本文作者田淵棟，2005 年及 2008 年獲上海交通大學電子資訊及電氣工程電腦系學士學位及碩士學位，2013 年獲卡內基．美隆大學機器人系博士學位，主要研究方向為電腦視覺、機器學習及最優化方法，在頂級會議上發表過多篇會議及雜誌論文，曾獲 2011 年微軟博士研究獎學金，獲 2013 年國際電腦視覺會議（ICCV）最佳論文提名獎。
現供職於 Google X 實驗室（Google X Lab）無人駕駛汽車（Google driverless car）研究組，任研究員 / 軟體工程師職位。本文寫於 2014 年 1 月。
到 Google 無人車組全職工作已經有四個月了。寫一下感想。
鑒於項目的高度機密性，很多話不能說，我唯一能透露的，就是兩條：同事們都很能幹，然後都非常努力。老闆不怎麼主動管，但大家都明白如果事情做不完就得加班，因為一個一個小發表（release）的最後期限（deadline）擺在那裡。節奏很快，不像是在大公司裡工作，反倒更像是在一個新創團隊裡忙碌。
- 在 Google 四個月我發現「軟硬整合」絕對是趨勢！而我們要想盡辦法做出最完美的結合
這四個月感覺下來，Google[x] 實驗室有幾個很有趣的特點。其一是軟硬體結合極其緊密，這一點從已有的報導裡可以看出，不論是無人車（Self-driving car）、眼鏡（Google Glass）還是最近公佈的氣球無線網路（Loon）及能測血糖的隱形眼鏡（Iris），都是軟硬結合的產品。這直接導致的結果，就是我們每天面對的問題和之前在學術圈時思考的完全不同。
在學術圈，問題的已知條件和資料集都是給定的，我們要做的就是像解數學題一樣，鑽進去找到更好的解法，並在已知的資料集上和前人對比證明其有效性。但在 Google[x] 則完全不同，大專案（比如說開發無人車）擺在這裡，但已知條件，解決方案，使用何種硬體，如何分配資源，都是不確定的；唯一確定的，是要以最快的方式和最小的成本把它實現出來——讓一輛車能安全地自行其道，同時生產成本又最少。
在這樣的特定背景下，碰到一個難題，首先想的不是如何把它不計成本地解出來，而是問自己有沒有必要解它，能不能繞開它而實現目標？事實證明，在這樣高自由度的空間裡尋找一個特定的解決方案，幾乎總是能繞過學術界的難題，找到簡單易行的實用方法。這就像要發明能在道路上移動的機器人，不是絞盡腦汁去研究人類兩足的機理，而是用容易控制又廉價的輪子代替；要設計飛機，不去模仿鳥類形態優美卻機理複雜的撲翼，而是使用固定機翼加噴氣動力。
- 在這裡最重要的是「解決問題」，每個人都必須身兼多職又當研究員、又當工程師
其二是幾乎沒有專職的研究職位。所有人既是研究員（Researcher），又是軟體工程師（Software Engineer）。基本上每個人負責一個具體的方向，對這個方向自主地分析現存的問題，並不斷通過和同事討論提出新方案，最後評估方案的效果。就算是組裡的管理人（Manager），甚至是老闆的老闆，也要寫代碼查錯誤完成具體工作，唯一的不同點，是他們對系統有更整體的理解，遇到問題能幫忙找到下屬找不到的角度。碰到許多工同時需要完成的時候，能分清主次，丟卒保車，確保整個組的大方向正確。
對於從來沒有碰到過的新問題，思考新思路和寫代碼開發是同時進行的，C++ 代碼寫完就直接上產品去測試看效果如何，不行就分析研究再換一種，如此快速反覆運算直到找到好方案為止，如果一兩周裡找不到好方案，那就認為這個問題是困難的，於是就要退一步思考，想辦法繞開它。
因為這個原因，諸如「寫代碼和做研究的時間比例是多少」之類的問題就沒有什麼意義，因為完全看需要解決的是什麼問題，寫很多格式漂亮架構清晰的代碼卻不能解決問題沒有意義，天馬行空地思考不在實際資料上跑也沒有意義，最重要的只是「解決問題」這四個字。
這種思路決定了研究風格是「具體問題具體分析」式的，有額外條件和額外資訊就儘量用上，不會花時間思考一般情況；是「崇尚簡單方案快速出結果」式的，而不會使用精巧複雜卻不太直觀的數學理論，也不會花幾個月賭一個萬能演算法。這種研究方式的缺點顯而易見，就是沒有辦法產生深遠及本質的成果，但是既然目標是利用人類現有的技術，去完成一個舉世矚目的新系統和新產品，我想不出來有其它更好的推動方式了。
- 在 Google 合作很重要！因為他可以更快的解決問題
其三是組內資訊交流的極端重要性。學術界強調鑽研問題，獨立工作和原創性成果；業界強調合作，共同解決問題。一個人，特別是剛進來的新人，對整個系統的組成沒有深刻理解，也不去詢問同事，老闆給一個問題就按自己的想法一意孤行，結果發現三分之一工作和無人車目前急需解決的難點無關，三分之一工作已有人做出過類似工具，還有三分之一工作聽起來很有道理，自成一說，但是在實際資料上一跑，效果卻很差。這些情況是完全可能的。按學術界的思路，這些工作都可以成為不同風格的學術文章，但在我們這裡，全都是沒有用的。
而充分交流討論就能避免這類情況。有越多來自別人的資訊，就越能明確目標直入主題；越知道系統的優劣和目前的可用工具，就越能借風使力，提高效率。有時候跨組間不經意的一兩句對話，少則抵得上幾小時或者幾天的辛勤勞作，多則改變整個組的行進方向。無人車組裡說中文的人非常非常少，因此英語的地位相應提高，實在是需要在業餘時間多加訓練才好。
對於這樣一個開創性項目，雖然已經取得了重要的進展，但還是有很多棘手的具體問題需要解決，每一個細節都決定成敗。並且，越接近最終目標就越為艱難，有時候為了有百分之一的效果提升，是不惜從頭再來，將原來的工作全部推翻的。所以說這個項目最後是否成功，還要看全體同事的聰明才智和勤奮努力，及一點點捉摸不定的運氣。
希望運氣在我們這邊。
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