沉寂三年，滴滴自动驾驶干了些啥？

滴滴这次自动驾驶开放日似乎没有太被行业关注到。

之前一直有坊间传闻说滴滴自动驾驶团队要散，或者造车项目达芬奇也要散。

说COO孟醒已经离职在美国度假了一段时间。

最近滴滴弄了个自动驾驶开放日，变相辟谣了。

也算是滴滴在经历风波之后的首次高调亮相。

个人感觉，相比较2020年的央视直播，这次活动相当低调。

今天去看了下回放，做做笔记：

开头，滴滴自动驾驶CEO张博来了个大胆预测。

2016年他认知到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。

并不像很多的公司说的两三年就能够量产，也不像一些人说的遥遥无期，它大概就是在十年的维度。

从现在这个节点看，大概还有3-4年左右的时间。

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，提供一种“人类和机器人的混合网络”，给用户提供非常稳定、高效并且更加安全的出行服务。

说白了，就是滴滴已经把出行网络搭好了，就差把人类司机换成自动驾驶了。

滴滴发布了一款概念车，DiDi Neuron。

概念车一般就是脑洞而已，说再多也就是吹牛。

但感觉滴滴这款概念车花了很多功夫在人车交互上。

整个车身大概有5块屏，其中3块在正向。

为什么把车的屏幕做到这么大，为什么不像正常的车一样多做几块灯就好？

这么做的原因是，除了保护车内乘客安全，滴滴还想确保车外交通参与者的安全。

当车里没有司机时，这些屏幕可以向周围的人传达车辆的意图和下一步动作。

例如，当车辆停下来让乘客上车时，屏幕上会显示人行横道标识，告诉乘客它在等待。

到达目的地时，屏幕也会显示提示，告诉其他交通参与者车辆要靠边停。

车上有21个摄像头、8个激光雷达和6个毫米波雷达。

滴滴希望利用这些传感器实现人性化功能，如在车辆侧面乘客上下车门下方安装传感器，避免停在有水坑的地方。

后备厢里有个机械臂，方便拿行李。

这车只有一边有门，靠近马路的那边，这样乘客上下车更安全。

还有电动滑门，避免撞到别人。

另外，有个顶翼门设计，让乘客进出时不用低头。

这款车在上海车展能看到，不知道现场能体验的功能有多少。

此外，孟醒还透露现在滴滴的自动驾驶团队有将近一千人，在重点回答下面这些问题：

能否扩大城市运营范围？

滴滴公司应用了感知大模型和预测模型来实现更准确的感知和预测。

预测大模型基于transformer的预训练模型，其核心功能是通过预测实现更高的准确度，而不是端到端的理解。

此外，滴滴还引入了模仿学习的技术模块。

模仿学习不是什么新概念，此前DAgger、NEAT、ChauffeurNet、LAV、Roach等研究一直在试图超越纯粹的模仿学习。

滴滴认为长尾场景分为两类：

·第一类是可以分类的长尾场景。例如小猫小狗等场景，虽然它们有许多相似之处，但出现的频率很高。在这些场景中，系统应尽量挖掘已经遇到的数据，并单独提取所有已经出现过的小猫小狗或类似场景的模块，甚至可以进行数据处理，以实现更精确地处理这些场景。

·第二类是塑料袋等经常出现但长得不一样的物体。这些物体无法被归类识别，因此滴滴引入了占据空间网络（对，特斯拉提过的Occupation network），即使不知道这些物体是什么，也可以准确判断和预测它们的行为轨迹。

所有这些能力被滴滴称为城市泛化引擎。

能否增加站点？

在站点设置方面，滴滴网约车站点的密度大约是每10米一个站点，而自动驾驶车站点的密度为每1.5公里一个站点。网约车站点密度是自动驾驶的150倍。

增加站点的挑战在于自动驾驶车的泊入能力。

这些站点往往面临许多挑战，例如很多地方有临时或长期的停车位，自行车、摩托车和锥桶等障碍物等。有时候可以通过等待或交互来解决，但有些情况下不能解决。

滴滴表示，目前他们的泊入能力已经提高到了96%，即在100次泊入的情况下，有96次可以停进去。

滴滴公司还在研究新技术——无限泊车技术。

这项技术可以将整个道路、整段道路变成停车点，自动驾驶车可以根据路况在任何一个安全的地方找到停车点并停车。

是否能提供24小时服务？

夜间交通流量相对较低，只有白天的60%，但是夜间的重大交通事故占整个交通事故的40%，可能是因为夜间能见度较低或司机容易疲劳等原因。

为了解决能见度低的问题，滴滴引入了红外摄像头到传感器套件中，可以在黑暗的区域看到原本看不到的人群。

滴滴还在建设全球第一个自动驾驶自动运维中心“慧桔港”，位于上海嘉定，旨在让车辆24小时不间断运行。

一旦车辆进入慧桔港，就由AGV驮着在空间内行走，清洗机器人完成清洗，机械臂完成充电等动作。

此外，滴滴分享了运营robotaxi的两个洞察：

·送驾时长：2022年时，自动驾驶车的送驾时长约为网约车的1.35倍，今年降至网约车的1.19倍。例如，如果乘客需要100分钟到达某个地方，今天乘坐自动驾驶车的平均时间约为119分钟左右。

