直播首秀“翻车”滴滴靠什么玩转自动驾驶？

文／本刊记者 田野

6月27日，滴滴出行首次面向公众开放自动驾驶服务，开始在上海接受公众体验报名。曾经低调的自动驾驶业务，近期被滴滴不断推向台前。

自2016年组建自动驾驶研发团队以来，滴滴在自动驾驶方面一直很低调，鲜有相关新闻爆出。其实，滴滴对自动驾驶投入的决心早已显现。

2019年8月，滴滴将旗下自动驾驶部门升级为公司，目前中美两地已有近400人的团队。截至目前，滴滴已获得北京、上海、苏州、美国加州等地路测资格，并在去年9月获得上海颁发的首批载人示范应用牌照。

今年5月29日，滴滴宣布旗下自动驾驶公司完成首轮超5亿美元融资，这是目前国内自动驾驶公司获得的单笔最大融资。

6月27日，滴滴出行首次面向公众开放自动驾驶服务，开始在上海接受公众体验报名。曾经低调的自动驾驶业务，近期被滴滴不断推向台前。外界纷纷猜测滴滴此举的意图。

稳坐网约车“头把交椅”的滴滴，在自动驾驶出租车这条赛道上，将如何与waymo、百度等竞争者们展开“厮杀”？

直播首秀“翻车”

目前，滴滴自动驾驶载人测试范围仅限于上海开放测试道路，路线经过汽车会展中心、办公区、地铁站、酒店等核心区域，全长53.6公里。

运营车辆由沃尔沃XC60改造，据了解，车上安装了近20个传感器，包括1个64线激光雷达、2个16线激光雷达、7个摄像头以及毫米波雷达和超声波雷达，一辆车的造价在100万以上。

此次试运营，央视新闻进行了全程直播，并派记者参与了试乘。在滴滴指定的接驳地点，记者先通过App线上下单了一辆自动驾驶网约车。车辆按时到达后，记者打开车门后发现车内前排还坐着两名工作人员。

滴滴自动驾驶首席运营官孟醒给出的解释是，两位工作人员是为了确保行程安全，其中一位是安全员，应对突发情况，另一位是测试员，实时记录的同时，能够提前了解路况并与安全员进行沟通。

上车前，记者需要手签一份知情责任书，这是目前所有自动驾驶的常规操作，也是让用户认识并对自动驾驶保持警惕的一个重要步骤。

现场记者共进行了两次试乘，总体来看，这批自动驾驶车辆表现还算平稳，但也出现了几点问题。

比如，第一次试乘，车辆在启动时就遇到了状况——无法起步。在长达数分钟的一通操作之后，车辆才正式进入无人驾驶状态，载着乘客向目的地出发。

在行驶过程中，直播到39分钟时，车辆经过一个丁字路口，在前方、旁边没有其他车辆，也无其他突发状况的情况下，驾驶员开始接管方向盘。

测试员的解释是：“雨量较大的时候，溅起的水花会对雷达和摄像头造成影响，这个时候驾驶员就会接管方向盘。”

在第二段试乘中，正常行驶的滴滴无人车突然遇到了难题：一辆三轮车停在了右侧机动车道挡住了去路。可能是模型还没有做好，车内监控没能显示这辆三轮车的具体形态，只是显示为一个长方体障碍物。

如果是人类驾驶员就直接绕道走了，但这对于自动驾驶系统来说，属于复杂场景。自动驾驶系统需要通过车内的传感器实时将数据发到远程协助中心，由远程协助中心给出协助指令。从反馈信息到下达指令再到车变道绕开三轮车，一共花了近40秒。

滴滴自动驾驶公司CTO韦峻青解释说，无人车会对汽车、摩托车、自行车、行人等常见的场景进行分类，但三轮车在路边修车属于复杂场景，这种情况遇到的比较少，需要人类远程协助确定能否通行。

此外，车速全程都控制在40km/h以下，车辆都是靠右车道行驶，有意规避左拐难题等等。

说完以上这些引起争议的问题，滴滴此次自动驾驶试运营也有不少值得肯定的地方。比如，在车辆上，滴滴对传感器进行了封装上的改进，形态上更加接近前装部署的样式，甚至在前向摄像头的外部加装了一个小小的雨刮器。在路端，滴滴在测试区域内的部分路口，部署了自研的车路协同解决方案，利用V2X的方式将红绿灯的信息以及行人、车辆的信息传回给自动驾驶车，来辅助车辆对盲区或者暴雨等恶劣天气下的感知。

