蟄伏三年，滴滴來了。

上海車展前夕，滴滴舉辦了一場自動駕駛技術(shù)開放日，將過去幾年在自動駕駛領(lǐng)域的積累全盤托出，向外界分享滴滴在自動駕駛領(lǐng)域的思考及核心競爭優(yōu)勢。

「未來 Robotaxi 概念車」、「北曜 Beta 激光雷達」、「三域融合平臺 Orca 虎鯨」、新業(yè)務(wù)「Kagobat」，滴滴向市場交出的不僅是一連串的解決方案，更是展示了滴滴依舊活躍的創(chuàng)新能力與將新業(yè)務(wù)快速落地的能力。

無人駕駛什么時候能實現(xiàn)？目前沒人能給出確切的答案。

有行業(yè)人士直言：

自動駕駛是「我們這個時代最困難的技術(shù)問題，比把人送上月球更難」。這不僅考驗自動駕駛公司的技術(shù)能力、商業(yè)運營能力、融資能力，更是考驗自動駕駛公司的定力。

透過這場技術(shù)開放日，我們看到滴滴自動駕駛持續(xù)加碼推動自動駕駛服務(wù)與商業(yè)化的決心。也正因為此，L4 自動駕駛未來在中國的開花結(jié)果，才有了更多的可能性。

01、七年磨一劍，滴滴挺進自動駕駛下半場

2016 年，在滴滴成立自動駕駛部門之初，滴滴花費了一年時間，與全球自動駕駛這個領(lǐng)域最頂尖的科學(xué)家和企業(yè)家、工程師做了非常深入的交流，在當時形成了兩個非常關(guān)鍵的認知：

一是，L4 自動駕駛技術(shù)大概需要十年的時間逐步進入到人們的生活，就是從 2016 年到 2026 年，并非很快能夠?qū)崿F(xiàn)量產(chǎn)，也非遙遙無期。

二是，L4 自動駕駛技術(shù)進入到人們的生活的路徑，最優(yōu)的路徑是進入到類似滴滴這樣的出行網(wǎng)絡(luò)公司。因為它能為 L4 級別的自動駕駛技術(shù)在冷啟動階段提供最好的商業(yè)化的土壤。

因此，在自動駕駛領(lǐng)域中，滴滴意欲十年磨一劍。

在過去的七年時間里，滴滴收獲頗豐。

在技術(shù)層面，滴滴自動駕駛已經(jīng)掌握了包括感知、預(yù)測、決策、控制、大規(guī)模的仿真系統(tǒng)、大規(guī)模的機器學(xué)習(xí)平臺等 L4 級自動駕駛的全棧核心技術(shù)，實現(xiàn)技術(shù)的自主可控。

滴滴自動駕駛

在商業(yè)化落地方面，滴滴自動駕駛車隊數(shù)量已經(jīng)超過了200 輛，散布在北京、上海、廣州等城市。

在最新版的滴滴出行 APP 上，用戶可在上海、廣州的指定區(qū)域內(nèi)，實現(xiàn)混合派單。

即起終點均在區(qū)域內(nèi)的訂單，用戶能在滴滴 APP 上直接看到「自動駕駛」選項并叫車，體驗滴滴自動駕駛帶來的服務(wù)體驗。

作為網(wǎng)約車出行服務(wù)的補充，滴滴自動駕駛的送駕里程、送駕時長、每小時單量等體驗和效率指標都在持續(xù)向網(wǎng)約車靠近。

從團隊建設(shè)看，滴滴自動駕駛團隊過去三年發(fā)展迅速。孟醒表示，滴滴自動駕駛團隊從 2020 至今團隊人數(shù)翻了三倍，目前將近 1000 人。

在技術(shù)上、項目商業(yè)化和團隊建設(shè)層面，滴滴進展迅速。但作為國內(nèi)頭部出行公司，滴滴對于無人化出行服務(wù)的暢想遠不止于此。

（1）概念車 DiDi Neuron 亮相：引入機械管家，打造未來的 Robotaxi

對于市場的關(guān)注和疑問，滴滴用一輛概念車給出了自己的答案。

在開放日上，滴滴發(fā)布了 Robotaxi 概念車——DiDi Neuron，這是國內(nèi)首輛在車內(nèi)安裝機械臂的 L4 級自動駕駛車輛。

作為一款來自未來的概念車，滴滴希望 DiDi Neuron 除了能夠?qū)崿F(xiàn)自動駕駛以外，還能夠提供優(yōu)越的乘車體驗——而機械臂承擔(dān)了機械管家的角色。