·送驾距离：网约车因为上人类司机会做比较好的规划，而自动驾驶车因为路径规划的原因或遇到一些困难，最初的送驾距离比例是1.31倍，但今天降至1.17倍。

发布了国内首个2K图像级高精度激光雷达，北耀beta版。

与北醒合作研发，参数十分出众：300万像素点频，512线能力，横向视场角将近120度，纵向视场角将近26度。

不仅如此，该雷达还创造了一种视场角聚焦高清的模式，能够将近距离且不需要观察的地方的分辨率降低，以此来增加更远地方的分辨率。

此外，该雷达还具有局部高清功能和全局高清功能，分别可以调整窗口视场角和瞬间提高全部分辨率。

只是瞬间把全局点亮涉及到超频的能力，时间不会维持很长，只能满足瞬间的安全性的需求。

还发布了国内首个量产化的三域融合计算平台Orca虎鲸。

它最大的特点是三域融合，即智驾域、座舱域和网联域，全部放在一个BOX中，称为Super Central Commputing Unit（SCCU）。

每个域都有精细化设计，相比上一代计算平台，整个成本节约了88%，整车空间体积下降74%，核心元器件和线束也有了较多的优化。

这样做不仅省去了生产制造的时间，还提高了生产效率。

滴滴认为下一代robotaxi有四个关键维度：

国产化、前装量产、低成本和高安全性。

·滴滴希望供应链可控，甚至希望里面的关键零部件90%能够做到国产化。

·前装量产可以保证车辆的可靠性和一致性，从而有可能建更大规模的车队。

·更大规模的车队需要降低成本，滴滴希望能够降低4-5倍的成本，相对上一代。

·为了保障安全性，滴滴要求在各种方面都有冗余保障，如底盘冗余、通信冗余和供电冗余等等。

这些标准是滴滴选下一代车的核心考量。

至于造车，是计划跟车企合作造的。

滴滴希望在2025年前将这种无人驾驶新能源网约车投入使用。

选择货运作为第一个落地场景。

货运业务量在全国GDP中占比达到5%，但这个行业正面临着一系列挑战。

·目前全国货车司机缺口已经超过800万，这个数字还在不断增长。

·从安全性角度来看，每10分钟就会发生一起与货车相关的安全事故。

滴滴举了两个例子，说明他们在自动驾驶货运技术上的创新：

第一个例子是关于卡车带挂车的轨迹优化。卡车在行驶时有一个车头、一个挂箱和一个车厢。当卡车转弯时，车头与车厢之间会产生一个角度，因为它们之间的连接并非钢铁连接。

滴滴重构了预测规划中的优化模型，使得系统同时考虑车头和车厢的轨迹。如此一来，通过车头的牵引可以更加准确地使载着货物的车厢通过非常窄小的通道，左右距离不超过10公分。

第二个例子是关于车辆控制系统和行为规划的自适应调节。在货运场景中，车辆有时候是空载的，有时候则载有30吨货物，整车的质量达到接近50吨。

针对这种大范围重量的变化，滴滴对车辆控制系统和行为规划进行了自适应调节。这意味着系统可以根据车辆的载重量、上下坡情况以及道路状况进行自适应调节。

那么，如何给自动驾驶货运选择一个适合无人化商业落地的场景呢？滴滴认为有四个关键因素：

1.市场规模是否足够大，能否支撑创新业务未来的商业布局与技术研发。

2.尤其是针对货运场景，能否找到一个理想中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。

3.客户是否有强烈的无人化需求，真正用无人化技术帮助他们提升效率和安全性。

4.技术是否可行？

滴滴自动驾驶货车首先选择大宗商品的运输作为落地场景。大宗商品包括煤炭、钢铁、矿石等服务于生产类企业的原材料和中间产品。

在中国，大宗商品运输业务规模达到2.2万亿，占整个货物运输业务近一半的份额。

滴滴认为，大宗商品货运具有巨大的市场规模、集中的路线和强烈的无人驾驶需求，是自动驾驶无人化货运的绝佳场景。

针对一些难以实现完全无人化的情况，比如长尾问题和交警查货物，滴滴自动驾驶提出了一种适合大宗商品运输的混合无人驾驶解决方案，称为HDS（Hybrid Driverless Solution）。

这种方案以车队形式为客户提供从物流端到端、仓库到仓库的运输服务。车队由一辆具有辅助驾驶功能的L2级别的有人驾驶车辆，以及多辆L4级别的完全无人驾驶车辆组成。

在正常的货运过程中，这些L4车辆具备与robotaxi相同的能力，如并线、超车、避障、礼让行人以及识别和通过红绿灯等。

它们与L2级别的车辆组成相对松散的队列。当遇到复杂场景，如修路、收费站或交警检查时，L4车辆会主动与前车组成一个更密集的队列，由人类驾驶员引导安全地处理这些复杂场景。

HDS混合无人驾驶解决方案使得一个驾驶员可以驾驶2到6辆车，大幅度提高了驾驶员的劳动生产率，降低了客户的运营成本。

通过HDS混合智能方式，在道路上进行了超过100公里的测试。相较于单车智能，复杂场景的处理能力提升了超过50倍，核心安全指标也提高了20倍。

截止去年底，滴滴称拥有超过50台自动驾驶卡车，如今这个数字已突破100台。2022年累计自动驾驶收入达到5千万人民币，2023年第一季度收入已突破1亿。

这些无人驾驶货运业务，滴滴把它们独立了出来，取了个名字叫KargoBot。