人物志 | 破解iPhone的天才小子乔治·霍兹，如何教会了汽车自动驾驶

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2007年夏天，第一部iPhone 问世，不仅开启了苹果影响世界的新领域，也成为了天才小子乔治·霍兹的人生转折点。

由于第一部iPhone只支持AT&T公司的网络服务，而霍兹是T-mobile用户，这使他萌生了破解iPhone的想法。

如果想让一部机器运行既定系统以外的功能，就得让硬件能够接收你的指令，并按指令去做。

霍兹找到基本思路后，用一把螺丝刀和一个吉他拨片撬开了iPhone。他迅速找到了一枚小小的黑色塑料片，正是这个基带处理器，对iPhone的网络设置起着决定性的作用。为了在这个处理器中置入自己的口令，霍兹焊进了一条附有电压的线，扰乱了它的编码，并写入自己的程序，使其能够在任何运营网络下使用。

破解只是一场技术较量

他把整个破解过程录制成视频，上传到Youtube，当日就吸引了200万的访问量，从此声名大噪，成为了历史上第一个成功破解iPhone的黑客。随后，他又将这个第一部被破解的iPhone放在eBay上拍卖，换得了一辆尼桑350z跑车与三台新iPhone。

这一年，他只有17岁，刚从卑尔根县文化技术学校毕业，准备进入罗彻斯特理工学院学习生物信息专业。在破解iPhone前，霍兹还参加了国际科学与工程大奖赛，获得了多个奖项，并赢得了两万美元的奖金。

两年后，苹果推出第三代iPhone。没多久，霍兹就公开发布了首款越狱软件“purplera1n”，即“紫雨”。他在博客里这样介绍说，

“purplera1n"的程序文件很小，比用C++编写的只显示‘Hello world’窗口的程序还要小。这才是真正的越狱软件。而且操作简单，只需简单几步，就可以完成安装。

之后他又研究开发出了第一款针对iOS3.1的越狱软件，“Blackra1n”。直至破解iPhone4后，他突然宣布，关闭与iPhone越狱有关的博客，不再继续开发越狱软件。

但他并没有就此隐退，在网友的鼓动下开始研究3年从未被破解过的索尼PS3。5周后，霍兹巧妙运用了一些简单的硬件改动和较复杂的软件方法，得到了PS3系统全部内存的读写权限和处理器的高级控制权。玩性不改的他在成功破解后，将最终越狱教程发到了网上，也由此为他招来了官司。

2011年，索尼以“联邦反电脑欺诈与滥用法案”并侵犯了自己的版权为由，将霍兹告上法庭。

虽然与索尼最终达成和解的过程并不轻松，但在打官司期间，他还在博客上继续发布了破解Windows Phone系统的消息。

正如他在接受纽约客的采访时所说：“我是天生的黑客，但并不是因为某种理念而成为黑客，破解硬件于我而言就像是一场竞技，是一场我与硬件原作者之间的技术较量。”

他认为黑客只是一群有着电脑技术的人，而技术是无罪的，同时对只把技术用来窃取用户信息的行为表示不耻，并在博客中公开谴责窃取用户信息的黑客行为。

成功研发自动驾驶系统，并获得百万融资

经过与索尼跌宕起伏的半年诉讼之争后，霍兹似乎成长了不少，开始渐渐隐退。参加一些安全大赛的同时，分别在Google、SpaceX、Facebook、实习了半年左右的时间。在这期间，他

发布万能Android root工具towelroot，下载量超5000万；

参加Pwnium，现场破解Chromebook赢回15万美金；

在Pwn2Own上查找Firefox浏览器漏洞获奖5万美金；

以一人之力参加韩国一项四人团队安全比赛，赢得3万美元。

金钱对于霍兹来说唾手可得，但他更想要在知晓事物运作规律后，追寻一种凌驾于自然和科技命运之上的权利。

于是他来到卡内基梅隆大学研读博士，做AI和深度学习方向的研究。在校期间，平均每门课的绩点都在4.0以上。毕业后霍兹供职于AI，在不断积累实践经验与行业知识的同时，他也找到了自己真正的兴趣所在。开始研究自动驾驶。

经过四个月的研发后，2015年12月，霍兹成功让一辆讴歌汽车在高速公司上自动行驶。

他先从调试接口黑进了车的中控系统，获得了方向盘、油门与刹车的掌控权。在车顶安装了一个雷达后，又在车的前后装了传感器和6颗摄像头，组成了行车识别设备。用现成的Intel NUC迷你主机作为车载服务器，外接一个平板电脑作为输出显示，把游戏摇杆改装成了变速杆，作为自动驾驶系统的启动开关。输入代码后，他坐在驾驶座位上，双手离开方向盘，开始在湾区自动行驶。

相对于市面存在的一些自动驾驶系统，这套七拼八凑的设备，成本仅仅只有1000美元。

自动驾驶分为四个阶段，分别是巡航控制、自适应巡航控制、99%自动化与无人驾驶。谷歌与特斯拉这些年来费尽心力，也只到了自适应巡航控制这个阶段。而霍兹已经实现了99%的自动化。

传统的自动驾驶系统是通过预设驾驶技巧、交通法规、行车安全事项等既定规则来达到自动化驾驶的目的，但霍兹认为，最好的自动驾驶系统应该是一个拥有自主学习能力的人工智能。让车子学会像人类一样，在基于驾驶经验的基础上，可以综合处理各种视觉信号。