張博：L4自動駕駛將在3-4年到來，滴滴具備最好的商業土壤。
作者 | 肖瑩
滴滴手裡有四張牌：網約車、車服網絡、自動駕駛和電動車。
如果說前兩張已經是明牌，那麼現在，滴滴正式翻開第三張牌。
4月13日，滴滴自動駕駛公開日舉辦，滴滴自動駕駛業務部門的三位Boss：CEO張博、COO孟醒，自動駕駛創新業務負責人韋峻青一同亮相，臺下坐著的還有低調出席的程維。
這是滴滴沉寂兩年之後，第一次公開談業務規劃。
發佈會內容也沒有讓人失望，首款概念車、聯合開發激光雷達、自研計算平臺、24H運營服務模式、自動駕駛卡車業務……每一項發佈都很硬實。
更重要的是，滴滴展現了對於自動駕駛的深度思考和長期規劃。
01
最好的商業土壤
早在2016年，滴滴就開始了自動駕駛的研究。
張博透露，2016年，他花了一整年的時間，和全球自動駕駛領域最頂尖的科學家、企業家、工程師進行深入交流，當時形成了兩個非常關鍵的認知：
第一個認知是L4級自動駕駛技術，大概需要10年的時間逐步進入到人們的生活，因此滴滴從啟動自動駕駛業務起，就做好了長期奮鬥的準備。
第二個認知，L4級自動駕駛技術進入人們生活的最優路徑，就是進入到類似於滴滴這樣的出行網絡，因為它能夠為L4自動駕駛技術在冷啟動階段提供最好的商業化土壤。
那麼基於這兩點思考，滴滴確定了滴滴自動駕駛的定位，希望它成為一家世界領先的規模化、商業化，掌握L4級自動駕駛技術的科技公司。
張博介紹，經過過去七年的核心技術研發，滴滴自動駕駛已經掌握了包括感知、預測、決策、控制、仿真系統和機器學習平臺等L4級自動駕駛的全棧核心技術。
從2020年到現在，滴滴自動駕駛團隊差不多翻了三倍，漲到了將近1000人，自動駕駛車有升級了一代，算法則迭代了無數代。
目前，滴滴自動駕駛在廣州、上海、北京、蘇州等城市共擁有超200輛自動駕駛車。
按照張博2016年得出的判斷，當下來看，自動駕駛將在3-4年進入快速發展期。
滴滴出行CTO、滴滴自動駕駛CEO 張博
滴滴創立於2012年，如果說過去10年，滴滴思考的問題是如何讓出行變得美好，現在想的就是怎麼樣讓出行更美好。
滴滴用一輛概念車回答了滴滴自動駕駛未來要幹什麼的問題。
和比亞迪合作的D1是滴滴第一款定制化網約車，概念車DiDi Neuron則是滴滴第一款面向自動駕駛的定制化車型。
這款車在智能化硬件方面搭載比較誇張，全車設置了21個攝像頭、8顆激光雷達和6顆毫米波雷達，奔著L4、L5級自動駕駛能力去的。
根據孟醒介紹，Neuron將采用模塊化、易插拔的結構設計，主要是便於車輛的維修保養、提升車輛運維效率。
同時，Neuron也取消了駕駛位，相較普通網約車內部空間提升50%，腿部空間提升86%。
不僅如此，它還在艙內安裝了一個機械手臂，能夠幫助乘客主動搬運行李、給乘客拿水等操作。
可以看到滴滴對於自動駕駛的構想，是希望它能夠像人類司機一樣，具備服務意識。
概念車還比較遙遠，往更近的時間維度來看，滴滴還是希望與車企合作共同開發車型。
除了具備全棧的軟件算法外，感知硬件、計算平臺，以及整車定義，是支持自動駕駛車輛規劃化量產的最核心硬件部分。
在感知硬件方面，滴滴已與北醒光子合作，聯合研發了一款激光雷達——滴滴北曜Beta。
具體參數來看，每秒300萬高點頻、超512線、橫向視場角120°及縱向視場角25.6°，還具備可調節分辨率功能。
在計算平臺方面，滴滴自動駕駛發佈了自研的、可量產的三域融合計算平臺——Orca虎鯨，將智能駕駛域、智能座艙域和網聯域三域融集成至一體。
據介紹，相比於上一代硬件，虎鯨計算平臺成本下降88%，整車空間體積減少74%，核心元器件數量減少了61%，線束數量減小了33%。
在整車定義部分，滴滴沒有談自己造車的故事，而是想以更靈活的模式與主機廠展開合作。
孟醒介紹，滴滴將與車企共同定義和量產無人駕駛新能源網約車，已經在Robotaxi產品定義、車型平臺選擇及座艙與智駕系統開發等方面合作，首款車型將於2025年接入滴滴共享出行網絡，實現全天候、規模化的混合派單。
02
滴滴的基因優勢
自動駕駛發展到今天，目前面臨的難題，一半是技術上的，一半是商業上的。
如果說有哪些公司能夠做成自動駕駛，滴滴應該是最有勝算的企業之一。
滴滴是基於共享出行場景生長起來的企業，它有自動駕駛服務落地的場景，相比其他自動駕駛公司，滴滴在運營、服務上也有著巨大的先天優勢。
在自動駕駛發展的第一階段，滴滴更多考慮的是基於軟硬件層面的考慮。
進入到第二階段，滴滴已經把服務和運營考慮進來。
這是滴滴擅長的地方，也會是它與其他自動駕駛公司拉開距離的地方。
