Ep 107: Off-Road Autonomy & Saving Soldiers' Lives with Overland AI CEO Byron Boots
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我可以替你转述。我在国防部谈到的每一个人都评价很高，而且非常兴奋。他们都说你们是最好的，你们每周都在迭代软件和硬件，不同的环境。你们是怎么做到最好的？我们一开始就组建了一个极其强大的机械工程和现场团队，这使我们能够始终将机器人部署到现场，与我们的软件一起在现场进行迭代，并且至关重要的是，犯错误。我们可以让机器人以很快的速度穿过沟渠，可能会损坏机器人，

然后有一个现场团队能够比我们更改软件更快地修复机器人。

拜伦·布茨正在打造美国目前最令人兴奋的新型国防公司之一。他的背景是哲学和计算机科学，拥有机器学习博士学位，也是机器学习教授。拜伦参与了DARPA的自动驾驶项目，并构建了最先进的越野自主能力。每个人都关注自动驾驶，像特斯拉和其他公司正在改变我们世界运作的方式。更难的挑战可能是越野能力以及这如何保护士兵的生命并彻底改变地面战争的性质。

很高兴听到拜伦对未来战争的看法，以及一位哲学家和教授如何与国防部合作。我是乔·隆斯代尔。欢迎来到美国乐观主义者。很高兴今天邀请到拜伦·布茨，Overland AI的首席执行官兼联合创始人。拜伦，感谢你的加入。是的，感谢你的邀请。我很高兴来到这里。

那么，拜伦，你拥有卡内基梅隆大学的机器学习博士学位。你也是华盛顿大学的机器学习教授。你有没有想过要建立下一家大型军事公司？没有，真的没有。十多年前，我进入了学术界。我是佐治亚理工学院和华盛顿大学的教授。事情是自然而然发生的。当我还在佐治亚理工学院时，我们开始与美国陆军研究实验室进行一些合作。

并继续与他们在华盛顿大学以及DARPA合作。这最终变成了一些我作为这些项目的一部分所做的能力开发。最终，我们想把它剥离出来。

基本上是将这些能力交给作战人员。所以事情发生得很自然。- 我喜欢。在你谈到这个之前，多告诉我们一些关于你的背景和学术生涯的信息。你当时学习的是计算机科学吗？- 是的，当然。我会从很久以前说起。实际上，我本科时是计算机科学和哲学双专业。我在缅因州布伦瑞克的一所小型文理学院鲍登学院学习。

之后，我在一家机器人公司担任工程师，做了一些机器人方面的工作，然后在杜克大学学习神经生物学几年，之后决定回到研究生院。当时，我对人脑是如何工作的非常感兴趣，但是——

最终，我决定设计智能系统并将其推向世界。所以我开始在研究生院学习机器学习和机器人技术，并在卡内基梅隆大学获得了博士学位。你知道，这很有趣。我一些最聪明的朋友也从试图了解他们的大脑转向研究机器学习和人工智能。关于大脑的工作原理，你有什么直觉吗？这对你思考机器学习和你现在正在做的AI有什么帮助吗？它们之间有联系吗？

我几乎以相反的方式思考问题。理解神经系统真的非常困难。人们已经研究它很长时间了。所以我对重返计算机科学和机器人技术以及概率统计、信息论感兴趣，真正试图理解智能的框架，然后尝试基于此构建智能系统。所以最终我相信

这些工具，这些数学工具和计算工具将使我们能够更好地理解神经系统，而不是反过来思考。从数学和计算机科学开始，在此基础上构建，研究涌现特性等等，这将教你大脑可能的工作方式。是的，没错。没错。

你在哲学方面还学习了什么？我想问这个问题，因为，你知道，我和许多合作过的人一样，我们喜欢“哲学家建造者”这个词，对吧？所以，亚历克斯·卡普、彼得·蒂尔，你们都是非常高级的哲学家。查尔斯·科赫，他称自己为美国最大的私营企业的首席哲学家。所以这很酷。你也有哲学背景。这与这项工作有什么联系？是的。我只拥有哲学学士学位。就像亚历克斯·卡普一样，他拥有博士学位，但是，嗯，

