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作者 | 大濕兄
編輯 | 歐峯
6月27日，滴滴出行首次面向公眾開放自動駕駛服務。用户可以在滴滴APP的“未來出行”板塊中，進行線上報名。
審核通過後，將能在上海自動駕駛測試路段，免費呼叫自動駕駛車輛試乘。
為了達到宣傳目的，滴滴請來了“央視段子手”朱廣權，由其帶隊，幾名央視主持人在上海測試場地親自嘗試“自動駕駛網約車”。
但與錄播測試不同，兩段實況直播體驗中，自動駕駛車輛不斷出現狀況，網友直呼：“這樣的自動駕駛，我害怕...”
對此，央視財經評論員劉戈則在微博上表示，“滴滴號稱此次在上海投入的是L4級別的智能駕駛無人車，但是在直播中駕駛員多次接管方向盤，遇到複雜場景需要遠程求助。頭回亮相，嚴重翻車。”
無法啓動、緊急接管
滴滴自動駕駛首秀翻車
中國人做事講究天時地利人和，第一條滴滴就沒佔到。
這次，滴滴自動駕駛直播首秀選擇在上海嘉定區，測試路段中涵蓋了寫字樓、地鐵站、酒店等用車場景，並且道路環境簡單，車輛和行人較少。然而，直播當天上海突然下起了大雨，這對自動駕駛系統的感知造成了一定的影響。
但滴滴依舊迎難而上。
首先，滴滴自動駕駛的呼叫方式與我們平時叫的網約車相差無幾。在APP上輸入目的地後，尋找附近可用車輛，等待上車即可。
不過，直播演示中的滴滴自動駕駛的停靠點，設置在某公交車站內，指定的車輛停靠區域位於公交車停靠區域的前方。
滴滴自動駕駛網約車停靠點（來源：滴滴自動駕駛）
那麼問題來了。
眾所周知，國內的公交車站台的道路情況是極其複雜的，公交車與公交車之間的爭搶車道和大角度變更車道的情況時有發生，而將自動駕駛出租車的停靠點設置在這裏，顯然有些為難“人工智能”。
進入車內以後，位於後排乘客前方（主、副駕駛座椅後方）有一塊平板電腦大小的觸摸屏，這裏會呈現車輛行駛和訂單相關的一些信息。乘客上車後，需要掃描屏幕上的二維碼，並確認開啓行程。
為確保行程安全，自動駕駛測試車配備了安全員，可隨時接管車輛。同時配備一名工作人員負責收集測試環節的數據等工作。
很快問題又來了。
在主持人告知車上安全員可以出發時，工作人員回答説“稍等一下”，並在緊張地操作着手裏的筆記本電腦，似乎是在解決什麼問題。為了緩解尷尬，主持人開始分散觀眾注意力，開始講解那塊與自動駕駛相關信息的觸摸屏。
在近3分鐘的處理之後，車輛突然啓動了。在第一段測試道路中，原本導航顯示2.3公里，僅需5分鐘即可到達的行程，自動駕駛車輛硬是開了近10分鐘。
就是這短短10分鐘裏，問題仍不少。
直播剛開始時，雨還不大。當車經過一個積水路段時，央視主持人就向工作人員提問車輛在什麼情況下需要被接管。恰巧這個時候，自動駕駛車輛就出現了偏離，安全員緊急接管了方向盤。
工作人員則急忙解釋道：“雨量較大的時候，濺起的水花會影響雷達和攝像頭，這個時候他們就會接管。”
但精彩還在後頭。
滴滴自動駕駛車輛，通過V2X車路協同成功識別了紅綠燈。但是，在國內很多道路中，左拐和直行是同時放行。直播中，一台對向左拐車輛正好搶在自動駕駛車輛之前左拐。在屏幕顯示中，兩車幾乎已經重疊，説明兩車距離很近。
而在直播中的另一段長距離的測試時，自動駕駛車輛更是遇到了左側車輛加速超車並右拐靠邊的情況。在這個情況下，車輛出現了緊急剎車、猛打方向盤的情況。此外，在識別三輪車、行人的道路參與者時，仍有不少BUG存在。
不過，這似乎沒有影響滴滴投放自動駕駛車輛的步伐。滴滴自動駕駛CMO孟醒在直播當天表示：“到2030年，滴滴出行平台將擁有100萬輛全自動的無人駕駛汽車。”
前有谷歌、後有高德
滴滴又玩起燒錢遊戲？
“滴滴與Uber在全球會有激烈競爭，但這個比賽也不是終點。”
