自动驾驶「难而正确」，滴滴希望一直走下去

蛰伏三年，滴滴来了。

上海车展前夕，滴滴举办了一场自动驾驶技术开放日，将过去几年在自动驾驶领域的积累全盘托出，向外界分享滴滴在自动驾驶领域的思考及核心竞争优势。

「未来 Robotaxi 概念车」、「北曜 Beta 激光雷达」、「三域融合平台 Orca 虎鲸」、新业务「KargoBot」，滴滴向市场交出的不仅是一连串的解决方案，更是展示了滴滴依旧活跃的创新能力与将新业务快速落地的能力。

无人驾驶什么时候能实现？目前没人能给出确切的答案。

有行业人士直言：

自动驾驶是「我们这个时代最困难的技术问题，比把人送上月球更难」。这不仅考验自动驾驶公司的技术能力、商业运营能力、融资能力，更是考验自动驾驶公司的定力。

透过这场技术开放日，我们看到滴滴自动驾驶持续加码推动自动驾驶服务与商业化的决心。也正因为此，L4 自动驾驶未来在中国的开花结果，才有了更多的可能性。

01

七年磨一剑，

滴滴挺进自动驾驶下半场

2016 年，在滴滴成立自动驾驶部门之初，滴滴花费了一年时间，与全球自动驾驶这个领域最顶尖的科学家和企业家、工程师做了非常深入的交流，在当时形成了两个非常关键的认知：

一是，L4 自动驾驶技术大概需要十年的时间逐步进入到人们的生活，就是从 2016 年到 2026 年，并非很快能够实现量产，也非遥遥无期。

二是，L4 自动驾驶技术进入到人们的生活的路径，最优的路径是进入到类似滴滴这样的出行网络公司。因为它能为 L4 级别的自动驾驶技术在冷启动阶段提供最好的商业化的土壤。