我认为最终它归结于思考人类思维是如何运作的，人类是如何理解世界的，并真正深入研究。我实际上认为计算机科学和哲学是密切相关的。你可能会在哲学中学习逻辑和形式系统，然后这与计算的基础有关。然后当你想到

心灵哲学以及它可能与人工智能的关系时，我认为也有一些联系。所以当我从哲学转向计算机科学和机器人技术等更实际的事情时，我仍然认为我们所做的事情几乎就像应用哲学一样，你思考这些深刻的问题，并试图通过工程在现实世界中实现它。

在我们继续讨论所有这些其他内容和哲学之前，你年轻时有没有最喜欢的哲学家或对你有强烈影响的哲学？我一直很喜欢休谟。他非常直率，而且我一直很喜欢读他的作品。他也是个有趣的人。所以阅读他的哲学作品会更有趣一些，呃，

阅读他的哲学作品。我喜欢。实际上，我的部分祖先是苏格兰人，我也一直沉迷于幽默。他启发了 Palantir 的许多想法。所以听到你说这个我很高兴。让我们继续前进。所以你赢得了这个，你赢得了这个 DARPA 大挑战，对吧？当你第一次尝试这项工作时。而且那是，而且那是关于

汽车如何能够在复杂的地形上行驶？你是如何第一次接触到这个的？他们当时在做什么？当然。在我开始参与 DARPA Racer 项目之前，我们一直在与美国陆军研究实验室合作，开发用于越野地面车辆的新型感知规划和控制方法

自主系统。所以你只需要考虑一下，比如，我有一个机器人。我想把它从一个地方移动到另一个地方。我想通过任何类型的地形做到这一点。所以真的在考虑起伏不平的地形，所以不同的地面几何形状。我在考虑植被。你如何穿过它？

所以在做了几年之后，DARPA 推出了 RACER 项目。DARPA RACER 背后的想法是尝试以高速将全尺寸越野地面车辆从一个点移动到另一个点。这项工作中涉及多个团队。

我们非常幸运地被选中成为其中一个团队。所以我担任该项目的首席研究员，领导 DARPA 的一个研究团队。担任首席研究员意味着什么？是的，这基本上就是那个人，你知道，就像该项目的学术负责人一样。基本上是领导团队的人。你们赢了吗？

所以这是一个……这是一个有点复杂的问题。所以，你知道 DARPA 喜欢说，你知道，这不是一场比赛。什么？你很有竞争力吗？但我是一个有竞争力的人，当然，你知道，一开始有几个团队，然后程序中有几个阶段，在每个阶段都有一个缩减选择，所以我们仍然参与该程序，而其他人则没有，几年后所以我们现在已经参与该项目大约三年了

太棒了。所以最初的大挑战是在很多年前。你大约 15 年前参与其中，对吧？是的，没错。所以最初的大挑战是在 2004 年和 2005 年。所以这些挑战实际上是为了……

启动自动驾驶汽车背后的技术。所以实际上在 2001 年的《国防授权法案》中，有一个想法是，到 2015 年，美国军方三分之一的地面车辆将实现自主化。他们能够提前这样思考真是令人印象深刻。他们有点早。没错。我认为这是我们今天仍在追求的目标。

但当时，没有人真正知道如何实际制造自动驾驶汽车。因此，大挑战作为一种让许多聪明人参与这项技术开发的方式非常重要。这真正开始了

这个国家的自动驾驶产业。许多人从大挑战中脱颖而出，最终在业界工作，并开发了我们今天在道路上看到的某些自动驾驶汽车。马克·曼德尔：我必须承认，当我第一次听说 Overland 时，我说，等等。我认为特斯拉和其他公司已经解决了这个问题，而且领先一步。但事实证明，在任何随机列车上完美解决驾驶问题与在道路上驾驶问题在某些方面是一个非常不同的问题。马克·米尔钱达尼：没错。所以道路自动驾驶非常困难。

