【编者按】自动驾驶是一个任重而道远的过程,需要投入大笔资金,也需要长期的数据积累、算法优化。
在自动驾驶的角斗场中,有一个核心资源是数据。理论上,滴滴近水楼台,每天有千万辆级的运营车辆在路上行驶,可以搜集海量的实际路况数据。有米之炊,方可在感知、决策、算法等领域搭起上层建筑。
本文转自“童济仁汽车评论”,作者李梦晨,原标题《滴滴开放自动驾驶,真正意图是什么?》经亿欧编辑,仅供业内人士参考。
滴滴很久没有新闻了。
之前,网约车安全事件的影响,仍会时不时挠动公众的神经。App优化更新之后,再回归,滴滴仍然低调了很多。
不过,6月末,滴滴在上海嘉定举行了一场网约车自动驾驶的央视直播,算是这一段时间以来最大的新闻之一了。
关于这场直播的解读,业界一般认为,这是滴滴“秀肌肉”的做法,为了之后IPO上市做准备。同时,这也是一场面向公众的自动驾驶科普活动。
但围绕着滴滴自动驾驶,其实还有很多细节值得关注,对于自动驾驶行业现状,以及滴滴的出行布局,或许可以有更多的认知。
如果一定要说这是一场Show,但其实也没问题。
6月27日,滴滴在上海嘉定上线了自动驾驶网约车服务。在指定的区域内,消费者可以预约滴滴的自动驾驶汽车,免费按需乘坐。
需要注意的是,滴滴自动驾驶服务并不在上海全境,仅在嘉定的指定区域内,所体验的路线也是固定的。
使用的车辆是沃尔沃XC60,但车上并非“无人”,主驾有一个司机,副驾有一个安全员,消费者需要坐在后排,司机将在必要时候对车辆进行接管。
我们再提几个看到的“真相”。
1、自动驾驶出租车,即Robotaxi技术,是刚刚火起来吗?
在海外,2018年12月,谷歌旗下的Waymo自动驾驶公司推出了自动驾驶服务Waymo One;在国内,2019年9月,百度Apollo在长沙开启Robotaxi自动驾驶试运营服务。
进入2020年,前有AutoX宣布与高德合作,在上海提供自动驾驶网约车的体验服务;后有文远知行在广州开放Robotaxi对外运营,合作方仍然是高德地图。
目前,“雷声”最大的,可能就是滴滴在央视直播的自动驾驶体验活动。
在这个过程中,除了各家“后浪”跑马圈地以外,几个颇有远见的城市也先后涌现出来。
比如,长沙已打造成为全国首个“自动驾驶之城”的金名片,广州正在考虑取消安全员,推动自动驾驶汽车进入远程测试阶段。其他开放自动驾驶道路测试的还有上海、武汉、沧州、北京。
2、滴滴是在兑现去年WAIC大会上的承诺吗?
这次,滴滴提供自动驾驶体验服务并非突然发力,或者空穴来风。
在2019年WAIC世界人工智能大会现场,滴滴已经展出了自动驾驶的测试车,并提供封闭场地试乘体验,并承诺在2020年,将率先在上海嘉定向公众开放自动驾驶体验服务。
这一承诺,对应的也就是滴滴的这次大秀。
3、嘉定区自动驾驶区域,哪些玩家已入局?
为什么是上海嘉定呢?因为这里划定了一块区域,叫做“国家智能网联汽车(上海)试点示范区”,于2016年挂牌落地,属于开放路段,满足一定的测试条件。
目前,在这里参与测试的玩家众多,包括滴滴出行、AutoX、蔚来汽车以及上汽荣威等。
4、滴滴选择了哪家品牌的测试车型?
其实就看滴滴与哪家主机厂进行合作。去年在WAIC大会上的测试车是林肯MKZ,今年直播测试用的是沃尔沃XC60。有趣的是,这两个车都是燃油车,并非电动车。
当然,滴滴与比亚迪也有合作,联合测试车型是比亚迪秦。
5、滴滴测试车使用的激光雷达比较落后?
据报道,滴滴测试车头顶的是一枚Velodyne 64线激光雷达,两侧各有一枚Velodyne 16线激光雷达,再有7颗摄像头组成视觉感知系统。
这套激光雷达系统,确实属于上一代的产品,滴滴还处于追赶阶段。但是造价仍然不低,以“一线抵一万”粗略估计,单车成本妥妥超过100万。
6、从现场情况看,滴滴自动驾驶技术表现如何?