因此，在自动驾驶领域中，滴滴意欲十年磨一剑。

在过去的七年时间里，滴滴收获颇丰。

在技术层面，滴滴自动驾驶已经掌握了包括感知、预测、决策、控制、大规模的仿真系统、大规模的机器学习平台等 L4 级自动驾驶的全栈核心技术，实现技术的自主可控。

滴滴自动驾驶

在商业化落地方面，滴滴自动驾驶车队数量已经超过了 200 辆，散布在北京、上海、广州等城市。

在最新版的滴滴出行 APP 上，用户可在上海、广州的指定区域内，实现混合派单。

即起终点均在区域内的订单，用户能在滴滴 APP 上直接看到「自动驾驶」选项并叫车，体验滴滴自动驾驶带来的服务体验。

作为网约车出行服务的补充，滴滴自动驾驶的送驾里程、送驾时长、每小时单量等体验和效率指标都在持续向网约车靠近。

从团队建设看，滴滴自动驾驶团队过去三年发展迅速。孟醒表示，滴滴自动驾驶团队从 2020 至今团队人数翻了三倍，目前将近 1000 人。

在技术上、项目商业化和团队建设层面，滴滴进展迅速。但作为国内头部出行公司，滴滴对于无人化出行服务的畅想远不止于此。

（1）概念车 DiDi Neuron 亮相：引入机械管家，打造未来的 Robotaxi

对于市场的关注和疑问，滴滴用一辆概念车给出了自己的答案。

在开放日上，滴滴发布了 Robotaxi 概念车——DiDi Neuron，这是国内首辆在车内安装机械臂的 L4 级自动驾驶车辆。

作为一款来自未来的概念车，滴滴希望 DiDi Neuron 除了能够实现自动驾驶以外，还能够提供优越的乘车体验——而机械臂承担了机械管家的角色。

在乘客搭乘时，机械手臂会伸出来，能够准确找到行李的位置并拿起，而且可以比较归置地放在后备厢里面。

同时在行驶过程中，机械臂还能够为乘客提供水、纸巾等需求，使得坐乘体验得到上升。

搭配机械臂的 DiDi Neuron 概念车

除了行业首搭的机械臂以外，DiDi Neuron 还将服务纳入到了整车设计的方方面面。

DiDi Neuron 在移除了驾驶位后，拥有 3.2 米的轴距，乘客使用空间增加了 50%，使得乘车体验上升。

从乘客上车、乘坐到下车的全过程，有细节上的设计非常用心。

比如，DiDi Neuron 概念车采用了顶翼门+侧滑门的「三开门」设计，侧滑门仅在右侧安装，以保证乘客安全，顶翼门则让乘客不用低头也可以进入座舱。

最值得一提的是 DiDi Neuron 的交互设计，DiDi Neuron 概念车车身装有 5 块大屏，其中 3 块位于车头。

这样的设计能够把自动驾驶的下一步行动传递给周围的交通参与者，避免了外界无法得知车辆动向的情况，从而保护车外的交通参与者。

除了考虑行车安全之外，还可以将乘车体验纳入传感器的感知中。比如在车身侧面，乘客上下车门位置的下侧，布置一套传感器。

它可以使车辆能够清晰感知上落客一侧的路面状况，使车不会停在有水坑，有泥泞的地方。

DiDi Neuron 概念车的设计体现了滴滴自动驾驶的服务理念：安全、舒适、懂你。这也意味着，滴滴自动驾驶在技术、产品的基础上，进入了关注乘客体验、运营体验的新阶段。

 （2）建设无人运维中心，直击 Robotaxi 痛点

得益于司机出行网络的经验积累，滴滴在自动驾驶领域出行服务上有着天然的优势。

滴滴自动驾驶 CEO 张博透露称，目前，自动驾驶在消费端最大短板在于，自动驾驶覆盖区不足以满足市场需求。

为了扩大覆盖区域，过去三年滴滴 Robotaxi 在上海的自动驾驶覆盖区域扩大了 7 倍。

但在城市覆盖区域扩张的过程中，另一个难题便随之出现，如何处理更复杂的真实场景？

为此，滴滴推出了「城市泛化引擎」，包含了滴滴研发的一系列技术模块：

• 比如为了解决更多的交通流问题，滴滴推出了大感知模型，一次性输出感知结果，降低了延迟，提升了感知精准度；
  

• 比如运用了可以将交通行为预测更精准的 transformer 的预训练模型，引入了博弈论进行多轮预测，模仿学习人类驾驶行为，达到预测和调整自身驾驶的效果。

除了自动驾驶覆盖区域不足以外，为了进一步提升用户体验，滴滴还引入了无限泊车技术，把覆盖区内全路段变成站点，并还推出了 24 小时不间断自动驾驶服务。

为了实现 24 小时不间断出现服务，滴滴成为国内首家把红外摄像头引入到传感器套件的团队，同时还建设了全球第一个自动运维中心——「慧桔港」。

要实现 Robotaxi 的 24 小时不间断运转，要求需要有一个专门的后勤部门，用以解决车辆补能，清洁等工作。而「慧桔港」便是作为滴滴 Robotaxi 的自动化后勤而存在。

当 Robotaxi 进入「慧桔港」后，车辆会由一辆 AGV 小车进行转运，并由机器人根据实际情况，对 Robotaxi 进行冲洗、充电、检测、停放等，实现全流程 90% 的自动化率。

在滴滴的设想中，白天滴滴 Robotaxi 出去接单，而到了晚上回到「慧桔港」完成交接班后，由机器人进行清洁。从今年起，滴滴自动驾驶已在上海嘉定提供 24 小时自动驾驶出行服务。

「我们希望在运营区域内拥有无人化运营中心，在这个运营中心中的 L4 级别量产的自动驾驶汽车能够自动完成接单，在运营中心中，这些自动驾驶汽车能够在机器人的帮助下自动完成车辆的加油，充电，清洗等工作」，滴滴出行 CTO，滴滴自动驾驶公司 CEO 张博说到。