那里的主要挑战不是你如何实际穿越地形。我的意思是，你是在道路上行驶，这些道路的设计非常易于驾驶。挑战在于处理环境中所有不同的参与者。所以考虑一下其他汽车、自行车、行人，了解他们的位置和意图。这使得道路自动驾驶非常困难。

但是越野自动驾驶的重点确实不同，它关注的是地形的可通行性。因此，你必须感知你周围的地形。你必须以某种方式表示它，然后找到方法让你的车辆可靠地穿过地形而不会翻车或坠毁。马克·曼德尔：你必须向前看多远？我的意思是，如果前面有 100 英尺的沟壑——

我假设你不想加速冲向它，而你可能会在战争场景中这样做。你的传感器必须向前看得很远，也要看海拔高度，我假设这与普通情况不同。是的，你在这些车辆上使用各种传感器。有摄像头和激光雷达，它们可以看到车辆前方很远的地方。如今激光雷达的工作距离是多少？我们车辆上的激光雷达大约是 200 米，但它不一定是……

它不会在该范围内为你提供环境的详细图像。所以它更靠近或更详细。它是自动驾驶的。埃隆没有为特斯拉使用激光雷达。当然。但你认为对于你的挑战来说，它实际上更必要。呃，

我认为你可以使用摄像头或激光雷达，它们都是非常有用的传感器。所以我们两者都使用。我们可以单独使用激光雷达或摄像头。所以你可以使用其中一个。将两者结合使用可以让你获得更准确的车辆周围地形的图像。但在某些情况下，你不想使用像激光雷达这样的发射传感器，只想使用被动传感器

是的，你不想让坏人能够看到传感器来自哪里。没错。所以激光雷达会投射到环境中，所以如果你有合适的传感器，你可以很容易地看到它。有趣。让我们稍微回顾一下。为什么地面自主性在国家安全中很重要？战略意义是什么？为什么陆军关心这个问题？是的，我们已经看到无人驾驶车辆非常……

它们在乌克兰获得了很大的吸引力，对吧？因为你可以基本上……这是因为他们缺乏军队吗？你知道，部分原因是你不需要在那里派人，对吧？所以它确实可以挽救生命。如果你能够在没有人员在车上的情况下向前移动车辆，那么这将使你能够

你知道，首先，它使事情更安全，但它也允许你从战术上做一些稍微不同的事情。对于地面自主性来说，地面自主性所做的一件事是它使一名操作员能够控制多辆地面车辆。但这现在是遥控操作，虽然不是那么不同。对。所以像乌克兰这样的地方无人地面车辆的大部分使用都是

像遥控车辆一样。所以，在幕后，以某种方式呼叫这辆车，他们大多数时候必须有视线才能控制它。没错。所以它是遥控的，或者，或者，呃，

遥控，所以，你知道，它们没有像车载计算机那样处理环境并选择路线。人类始终控制着地面车辆。所以这仍然有用，对吧？因为你可以向前移动这辆地面车辆，它仍然可以让人免受伤害。但你可以想象

如果车辆能够自主移动，如果你能够抽象出控制，以便单个操作员基本上只需要告诉车辆去哪里，他们就可以开始实际操作多个系统，对吧？基本思想是自主性将使战场上的一对多控制成为可能。

它在频谱上有争议的环境中也很有用。你可以想象，如果你在环境中存在电子战，并且你与机器人没有可靠的通信链路，那么遥控操作和远程控制将使有效控制该车辆变得更加困难。对于所有不属于这个行业的听众来说，电子战是电子战。基本上发生的事情是，我们双方都做得很好。

关闭所有信号。所以你可能有所有这些你正在控制的机器人，突然之间它们投射出一些东西，机器人就停了下来。他们不知道下一步该做什么。正确。所以想象一下，是的，想象一下你有一个遥控器，你正在驾驶机器人四处移动，突然之间你再也看不到机器人的位置或无法控制该机器人。

