很多人很关心自动驾驶是怎么起源的？为什么人类需要自动驾驶？这就需要先从自动驾驶带给人类的好处说起，我们一般会听到他对人类产生以下好处：
安全，可以减少道路的事故。根据欧美相关政府数据， 94％ 的撞车事故的因素是驾驶员的行为或错误。而自动驾驶汽车，由于是机器，所以没有情绪，没有疲劳，没有分心，他可以帮助减少驾驶员的错误，从而增加安全。
节能，可以通过自动驾驶优化速度，规划出行从而可以减少能源损耗。
增效，大规模的使用自动驾驶，可以把人类从驾驶中解放时间，从而提高人类的时间效率。
所以人类会愿意发明与创造去推动此项科技的应用落地发展。例如在无线电通讯蓬勃发展的20世纪初，美国发明家弗朗西斯·胡迪纳（Francis Houdina）就利用无线电技术在美国曼哈顿街道上演示了一辆无人驾驶的汽车。
而后60年代太空竞赛月球登陆车利用摄像头跟随路面开启了基于图像算法的自动驾驶研究时代。
最后DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency）在2004年和2005年，2007年分别举行了关于自动驾驶的挑战赛，特别是2007年的Urban Challenge城市挑战赛。开启了自动驾驶产业起源，当前的自动驾驶技术应用都来自于此挑战的概念。
接下来本文将结合DARPA相关资料，重点介绍DARPA挑战赛，并整理以下方面信息：
DARPA挑战赛的起源
DARPA挑战赛的内容
DARPA挑战赛获奖车辆技术
DARPA挑战赛对当前自动驾驶的影响
希望通过以上信息给大家带来一些对于当代自动驾驶的技术发展的信息和启发，如果能引发关于驱动和预测科技的发展进步的思考就太棒了。
DARPA挑战赛的起源
DARPA挑战赛，先不管这是什么赛事，先看看举办单位DARPA，也就是美国国防部高级研究计划局。好吧摊牌了，当代自动驾驶产业落地的催生萌芽其实是军事。
当然美国还有很多大挑战Grand Challenge，美国认为大挑战可以：
帮助创造未来的产业和就业机会；
扩展人类对我们自己和我们周围世界的知识的前沿；
帮助解决与能源、健康、教育、环境、国家安全和全球发展相关的重要问题；
充当公共和私营部门合作的“北极星”。
这种以国家牵头，向社会开放广泛报名、激发创新的项目，是一个开放和激发社会活力的好项目。
回到DARPA Challenge，其实DARPA 挑战赛之前美国DARPA进行了另外一项计划，DARPA Strategic computing program中文就是“战略计算计划”，该计划从 1983 年到 1993年资助了先进计算机硬件和人工智能AI的研究。该计划旨在支持在规定的十年时间内开发机器智能所需的各种项目，包含从芯片设计到制造，计算机体系结构到人工智能软件。美国国防部在该项目上总共花费了 10 亿美元，花费一半在工业界，一半在大学和政府实验室。
当然这项计划也算是受1982年日本的第五代计算机系统的10年计划刺激，第五代计算机系统其实就是当前人工智能火热的智能计算系统，也就是多运算单元组合形成超算系统——而不是之前通过专注于增加单个 CPU 中逻辑元素的数量来增加算力的方式。现在英伟达以及Tesla的Dojo就是采用此类方式，多计算单元CPU和GPU的组合形成超算，其中一个重要的技术是各个运算单元之间的高速接口连接。
而DARPA Strategic computing program战略计算计划，他的落地应用DARPA设想了三个军事“任务计划”：
给美国陆军开发自动驾驶陆地车辆。
给空军开发飞行员助理，也就是自动飞控系统。
给海军开发航空母舰作战管理系统。
到 20 世纪 80 年代后期，DARPA Strategic computing program战略计算计划催生了计算机、芯片等在美国的大力发展，但是该项目无法成功地创造落地出预期水平的机器智能。DARPA当时的领导人Schwarz认为应该只将资金集中在那些最有希望的技术上。用他的话说，DARPA 应该“冲浪”，而不是“狗桨”，他强烈认为 AI 不是“下一波浪潮”。
而DARPA的自动驾驶汽车落地的是美国武器公司马丁公司（后来并入了鼎鼎大名的军火公司洛克希德·马丁），显然他们当时造出的自动驾驶车辆可能难以量产或者实用。