滴滴出行創始人兼CEO程維曾在2017年説過，接下來獲勝者會和車廠、再接下來會和谷歌、特斯拉在無人駕駛領域展開充分的競爭與合作，冠軍會構建未來的交通和汽車體系。
確實，滴滴在切入自動駕駛領域時，毫無懸念的選擇了Robotaxi無人駕駛出租車領域，但這個賽道已經玩家頗多。
谷歌Waymo的無人駕駛出租車（來源：Waymo）
2018年12月，谷歌旗下自動駕駛公司Waymo，正式推出自動駕駛載人服務 Waymo One ，這被外界視為全球Robotaxi商業化的開端。
2019年9月，百度 Apollo在長沙開啓Robotaxi載人試運營，這是自動駕駛在中國落地應用的一個里程碑。
而滴滴出行當時的競爭對手Uber，因為2018年的一次無人車測試致死事故，導致其在自動駕駛網約車業務上幾乎停滯。但在近兩年，國內有不少新玩家開始進場。
在打車業務上與滴滴有過切磋的高德地圖，正是其一。
今年4月，自動駕駛公司AutoX 宣佈接入高德地圖，面向上海市民開放體驗。緊接着5月，另一家自動駕駛公司文遠知行也宣佈接入高德地圖，在廣州黃浦區和開發區對外開放運營。
文遠知行WeRide在高德打車上線（來源：文遠知行）
有着“國民出行軟件”之稱的滴滴出行，雖然入場晚，但動作並不慢。
2016年，滴滴就開始組建自動駕駛研發團隊，中美兩地已有近400人的團隊，自動駕駛測試車超過100台。目前，滴滴已獲得北京、上海、蘇州、美國加州等地路測資格，並在去年9月獲得上海頒發的首批載人示範應用牌照。
去年下半年，滴滴自動駕駛公司獨立，並於今年5月宣佈獲得超5億美元軟銀願景基金投資，是國內自動駕駛公司的最大單筆融資。
拆分之後，才是滴滴自動駕駛真正燒錢之路的開始。
從目前運營的測試車來看，滴滴自動駕駛車輛是由沃爾沃XC60改造，該車指導價最低為36.29萬元，考慮到大批量採購以及廠商優惠，車輛基礎成本至少30萬元以上。
比車更貴的，是加裝的自動駕駛設備。據滴滴介紹，給它安裝了近20個傳感器，其中包括1個64線激光雷達、2個16線激光雷達、7個攝像頭以及毫米波雷達和超聲波雷達。此外，後備箱下方還放置有處理器、存儲等相關設備。
與去年滴滴在 WAIC 上展示的感知方案不同，滴滴對這版感知方案進行了封裝上的改進，形態上更加接近前裝部署的樣式，甚至在前向攝像頭的外部加裝了一個小小的雨刮器。
滴滴自動駕駛COO孟醒則表示，這一輛車的造價在100萬以上。
滴滴自動駕駛網約車的傳感器套件（來源：滴滴自動駕駛）
根據追蹤整個行業財務活動的PitchBook的數據，自動駕駛汽車初創公司平均每月花費160萬美元，是金融科技或醫療保健公司的四倍。
早在2009年，谷歌一手孵化了自動駕駛公司Waymo，十多年過去了，在燒掉了谷歌超過35億美金之後，終於在今年3月，拿到了第一筆外部融資——22.5億美元（約合人民幣157億）。
“同樣做Robotaxi的Waymo，現在每年燒錢是10億美金起步。”對此，馭勢科技首席生態創新官邱巍告訴創業邦，這個燒錢速度，對於大批量部署無人駕駛出租車的Waymo來説並不誇張。
“無人駕駛出租車比較耗錢，因為它在短期內看不到營收。而且它需要投入大量的車輛、人員到路上去跑。”邱巍如是説道。“燒掉10億美金，這還是1000台車，假如車的規模再往上翻，那資金需求量也會翻倍，甚至指數級上升。”
谷歌Waymo的無人駕駛出租車（來源：Waymo）
騰訊自動駕駛總經理蘇奎峯曾告訴創業邦，“燒錢是兩個方面，一個是人，一個是路測。”
在它看來，一方面，自動駕駛是一個頂尖人才聚集的地方，本身這個領域的人才就貴。另外一方面，測試的車輛測試設備的採購和運維、測試人員等成本都需要隨着車隊數量增加而持續投入。
就拿車頂的感知設備來説，單個激光雷達價格可達數十萬美元，但因易於損耗，每過2-3個月就不得不更換，成本過高。