孟醒介紹，在廣州和上海，滴滴出行App已經上線了自動駕駛服務，只要用戶的起點和終點都在自動駕駛運營示范區內，就可以看到一個新的出行品類叫滴滴自動駕駛，運營時段為24小時，對於乘客的年齡要求在18-70歲之間。
滴滴是如何改善自動駕駛服務體驗的？可以從兩個例子來看。
第一個例子，是對自動駕駛上車站點限制的思考，這是當前大多數Robotaxi體驗的痛點。
孟醒介紹，目前在相同區域，滴滴網約車站點的密度是自動駕駛車輛的150倍。
也就是說，網約車每10米有一個站點，自動駕駛大概是每1.5公裡一個站點。
滴滴自動駕駛正在做的，就是要打破站點停車的束縛，讓車輛可以在任意路段都可以根據具體交通情況進行停車。
另一個對於用戶端的觀察，是24小時服務的需求。
24小時服務，這既涉及到運營端、也涉及到維護端。
沒有駕駛員，車輛維護將是一個大問題。
為了解決這個問題，滴滴打造了自動駕駛自動運維中心——慧桔港，通過自動化滿足車輛在運營過程中的需求。
滴滴希望運營的自動駕駛車輛可以自動出車、接單、回港，還可智能化地對車輛進行沖洗、充電、檢測、維修、保養，停放等。
目前的試驗運營來看，全流程自動化率已達90%。
孟醒認為，能夠實現24小時運營，滴滴自動駕駛進入到24小時服務全家桶。
這將大大拉升滴滴自動駕駛的價值，以及用戶的使用粘性。
滴滴自動駕駛COO孟醒
他還暢想了一下未來滴滴自動駕駛車輛工作的整個鏈路。
他希望，在不遠的未來，在滴滴的一些運營區域都有無人化運營中心，運營中心裡面停著與合作夥伴一起生產的L4級別的量產的自動駕駛車輛。
這些自動駕駛車輛在白天的時候自動去接單，到晚上會自動駛回運營中心。
在無人駕駛運營中心裡，機器人可以自動化的完成給這些汽車加油、充電、維修、保養、清洗等等工作。
同時，在這些區域的所有滴滴用戶，只要打開滴滴出行App，輸入起點和終點，就可以使用滴滴自動駕駛，把乘客安全、高效、便捷地送達目的地。
這是整個滴滴自動駕駛團隊接下來要挑戰的一個重要目標。
03
另一條曲線
公開日現場，滴滴自動駕駛還宣佈已將L4級自動駕駛乘用車解決方案拓展至幹線物流貨運領域，也就是滴滴自動駕駛的創新業務——滴滴自動駕駛貨運KargoBot。
目前，KargoBot擁有超過100臺自動駕駛卡車，已在天津和內蒙之間開始了常態化的試運營。
截至今年3月，KargoBot累計物流收入已經突破了1億元。
自動駕駛創新業務負責人韋峻青
韋峻青介紹了滴滴自動駕駛開展幹線物流業務的邏輯。
他表示，滴滴不僅關注如何去做技術上的突破，也關注如何使技術和商業形成一個閉環。
滴滴會從四個維度選擇適合無人化商業落地的場景：
第一，市場規模是否足夠大足，足夠支撐一個創新業務未來的商業佈局與技術研發。
第二，能否找到一個路線集中度非常高的場景，也就是說幾百臺車每天在這條十幾公裡、幾十公裡的路線上固定來回行駛。
第三，客戶是否有強烈的無人化的需求，真正能夠用無人化的技術幫助他們提升效率和安全性。
第四，就是技術是否可行。
基於以上四點，滴滴自動駕駛貨首先選擇了大宗商品的運輸作為落地場景。
韋峻青介紹，大宗商品就是煤炭、鋼鐵、礦石這一類服務於生產類企業的原材料和中間產品，這一類的運輸在中國整體的業務規模2.2萬億以上，占到了整個貨物運輸接近一半的體量。
確定了合適的場景，如何去找到一個適合無人化貨運落地的產品形態？
韋峻青認為，無人貨運的商業運營中存在最核心的兩大挑戰，首先是無窮的長尾場景，腸胃場景出現概率雖然低，但是它的危險性高，處理難度大。
另外，實現無人化之後，車輛與外界溝通也是一個難題。
針對這兩個問題，滴滴自動駕駛提出了一個叫做HDS《Hybrid Driverless Solition》的混合無人化解決方案，也就通過編隊運營實現端到端的運輸。
滴滴自動駕駛將車隊編組成一輛有人駕駛的L2的車輛，以及多輛L4無人化的車輛。
在正常的貨運運輸過程中，L4車輛可以自主決策，它與L2這輛車組成一個相對松散車隊，一旦遇到復雜場景，L4車輛會主動跟前車組成一個更加密集的隊列，通過人類駕駛員的引導，處理這些復雜場景。
韋峻青介紹，通過HDS解決方案，可以使一個駕駛員負責2-6輛的車輛，將大幅提高人類駕駛員的勞動生產率，也就是大幅降低了運營成本。
通過HUS混合編隊的方式，滴滴已經進行了超過100萬公裡的測試，和單車智能相比，復雜場景的處理能力提升了50倍，核心安全指標也有超過20倍的提升。
2022年，滴滴進行了全站無人化的驗證，今年將會正式將自動駕駛無人化運輸投入小規模商業運營。
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