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滴滴自動駕駛,現在是一個怎樣的“富二代”創業項目?

李根 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

烈火烹油、繁花似錦,滴滴最近真是在自動駕駛領域打出一波組合拳。

先是8月5日分拆獨立自動駕駛業務,成立子公司,由滴滴聯合創始人及CTO張博任CEO,運營和研發架構也一應俱全。

其后2019WAIC現場,成為今年自動駕駛領域最靚的仔,展出測試車、提供試乘,并且程維也公開表態:業務率先落地上海,還要進一步加大投資。

這還不是全部。

量子位在與張博和賈兆寅交流后,獲得了更多信息。

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滴滴自動駕駛現狀?

現狀先從數據說起。

中美兩地共有40輛車在進行測試,總路測里程30萬公里,很快還會在上海額外新增部署30輛,實現更大規模的車隊路測。

目前團隊規模200多人,工程師和科學家為核心,3年研發至今,已具備自動駕駛全棧技術,以及地圖資質等資源。

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試運營也已經展開。

還是WAIC大會,滴滴與上海嘉定達成協議,將在限定區域開啟RoboTaxi試運營。

初期會有3輛車在限定區域內服役,當地用戶通過滴滴出行App中的“自動駕駛”入口,就能呼叫、并開啟一段自動駕駛路程。

區別于Waymo等公司“定向居民”模式的試運營,滴滴自動駕駛在嘉定區的試運營可能更偏“定向區域”,只要在限定區域內——即ODD范圍,任何用戶都能通過滴滴試乘。

不過具體方式還得以官方為準。

在上海世界人工智能大會現場,滴滴也提供了封閉模擬場景下的試乘體驗。

現場試乘體驗如何?

場地由封閉區域“改裝”而成,大小2個足球場左右。

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場景中設置了“上下坡”、“紅綠燈”、“左右轉”,行駛車道周圍還有“障礙物”。

整體來講,自動駕駛中的感知、規劃、控制和決策等大模塊都有體現。

具體感受,我們身體力行后非常主觀地講一講。

首先,通過滴滴叫一輛車,體驗與平時沒有差別。

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只不過來的是一輛自動駕駛車。

從外觀來看,滴滴自動駕駛方案是業內主流的多傳感器融合方案,測試車采用線控改裝友好的林肯MKZ,頭頂64線Velodyne激光雷達,簡易固定架,兩側還有兩個低線激光雷達。

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其他傳感器方面,中間層有7個攝像頭,覆蓋車周360度的區域,通過圖像數據來做視覺感知。在頂架系統兩側還有GPS系統的天線,通過衛星信息可以幫助車輛做定位。

單外觀評價,與現在國內外各公司相比落后2-3個迭代。但具體原因,滴滴后面有解釋。

試乘開啟后,后排座位兩塊iPad屏幕給乘客提供交互。

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核心展示實時感知、路線規劃和速度等。

小亮點是紅綠燈通信方面,滴滴還通過V2X提供了剩余時間——即便現場紅綠燈并無倒計時。

也算是滴滴自動駕駛方案的一部分吧,以及對用戶體驗的重視。

但整體來說,因為封閉場地內的試乘,所以也缺少更多挑戰性極端情況的出現機會。

一路順暢,駕駛平穩,加速、減速和剎車,也沒有不舒適體驗。

最后達到既定里程重點,屏幕播報結束。

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顯示試乘時間和里程:5分鐘,1.1公里。

滴滴團隊如何自評?

賈兆寅,前Waymo核心工程師、現滴滴自動駕駛首席工程師,也是滴滴硅谷研發團隊負責人,向我們解釋了車輛外觀的事情。

他說這次沒有拿出最新升級的測試車,主要還是求穩,以及在穩定傳感器狀況下加快體系推進。

另一個原因是切換成本,涉及數據重新連接等。

目前滴滴自動駕駛研發中,比較看重的還是高效的數據標注模式和團隊建立。

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賈兆寅說,數據集形成后,新一代傳感器就會大規模切換,到時候整個感知距離和決策時間都將極大增強。

至于V2X——車路協同,不只是這次試乘體驗,也是滴滴自動駕駛推進的重要方向,核心還是其可以提供的安全冗余。

最后,滴滴自動駕駛方面暫無“純視覺”傳感方案。

賈兆寅說,他們認為3、5年內激光雷達價格應該會有大幅下降,而且從安全角度考慮,激光雷達帶來的冗余無可替代。

總之,從技術研發角度而言,滴滴自動駕駛的現狀及思路就是:穩中發展,安全第一。

技術方案細節之外,或許滴滴自動駕駛的整體戰略也備受關注。

這一次上海行動,可能是滴滴自動駕駛業務創辦以來聲勢最隆的一次。

而且也是獨立拆分之后的首次公開亮相。

所以滴滴自動駕駛如何發展?沒有人比張博更合適給出答案。

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滴滴聯合創始人&CTO,滴滴自動駕駛公司CEO張博

張博認為,目前自動駕駛行業已經從1.0進入2.0時代。

其中,1.0階段是方案認證階段,大家都在探索規模化復制的模式。

2.0階段,則是真正量產商用,把技術變成產品,帶向千家萬戶。

那滴滴怎么看這個階段的形勢?