然后它就变成了目标。所以如果机器人是自主的，即使你再也无法与它通信，它也可以继续运行并朝着它的目标移动。- 让我们退一步。所以这基本上是新时代的不对称战争。我们拥有所有这些新的电子战。

我们显然已经从索拉纳那里得到了迪诺。他希望在水中建造数千艘这种小型自主武器化船只。你有很多这样的东西。让我们说，在 10 年后，如果我们做得正确，地面战役会是什么样子？对于陆军来说，地面战役与今天有什么不同？

是的，我们正在构建自主性，这将使你能够指导车辆从一个位置移动到另一个位置。这意味着你操作员将远离这些车辆。希望这能让操作员更安全。然后通过自主性和有效的指挥控制，我们正在构建技术，这将允许操作员

在战场上选择和指挥多辆车辆。基本思想是，单个操作员可以控制多辆车辆，并成为战场上的倍增器。- 我认为，即使在过去的 20 年里，

特种部队变得越来越重要。你有一些非常小的精英小组指挥大量信息。他们正在进行空袭。他们能够用很少的人做很多事情。在我看来，整个军队可能会走这条路，即使是少数人

在一个排或任何你称之为的东西中向前部署。也许该排中的每个人周围都有多个不同的机器人来帮助他们，他们正在控制这些机器人。因此，一个 10 人的小组甚至可能拥有 50 或 100 个不同的地面机器人，每个机器人都有不同的能力与他们作战、保护他们，

突破障碍。我们要去那里吗？这就像，就像你在战斗中每人拥有更多力量一样吗？是的，这是一个强大的愿景，为……为未来。而且，呃，我们正在努力实现这样的技术，其中单个操作员可以控制多辆车辆，并且，你知道，因此在战场上投射更多力量。我们之前谈论过的一件事，让我印象深刻，呃，

是这些陆军工程师。告诉我们的听众，在这些不同的场景中，陆军工程师做什么？这听起来像是一份非常危险的工作。你必须在最前线处理突破，处理复杂的事情。他们的工作是什么？战斗工程师的工作范围很广。我们一直在与他们讨论诸如突破行动之类的行动，这极其危险。什么是突破？

所以突破基本上是形成一条穿过敌方防线的路径。这是一个极其复杂的行动，也是非常非常危险的事情。我们正在与战斗工程师合作，为他们提供工具，基本上是自动驾驶车辆，这使他们能够执行该行动的部分内容，而无需将人类置于危险之中。

这就是基本思想。让我们谈谈突破小组将如何工作。通常，所以你有一个地方，可能会有各种各样的地雷，有坏人，有墙壁，等等。所以你可以向前走，我认为有一些巨大的车辆可以向前投掷这些爆炸性绳索。这叫什么？所以这些叫做米克利克。

你扔这些米克利克——在一次大型突破行动中，米克利克可能会清除多大的区域？所以它们会在车辆前方清除大约 100 米的距离。这很酷。这就像——我们可以在屏幕上展示它是什么样子。但是当你向前投掷这个巨大的东西时，它有 100 米长。它可能有 10 米宽，20 米宽。类似的东西，是的。你炸毁了一堆东西。所以有所有这些地雷。它们有望爆炸。你正在创造一条路径。

然后在你可以在那条路径上挑选士兵之前，你必须确保路径已清除。然后陆军工程师必须驶过那条路径，对吧？

是的，没错。所以这是一个这样的行动。我会把细节留给专家，但基本上我们试图做的是为他们提供自动驾驶车辆，使此类行动更安全一些。好吧，我只是想象一下成为战斗工程师，他的工作现在是驾驶某些东西穿过那里。我更愿意先让你加入我的团队。而且这些人似乎想和你一起工作，我想。没错。我认为总的来说，更广泛地思考这个问题的一种方法是

我们真正试图做的是承担军队中最危险的工作，尤其是在你乘坐车辆时，并可能用自动驾驶车辆取代这些角色，以便你可以将人类从危险中解救出来。回到公司的成立，Overland AI 是什么？告诉我们这家公司是什么？当然。

