2019年09月07日 | 滴滴在自动驾驶领域研发三年，现在交出了怎样的答卷？

滴滴CTO张博首次解读如何追逐趋势并抢占无人车赛道。

无人车堪称近年来又一个风口行业。无论是国内还是国外，基本上数得出来的科技巨头都在押注这一赛道。

作为出行领域的巨头，滴滴自然不能在这一市场落空。

但问题是，面对车企科技公司扎堆自动驾驶风口，入局较晚的滴滴如何实现突围？

8月5日，滴滴宣布旗下自动驾驶部门升级为独立公司, 专注于自动驾驶研发、产品应用及相关业务拓展。新成立的自动驾驶公司的CEO由滴滴CTO张博兼任 , 原顺为基金执行董事孟醒出任COO，贾兆寅和郑建强分别担任美国研发团队和中国研发团队的负责人，三人均向张博汇报。

8月30日，在WAIC2019第二天，滴滴CTO张博和滴滴自动驾驶美国研发团队负责人、自动驾驶首席工程师贾兆寅接受了新智驾等媒体的专访，就滴滴设立自动驾驶独立子公司的原因、全球测试车队规模、新一轮融资，以及与车企丰田的合作等问题进行了详解。

这次，关于独立自动驾驶业务，张博给出的答案是-滴滴的底牌是其巨大规模的出行网络带来的自动驾驶技术商业化落地前景。

张博认为，自动驾驶行业从1.0的验证阶段已经进入2.0，此前的1.0阶段是技术验证期，现在已经进入2.0阶段，即推动自动驾驶技术的应用落地，“推进到每个人的生活，要真正让它变成一个产品。”

滴滴CTO张博首次谈自动驾驶

四大关键资源
在滴滴看来，实现这一目标需要形成产业联盟，其中有四个关键资源：

滴滴共享出行服务；

自动驾驶技术；

汽车厂商；

足够的资本支持。

“我觉得并不是说任何一个公司能够独立拥有具体这四张牌。”张博说，“所以滴滴成立独立的自动驾驶公司，也是能够更加方便跟其他的一些资源对接。”

谈融资
融资方面，张博透露，自动驾驶技术投资巨大，每一个车企或者科技公司都去做技术研发的意义不大，我们期待战略资本，尤其是车企和Tier1能加入进来，目前在跟一些战略资本和车企等公司沟通的时候，推动的比较顺利。

他进一步解释称，“滴滴没有造车的计划，不准备自己造车，但自动驾驶车最后是一辆车，你需要做大量硬件层面工作，无人驾驶车上路前要做大量的测试。传统的汽车领域已经有了100多年经验的积累，我们是非常希望能够跟顶尖的合作伙伴来深度合作。”

今年7月份，滴滴宣布获得了日本汽车巨头丰田的投资。双方将设立合资公司，丰田将向滴滴和合资公司投资共计6亿美元。

其实，和Uber的打法相同， 7月滴滴获得了日本汽车巨头丰田的投资。双方将设立合资公司，丰田将向滴滴和合资公司投资共计6亿美元。

那么问题来了，6亿资金到账以后，双方主要在那些方面展开深度合作？

按照张博的说法，双方将在传统业务和自动驾驶领域合作，也包括将丰田的车辆进一步推广到滴滴网约车布局当中。

此外，无人驾驶的投入巨大，“无人驾驶是一个非常长期的项目，也非常烧钱，现在美国比较顶尖的公司，每年烧钱大概在8亿美元到10亿美元。”

张博指出，当下自动驾驶正处于产业的回调期。“两三年前是过于乐观，很多公司都说2019年或者2022年要量产，在我看来这基本上不太可能实现。”

他认为，自动驾驶的回调期结束后将回到健康发展的轨道，技术仍需要4到5年时间才会真正成熟。

新的商业模式
其实，张博此前指出，滴滴的自动驾驶业务将开启一种新的商业模式，就是车厂把车造出来，然后将车辆一键投入到滴滴的平台中，在每一单订单中让车厂分成。

换言之，在滴滴自动驾驶子公司的未来业务模式中，上述的的商业模式很可能得到实施。

按照他的说法，自动驾驶子公司将深化与汽车主机厂以及产业伙伴的战略合作关系，共同推进无人驾驶技术商业化。”

他认为， 未来十年L4和L5无人驾驶技术最好的商业化场景不是卖给C端的消费者，让人们买一个没有方向盘和刹车的车，而是进入到滴滴这样的出行网络，提供人类和机器人的一种混合派单的模式。

也就是说，滴滴也会把网约车领域的运营经验应用到无人驾驶运营之中，Robotaxi将会在很长一段时间里扮演网约车补充运力的角色。

他透露，目前在滴滴平台上，每天有25%的乘客出行需求未能得到满足，相当于存在几百万单的运力缺口，而且在可以预见的时间里运力缺口只会继续扩大，因此Robotaxi推出后网约车平台仍需要大量的司机。

滴滴L4级自动驾驶汽车体验
8月30日，在WAIC 2019的自动驾驶体验区，新智驾体验了滴滴的自动驾驶出租车测试系统。

在体验区现场，滴滴带来十几台自动驾驶出租车测试车前来参展或提供试乘服务，是现场规模最大的车队。其中车型上一共带来了3款车型，一个是林肯MKZ，另两个则是基于比亚迪秦打造的测试车。

从外观来看，这三款车型的传感器配置方案是相同的，核心配置为3个Velodyne的激光雷达（1个64线机械式+2个16线）和7个摄像头，一个惯性导航以及高精度地图。