張博回答:需要形成產業聯盟

而且這個聯盟里有四要素:

  • 第一,滴滴所處的共享出行網絡。
  • 第二,自動駕駛技術。
  • 第三,車廠和汽車上下游供應鏈。
  • 第四,足夠的資本支持。

因為自動駕駛的研發和最終真正落地,已經證明需要大規模的投入和資源加持才行。

這也是滴滴將自動駕駛業務分拆獨立的核心原因——方便跟其他資源更好對接。

而且滴滴高管們的話里話外,也能聽出加入自動駕駛頭部梯隊競爭的信心。

賈兆寅此前在Waymo任職,現在又在滴滴展開自動駕駛研發,他認同張博闡釋的趨勢判斷,也認為技術演進過程中有關鍵性變革。

核心是技術越推進、認知越清晰,之前認為不可能或很難實現的技術應用,現在有了落地的可能。

比如距離大規模商用還需要時間,但限定區域內先運營落地,已經近在眼前。

而張博也表示,在2.0競技的四要素中,滴滴先天就有2大要素,目前在車廠資源和資本加持方面,也展現出更大潛力和可能性。

總之,雖然沒放狠話,但滴滴團隊對自動駕駛業務信心十足。

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首次闡釋倫理話題

當然,這次滴滴自動駕駛亮相,也展現出了真誠一面。

因為直面回答了自動駕駛應用和人類司機的問題。

這也是AI時代波及所有人類的大話題。

但對于滴滴來說,人類司機是當前基石業務核心,自動駕駛則是未來發展的必然趨勢。

所以滴滴怎么看?張博說其實二者并非零和關系。

首先,從滴滴出行網絡數據來看,有項關鍵指標叫成交率

在每天滴滴數千萬乘客的需求里,成交率大概75%,還有1/4的乘客沒有司機接送,缺口幾百萬。

而且未來幾年內,這種短缺只會增加,特別是在一線城市,所以自動駕駛可以提供重要的運力補充

其次,人機協同會是長期并存模式。并且在出行服務中,有溫度的人類服務依然是不可被技術取代的。

最后,AI變革和歷次人類技術變革一樣,工作可能會從一種形式轉換成另一種形式,工作并不會消失。

在滴滴出行的服務環節中,張博介紹說即便是自動駕駛,也需要遠程控制中心的老司機“云代駕”參與運營,還有車輛本身的維護保養之類的,都需要有經驗的員工。

所以對于滴滴來說,自動駕駛推進只剩下與時間賽跑。

對此張博也給出計劃:

  • 第一階段,近期就會在上海展開RoboTaxi試運營,滴滴一下,自動駕駛接駕。
  • 第二階段,在國內進入更多城市。
  • 第三階段,走出國門,利用滴滴出行服務的延伸鏈條,在全球其他地區和城市展開試水。

核心還是讓AI“學習”,通過不同場景、不同地區數據實現更快迭代和進步,在技術、安全和舒適等指標上不斷提升。

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如何評價滴滴自動駕駛?

所以該如何評價滴滴自動駕駛?

從張博和賈兆寅闡釋,到滴滴目前的出行領域地位,確實有先天優勢。

對比國外,Uber自動駕駛也一直是最受關注的力量之一——只是Uber團隊和戰術太不靠譜,成了整個行業豬隊友。

滴滴則在這方面更為務實謹慎,而且目前確實隱隱起勢:

低調研發三年儲備了人才團隊。車廠領域滴滴出行本身建立了關系網絡和影響力,與豐田、比亞迪等都有合作。資本方面連續獲得孫正義加持……

另外還有地圖資質、車輛軌跡數據迭代等有利條件。

直白來說,作為一個獨立創業的“富二代”,滴滴自動駕駛起點不低。

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但也不是毫無挑戰。

首要挑戰自然是資源資金的投入。自動駕駛經過數年技術積累,道理已再明確不過:影響巨大、變革巨大,但前期投入也非常巨大。

就在2019年,GM通用、福特等大車廠,又將之前收購的Cruise、ArgoAI等拆分對外融資。

雖然看似合作可以更自由,但也滿滿“地主家也沒有余糧”的意味。

滴滴如今已經在出行領域拿下了No.1的地位,長成了名副其實的一方霸主。

但對于這樣長線投入、耗資巨大的業務,投入會始終堅決篤定嗎?更何況滴滴本身也在燒錢。

不過從程維在WAIC表態來看,因為要面向未來,致力于交通變革,就得加大投入、堅定投資前沿領域研發。

張博也說,非常篤定要把這條路走到底。現在分拆獨立發展,就是一個明確的信號。

這位滴滴自動駕駛公司CEO還說,發展自動駕駛更好的模式是共享

即技術共享、資源共享,車廠、上下游供應鏈和戰略產、資本都能更深度參與合作。

滴滴自動駕駛,現在是一個怎樣的“富二代”創業項目?

但這不也是百度Apollo的思路嗎?

滴滴出行之前在車領域推出過“洪流聯盟”,按照這個思路,未來也極有可能推出一個自動駕駛開放生態平臺。

所以自動駕駛的競爭格局,滴滴自動駕駛和百度Apollo,必有一戰

自動駕駛賦能已開始

相比巨頭較量、公司競爭,或許短期內更實在的是滴滴用現有自動駕駛技術帶來的安全提升。

2019年里,整個滴滴把“安全”抬過頭頂。

拿程維的話說:之前謀求發展,現在承擔更多責任。

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最近滴滴上上下下,從公司到個人,都在推廣“安全帶”意識。

而張博介紹,在自動駕駛方面,滴滴已免費給40萬輛平臺網約車安裝了車內攝像頭,用ADAS能力預防車距過近、車道偏離,以及司機疲勞駕駛和分心檢測等。

“今年滴滴平臺交通事故的發生率下降了15%,未來我們還會不斷增加新的功能。”

這也算展示了自動駕駛落地的另一種方式——不一定完全是RoboTaxi,作為一項新技術,像水像電,帶來的效率提升、安全保障,也是兌現價值的方式之一。

你怎么看滴滴自動駕駛?

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