阿里巴巴|阿里达摩院科学家，3年造出小蛮驴！量产物流机器人，全自动驾驶( 三 )
但虽然条件范围已经相对明确 ， 但只要场景中有人 ， 而且人机共处 ， 就会永远面临潜在的未知场景和难题 ， 如果系统未曾学习、也无法聪明应对 ， 就会在长尾挑战中沦陷 。
而且自动驾驶 ， 当前仍是一门实验科学 ， 对于长尾挑战尚无定式和套路可用 。
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全世界范围内 ， 一条路线是谷歌、Waymo开创的路测、ODD、规模化路测和试运营 ， 最终在积累起足够场景和数据迭代之后 ， 将产品和解决方案——RoboTaxi推向市场 。
另一条路线的代表是特斯拉 。 直接在量产和实际场景中 ， 让AI司机不断学习和迭代 ， 最终可以进化至真正的RoboTaxi 。 但因为特斯拉作为车企、又是高速复杂的开放道路 ， 这样的方案也始终被诟病过于激进 。
所以从两条路线来说 ， 摆在阿里和小蛮驴面前的 ， 没有成功路径可循 。
二、量产 。
不仅涉及成本和资源 ， 也需要兼顾效率和安全 ， 是一道寻找最优解的现实应用题 。
如果如行业内自动驾驶车辆动则上百万的成本 ， 难言量产 。 如果不解决计算力和功耗方面的挑战 ， 规模化商用也无从谈起 。
三 ， 技术和商业模式都要形成闭环 。
无论是谷歌Waymo ， 还是马斯克的特斯拉 ， 终极目标都是希望用AI司机把人类从驾驶行为中解放出来 ， 都奔着RoboTaxi实现而去 。
但马斯克最终选择广为诟病的影子测试模式 ， 背后也离不开商业模式闭环的挑战 。
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如果直到RoboTaxi真正实现才能产生现金流 ， 没有其他现金奶牛业务支撑的特斯拉 ， 可能根本活不到RoboTaxi真正实现的那一天 。
所以 ， 虽然现在阿里小蛮驴 ， 迈出的第一步是末端场景下的载货 ， 但上述三大挑战 ， 不仅需要解决 ， 还得铁人三项、项项优秀 。
那么现在 ， 公开喊响量产、商用和规模化启动的小蛮驴 ， 究竟有什么底气？
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阿里解题：小蛮驴如何炼成？
最核心的底气 ， 自然还是来自技术自信 。
除了解构小蛮驴构成时谈到的传感器和计算硬件 ， 阿里团队认为最能彰显技术领先性的 ， 是其自研的自动驾驶机器学习平台：
AutoDrive 。
该平台的本质 ， 是由机器替代人工进行算法调参、模型优化 ， 让AI模型可以在数据中实现循环迭代和进化 ， 能够越来越智能、高效地解决长尾问题 。
达摩院自动驾驶实验室负责人王刚说 ， 人工智能解决问题的发展规律 ， 一定是不断减少人工参与 。
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所以在打造小蛮驴的整个过程中 ， 他们始终秉持这样的理念：
不断把人工规则和方法 ， 变成计算驱动 ， 变成自学习 ， 告别有多少人工才有多少智能的尴尬 。
于是在AutoDrive的“大中台”作用下 ， 能够基于复杂的多模态的自动驾驶数据进行自学习 ， 服务感知、定位、决策、控制等“小前台”的算法迭代 ， 解决了人工调参成本高、效率低、结果不可控的问题 。
另外 ， 基于AutoDrive平台的支持 ， 感知、定位、决策规划等“小前台”能够不断提出更轻、更快的算法模型 。
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感知方面 ， 达摩院自研的3D点云语义分割算法 ， 让小蛮驴能够识别厘米级障碍物；
高精定位 ， 能在无GPS或弱GPS环境下实现厘米级高精定位；
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