你知道，我们从我在华盛顿大学的学术实验室所做的工作开始。就像我之前说的那样，我们一直在与陆军研究实验室和 DARPA 合作，开发地面自主性的新能力——基本上试图开发一个自主性堆栈，使车辆能够穿过你在军事应用中会遇到的那种复杂和有争议的地形。通过与这些组织合作，与陆军研究实验室和 DARPA 合作，

开发了我们认为具有变革意义的能力。所以基本的想法——你知道，基本上是一种能力，我们可以将车辆以高速从一个点移动到另一个点，在各种各样的地形中，并且可靠地做到这一点。所以一旦我们有了这样的能力，我们就开始关注——

你知道，军队，并试图弄清楚，好吧，我们如何才能真正将它交给作战人员？所以我们决定成立一家公司，基本上是利用这些能力，将其变成产品，并与作战人员一起迭代，然后将它交还给他们，以便他们拥有这项技术并能够实际使用它。

你的第一个产品，你一直在为其他人配备。你去年实际上获得了巨额收入，其他公司拥有现有的车辆，而你正在为这些车辆配备自主性，对吧？没错。所以在我们与美国军方的最初几个项目中，我们已经采取了，就像他们为我们提供了车辆，我们已经将我们的自主性堆栈放在了这些车辆上。所以基本上……

采用其他人创建的硬件，并将其变成你可以通过称为航路点导航的东西远程移动的自主资产，你将放下一个航路点，车辆将自主地前往该位置。

让我们更深入地了解一下这里的技术。并非每个听众都能跟上，但我们会尝试解释一下。所以，你知道，构建越野地面自主性似乎是一个极其困难的挑战，因为你没有相同的大型数据集，对吧？所有这些其他汽车公司都在做自动驾驶，在硅谷有这些烦人的汽车已经行驶了十年。它们有点滑稽，因为如果你试图超车，它们必须停下来，因为它会挡住所有人。但是这些

这些东西一直在四处行驶，收集数据。他们收集了如此多的数据，据我所知，最终能够成为训练模型的关键。每次你的环境都会不同。土地永远不会完全相同。我的意思是，这也是一个巨大的数据问题吗？或者你还在做什么？这极其具有挑战性。所以很多机器人技术，特别是野外机器人技术，

基本上是结合了对物理学和环境以及数据的了解。所以你正在使用机器学习和感知系统来预测地形看起来像什么，比如说，你知道，树木后面或植被下面。你正在尝试预测

你可以驾驶通过的区域和不能驾驶通过的区域。我猜你必须猜测地面的强度，对吧？因为有些地面会滑落，有些地面不会，对吧？好吧，你必须以某种方式应对这种情况。这可能非常困难，因为很难从远处判断。所以，你知道，你只能做到……

像人类驾驶员试图做类似的事情一样好，而且我们通常会这样做，你知道，如果我们嗯……你知道，我们正在移动到有点令人惊讶的地形，我们的规划控制系统会立即调整，试图获得牵引力或者，你知道，找到另一种方式嗯……穿过地形，有没有什么东西是一个愚蠢的想法，但如果有什么复杂的事情，你会不会像发送无人机去查看一下以确保，因为你就像哦，我不知道这看起来像什么

好吧，这是一个很好的问题。实际上，这不是一个愚蠢的想法。我的意思是，我认为很多人都在考虑这样的事情。所以结合不同类型的机器人资产，无论是无人机还是地面车辆，并使用无人机上的传感器来提供更好的环境图像，这将有助于地面车辆更有效地穿过环境。

太棒了。有些车辆以每小时 30 英里的速度绕过沟渠、倒下的树木和巨石。是这样的吗？没错。是的，我们在各种各样的地形上实际上已经达到了每小时大约 35 英里的速度。所以这包括越野地形。所以是纯粹的越野，根本没有道路。但我们也穿过双轨和土路。

