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汽车|为什么说滴滴自动驾驶能成为中国的Waymo( 三 )


出行世界里存续百年的权力结构或将被彻底颠覆 ， 整个出行网络最终的权力将掌握在城市出行网络运营商而非车厂手中 。
这是一场马拉松接力赛 ， 想要取得胜利 ， 靠的不仅是最后一棒7.195公里的冲刺 ， 还有前面35公里点点滴滴的累积 。 而作为上一次变革的获胜者 ， 滴滴显然已经积攒了足够多的实力 。
滴滴的家底
在上一场变革中 ， 滴滴收获的最大果实便是一张5亿用户的出行网络 。
无人驾驶的工作原理与其他机器学习应用并无差别 ， 计算机处理大量数据以提取有关如何驾驶的一般规则 ， 从理论上讲 ， 数据越多 ， 系统的性能越好 。
滴滴现在日均订单为数千万单 ， 司机的行驶轨迹和安装在交通工具上的桔视设备如今每年都将采集近1千亿公里的场景（滴滴自动驾驶是世界上唯一拥有千亿公里数据的自动驾驶公司） ， 这给滴滴自动驾驶提供了足够丰富的数据 。
现实交通环境更复杂的地方在于 ， 三轮车逆行、出租车闯红灯、路边突然窜出来一只小狗的情况时有发生 ， 虽然这大多属于长尾场景 ， 但这些复杂的交通参与者的随机行为造成了交通的复杂性 ， 如果不能解决这样的场景 ， 将严重影响实际的驾乘体验 ， 也就不可能真正做到无人驾驶 。
但几十辆车 ， 几百辆车的自动驾驶车队很难完成这样的数据收集 。 “一些场景可能跑了几万公里才出现一次 ， 这都不算长尾场景 。 长尾场景可能是跑了1亿公里才出现的场景 。 ”孟醒表示 。
滴滴收集起摄像头拍出来的像素信息 ， 当涉及到感知的时候 ， 系统会自动提取交通参与者的信息 ， 系统会将这些参与者抽象 ， 放到仿真引擎里面进行三维重建 ， 将其从一个现实的案例变成一个可以反复训练的虚拟案例 ， 从而不断地去训练 ， 以确定智能车端是否真的可以应付这样的场景 。
而到了路测环节 ， 选择区域又是一件非常重要的事情 。 因为选择一块完全没有人的地方做测试是毫无效率的 ， 但是选择什么样的路况 ， 需要大量的数据支撑决策 。 依靠大数据系统 ， 滴滴可以10秒钟筛选出最具有测试价值的地点 ， 而不是像其他自动驾驶公司需要从头到尾收集数据 ， 周期可能长达半年 ， 甚至更久 。
汽车|为什么说滴滴自动驾驶能成为中国的Waymo
本文插图

自动驾驶的初心便是降低有人驾驶的安全隐患 ， 安全自然不容忽视 。 滴滴建立了一整套安全体系 ， 最前端是安全员的检查 。 据孟醒介绍 ， 滴滴对安全员的考核非常严格 ， 对于安全员的录取率低于1% ， 比上哈佛还难 。
在内部安全流程上 ， 滴滴研发了76个模块 ， 可以管理车辆的每一次行为 。 在车辆内部 ， 所有的交互都通过一块屏幕完成 ， 信息及时通过屏幕传达给乘客 。 未来 ， 诸如确认车门是否关好、安全带是否系好这样的程序都是被写死的 ， 如果没有完成 ， 那就不能启动 ， 避免交通事故的发生 。
10年之后 ， 当一辆辆无人驾驶汽车行驶在路上的时候 ， 将更加考验平台的规模化运营能力 。 因为汽车的维修、保养、加油、充电、清洁等基础问题要解决 ， 而滴滴的小桔车服和金融业务也会借此迸发出蓬勃的生命力 。
自动驾驶毕竟是一场长跑 ， 而商业公司们在技术创新时 ， 同时需要考虑营收的问题 。 海思半导体总裁何庭波在欧洲谈论无人驾驶时 ， 将无人驾驶的落地形容为“沿途下蛋” ， 意思是无人驾驶可以在生产线上使用 ， 管理流程中使用 ， 低速条件下的工作中使用 ， 并不一定非要局限在马路上 。
这意味着 ， 大部分公司依然未能有清晰的商业模式 。
站在这个视角上 ， 再来审视滴滴 ， 不难发现 ， 滴滴做自动驾驶 ， 天生带有历史使命——滴滴可以将自动驾驶网约车服务与用户的出行场景进行无缝衔接 。 天然的出行场景是滴滴持续积累的优势 ， 在国内 ， 也只有滴滴具备这样的优势 。 这是滴滴最大的底牌 。


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