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4 月 19 日上海車展開展，沃爾沃展臺上擺著兩臺特別的滴滴涂裝車。車頂上醒目的激光雷達，提示觀眾這是兩臺 L4 級自動駕駛汽車。
兩臺自動駕駛汽車分別基于沃爾沃 XC60 和 XC90 打造。其中， XC90 版本承載了滴滴出行最新發(fā)布的自動駕駛硬件平臺——滴滴雙子星。新硬件平臺性能有可觀的提升。在整體造價保持不變的情況下，全車傳感器數(shù)量增至 50 個，算力超過 700TOPS ，每秒超千萬級點云成像。而上一代硬件平臺——就是 XC60 那個版本——傳感器數(shù)量是 11 個。
數(shù)字很抽象，而效果很具體。新平臺搭載于 XC90 冗余車型后，在核心高性能傳感器、車載自動駕駛系統(tǒng)、遠程協(xié)助系統(tǒng)和前裝量產(chǎn)車型深度兼容四個方面實現(xiàn)多層冗余。簡而言之，滴滴自動駕駛硬件的安全性和可靠性得到了大幅提升。除此之外，滴滴雙子星還實現(xiàn)了極高的車規(guī)化程度和套件模塊化，方便車輛后裝改造。
從這次升級中，不難看出滴滴自動駕駛的重點：增強可靠性，加快上車速度。相比其他一些 L4 級自動駕駛平臺和公司，滴滴切入這塊的時間其實不算早：2016 年開始試水， 2019 年正式亮相。但在技術(shù)迭代和落地測試上，滴滴呈現(xiàn)了領(lǐng)先行業(yè)的加速度。2021 年 4 月，基于此前的自動駕駛硬件平臺，滴滴發(fā)布了全球首個連續(xù) 5 小時無接管路測視頻。在這段視頻里，能看到滴滴的自動駕駛車輛面對一些復雜路況都能應對自如，比如路口左轉(zhuǎn)遇到突然冒出來的電動摩托。
（滴滴自動駕駛連續(xù) 5 小時無接管路測視頻）
這背后，得益于其清晰的邏輯和落地路徑。作為國內(nèi)最大的網(wǎng)約車平臺，滴滴天然就有自動駕駛誕生的土壤和落地場景。
滴滴做自動駕駛的護城河隨著自動駕駛落地進程的深入，滴滴的天然的優(yōu)勢將逐漸顯現(xiàn)：數(shù)據(jù)覆蓋完整度和混合派單模式。
對當前自動駕駛和 AI 有了解的都知道，海量數(shù)據(jù)是一切的基礎(chǔ) 。一些專門做 L4 級自動駕駛的公司，主流做法是自動駕駛車路測收集真實世界的數(shù)據(jù) ，同時輔以虛擬仿真。
這種做法其實存在一定短板，道路環(huán)境千變?nèi)f化，充滿了隨機行為。有限的自動駕駛車輛路測和仿真里程縱使做得再周全，覆蓋了 99% 的普通場景數(shù)據(jù) ，都會漏掉那 1% 長尾場景。比如三輪車逆行、摩托車闖紅燈、躺在路中間的布娃娃、路邊突然竄出來的小狗。
那 1%發(fā)生的概率很小，但一旦發(fā)生，對完全依賴數(shù)據(jù)的自動駕駛系統(tǒng)來說，都容易產(chǎn)生安全隱患。如果這個問題得不到解決，乘客就不可能百分百信任自動駕駛。
作為一個日均訂單數(shù)達數(shù)千萬的出行平臺，滴滴在解決這個問題上是有優(yōu)勢的。這里不得不提滴滴在 2017 年啟動的一個項目——桔視。這是一套軟硬結(jié)合的安全設(shè)備， 2019 年已經(jīng)有百萬級車輛安裝。滴滴表示，司機的行駛軌跡加上桔視設(shè)備，全年可以采集近 1000 億公里的真實場景數(shù)據(jù) ，能夠覆蓋大多數(shù)想象中的長尾場景。
這為滴滴自動駕駛提供了足夠豐富的數(shù)據(jù)養(yǎng)料。據(jù)滴滴透露，同樣采用仿真系統(tǒng)提升測試里程，滴滴因為數(shù)據(jù)上的質(zhì)量優(yōu)勢，能將測試里程提高5–6個數(shù)量級。從數(shù)據(jù)優(yōu)勢的角度看滴滴自動駕駛的技術(shù)加速度，也就不難理解為什么滴滴能在短短五年內(nèi)實現(xiàn)連續(xù) 5 小時無接管。
而在落地場景上，滴滴也不愁，只要自動駕駛技術(shù)足夠成熟，就可以融合進網(wǎng)約車業(yè)務中。滴滴此前表示，將嘗試人機 “混合派單”的模式——自動駕駛車輛和網(wǎng)約車司機同步在線聽單和接單，如果路況、天氣和路徑適合自動駕駛車輛接單，滴滴就會派單給它，積累運營經(jīng)驗，反之則會派單給網(wǎng)約車司機。
Uber 已經(jīng)把自動駕駛業(yè)務出售了，這個模式可能會成為滴滴獨有的護城河。目前，不合適自動駕駛車輛的區(qū)域和情況肯定還是比較多的，通過混合派單模式，讓人類司機來完成訂單，保證用戶體驗，可以彌補自動駕駛車輛的局限性。
隨著技術(shù)的逐步成熟， “合適區(qū)域”的面積逐步擴大，商業(yè)化也就慢慢往前推進，商業(yè)化推進反過來也會帶去大量長尾場景數(shù)據(jù) ，反哺技術(shù)能力，形成正向循環(huán) 。
這種漸進式落地自動駕駛又不影響用戶體驗的策略，幾乎是其他 L4 自動駕駛技術(shù)公司無法復制的。