所以对于非常困难的地形来说，速度相当快。如果我们可以问的话，你的……显然这是秘密，但你的秘密武器是什么？你不喜欢说你赢得了比赛，但你是唯一剩下的。我谈到的每一个人，我可以替你转述，我在国防部谈到的每一个人都评价很高，而且非常兴奋。他们都说你们是最好的。所以你每周都在迭代软件和硬件，不同的环境。你们是怎么做到最好的？

是的，我认为你已经开始触及我们的一些秘密武器了。我不介意说出来，因为这是一个很难复制的系统。所以基本上，关于机器人技术的一件事是，它基本上是软件和硬件一起工作。然后野外机器人技术和我们正在讨论的一些领域的机器人技术需要软件和硬件在复杂环境中真正良好地工作。

刚开始从事机器人技术工作的人通常认为你只需要在模拟中做事情，但他们很快就会了解到，在机器人上实际运行你的软件，然后，尤其是在野外机器人技术中，在该地形中运行该机器人实际上非常重要。所以很快就能学到很多东西。

是的。所以对我们来说，回到秘密武器，我们一开始就组建了一个极其强大的机械工程和现场团队，这使我们能够始终将机器人部署到现场，与我们的软件一起在现场进行迭代，并且至关重要的是，犯错误。所以

我们可以让机器人以很快的速度穿过沟渠，可能会损坏机器人，然后有一个现场团队能够比我们更改软件更快地修复机器人。这使我们能够在各种各样的地形中一遍又一遍地进行迭代，并了解软件、硬件和地形之间的这种耦合，然后利用这些经验教训来构建更好的软件和更好的硬件。

所以这确实是秘密武器，持续的现场测试以及这种现场前沿

你知道，这种思考问题的方式。我喜欢。好吧，拥有一个快速迭代的顶级工程文化与 Palantir 和其他公司的运作方式类似。让我们也谈谈群体方面。你之前提到过指挥控制，许多这个行业的人称之为 C2。所以，我的意思是，在一个真实的战争场景中，你可能需要几十个，甚至在某些情况下数百个，也许对于一场大型战役来说，数千个。显然，没有人会控制所有这些，但会有多个控制器。

这一切是如何运作的？因为我小时候喜欢《星际争霸》和即时战略游戏。就像，我们现在也在用我们的公司做这件事。这是你们开始着手解决的挑战吗？你们是怎么想的？是的，我们绝对正在努力。我们有一款名为Overwatch的产品，它开始针对地面车辆实现这一目标。

我认为和你一样。所以我从这种即时战略的角度来考虑这个问题，你必须控制环境中的许多资产。因此，即时战略游戏要求你可能需要监控和指挥数百种不同的资产。

而挑战在于能够获取所有这些信息并将其综合起来，然后移动所有这些资产。所以我们思考问题的方式非常相似。我们相信自主性实际上是实现这一目标的关键。所以，如果你想象一下，你想控制10个资产或100个资产，

这意味着你需要一些东西来自动化这些资产的功能。否则，你知道，你将无法分散你的注意力。所以基本的想法是，地面自主性提供了这种自动化。你可以告诉资产去哪里，资产上的自主性堆栈或自主地面车辆上的自主性堆栈会把它带到那里。所以这实际上能够实现对

战场上许多不同资产的指挥和控制。有哪些概念？也许这已经超前了，但对我来说，我认为萨罗尼克在水中的东西的一个概念是跟随和监视那艘船。另一个概念是每个人都想在这里见面，每个人都想保卫这个单位。你如何考虑你想指挥这些蜂群执行的其他概念来帮助你？是的，当然。一个非常基本的是仅仅是监视。试图让一个资产

向前移动以调查某个区域。例如，你可以进行路线侦察，你沿着路线移动一个自主资产。你使用机载摄像头来确定那里可能有什么。诸如此类的事情。然后总的来说，我们正在考虑如何实际将这些