此次Robotaxi的试运营对滴滴自动驾驶业务的商业化而言，绝对是具有里程碑意义的。通过全程直播的方式，对大众进行了一次更深层次的自动驾驶科普。

进军自动驾驶滴滴有优势吗

相比Waymo和百度，滴滴在自动驾驶领域算是“后来者”。从目前自动驾驶运营进展方面来看，滴滴与其他“前辈”相比，并不具备突出的优势。

但滴滴掌控的运力运营体系和规模几乎是全球范围内独有的。

据了解，滴滴平台上有数千万的运营车辆，根据其官方在2019年公布的数据，滴滴全球累计用户量超过5.5亿，2019年累计运送乘客超过100亿人次。

孟醒在“2020第三届全球自动驾驶论坛”上曾谈到，滴滴做自动驾驶有三方面的优势——AI技术、大数据以及出行网络。

首先是AI技术。滴滴借助现有车队网络，通过部署后装采集设备的方式，可以加快自动驾驶的算法迭代。

同时，利用现有平台的大数据辅助决策，快速开辟安全且最有效率的自动驾驶运营路线，推进自动驾驶车队的部署。

“当一个自动驾驶公司要选定一片区域然后进行路线的调研、数据采集以及派出车队进行试运营，整个调研调试的周期可能需要大半年，而滴滴通过现有的数据可以大幅缩短开辟新路线需要的时间。”孟醒表示。

这里还要提到滴滴的后装智能设备——桔视。滴滴从2019年开始推广桔视，并在很短的一段时间内将设备的装机量迅速提升到非常可观的规模。

目前，桔视已经覆盖超过300个城市，装有桔视的车辆订单已经占到滴滴平台上总单量的50%左右。

通过桔视的采集，再利用算法筛选corner case，从中抽象出车道线、车辆、行人等目标，导入仿真引擎中，用大规模的基于真实场景的corner case对算法进行仿真训练，是滴滴自动驾驶战略中加速系统进化的一个关键环节。

其次，在大数据方面，滴滴在运用高精度地图的基础上，整合了战术地图，来指导自动驾驶车辆的路线开辟和日常运营。

战术地图是由经营地图、安全地图和技术地图构成。其中，经营地图体现了区域内不同路线经营价值的高低；安全地图记录了人类驾驶时哪些区域容易出现哪种类型的事故，从而指导自动驾驶车辆的行驶。最后，技术地图来描述区域内与自动驾驶系统相匹配的道路情况（如车道线是否清晰、是否设有拐弯专用道等）。

第三方面是网络。孟醒介绍说，滴滴的平台上有非常多的产品。例如，监控运营中心可以查看所有车辆的运行状况以及交通数据，并及时调整区域内车辆的供需平衡。如果有了问题也能快速响应。

滴滴自动驾驶商业模式

由于初期硬件成本较贵，个人用户购买L4级自动驾驶汽车的热情可能不高，但对于像滴滴这样的运营方来说，通过购买高度自动化的自动驾驶出租车运营，则可能快速盈利并收回高昂的硬件成本。

这样的商业化模式，市场前景还是很可观的。

据了解，每一笔滴滴的订单业务中，人工成本占到了70%左右，这些都是直接付给司机的费用，如果实现了无人驾驶，这部分费用就可以大大的降低。

经过多年的发展，滴滴拥有庞大的由人类司机驾驶的车辆群体，在各个城市均保持了足够的运营车辆密度，初步满足了打车用户的需求。

在运营前期，滴滴可以非常容易地把自动驾驶出租车接入到滴滴打车平台，让用户先使用起来，再保证大量的人类驾驶员汽车运营的密度，这样乘客使用打车服务的体验丝毫没有受到影响。

在后续的运营中，滴滴只需要把自动驾驶出租车的比例不断提高，就能实现商业模式上持续的降本和智能化。

“我们将采用混合派单的模式，早期在自动驾驶车队较少时，在路况简单、有高精度地图覆盖的区域派自动驾驶车辆接单，反之则派人工驾驶的车辆接单。这样的组合，在自动驾驶哪怕不能覆盖所有场景的情况下，依然能够提前开始这项服务，让更多的人得到这项体验。”孟醒表示。

因此，自动驾驶出租车也或将成为滴滴争夺下一代运力江湖的“利器”。