模拟城市

Cruise在其内部工具套件中运行了大量的模拟程序——每天在Google 云平台上大约有20万小时的计算工作时长（是一年前的25倍）——其中一项程序是端到端的虚拟引擎环境， Cruise的员工称其为“The Matrix”。Macneil表示，这项程序使工程师们可以构建任何他们想得到的情境，并合成传感器输入，就像摄像机镜头和自动虚拟汽车的雷达信号一样。

根据Macneil的说法，Cruise每天在超过30万个处理器内核和5000个显卡上运行3万个实例，每个loops都通过单个驱动器的方案循环运行，并产生300TB的结果。他解释说，这相当于有3万辆虚拟汽车并驾齐驱，和Waymo的Carcraft和Uber先进技术团队使用的基于浏览器的框架类似。

上图：截图自The Matrix——Cruise的端到端仿真工具

Macneil说：“（The Matrix）非常有助于了解整辆车的性能，（以及）汽车在特殊情况下的行为。” “因此，如果我们想知道发生了什么，比如一个小物体跳到汽车或其他什么东西前面，我们可以创建那种模拟，并可靠地再现这种情境。”

Cruise采用的另一种测试方法是回放，提取真实世界的传感器数据，与汽车软件数据回放比对，并将性能与人类标记的地面实况数据进行比较从而得出结果。还有一种方法是计划模拟，它允许Cruise通过调整变量——如迎面而来的汽车的速度和它们之间的空间距离——来创建多达数十万种不同的情境。

上图：通过GM的Worldview平台进行的回放测试

Macneil说：“如果我们采用代码库的更新版本并回放一个构建场景，我们可以比较结果……可以深入了解我们汽车的行为。” “如果我们在没有任何保护的情况下左转弯，是一个相当复杂且危险的情况......我们可以（看看一些细小的变化如何）影响我们的汽车识别（车间距）的速度，以及它们如何处理这个距离。”

Cruise没有衡量它所驾驶的模拟里程数，这是有意为之——因为Macneil说他们更倾向于强调里程的“质”而不是“量”。他表示，“我们更多地考虑每天运行数百次的测试（的涵盖范围）”。“这不是为了积累更多里程数，而是要从这些里程运行中积累面对不同情况的经验。”

尽管Cruise的培训数据仍然受到严密保护，但它的一些数据库和工具已经开始慢慢进入开源领域。今年2月，Cruise发布了Worldview，这是一个二维和三维场景的图形堆栈，附带鼠标和移动控件、单击交互和一套内置命令。在未来几周内，它将发布一个功能齐全的可视化工具，允许开发人员深入了解真实世界和模拟数据，从而更好地了解自动化系统（无论是汽车还是机器人）在某些特殊情况下的反应。

挫折与竞争

迄今为止，Cruise取得许多成功，但也经受不少挫折。

Cruise放弃了在曼哈顿一个5英里的区域测试车队的计划。虽然公众保证其商用无人驾驶出租车服务不会受影响，但它仍然对这个计划的时间表和具体试验场地秘而不宣。

更令人失望的是，该公司去年全年在加州的总行驶里程不到45万英里，远低于预期的每月100万英里。（Cruise声称，由于最初的目标是在所有测试地点平均扩展其资源，并表示会优先考虑复杂城市环境中的资源，才会导致行驶里程不多的情况）相比之下，Alphabet的 Waymo比Cruise早成立4年，到目前为止它的自动驾驶里程已经超过1000万英里。

在去年的一份报告中，声称“能够第一手了解Cruise技术”的信源透露，Cruise在旧金山测试的汽车仍然多次发生或差点发生事故，因此，想要真正在大城市广泛使用其自动驾驶汽车可能还需要十年时间。

在竞争方面，Cruise也面临了不小的压力。它的竞争对手有例如IKE和福特，后者正与Postmates合作，向位于佛罗里达州迈阿密戴德县的沃尔玛商店提供物品。还有一家成立仅三年的自动驾驶卡车公司TuSimple，在亚利桑那、加利福尼亚州和中国运营自动驾驶汽车，以及风险投资支持的瑞典无人驾驶汽车公司Einride。与此同时，Paz Eshel和前Uber、Otto工程师Don Burnette最近为创业公司Kodiak Robotics获得了4000万美元融资。更不用说Embark、特斯拉、Aptiv、May Mobility等旗下的公司了。

Vogt认为，Cruise的优势在于其分布式的现实世界和模拟世界训练过程，他声称这项优势将使其自动驾驶汽车同时在多个城市落地。在去年的通用汽车投资者会议上，Vogt承认这些汽车在能力上可能无法与人类驾驶员匹敌——至少一开始是这样。但他说他们可以迅速赶超他们。

Vogt在最近的一篇媒体文章中讲道：“建造一辆有极致用户体验、最佳操作参数和有效利用空间的新型自动驾驶汽车是一项非常艰巨的任务。”