自主系统推到前线部队的前面，以便能够做其他事情，例如提供安全保障或提供电子战节点或转发节点。所以基本上是一个通信节点。所以建立通信网络。你可以实际使用这些无人驾驶车辆做很多不同的事情，这些事情可以帮助作战人员在非常复杂的地形中作战。

因此，当我们展望未来几年，我希望Overland，据我了解，将为陆军建造大量的车辆，希望这是计划。有不同类型的车辆吗？你有侦察兵，你有电子战。这些有时在不同的方面设计不同吗？所以我们考虑的基本上是不同类型的车辆

我们可能想要在战场上移动的能力和有效载荷。然后我们提供的是，你知道，能够实际移动这些有效载荷的自主车辆。因此，即使它们可以与不同有效载荷一起用于不同的任务，

相同的底层自主性堆栈指挥和控制系统将能够控制它们。我们真正专注于建立这种基本能力，然后直接与作战人员合作，确定如何精确地将其与他们的

任务和行动结合起来。显然，或者说类似的软件挑战对于自动驾驶以及所有这些是如何工作的。但是你可能有一个可配置的硬件，但你可能有一个不同的硬件。我想象一下，如果你正在进行突破行动与电子战行动，

或者如果你可能在射击的东西上安装了枪支，它可能不是完全相同的车辆，对吧？这是正确的。所以你可以想象，有效载荷应该决定车辆。如果你有一个较轻的有效载荷，你可以有一个更轻、更便宜、更易于归属的车辆。而如果你有一个较重的有效载荷，你可能需要一辆更大、更耐用的车辆来处理它。所以这其中一件非常有趣的事情就是考虑如何移动有效载荷，以及什么类型的车辆

可能能够实现这些目标。这是一个可处理的概念，这意味着你只需要建造一个新的。它坏了就扔掉。这对国防部来说非常不直观。我认为国防部的一些人非常聪明，他们正在学习这一点，但是国防部历史上一直以来的工作方式似乎是你们过度设计一切，并且在上面花费了巨额资金。这就是他们所奖励的，对吧？因为他们按成本加成支付报酬。所以如果某些东西非常昂贵，人们就能从中赚取更多。我认为我们现在所说的相反，世界正在朝着这个方向发展，

是因为我问你，我们不能让这些东西有备份，如果它们的轮子被单独控制而被击中，或者我们不能有防弹衣之类的东西，但是基本上我是在告诉你花500万美元买一辆坦克，而你却说“不，乔，我们可以做得非常非常便宜，50辆就足够了，直接更换就行了”，对吧？没错，我认为我们看到世界正在朝着这个方向发展，可归属车辆正在像乌克兰这样的地方使用，我们看到低成本无人机的激增

所以它与人们以前使用的系统不同。我认为它具有很大的前景，并可能对战场产生很大的影响。所以你可能只需要控制10倍数量的这些东西，即使每一个都更容易被摧毁，因为你有更多的，所以它是值得的。

是的，这是正确的。退一步说，与国防部合作，与国防部合作是出了名的困难。我从我的经验中也恰好知道这一点。而且，你知道，当我们谈论这些事情时，我们说你正在建造，呃，你必须建造最好的科技和产品公司，并且成为美国在这方面的佼佼者。然后你还必须组建一个伟大的团队来与国会和国防部以及你的、你的不同用户合作，他们想要你，呃，

有什么事情让你感到惊讶吗？在与国防部合作的过程中，你学到了什么？是的，我对此还很陌生，对吧？我的背景是在学术界和科技界。我认为所谓的深度科技或学术界和国防部采购之间存在着相当不同的文化。我们非常非常习惯于快速行动，快速迭代，你知道，只是创造技术……

你知道，非常非常短的周期。国防部采购通常是……

需要数年时间。所以这里存在这种文化冲突。你知道，我认为我们已经与国防部的一些人合作过，他们，你知道，他们理解这一点，并且做了很多努力来尝试，你知道，更快地推进事情。我认为特别是与DIU合作是一次很棒的经历，但是仍然有很多工作要做，以便

