也許隻有結合了網約車業務變現和自動駕駛場景，才有持續發展的可能。
而這依舊是滴滴的優勢。
上海車展前夕，滴滴再次對外公佈業務進展。
這次滴滴更想聊聊未來——自動駕駛業務。
在4月13日舉辦的滴滴自動駕駛開放日活動中，滴滴自動駕駛發佈了首個自動駕駛自動運維中心，以及首款未來服務概念車DiDi Neuron，同時還公佈了在技術、硬件、量產以及新業務探索方面的進展。
首款量產車型計劃於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。
滴滴自動駕駛概念車 DiDi Neuron
來源：企業供圖
發佈會持續了一個多小時，針對自動駕駛，滴滴想聊的事情很多。
有過去幾年團隊的進展、技術亮點、核心競爭優勢，以及對幾年之後的未來，共享出行和自動駕駛發展的思考。
展望自動駕駛領域，百度、小馬智行、小鵬等一眾公司都在進行一場難度堪比『造火箭』的技術比拼，動作不斷。
沒人知道這場競爭何時結束，或許10年，或許更久。
它考驗的不僅僅是技術實力，還包括資金實力、商業化運營能力等等。
這可能才是滴滴蹚進這潭深水的原因。
滴滴要做自動駕駛，肯定不是說說而已。
滴滴對這項業務寄予了厚望。
這次自動駕駛開放日，其創始人程維現身，他坐在第一排，看完了整場發佈會。
那麼滴滴到底想要怎麼做？以及能做成的，為什麼會是滴滴？
技術革新
早在2019年，滴滴自動駕駛CEO張博就表示，自動駕駛要想實現技術落地，必須要集齊四張牌：共享出行網絡、無人駕駛技術、汽車廠商和Tier 1《一級供應商》的支持和足夠的資本支持。
公開資料顯示，獨立之後的滴滴自動駕駛業務《沃芽》累計獲得八億美元融資。
總結整場發佈會，其實呈現的是一款概念車，兩個硬件，一項新業務，以及自動駕駛24小時自動運維中心、量產車型將於2025年接入滴滴共享出行網絡。
首款未來服務概念車DiDi Neuron，取消了駕駛位，最大限度釋放了乘坐空間。
在車輛總長度不變的前提下，相較普通網約車內部空間提升50%，腿部空間提升86%，乘客甚至可以在車內『一鍵躺平』。
DiDi Neuron最大的特色還包括，車內有一條靈活的機械臂，它被滴滴自動駕駛COO孟醒稱為無人駕駛時代的『管家』。
它通過語音控制可以為用戶提供提行李、遞水、叫醒等服務。
車內搭載的大屏交互系統，設計了會議、遊戲、影音、街景介紹、氛圍選擇等模式。
DiDi Neuron車內有一條靈活的機械臂
來源：企業供圖
在車輛硬件方面，全車設置了21個相機、14個雷達，其中8個激光雷達，6個毫米波雷達。
有汽車行業人士稱，單看8個激光雷達，這款車的成本絕不會低於百萬元。
滴滴還首次發佈了兩款自動駕駛核心硬件——『北曜Beta』激光雷達和三域融合計算平臺『Orca虎鯨』。
激光雷達是自動駕駛的眼睛。
滴滴自動駕駛和北醒公司聯合研發的滴滴北曜Beta是2K圖像級高精度的激光雷達，擁有每秒300萬高點頻、超512線、橫向120°及縱向25.6°的超大視場角等性能特點。
此外，北曜Beta增加了可調節分辨率功能，支持常規模式、視場角聚焦高清、局部高清、全局高清等四種模式，不僅200米外感知輪胎等低反射率物體清晰的輪廓，還可以根據場景需求自適應地調節局部區域或全局的分辨率，提升激光雷達在不同環境下的感知效果。
Orca虎鯨則是滴滴自動駕駛研發的量產化的三域融合計算平臺，打造車載超級中央計算單元《SCCU》，將智能駕駛域、智能座艙域和網聯域三域融集成至一體。
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%。
本場發佈會上，另一個受人矚目的亮點是滴滴自動駕駛貨運KargoBot正式亮相。
這也是滴滴自動駕駛的創新業務——滴滴首次宣佈已將L4級自動駕駛乘用車解決方案拓展至幹線物流貨運領域。
當前貨車領域正面臨挑戰，司機缺口持續擴大，滴滴自動駕駛技術能有效提升貨車的自動化能力。
基於滴滴自動駕駛的雲平臺和技術中臺能力，KargoBot自2021年開始持續推進幹線貨運的無人駕駛技術研發和針對大宗商品的商業化運營。
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。
取得資質牌照是技術被認可。
開啟物流貨運業務，則是商業化啟動的標志。
目前滴滴自動駕駛車隊數量已經超過了200輛，散佈在北京、上海、廣州等城市。