具体来看，64线机械式激光雷达位于车顶最高位置，两个16线激光雷达位于车辆顶部传感器架子两侧，主要负责车身两侧的盲区。

7个摄像头被安装在一个圆盘盒子上，其中前部有两个摄像头，其余各个方向为一个，这种传感器布置方式，已经将车身周围实现了360度全覆盖。

可以看出，滴滴的传感器配置能够覆盖车周360度的区域，通过图像数据来感知周围障碍物的信息，包括障碍物的位置、朝向和速度，在顶架系统两侧还有GPS系统的天线。通过卫星来帮助车辆定位，这些信号会传至车内部的计算系统，为车辆规划下一步的行驶路线。根据路线给车辆底层的线控系统发送控制指令，比如油门、刹车、转向信息，从而控制车辆，实现L4级别的自动驾驶。

首先，滴滴L4级别自动驾驶汽车使用方法非常简单，使用者只需要通过滴滴APP“一键约车”，在菜单栏目中选择相应的目的地车辆便可使用自动行驶汽车，在整个自动驾驶过程中驾乘人员无需进行任何操作。

也就是说，滴滴开发的这套自动驾驶出租车（RoboTaxi）系统，用法跟人们普通呼叫的快车、专车一样。

在场景设计中，被操控车辆主驾驶位也应有安全员，当车辆运行环境存在安全隐患或者数据传输中断时，车内安全员会主动人工接管车辆，保证车辆安全运行。

这次试乘路段是测试区的一个环形场地，路况包括红路灯识别、障碍物躲避、避让行人、红绿灯左转、掉头、上下匝道、停车避撞、上下坡、限速行驶、S弯等十多项核心功能。

在行驶初始阶段，该车出发后首先会经过一个小的上坡，车辆根据高精地图提供的坡度信息，会提前减速，这一点滴滴做的很好，减速也较为平稳，对路上行人和驾乘人员都没有感到不适。

这里重点说一下，在测试场地多次遇到其他自动驾驶车辆时，该车会在距离其他车辆约5米左右进行一个减速动作然后进行躲避，躲避角度会根据车辆占道距离而定， 整体减速也较为平稳，躲避车辆也不突兀。

此外，在超车与变道的过程车辆也表现得非常平稳，并不会给乘客带来紧张感，同时也不会对过往的车辆带来不必要的干扰，当遇到有慢速行驶的其他测试车时，在不选择变道情况跟车行驶平稳。

在测试场地，也设置了多种类型的红绿灯，该车在遇到红灯时根据V2X信息和车辆顶部安装的摄像头拍摄的信息，可以准确识别红绿灯，致使该车红灯停绿灯过，也无需安全员接管。

同时在车内前排座位的座椅上，滴滴安装了两个iPad当做显示器，会实时显示车辆的前进方向，以及会实时显示前方红绿灯状态，并且能够正确跟随红路灯状态进行行驶。

整体来说，作为L4级别自动驾驶汽车测试车，目前滴滴主要是采用多传感器+ V2X+高精地图来实现。

总的体验感受来讲，滴滴L4级自动驾驶汽车在直线加速、减速过程中较为平稳，在变道过程中车辆变道的逻辑也更加接近人类驾驶者的习惯，并不会出现当前方车辆留开空档之后的迅速加速等情况，乘坐舒适度上较好，方向盘震动轻微，不过在遇到红绿灯时车辆刹车有时会产生突兀感。

3张牌照40台车，滴滴自动驾驶网约车或年底落地上海
据新智驾了解，滴滴自动驾驶团队创建于2016年，团队中包含了高精地图、感知、行为预测、规划与控制、基础设施与仿真、数据标注、问题诊断、车辆改装、云控与车联网、车路协同、信息安全等多个方面的行业人士。

车队规模方面， 张博表示，滴滴在中美两地实际路测的里程达到30万公里，目前拥有40辆测试车，其中在美国为10辆，中国为30辆，接下来会在上海额外部署30辆测试车。

也就是说，滴滴的自动驾驶车队在今年年底有可能达到70台的规模。

目前团队在中国和美国多地开展研发、测试工作，规模接近200余人。与此同时，滴滴还拥有美国加州、北京、上海三地的测试牌照。

其实就在WAIC召开的前一天，滴滴在上海已取得自动驾驶路测牌照，并希望尽快在上海嘉定开展自动驾驶载人测试，并邀请普通用户体验，前期预计投入30辆自动驾驶测试汽车，订单距离可超过10公里。

按照此前的规划，张博在无人驾驶高峰论坛上宣布，滴滴将在上海落地安全、合规的自动驾驶车辆打车服务。

此外，滴滴出行App还会上线“混合派单”模式，根据用户路线需求，安排自动驾驶车辆提供服务。按照滴滴的说法，通过混合派单模式，通过以往的路况大数据，根据用户的订单路线，滴滴将适宜的订单分派给无人驾驶车辆。

“很快会落地，很快在上海会有三辆车开始测试，测试成熟后会不断加车。”张博称，届时用户在规定域内可通过滴滴App看到打一辆自动驾驶车的入口。

张博称，希望首先能够尽快于上海开始运营自动驾驶出租车，之后再向其他地区拓展。

“从自动驾驶运营的角度，我们希望的测试的环境越多元化越好，让车能够看到各种各样的场景。所以这个是我们未来几年的规划。”

总之，虽然此次滴滴首秀了技术实力、自动驾驶车辆以及布局比较全面的Robotaxi商业模式，但自动驾驶的发展不是一蹴而就的。

正如滴滴CEO程维接所说，自动驾驶真正进入普通百姓日常生活，需历经技术成熟、商业场景成熟和政策法规成熟三个阶段。