在乘客搭乘時，機械手臂會伸出來，能夠準確找到行李的位置并拿起，而且可以比較歸置地放在后備廂里面。

同時在行駛過程中，機械臂還能夠為乘客提供水、紙巾等需求，使得坐乘體驗得到上升。

搭配機械臂的 DiDi Neuron 概念車

除了行業(yè)首搭的機械臂以外，DiDi Neuron 還將服務(wù)納入到了整車設(shè)計的方方面面。

DiDi Neuron 在移除了駕駛位后，擁有 3.2 米的軸距，乘客使用空間增加了 50%，使得乘車體驗上升。

從乘客上車、乘坐到下車的全過程，有細節(jié)上的設(shè)計非常用心。

比如，DiDi Neuron 概念車采用了頂翼門+側(cè)滑門的「三開門」設(shè)計，側(cè)滑門僅在右側(cè)安裝，以保證乘客安全，頂翼門則讓乘客不用低頭也可以進入座艙。

最值得一提的是 DiDi Neuron 的交互設(shè)計，DiDi Neuron 概念車車身裝有 5 塊大屏，其中 3 塊位于車頭。

這樣的設(shè)計能夠把自動駕駛的下一步行動傳遞給周圍的交通參與者，避免了外界無法得知車輛動向的情況，從而保護車外的交通參與者。

除了考慮行車安全之外，還可以將乘車體驗納入傳感器的感知中。比如在車身側(cè)面，乘客上下車門位置的下側(cè)，布置一套傳感器。

它可以使車輛能夠清晰感知上落客一側(cè)的路面狀況，使車不會停在有水坑，有泥濘的地方。

DiDi Neuron 概念車的設(shè)計體現(xiàn)了滴滴自動駕駛的服務(wù)理念：安全、舒適、懂你。這也意味著，滴滴自動駕駛在技術(shù)、產(chǎn)品的基礎(chǔ)上，進入了關(guān)注乘客體驗、運營體驗的新階段。

（2）建設(shè)無人運維中心，直擊 Robotaxi 痛點

得益于司機出行網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗積累，滴滴在自動駕駛領(lǐng)域出行服務(wù)上有著天然的優(yōu)勢。

滴滴自動駕駛 CEO 張博透露稱，目前，自動駕駛在消費端最大短板在于，自動駕駛覆蓋區(qū)不足以滿足市場需求。

為了擴大覆蓋區(qū)域，過去三年滴滴 Robotaxi 在上海的自動駕駛覆蓋區(qū)域擴大了 7 倍。

但在城市覆蓋區(qū)域擴張的過程中，另一個難題便隨之出現(xiàn)，如何處理更復(fù)雜的真實場景？

為此，滴滴推出了「城市泛化引擎」，包含了滴滴研發(fā)的一系列技術(shù)模塊：

• 比如為了解決更多的交通流問題，滴滴推出了大感知模型，一次性輸出感知結(jié)果，降低了延遲，提升了感知精準度；

• 比如運用了可以將交通行為預(yù)測更精準的 transformer 的預(yù)訓(xùn)練模型，引入了博弈論進行多輪預(yù)測，模仿學(xué)習(xí)人類駕駛行為，達到預(yù)測和調(diào)整自身駕駛的效果。

除了自動駕駛覆蓋區(qū)域不足以外，為了進一步提升用戶體驗，滴滴還引入了無限泊車技術(shù)，把覆蓋區(qū)內(nèi)全路段變成站點，并還推出了 24 小時不間斷自動駕駛服務(wù)。

為了實現(xiàn) 24 小時不間斷出現(xiàn)服務(wù)，滴滴成為國內(nèi)首家把紅外攝像頭引入到傳感器套件的團隊，同時還建設(shè)了全球第一個自動運維中心——「慧桔港」。

要實現(xiàn) Robotaxi 的 24 小時不間斷運轉(zhuǎn)，要求需要有一個專門的后勤部門，用以解決車輛補能，清潔等工作。而「慧桔港」便是作為滴滴 Robotaxi 的自動化后勤而存在。