让我们能够以我们想要的速度前进，并非常快速地进行迭代，并且让国防部采购跟上步伐。是的，我非常喜欢道格·贝克和他团队在DIU所做的事情，这真是令人印象深刻的事情。当你建立这家公司时，你会参与很多非常有趣的事情。我认为对许多小男孩来说，这就像他们的梦想，建造所有这些不同类型的攻击和防御机器人。是的，你最兴奋的是明年要建造什么？有什么特别的吗？这太酷了

我们刚刚宣布了Overwatch，它允许对多个资产进行指挥和控制。所以我们将开始更多地展示这一点，能够在各种困难的地形中协调多个机器人，多个自主机器人。我们也开始涉足硬件。

在过去的几年里，我们已经了解了很多关于如何建造和维护能够在非常困难的地形中快速移动的车辆的知识。因此，我们正在将其中一些生产工作内部化。我们很高兴在几个月后公布其中的一些内容。但这绝对是令人兴奋的事情。我有一个疯狂的问题。这可能不切实际。但是如果你拿出一堆你的新车辆和机器人，并为它们配备一些东西来假装互相战斗，然后让人们参加比赛并用它们互相战斗呢？

- 你会那样做吗？- 我的意思是，这听起来像是一个有趣的想法。我很乐意尝试。听起来不错。- 是的，也许我知道有人可以资助它。也许我们应该看看。- 是的。- 我不知道。我觉得应该围绕国防部的这些事情进行更多公开的竞争，因为越多的聪明才智，你就能给予他们更多的机会。我不知道你是否读过《安德的游戏》。小时候，我喜欢这本书，《安德的游戏》，这些年轻人练习这个。但我觉得如果你让最聪明的人尝试一些事情，他们可能会想出一些新的战争方法——仅仅是因为它是开放的，而如果你只是在军队里，你可能不会那样。是的，我们非常支持竞争和透明度。因此，我们相信将我们的技术应用到领域中，与领域中的其他人竞争，并能够获得反馈，以便我们知道哪些地方没有运作良好，以及我们可以在哪些地方改进我们的技术。我认为DARPA实际上是——

一个做得非常非常好的组织。我认为我们从与DARPA在这方面的工作中学习了很多东西。

太棒了。好吧，你知道，我们启动了这个《美国乐观主义者》播客是为了对抗我们国家中许多的犬儒主义和悲观主义。如果Overland AI成功了，这对未来的冲突，特别是对美国和我们的士兵意味着什么？是的。所以，你知道，我们是这样看待它的，我们正在竞相拯救士兵的生命，并在战场上提供压倒性优势。我认为我们正在提供能够实现这两者的技术。

显然，你知道，我们希望美国作战人员拥有最好的技术，并且，你知道，尽可能安全，这是一项极其危险的工作。因此，你知道，如果我们拥有最好的技术，那么你可以想象，这将有助于维护，你知道，我们的生活方式和，你知道，当前的世界秩序。这是我个人感到荣幸能够帮助尝试去

实现的事情。好吧，作为一个父亲，我可能会看到我的孩子们中的一些人可能要参军，我真的很希望在我们这样做之前，我们已经准备好所有这些东西来保卫他们并部署它们。你正在从事一项非常棒的工作。最后一个问题。你正处于机器学习的前沿，正在做一些最先进的工作。

还有什么其他的创新最让你兴奋？什么让你对未来充满希望？这是一个有趣的问题。我认为过去几年发生的大量创新对我的影响很大。其中之一就是更好的物流的激增。这太棒了。所以我想让我对未来感到乐观的事情就是这种持续的、我们所拥有的快速技术发展速度以及我们所拥有的惊喜。

出现并以非常新颖和有趣的方式改变你的生活。好吧，谢谢你，巴龙。我同意。我们生活在一个令人惊叹的时代。正如我们的总统昨天所说，这是一个新的黄金时代。所以看到接下来会发生什么真是令人兴奋。感谢你加入我们。谢谢你邀请我。