他认为，自动驾驶于出行领域，应该是一个全链条式的，无人化自动运营的工厂。

（3）两大硬件产品上线，下一代 Robotaxi 车型将在 2025 年量产

为了实现量产化，降低硬件成本，滴滴自动驾驶从关键硬件的开发入手，推出了两款自动驾驶的核心硬件：

• 「北曜 Beta」激光雷达

• 三域融合计算平台「Orca 虎鲸」

激光雷达是自动驾驶车上较为重要的感知硬件，也是自动驾驶成本占比较高的硬件。

在滴滴自动驾驶开放日中，滴滴联合北醒合作开发国内首个 2K 图像级高精度激光雷达——北耀 beta 版正式亮相。

这是国内首个 2K 图像级高精度激光雷达，由滴滴自动驾驶和北醒共同合作研发，具备高点频、高分辨率、长距离等功能，能够适应不同场景。

除此之外，滴滴自动驾驶开发的首个量产化三域融合计算平台——Orca 虎鲸，是降本的又一关键。

三域融合可以让智驾域、座舱域、网联域的设计更加精简，核心元器件、线束得到优化。迭代后的 Orca 虎鲸不仅体积大大减少，而且成本降低了 88%。

这也意味着自动驾驶车的后备箱能再多容纳一个 20 寸行李箱，与此同时，整车装配时的人效比提升 7 倍。

除了在硬件上的降本，滴滴自动驾驶目前正在结合新能源整车企业能力，共同定义和量产无人驾驶新能源网约车。未来 DiDi Neuron 的理念也将融入到这款网约车里。

滴滴自动驾驶 COO 孟醒提到，下一代的 Robotaxi 至少有四个关键维度：

• 第一，前装量产，从产线上下来，能够完全走汽车生产流程。

• 第二，成本低，希望相对上一代能够降低 4-5 倍的成本；

• 第三，国产化，希望供应链可控，甚至希望里面的关键零部件 90% 能够做到国产化；

• 第四，做大规模载人无人化的测试，一定要提高安全性。

通过各种各样的冗余来提高安全性，底盘冗余、通信冗余、供电冗余等等，构成滴滴自动驾驶选择下一代车的核心标准。

据孟醒透露，滴滴已在 Robotaxi 产品定义、车型平台选择及座舱与智驾系统开发等方面合作，首款车型将于 2025 年接入滴滴共享出行网络，实现全天候、规模化的混合派单。

02

滴滴新业务 KargoBot 亮相，

累计收入突破 1 亿元

在这场技术日上，滴滴自动驾驶货运 KargoBot 正式亮相。

这是 Robotaxi 业务外，滴滴首次对外宣布将 L4 自动驾驶技术拓展至干线物流货运领域。

为了加强商业落地能力，KargoBot 打造了一款最适合大宗货运的混合无人化解决方案，核心产品为混合智能编队系统 KargoOne。

滴滴自动驾驶创新业务负责人韦峻青

KargoOne 包括一台由一名司机驾驶的带智能驾驶功能的领航车辆，以及多辆 L4 级自动驾驶卡车构成。

通过全新的驾驶员操作台，领航司机可以指挥无人驾驶的车辆进行编队、靠边停车、解散队列等操作，也可实现一键呼叫远程支持，由远程操作员接入 L4 车辆进行诊断、决策辅助等。

这一模式可以简单理解为「羊群」模式。其中，1 名驾驶员驾驶一辆 L2 级别自动驾驶货车，充当车队「头羊」，而紧随其后的的 L4 级别自动驾驶货车充当「羊群」。

在实际运行过程中，由「头羊」完成外界交互，比如说，车辆安检，称重等，羊群仅需跟随「头羊」的指令行进。

混合无人化的解决方案的好处在于，它能够突破无人化货物运输业务的智能性和安全性瓶颈，从而实现商业化落地。

据滴滴透露，通过这种模式，KargoBot 面对复杂场景的处理能力提升了 50 倍，核心的安全指标提升了 20 倍，同时能有效降低风阻，减少 5-10% 的能源消耗。

滴滴自动驾驶创新业务负责人韦峻青讲到，选择适合无人化商业落地的场景有四个重要维度：

• 市场规模是否足够大，足够支撑创新业务未来的商业布局与技术研发；

• 找到货运路线集中度非常高的场景，几百台的车每天在这条十几公里，几十公里固定路线来回行驶；

• 客户是否有强烈的无人化的需求，真正用无人化的技术帮助他们提升效率和安全性；

• 技术是否可行。

基于这四个维度，大宗商品运输成为最先落地的场景。

大宗商品、钢铁、矿石这一类服务于生产类企业的原材料和中间产品，这一类的运输在中国整体的业务规模 2.2 万亿以上，占到了整个货物运输接近一半的体量。

韦峻青表示，大宗商品的货运既有规模，路线又集中，又有非常强的无人化需求，就是完美的自动驾驶无人化货运落地的场景。针对这一场景，无人化货运落地的产品形态应运而生。

在现场，滴滴自动驾驶 Kargo 负责人韦峻青首次公布了一段 KargoBot 从天津到内蒙古全程 1049 公里无接管的视频。

视频中，KargoBot 的卡车历经白天黑夜，通过积雪、结冰、修路路段以及国道、高速、收费站、匝道、隧道、城市厂区等环境，全程后排安全员仅虚握方向盘，不干预卡车驾驶。