這場發佈會顯然是想證明，滴滴依舊保持著創新的能力，以及將新業務落地的高效執行。
為什麼是滴滴？
技術之外，滴滴還有豐富的出行服務經驗。
這些將幫助滴滴更快更準地解決真實長尾問題。
如果把這個優勢再具像化一點——你可以想象一下，復雜的交通路面，突然沖出來的行人、動物，逆行、闖紅燈。
復雜而多元的交通參與者與各種隨機行為讓出行場景遍佈不可控因素，而且並不會因為自動駕駛車輛變多而更加規范。
如果這些問題不解決，那麼自動駕駛隻會增加交通出行的危險性。
『一些場景可能跑了幾萬公裡才出現一次，這都不算長尾場景。
長尾場景可能是跑了1億公裡才出現的場景』孟醒曾對媒體表示。
滴滴自動駕駛COO孟醒介紹滴滴概念車
來源：企業供圖
自動駕駛通常有兩個場景。
第一類是可識別但低頻出現的場景，這一類往往可以歸到特定的類別。
針對這種，采用主動挖掘的方式，英文叫做active learning。
基於多年的技術測試積累，滴滴對這種類別有相對比較多的積累和定向認知。
也得益於感知大模型的應用，能夠采用自動化的方式，主動挖掘這一類的樣例，在小動物、異形卡車等場景都有較好的實踐效果。
另一類則更加低頻，且很難進行類別的定義。
比如地面物體，類型多種多樣，從落葉、樹枝、垃圾袋甚至到半塊磚頭，很難窮舉。
通過占據空間網絡的方法，就能夠對這些地面的小物體做有效召回，防止碰撞及不必要的急剎，保證自車的安全性。
另一方面，當無人駕駛汽車規模化地在道路上行駛時，也更加考驗車輛的運營能力。
由此看來，滴滴做自動駕駛早有佈局。
滴滴2016年開始自動駕駛技術研發。
在2018年，滴滴領頭成立了洪流聯盟，這其中包括博世、北汽、比亞迪、寧德時代、四維圖新等汽車制造、零配件制造、新能源、數字地圖以及車聯網企業，這些聯盟公司在供應鏈方面或多或少可以彌補滴滴做自動駕駛技術的短板。
2019年，滴滴自動駕駛升級為獨立公司《沃芽》，由滴滴出行CTO張博兼任自動駕駛公司CEO。
2020年，滴滴聯合比亞迪推出定制網約車D1。
2021年，滴滴與廣汽埃安達成戰略合作。
從2020年到現在，滴滴自動駕駛經歷了1020天，在這期間團隊規模差不多翻了三倍，現已達到近1000人。
L4會實現嗎？
自動駕駛這場競爭最終將決定未來50年，甚至更長時間內的行業格局，毫無疑問，勝者將擁有更大的話語權。
結合網約車業務變現和自動駕駛場景，
才有持續發展的可能。
來源：企業供圖
放眼全球，自動駕駛技術是一個沒有第三名生存空間的市場。
谷歌旗下的無人車公司Waymo已經成立14年，無論是先發節點，還是已經成型的技術，都讓它已經站在這個領域的浪潮之巔，而各路玩家隻能競相追趕第二名的位置。
混戰之下，其實留給大家的時間已經沒有想象中那麼多了。
追趕和競爭中，所有玩家面臨的是巨大的機遇、市場和挑戰。
麥肯錫曾預測，至2030年，自動駕駛相關的新車銷售及出行服務創收將超過5000億美元，出行服務提供商部署的自動駕駛車輛將占PKMT《乘客總裡程》的11%，私人擁有的自動駕駛車輛將占2%。
所有人看重的都是自動駕駛對未來出行市場的重塑。
出行行業曾經制造了滴滴、Uber、Lyft等價值幾百甚至上千億美元的公司，而出行+汽車，則顯然是一個更能釋放巨大能量的市場。
光是對自動駕駛落地後的種種想象，就足夠引發一場群雄逐鹿。
滴滴能否在自動駕駛領域再次證明自己，不但關乎外界對它的信心，也關乎內部團隊在經歷種種挫折和變化之後的鬥志和熱情。
滴滴需要一場新的勝利，即使自動駕駛L4技術的落地以及規模化依舊是任重道遠的事情——因為投資回報周期長，資本對於L4技術正在由熱情變得謹慎；政策對Robotaxi的態度依舊不夠明朗和清晰；以及一個最基礎的問題，L4究竟會實現，還是隻能是一個美好的概念？
看似一場豪賭，但正是有一些企業依舊還在探索、投入，一點點地推動技術緩慢向前，L4自動駕駛在未來的中國，才有了可能性。
但大多數企業在此之前可能已經倒在營收上了，很多公司至今還沒有清晰的商業化模式。
也許隻有結合了網約車業務變現和自動駕駛場景，一邊賺錢一邊做技術突破，才有持續發展的可能。
而這依舊是滴滴的優勢。
作為長周期的行業，自動駕駛考驗的是更多更復雜的能力，以及更現實的落地環境。
在未來，自動駕駛不會簡簡單單作為一項技術，而是運用到出行的方方面面，當視線拉得足夠長遠，自動駕駛很有可能代表的就是人們未來出行的方式。
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