而谷歌則堅持走自研的路線，今年3月，谷歌旗下Waymo推出其第五代自動駕駛系統，在傳感器層面進行了一輪大迭代，在系統感知性能上實現了飛躍，能精確讀取500米外的交通標識，同時整體成本較前代縮減 50%。
搭載谷歌Waymo第五代自動駕駛套件的
無人駕駛出租車（來源：Waymo）
對於“無人出租車”燒錢這件事，行業內的玩家保持了積極的態度。同樣參與Robotaxi業務、獲得豐田投資的小馬智行向創業邦表示，“商業化不是一蹴而就的，它是一個逐步發展的過程。”
小馬智行則認為，自動駕駛行業已經過了研發與驗證原型車的階段。如今，到了一個逐步開始產品化和量產的階段，無人駕駛出租車Robotaxi這種形態，是體現之一。
4年磨一劍
滴滴到底功力如何？
自動駕駛的實現，主要分為感知、決策、執行三個層面，每一個層面都是錢、時間堆積而成的，沒有捷徑可以走。
但對於滴滴自動駕駛，程維是信心十足的：“滴滴最大優勢是場景和數據以及堅定投入的決心。”
在6月，滴滴自動駕駛公司COO孟醒在一次演講中道出了滴滴的三大優勢：AI技術、數據、自動駕駛網絡。
首先，滴滴手裏確實握着寶貴的數據。
“最早的自動駕駛算法是基於規則的，需要人類輸入規則來告訴車輛在哪種情況下該如何處理。而現在的自動駕駛，是基於數據的，通過自動駕駛車輛和人類駕駛員共同採集數據，用它來‘教’自動駕駛的車輛怎樣更好的去開車。”
滴滴自動駕駛公司CTO韋峻青介紹，目前不僅是滴滴自動駕駛車輛在進行數據採集，包括現在路上跑的滴滴網約車，能夠提供每年1000公里的數據。
而它這個數據的來源，正是滴滴已經在平台的運營車輛上安裝了數量可觀的後裝智能設備桔視。滴滴官方透露，裝有桔視的車輛訂單已經佔到滴滴平台上總單量的50%左右。
再則，雲端網絡的部署。
在雲端，根據孟醒此前的演講可以發現，滴滴推出了諸多衍生產品，比如查看所有車輛運行狀況的安全護航平台；顯示路況和車輛行駛狀況的交通數據平台；管理供需平衡的平台；負責車輛管理的運力平台。
基於此，滴滴自動駕駛還提出“混合派單模式”。
採用人類駕駛服務和自動駕駛服務混合派單的模式，簡單來説就是，在用户輸入目的地的時候，後台會自動分析路線並完成任務分配。比如一些天氣條件較差的時候，或者道路情況複雜的路段，則會指派人類駕駛員來接單。
“彌補自動駕駛車輛僅能在特定區域使用的侷限，讓現階段自動駕駛不僅僅停留一種新奇的體驗，更能成為人們日常出行的切實補充。”滴滴出行CTO兼自動駕駛公司CEO張博表示。
最後，還值得一説的是車路協同。
在路端，滴滴在測試區域內的部分路口，部署了自研的車路協同解決方案，利用V2X的方式將紅綠燈的信息以及行人、車輛的信息傳回給自動駕駛車，來輔助車輛對盲區或者暴雨等惡劣天氣下的感知。
它可以理解為自動駕駛的“耳朵”，協助車輛在複雜的路口完成通過。
滴滴自動駕駛CTO韋峻青表示，“車路協同相當於，把智慧的車放到智慧的道路中，這樣的道路可以告訴你很多信息，比如紅綠燈、行駛的車輛、行人等信息。”
總而言之，在從車端到路端再到雲端的全面投入，滴滴自動駕駛開始了新一輪燒錢遊戲。至於何時能夠讓每台造價上百萬的自動駕駛網約車盈利，或許還要等上個一、二十年。
寫在最後
“雖然通過軟件想完成L4甚至L5的90-95％的自動駕駛能力是可行的，但是要完成類人類的機器智能能力，目前卻非常非常困難。”
小鵬汽車CEO何小鵬曾在微博上預測，“我認為大概還需要3-5年時間，大部分人都會意識到最終的贏家會是由創新的硬件公司主導這場巨大的變革，以更深度的融合硬件、軟件和運營和商業的攜同創新。”
滴滴出行創始人兼CEO程維也坦言：“自動駕駛從技術成熟，商業成熟到法規成熟，至少還需要做十年持續投入的計劃，但方向是明確而堅定的。”
那麼，作為用户的你，願意去做“小白鼠”嗎？