當 Robotaxi 進入「慧桔港」后，車輛會由一輛 AGV 小車進行轉(zhuǎn)運，并由機器人根據(jù)實際情況，對 Robotaxi 進行沖洗、充電、檢測、停放等，實現(xiàn)全流程 90% 的自動化率。

在滴滴的設(shè)想中，白天滴滴 Robotaxi 出去接單，而到了晚上回到「慧桔港」完成交接班后，由機器人進行清潔。從今年起，滴滴自動駕駛已在上海嘉定提供 24 小時自動駕駛出行服務(wù)。

「我們希望在運營區(qū)域內(nèi)擁有無人化運營中心，在這個運營中心中的 L4 級別量產(chǎn)的自動駕駛汽車能夠自動完成接單，在運營中心中，這些自動駕駛汽車能夠在機器人的幫助下自動完成車輛的加油，充電，清洗等工作」，滴滴出行 CTO，滴滴自動駕駛公司 CEO 張博說到。

他認為，自動駕駛于出行領(lǐng)域，應(yīng)該是一個全鏈條式的，無人化自動運營的工廠。

（3）兩大硬件產(chǎn)品上線，下一代 Robotaxi 車型將在 2025 年量產(chǎn)

為了實現(xiàn)量產(chǎn)化，降低硬件成本，滴滴自動駕駛從關(guān)鍵硬件的開發(fā)入手，推出了兩款自動駕駛的核心硬件：

• 「北曜 Beta」激光雷達

• 三域融合計算平臺「Orca 虎鯨」

激光雷達是自動駕駛車上較為重要的感知硬件，也是自動駕駛成本占比較高的硬件。

在滴滴自動駕駛開放日中，滴滴聯(lián)合北醒合作開發(fā)國內(nèi)首個 2K 圖像級高精度激光雷達——北耀 beta 版正式亮相。

這是國內(nèi)首個 2K 圖像級高精度激光雷達，由滴滴自動駕駛和北醒共同合作研發(fā)，具備高點頻、高分辨率、長距離等功能，能夠適應(yīng)不同場景。

除此之外，滴滴自動駕駛開發(fā)的首個量產(chǎn)化三域融合計算平臺——Orca 虎鯨，是降本的又一關(guān)鍵。

三域融合可以讓智駕域、座艙域、網(wǎng)聯(lián)域的設(shè)計更加精簡，核心元器件、線束得到優(yōu)化。迭代后的 Orca 虎鯨不僅體積大大減少，而且成本降低了 88%。

這也意味著自動駕駛車的后備箱能再多容納一個 20 寸行李箱，與此同時，整車裝配時的人效比提升 7 倍。

除了在硬件上的降本，滴滴自動駕駛目前正在結(jié)合新能源整車企業(yè)能力，共同定義和量產(chǎn)無人駕駛新能源網(wǎng)約車。未來 DiDi Neuron 的理念也將融入到這款網(wǎng)約車里。

滴滴自動駕駛 COO 孟醒提到，下一代的 Robotaxi 至少有四個關(guān)鍵維度：

• 第一，前裝量產(chǎn)，從產(chǎn)線上下來，能夠完全走汽車生產(chǎn)流程。

• 第二，成本低，希望相對上一代能夠降低 4-5 倍的成本；

• 第三，國產(chǎn)化，希望供應(yīng)鏈可控，甚至希望里面的關(guān)鍵零部件 90% 能夠做到國產(chǎn)化；

• 第四，做大規(guī)模載人無人化的測試，一定要提高安全性。

通過各種各樣的冗余來提高安全性，底盤冗余、通信冗余、供電冗余等等，構(gòu)成滴滴自動駕駛選擇下一代車的核心標準。

據(jù)孟醒透露，滴滴已在 Robotaxi 產(chǎn)品定義、車型平臺選擇及座艙與智駕系統(tǒng)開發(fā)等方面合作，首款車型將于 2025 年接入滴滴共享出行網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)全天候、規(guī)?；幕旌吓蓡?。

02、滴滴新業(yè)務(wù) KargoBot 亮相，累計收入突破 1 億元

在這場技術(shù)日上，滴滴自動駕駛貨運 KargoBot 正式亮相。

這是 Robotaxi 業(yè)務(wù)外，滴滴首次對外宣布將 L4 自動駕駛技術(shù)拓展至干線物流貨運領(lǐng)域。

為了加強商業(yè)落地能力，KargoBot 打造了一款最適合大宗貨運的混合無人化解決方案，核心產(chǎn)品為混合智能編隊系統(tǒng) KargoOne。

