費者入手旗艦機,追求的不只是硬體規格,還有流暢的 AI 應用與多工協作。然而,無論是視訊即時翻譯或雲端會議,這些高階功能都有一個共同前提:網路必須穩定。一旦網路品質不佳導致畫質下降或音畫不同步,旗艦級的 AI 功能將形同虛設。

這也意味著,檢驗網路價值的標準已經改變。如今,不能只看單點測速的瞬間峰值,更重要的是高負載情境下的耐力表現。因此,比起單點測速,影音體驗會是更完整的測試標準,直接挑戰了網路在室內深處、移動途中或人潮聚集時的網路實力;而唯有在長時間串流下依然不卡頓、不降畫質,才稱得上是高品質的連線。

換言之,隱身在硬體背後的電信商,才是發揮旗艦機性能的關鍵;唯有透過最佳網路品質,才能讓手中的旗艦機既是規格領先、也是體驗領先。

唯一影音體驗雙料冠軍,Opensignal 權威認證的有感體驗

雖然相較於測速數據,影音體驗更貼近日常使用,但也更難量化。對此,國際權威認證 Opensignal 的「影音體驗分數」,依循 ITU 國際標準,透過真實用戶裝置在行動網路上進行影音串流的實測數據,觀察不同電信網路在實際使用情境下的表現。

簡單來說,評測聚焦三項核心指標:影片載入時間、播放期間的卡頓率,以及畫質(解析度)是否能穩定維持。使用者從開始播放到持續觀看的整體品質,分數以 0–100 呈現,分數愈高,代表在三項指標的表現愈佳。相較於單點測速,這類評測更能呈現長時間、高使用量下的網路品質。

人流情境不降速.jpg
圖/ 數位時代

而在今年最新公布的 Opensignal 評測中,台灣大哥大獲得「影音體驗」獎項唯一雙料冠軍。其中,「整體影音體驗」為全台獨得第一名,「5G 影音體驗」則與遠傳並列第一。

之所以能在影音體驗拔得頭籌,關鍵在於台灣大哥大目前是全台唯一整合 3.5GHz 頻段 60MHz 與 40MHz、形成 100MHz 總頻寬的電信業者,亦是現階段全台最大 5G 黃金頻寬配置。頻寬愈寬,代表單位時間內可傳輸的資料量愈大;在大量使用者同時進行影音串流、視訊互動的狀態下,更能維持穩定傳輸、減少壅塞發生機率。

台灣大獲權威認證,NRCA技術撐起穩定基礎

除了頻寬帶來的流量優勢,台灣大哥大也採用「NRCA 高低頻整合技術」,也就是透過高低頻協作,讓 3.5GHz 負責高速傳輸、700MHz 補強覆蓋與室內連線,改善室內深處與移動情境的訊號落差,提升連線連續性。

同時,為了讓住家、通勤動線、商圈與觀光熱點等高使用場域維持穩定表現,台灣大哥大已在全台超過213個住宅、觀光及商圈熱點完成 100MHz 布建,提升人流密集區的網路覆蓋率。

5G高速(小).jpg
圖/ dreamstime

值得注意的是,在今年的 Opensignal 評比中,台灣大哥大還拿下了「5G 語音體驗」與「網路可用率」兩項第 1 名,累計獲得 4 項獎項。這意味著不僅具備影音體驗優勢,在語音互動與連線率等關乎用戶日常應用的基礎指標,皆有亮眼成績。

尤其,隨著影音與即時互動成為新世代的工作常態,網路品質的重要性只會持續上升。無論是遠距協作所仰賴的視訊與畫面共享即時同步,內容創作對直播與即時上傳連續性的要求,或是 AI 視訊互動、即時翻譯與會議摘要等新應用,都高度依賴低延遲與穩定的資料傳輸。網路品質因此不再只是連線條件,更是支撐內容生產、協作效率與新應用落地的基礎能力,甚至直接牽動競爭力。

而台灣大哥大經 Opensignal 認證、於多項關鍵指標領先業界,不僅將成為 AI 時代的重要後盾,也讓使用者能更充分發揮高階手機的效能,把「快、穩、滑順」落實在每天的工作與生活中。

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