可靠性是自動駕駛的立根之本當然，做自動駕駛方案最重要的還是可靠性。只有百分之兩百的可靠，才能讓護城河成為護城河，不然只會變成浪費掉的優(yōu)勢罷了。
當前， L4 自動駕駛不少公司都花精力拿掉安全員做演示。為自動駕駛車輛配備安全員，是為了發(fā)生緊急狀況時，人類及時接管。把安全員拿掉，目的正是為了證明其自動駕駛系統(tǒng)的可靠性。但不同公司做這件事，背后思路是不一樣的。
有的公司純粹是通過軟件系統(tǒng)迭代，增強決策算法去拿掉安全員，沒有硬件兜底。不排除有的公司算法能力特別強，但這就好比，不帶保險繩去走鋼絲，確實能讓人感嘆其技藝高超。然而從實操的角度來說，不帶保險繩去走鋼絲可能連登場都不被允許。再或者，運動員只注重技巧而忽視力量訓練，注定無法長遠。
【滴滴的做法有些不一樣滴滴車不一樣】而滴滴的思路是通過打造硬件冗余，充分保證安全性的基礎(chǔ)上，才拿掉安全員 ?！叭哂唷边@一詞匯最早是飛機常用術(shù)語，是指飛機的電子控制系統(tǒng)進行了安全備份，防止一套系統(tǒng)突然壞掉，影響飛機的正常運行。這就是為什么說，飛機是目前最安全的交通工具的原因之一。
在自動駕駛領(lǐng)域，常常由于傳感器成本問題，限制了冗余設(shè)計方案的實際落地。而滴滴雙子星平臺在成本不變的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了 11 個傳感器擴增到 50 個傳感器，并且將來會成為自動駕駛主力硬件方案。
如上所述，這套自動駕駛硬件在核心高性能傳感器、車載自動駕駛系統(tǒng)、遠程協(xié)助系統(tǒng)和前裝量產(chǎn)車型深度兼容四個方面實現(xiàn)多層冗余。
首先，是50 個傳感器帶來核心高性能傳感器冗余，最遠探測距離超過 300 米，最小可探測距離為 10cm ，車規(guī)級相機像素總和超 1 億。通過設(shè)計遠、中、近距的激光雷達、攝像頭、雷達配置方案，結(jié)合紅外相機等多種傳感器功能，前向視角可實現(xiàn) 12 層傳感器冗余覆蓋疊加，可提升車輛在樹蔭、隧道、雨霧、逆光、黑夜等復雜的場景下的感知能力，使自動駕駛系統(tǒng)達到更高的安全等級。
其次，滴滴自動駕駛自主研發(fā)的 Fallback G 備用系統(tǒng) ，形成了第二層冗余。即使極端場景下主系統(tǒng)不可用，仍能毫秒級提供足夠的安全應對方案，能滿足 ASIL-D 最高等級安全認證要求。ASIL 全稱 Automotive Safety Integration Level（汽車安全完整性等級），共有四個等級， A 是最低等級， D 是最高等級。
此外，滴滴自動駕駛遠程護航中心為自動駕駛測試運營構(gòu)建了第三層安全冗余。通過車輛四周 4 個魚眼攝像頭，配合后臺全方位自動駕駛運行場景檢測，硬件平臺能協(xié)助遠程護航中心實現(xiàn)零距離多視角的遠程監(jiān)控，從而有效實施遠程輔助或通過 5G 實現(xiàn)低延遲的遠程控制。
最后，通過與沃爾沃合作構(gòu)建了第四層保障。沃爾沃的主動安全系統(tǒng)有口皆碑，加上滴滴雙子星平臺，車輛能實現(xiàn)制動、轉(zhuǎn)向、供電、通信冗余，進一步確保行駛安全。
在自動駕駛硬件平臺的定制上，同樣依賴于滴滴的數(shù)據(jù)能力和場景經(jīng)驗。滴滴可能是最解城市交通復雜度和多樣性的出行平臺，這讓團隊在定位問題時，無論是制定軟件還是硬件解決方案時，都能更接近真實的使用的場景，并且找到性能和價格的平衡點，不是隨意豪氣堆疊傳感器和計算資源，也不是一味追求低價。
冗余硬件設(shè)計提供了強大的感知能力，但怎么利用感知到的數(shù)據(jù) ，提高軟件層面的決策能力同樣重要 ?，F(xiàn)在業(yè)內(nèi)流行用深度學習算法做決策，但深度學習產(chǎn)生的模型越來越復雜，以至于它們自己也變成了一種 “黑盒” 系統(tǒng) ，也變成了一種不確定性的來源。滴滴的做法是優(yōu)先解決那些定義完備，數(shù)據(jù)豐富，且有明確兜底方案的模塊。中期考慮以持續(xù)提升模塊性能為主，長期也需要投入一部分兵力做一些前沿研究，比如可解釋 AI 系統(tǒng) 。
不難看出，滴滴的自動駕駛技術(shù)發(fā)展很快，但都是在確保其可靠性上進行的。滴滴采取了足夠的措施，比如硬件冗余設(shè)計和軟件算法的謹慎，來保障安全。
據(jù)滴滴透露，其自動駕駛網(wǎng)約車從去年6月份開始在上海運行，已經(jīng)有超過5萬人報名體驗。目前在上海嘉定的測試區(qū)域，整個測試規(guī)模已經(jīng)到了530公里，場景覆蓋上包括會展中心、酒店、學校、商業(yè)區(qū)、工廠、辦公區(qū)域等。

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