滴滴自動駕駛創(chuàng)新業(yè)務(wù)負責(zé)人韋峻青

KargoOne 包括一臺由一名司機駕駛的帶智能駕駛功能的領(lǐng)航車輛，以及多輛 L4 級自動駕駛卡車構(gòu)成。

通過全新的駕駛員操作臺，領(lǐng)航司機可以指揮無人駕駛的車輛進行編隊、靠邊停車、解散隊列等操作，也可實現(xiàn)一鍵呼叫遠程支持，由遠程操作員接入 L4 車輛進行診斷、決策輔助等。

這一模式可以簡單理解為「羊群」模式。其中，1 名駕駛員駕駛一輛 L2 級別自動駕駛貨車，充當車隊「頭羊」，而緊隨其后的的 L4 級別自動駕駛貨車充當「羊群」。

在實際運行過程中，由「頭羊」完成外界交互，比如說，車輛安檢，稱重等，羊群僅需跟隨「頭羊」的指令行進。

混合無人化的解決方案的好處在于，它能夠突破無人化貨物運輸業(yè)務(wù)的智能性和安全性瓶頸，從而實現(xiàn)商業(yè)化落地。

據(jù)滴滴透露，通過這種模式，KargoBot 面對復(fù)雜場景的處理能力提升了50 倍，核心的安全指標提升了 20 倍，同時能有效降低風(fēng)阻，減少 5-10%的能源消耗。

滴滴自動駕駛創(chuàng)新業(yè)務(wù)負責(zé)人韋峻青講到，選擇適合無人化商業(yè)落地的場景有四個重要維度：

• 市場規(guī)模是否足夠大，足夠支撐創(chuàng)新業(yè)務(wù)未來的商業(yè)布局與技術(shù)研發(fā)；

• 找到貨運路線集中度非常高的場景，幾百臺的車每天在這條十幾公里，幾十公里固定路線來回行駛；

• 客戶是否有強烈的無人化的需求，真正用無人化的技術(shù)幫助他們提升效率和安全性；

• 技術(shù)是否可行。

基于這四個維度，大宗商品運輸成為最先落地的場景。

大宗商品、鋼鐵、礦石這一類服務(wù)于生產(chǎn)類企業(yè)的原材料和中間產(chǎn)品，這一類的運輸在中國整體的業(yè)務(wù)規(guī)模2.2 萬億以上，占到了整個貨物運輸接近一半的體量。

韋峻青表示，大宗商品的貨運既有規(guī)模，路線又集中，又有非常強的無人化需求，就是完美的自動駕駛無人化貨運落地的場景。針對這一場景，無人化貨運落地的產(chǎn)品形態(tài)應(yīng)運而生。

在現(xiàn)場，滴滴自動駕駛 Kargo 負責(zé)人韋峻青首次公布了一段 KargoBot 從天津到內(nèi)蒙古全程 1049 公里無接管的視頻。

視頻中，KargoBot 的卡車歷經(jīng)白天黑夜，通過積雪、結(jié)冰、修路路段以及國道、高速、收費站、匝道、隧道、城市廠區(qū)等環(huán)境，全程后排安全員僅虛握方向盤，不干預(yù)卡車駕駛。

據(jù)滴滴公開的數(shù)據(jù)，目前 KargoBot 擁有超過 100 臺自動駕駛卡車，已在天津和內(nèi)蒙之間開始了常態(tài)化的試運營。

截至今年 3 月，KargoBot 累計已經(jīng)運輸了超過120 萬噸煤炭及其他大宗商品，累計物流收入突破1 億元。

目前，KargoBot 已經(jīng)與陜汽合作推出了搭載混合智能編隊系統(tǒng) KargoOne 的前裝量產(chǎn)公告車型，預(yù)計將在兩年內(nèi)部署超過千輛車型。

上海車展上展出的 KargoBot

在商業(yè)化落地方面，KargoBot 深耕西北、華北地區(qū)大宗商品物流主戰(zhàn)場，與諸多產(chǎn)業(yè)鏈下游知名企業(yè)探索智慧物流變革模式。