直播当天,上海下着毛毛细雨,这对自动驾驶感知系统提出了很大的挑战。
比如,溅起的水花在激光雷达看来,可能就是需要算法消除的噪点;摄像头被水雾遮挡,也会影响图像识别能力。
事实上,现场出现了多次紧急刹车、猛打方向盘的情况,驾驶员也不得不多次接管方向盘;在测试中,遇到了前方停有三轮车的情况,测试车在远程协助中心发出指令后,才变道离开。
自动驾驶是一个任重而道远的过程,需要投入大笔资金,也需要长期的数据积累、算法优化。滴滴初步的计划是到2023年要投入100万辆自动驾驶汽车,但很显然,这将是一笔巨额的成本支出。
丰满的理想如果要落地,一方面,期待行业的规模效应和技术迭代,单车成本大幅回落,另一方面,去投资圈子里找钱吧。
滴滴也在思考,如果只做一个网约车平台,怕是没有什么不可撼动的竞争力,它需要寻找新的机会。
人手一部手机,以及移动支付普及的时代,孵化出了不少明星企业。比如,“点外卖”有饿了么、美团,“叫车”有滴滴、神州,“刷视频”也有抖音、快手。其中,很多企业是在轰轰烈烈的流量争夺战中生存下来的。
只是,转念一想,他们享受在互联网流量的红利之下,本质上并没有直接创造社会价值,而是提高了社会运转的效率,由此推动其他人或者其他行业扩大社会价值。
他们的模式是可以复刻的,只是时代再没有那么侥幸。
正如滴滴目前的困境,之前发生的网约车安全问题令其焦头烂额,花了很大代价弥补漏洞。同时,一些崛起的“后浪”开始分食滴滴的市场份额。
这些“后浪”,既有主机厂参与组建的运营车队,也有一些地方称霸的区域性网约车公司。这两股势力其实都不容易小觑,虽然目前体量不大,但由于有着明显的差异化优势,滴滴在对手的优势领域翻盘并不容易。
况且,滴滴也深受连年亏损之痛,这在IPO上市前夜绝不是一个好消息。
滴滴的业务亟需破圈,格局要大。
当其他主机厂都在声明,要朝着“移动出行服务公司”转型的时候。其实,滴滴的脚下正是其他主机厂的目的地。只是,滴滴需要做“未来移动出行服务公司”。
格局之大,要大在盯住未来出行的大蛋糕,因为自动驾驶技术可能颠覆既有格局。滴滴如果不想被掀翻,那就得掌握新的竞争力。看看身处海外的Uber,在自动驾驶上的动作也没有停止过,虽然所有人都知道,这是一笔烧钱的买卖。
我们再来看看,这些年,为了抢滩自动驾驶,滴滴做了什么。
2016年,滴滴开始涉足自动驾驶领域,初期的工作是组建各个板块的研发团队。
2017年,滴滴率先成立美国研究院,核心技术研究是自动驾驶和大数据。
2018年,滴滴在国内成立AI Lab,高薪挖人,在两年时间内完成了第一阶段的技术积累,包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、统计学等诸多细分研究领域。
而在2018年,滴滴还先后拿到了美国加州路测资格,以及在北京进行自动驾驶道路测试的牌照。
2019年8月,滴滴将自动驾驶部门剥离出来,使其升级为独立运营的公司,滴滴出行CTO张博担任新公司CEO。
在随后的一年期间,滴滴收获了软银5亿美元的投资,测试车队也在快速扩张。
再往后,就来到了2020年,滴滴自动驾驶出租车落户上海嘉定。
从时间轴发生的故事来看,滴滴有人才、有资金,各领域的研发已经启动,甚至也有测试车落地,那么,还缺少什么?或者说,滴滴做自动驾驶只是重复前人的脚印吗?
滴滴官方提到一点,他们每年可以获得1000亿公里的驾驶场景数据。听上去很庞大,按照滴滴2019年累计运送乘客超100亿人次来看,平均每人次贡献10公里,倒也合理。
这些数据从什么途径进行采集?我们需要提到一个后装智能设备桔视。
这个桔视,功能介绍也很明确,主要包括内外2个摄像头。内视摄像头可以识别车内司机的状态,比如是否存在疲劳驾驶或者抽烟打电话等行为,当然也可以录像,提高运营车辆的安全性;外视摄像头相当于一个“行车记录仪”,可以采集驾驶场景信息。
滴滴在桔视采集数据的基础上,利用算法筛选,将实际场景中的车道线、行人、车辆等抽象出来,导入仿真引擎中,进行自动驾驶算法的仿真训练。
事实上,Mobileye推动算法优化,也是依靠车载后装设备进行大规模的场景采集工作。特斯拉属于前装,但也要借助车主遇到的种种实际场景助其算法优化。
所以,只要桔视实实在在的具备场景采集能力,而滴滴也能够有效利用这些数据,那么,这会成为滴滴的核心优势,再凭借庞大的运营规模效应,快速迭代,有机会做到“后来居上”。
自动驾驶并不是一个多么新颖的概念。
真要追溯的话,在上世纪50年代,业界已经有了类似的畅想,当时是为了降低事故率,提高车辆驾驶的安全性。
只是,如今我们拿出了更接近自动驾驶终极效果的产品,但论成熟度,还需要不断精进。只是,千万别忽略了,自动驾驶的初衷没有变,仍是为了更安全的出行,将人为因素的影响降到最低。
面对新事物,我们总需保持谨慎,免不了会陷入一个“襁褓困境”。
正如在划定区域内进行自动驾驶的测试,虽然是公共开放道路,但测试车辆头顶那么硕大的激光雷达,车身再贴着明确的LOGO,正常路过的社会车辆谁还不远远地躲着它走?
所以,测试车辆的场景难度其实是大大降低的。但是,不去经历复杂的实际场景,这个襁褓中的孩子怎么可能长大?
话又说回来,当这个孩子的判断能力还不够强大时,为了安全,我们又不敢把它放在真正复杂的驾驶场景中去自我学习。所以,这就形成了“襁褓困境”,多数时候在裹足不前。
从目前看,解决的办法仍然是从实际场景中采集海量的数据,然后放入仿真引擎中,让机器进行自我学习,也就是“先修炼内功,在书本中阅尽各种复杂场景”,再“分阶段毕业”,慢慢开放真实的道路测试。
很显然,数据会成为自动驾驶的一处金矿。矿越大,挖的价值越大,挖矿技术更强,挖出的金子也会更多。