但彼时2001年，美国深陷阿富汗战争，为了应对路边炸弹引起的大量伤亡，于是美国国会通过了一项法案：在2015年，军方三分之一车辆必须进行无人驾驶。
到2003年，伊拉克战争爆发，无人驾驶技术还没有大的进展。根据法案，国会命令DARPA负责推动相关技术的发展，授权该局对无人驾驶汽车的研发人员进行现金奖励。有了奖金的支持，DARPA决定另辟蹊径，举办一项奖金为100万美元的公开竞赛，吸引更多的团队投入智能车研究。所以从2004到2007年，DARPA共赞助了三场公路赛事，分别是：2004年和2005年DARPA大挑战赛和2007的DARPA城市挑战赛，这几项赛事奠定了当代自动驾驶汽车的技术基础。
DARPA挑战赛的内容
2004年和2005年DARPA大挑战赛，这两次挑战的基本性质一样，在典型的战地场景，希望汽车能够按照DARPA给出GPS路线避障安全抵达目的地。
2004年3月13日在美国莫哈韦沙漠地区举行的第一届无人驾驶汽车比赛。规定10小时内完成这条 150 英里（240 公里）的越野路线。最后没有一辆机器人车辆完成路线。卡内基梅隆大学红队的车辆行驶了最远的距离，完成了 11．78 公里（7．32 英里）的路线。100万美元的奖金无人认领。
当时美国的头条新闻会嘲笑DARPA挑战赛是一个夸大其词的科学项目。《连线》杂志评论道“挫败：DARPA机器人都倒下了。美国有线电视新闻网写道“没有人赢，甚至没有人接近”。就连《大众科学》杂志也发文指责联邦调查局：“如果 DARPA 明显犯了什么罪，那它就没有管理过高的期望。比赛经理 Negron 在方格旗出现前的几个月里，没有将首届大挑战赛标榜为未准备好黄金时段的现场测试，以校准未来努力所需的内容，而是继续预测胜利者。”
DARPA没有一个胜利者，但尴尬的赛事负责人Tether 选择专注于积极的方面。看着这些科技的参与者在沙漠中竞争又聚在一起，交换故事和策略，他并不担心他们留下的钢铁尸体和烧毁的轮胎。这次伟大比赛证明了创造自动驾驶汽车的动力就在那里，而且它找到了有动力实现这一目标的人才。他并不打算放弃。有记者问他现在打算怎么办。“我们会再做一次，”Tether 说。“而这一次，奖金将是 200 万美元。”
于是一年之后，2005年DARPA 大挑战赛开始了，奖金翻倍200万美金。这次无人驾驶汽车比赛是 212 公里（132 英里）的越野赛道。最后195 支队伍中有五支跑完赛道。其中斯坦福大学的汽车“Stanley”以 6 小时 53 分钟的成绩获得第一名，赢得了 200 万美元的奖金。
至此2005年DARPA大挑战赛开启了当代自动驾驶汽车的一个里程碑，证明了可行性。但是2004年和2005年的DARPA大挑战赛考验的是给出线路，然后躲避静态障碍，并且所有参赛车辆不会在比赛中有相会的交集。可是现实生活中的自动驾驶车辆必须要能够感知其他动态的交通参与者，并且与其进行互动，最后到达目的地。
所以DARPA决定组织新的挑战，也就是2007 Urban challenge城市挑战赛，他的设计就是为了探索自动驾驶汽车在有其他交通参与者的情况下，进行自动驾驶抵达目的地，也就是推进自动驾驶更贴近现实。
2007年Urban challenge城市挑战赛在美国西部加利福尼亚州维克多维尔，现已关闭的乔治空军基地（目前用作南加州物流机场）所在地举行。此次的奖金共计350万美金，规定在6个小时内完成96公里的路程且最高车速不超过48km／h，里程中重点考察挑战交通中的互动例如：
十字路口
交汇
泊车
脏路面
此次挑战赛11辆自动驾驶汽车参加了最后的决赛，比赛的时候DARPA官方在赛道上增加了30辆带司机的汽车，以增加交通密度。
参赛团队事先对赛道一无所知。DARPA在比赛前24小时向所有车队提供了一份路线网络定义文件（RNDF），RNDF与车载GPS导航系统使用的数字街道地图非常相似，该文件以GPS坐标定义了道路位置、车道数、交叉口甚至停车位位置。比赛当天，每个团队都得到了第二个唯一的文件，称为任务定义文件（MDF）。该文件仅包含RNDF内车辆需要穿越的检查站（或位置）列表，这些车辆必须按照特定顺序访问检查站，就像无人驾驶军车在执行任务时必须执行的操作一样。
最终6辆车汽车完成了比赛，其中3辆按照规定的时间完成，获得奖金。