基于這樣的商業(yè)化前景，內(nèi)蒙古鄂爾多斯集團還計劃參與 KargoBot 首輪融資。

開啟物流貨運業(yè)務(wù)，并能獲得一定的收入，對滴滴而言，這是其自動駕駛商業(yè)化啟動的標志，這意味著過去幾年的投入，也將逐漸進入回報期。

03、L4 自動駕駛能實現(xiàn)嗎？滴滴：希望一直走下去

作為當下少有的風(fēng)口，自動駕駛曾瘋狂吸納各路玩家，資金、人才源源不斷地流入這條賽道。

據(jù)麥肯錫 2021 年的統(tǒng)計，從 2010 年起，無人駕駛相關(guān)技術(shù)的投入超過 1000 億美元。但錢越燒越多，自動駕駛的故事卻一直沒有突破性進展。

投入與產(chǎn)出之間的巨大落差讓悲觀的情緒蔓延開來。過去，在公開報道中，有不止一名行業(yè)大咖對自動駕駛的前景表達了消極看法。

行業(yè)的悲觀預(yù)測主要在于，目前自動駕駛是一個近乎無法完成的任務(wù)：

• 目前行業(yè)政策法規(guī)尚不明朗，事故的權(quán)責(zé)界定仍未清晰；

• 投資回報周期長，而外部融資環(huán)境遇冷；

• 技術(shù)攻堅難度大，硬件成本高，難以短期內(nèi)實現(xiàn)量產(chǎn)。

盡管行業(yè)前景任重道遠，但險峰之上出美景。高風(fēng)險之下也蘊含著新的機遇：

據(jù)安信證券測算，2030 年 Robotaxi 帶來的出行市場有望達到1.2 萬億至 4.4 萬億元的規(guī)模。在巨大的市場盈利預(yù)期下，僅是對行業(yè)的前景的一絲想象，便可引起一場又一場的生死搏殺。

但需要明確的是，自動駕駛是一場持久戰(zhàn)。如何不倒在黎明前是眾多自動駕駛公司正在面臨的難題。

自動駕駛「領(lǐng)頭羊」Waymo 裁員，背靠大眾福特的 Argo AI 宣布倒閉，自動駕駛卡車雙雄之一的 Embark 燒完90 億美金后宣布關(guān)停業(yè)務(wù)。一眾大廠尚且如此，市場慘烈程度可見一斑。

在這樣的情況下，對于自動駕駛公司而言，保持技術(shù)研發(fā)投入，同時不斷尋求商業(yè)化落地，實現(xiàn)自我造血，是唯一的救贖之路。

相比其他 L4 自動駕駛玩家，滴滴的優(yōu)勢在于可以結(jié)合網(wǎng)約車，通過自有的打車網(wǎng)絡(luò)與運力部署，實現(xiàn)自動駕駛業(yè)務(wù)商業(yè)閉環(huán)，這也許是一條行之有效的路徑。

透過這場技術(shù)開放日，我們看到滴滴并沒有給出自動駕駛不可實現(xiàn)的預(yù)期，而是講述 Robotaxi 和 Robotrcuk 在產(chǎn)品、服務(wù)與商業(yè)化方面真實的進展。

這也表明滴滴自動駕駛非常清楚自己目前 L4 自動駕駛商業(yè)化所處的環(huán)境，在監(jiān)管和市場接受度仍然面臨挑戰(zhàn)的當下，技術(shù)瓶頸仍然存在，盈利預(yù)期仍需時日。

滴滴自動駕駛 COO 孟醒

孟醒認為，自動駕駛不是一項業(yè)務(wù)、不是一個技術(shù)突破，也不是一個產(chǎn)品，甚至不是一個公司。

自動駕駛是基于場景，通過技術(shù)、服務(wù)和運營能力的提升，改善人類出行體驗的一種新型出行模式。

它的落地，最終以規(guī)?；瘉砜剂?，受限于生態(tài)發(fā)展、法律法規(guī)監(jiān)管，它的發(fā)展注定要呈承階段性的演進。

現(xiàn)階段，滴滴自動駕駛也在努力進行多維度的完善：不斷強化安全準則和標準、不斷擴大運營范圍提升運營能力，以及也將服務(wù)提升至與技術(shù)同等重要的位置。

對于自動駕駛的未來預(yù)期，滴滴依舊保持樂觀。

「自動駕駛特別讓人著迷，它是人類科技史上最難的科技挑戰(zhàn)之一，也是造福最多人的科技產(chǎn)品之一。在這條難但正確的道路上，希望我們能夠一直走下去?！姑闲炎詈蟊硎?。

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