据滴滴公开的数据，目前 KargoBot 拥有超过 100 台自动驾驶卡车，已在天津和内蒙之间开始了常态化的试运营。

截至今年 3 月，KargoBot 累计已经运输了超过 120 万吨煤炭及其他大宗商品，累计物流收入突破 1 亿元。

目前，KargoBot 已经与陕汽合作推出了搭载混合智能编队系统 KargoOne 的前装量产公告车型，预计将在两年内部署超过千辆车型。

上海车展上展出的 KargoBot

在商业化落地方面，KargoBot 深耕西北、华北地区大宗商品物流主战场，与诸多产业链下游知名企业探索智慧物流变革模式。

基于这样的商业化前景，内蒙古鄂尔多斯集团还计划参与 KargoBot 首轮融资。

开启物流货运业务，并能获得一定的收入，对滴滴而言，这是其自动驾驶商业化启动的标志，这意味着过去几年的投入，也将逐渐进入回报期。

03

L4 自动驾驶能实现吗？

滴滴：希望一直走下去

作为当下少有的风口，自动驾驶曾疯狂吸纳各路玩家，资金、人才源源不断地流入这条赛道。

据麦肯锡 2021 年的统计，从 2010 年起，无人驾驶相关技术的投入超过 1000 亿美元。但钱越烧越多，自动驾驶的故事却一直没有突破性进展。

投入与产出之间的巨大落差让悲观的情绪蔓延开来。过去，在公开报道中，有不止一名行业大咖对自动驾驶的前景表达了消极看法。

行业的悲观预测主要在于，目前自动驾驶是一个近乎无法完成的任务：

• 目前行业政策法规尚不明朗，事故的权责界定仍未清晰；

• 投资回报周期长，而外部融资环境遇冷；

• 技术攻坚难度大，硬件成本高，难以短期内实现量产。

尽管行业前景任重道远，但险峰之上出美景。高风险之下也蕴含着新的机遇：

据安信证券测算，2030 年 Robotaxi 带来的出行市场有望达到 1.2 万亿至 4.4 万亿元的规模。在巨大的市场盈利预期下，仅是对行业的前景的一丝想象，便可引起一场又一场的生死搏杀。

但需要明确的是，自动驾驶是一场持久战。如何不倒在黎明前是众多自动驾驶公司正在面临的难题。

自动驾驶「领头羊」Waymo 裁员，背靠大众福特的 Argo AI 宣布倒闭，自动驾驶卡车双雄之一的 Embark 烧完 90 亿美金后宣布关停业务。一众大厂尚且如此，市场惨烈程度可见一斑。

在这样的情况下，对于自动驾驶公司而言，保持技术研发投入，同时不断寻求商业化落地，实现自我造血，是唯一的救赎之路。

相比其他 L4 自动驾驶玩家，滴滴的优势在于可以结合网约车，通过自有的打车网络与运力部署，实现自动驾驶业务商业闭环，这也许是一条行之有效的路径。

透过这场技术开放日，我们看到滴滴并没有给出自动驾驶不可实现的预期，而是讲述 Robotaxi 和 Robotrcuk 在产品、服务与商业化方面真实的进展。

这也表明滴滴自动驾驶非常清楚自己目前 L4 自动驾驶商业化所处的环境，在监管和市场接受度仍然面临挑战的当下，技术瓶颈仍然存在，盈利预期仍需时日。

滴滴自动驾驶 COO 孟醒

孟醒认为，自动驾驶不是一项业务、不是一个技术突破，也不是一个产品，甚至不是一个公司。

自动驾驶是基于场景，通过技术、服务和运营能力的提升，改善人类出行体验的一种新型出行模式。

它的落地，最终以规模化来考量，受限于生态发展、法律法规监管，它的发展注定要呈承阶段性的演进。

现阶段，滴滴自动驾驶也在努力进行多维度的完善：不断强化安全准则和标准、不断扩大运营范围提升运营能力，以及也将服务提升至与技术同等重要的位置。

对于自动驾驶的未来预期，滴滴依旧保持乐观。

「自动驾驶特别让人着迷，它是人类科技史上最难的科技挑战之一，也是造福最多人的科技产品之一。在这条难但正确的道路上，希望我们能够一直走下去。」孟醒最后表示。