2019 年滴滴将自動駕駛部門獨立後，面臨的第一個問題就是明确發展路線，爲未來商業化指明方向。
最近兩年，國内外 Robotaxi 的商業化發展之路都在曲折中探索，沒有人能提供一個清晰的路徑。
同樣作爲出行公司的 Uber，比滴滴起步更早做自動駕駛，曾提出過開放平台的思路，歡迎所有自動駕駛公司将自動駕駛車輛放到 Uber 上運行。但是，Uber 最終仍然選擇将自動駕駛業務打包出售。
滴滴顯然想的更清楚：出行公司做自動駕駛，核心優勢是出行網絡和海量的道路場景優勢基礎。
所以在 2019 年時，滴滴自動駕駛 CEO 張博提出，滴滴自動駕駛要想實現落地，有四點十分重要：共享出行網絡、無人駕駛技術、汽車廠商和 Tier 1 的支持，當然，還要有足夠的錢。
最近兩年，滴滴在自動駕駛領域的動作并不多，但是每每亮相，卻總有一種悶聲幹大事的感覺。
2020 年，滴滴在上海面向公衆開放自動駕駛服務；
2021 年，滴滴發布了連續 5 小時無人接管視頻；
2022 年底，滴滴自動駕駛公布研發團隊人數：從 2019 年的 200 人，增加到 1000 人規模。
前不久，滴滴宣布，用戶可以在上海和廣州自動駕駛示範區體驗滴滴自動駕駛服務。最明顯的特點是，滴滴已經在廣州進行常态化主駕無人的道路測試。
而最近，滴滴自動駕駛又公布了其商業化的更多進展。
Robotaxi 也要服務
過去很多年以來，國内外包括滴滴在内的技術公司、出行公司在探索 Robotaxi 的商業化中，都會重點圍繞技術維度，展示不斷叠代的自動駕駛技術能力，但其實還有一點非常重要：
用戶在運營過程中，會享受到什麽樣的服務。
在最近的滴滴自動駕駛開放日中，最爲引人注目的是滴滴發布的概念車 DIDI NEURON。
DIDI NEURON 概念車 圖源：網絡
無人駕駛概念車的第一大特點，就是空間要舒适，這一點，此前在滴滴定制版網約車的空間設計上已經有所體現。這一次 DIDI NEURON 在軸距 3.2 米、車長僅 4.5 米的空間裏去掉駕駛位，讓乘坐空間進一步擴大，滴滴提供的數據顯示，DIDI NEURON 的内部空間相較于普通網約車提升了 50%，腿部空間提升 86%，在車内乘客還可以啓動 " 一鍵躺平 "。
與此同時，DIDI NEURON 從乘客上車、乘坐到下車的全過程，有很多細節上的設計非常用心。
比如，DiDi NEURON 概念車采用了頂翼門 + 側滑門的 " 三開門 " 設計，側滑門僅在右側安裝，以保證乘客安全，頂翼門則讓乘客不用低頭也可以進入座艙。
最值得一提的是 DiDi NEURON 的交互設計，DiDi NEURON 概念車車身裝有 5 塊大屏，其中 3 塊位于車頭。
滴滴自動駕駛 COO 孟醒稱，之所以不像正常車輛一樣設計成車燈，原因在于，DiDi NEURON 希望爲車外行人提供一個 " 窗口 "：在沒有司機的時候，車外行人也可以了解無人車的 " 所思所想 "，将無人車下一步将做什麽傳遞給周圍的交通參與者。
無人車尾部部分的設計，可以說非常契合出行服務需求了。DIDI NEURON 在後備箱位置安裝了一個機械臂，這個機械臂可以充當管家的角色，幫助乘客提重物，在乘客乘坐時遞上一杯水等等，目前在已經發布的無人駕駛概念車中，還沒有類似的設計。
機械臂操作 圖源：網絡
滴滴自動駕駛概念車的設計理念體現了滴滴無人車的服務理念：安全、舒适、懂你。
這也意味着，滴滴自動駕駛在技術、産品的基礎上，進入了關注乘客體驗、運營體驗的第二階段。
無人駕駛概念車可以看作滴滴從出行服務理念出發，關注乘客服務層面的體驗的産品；同時，過去兩年多時間，爲了響應用戶需求，滴滴自動駕駛一直在不斷進行技術叠代，以提高運營體驗。
孟醒介紹，過去兩年多以來，針對城市出行場景，滴滴搭建了很多技術模塊，用以解決城市交通常見的三個問題：
更多的交通流，更多的交互，更多長尾場景。
比如，爲應對一個路口人流複雜的問題，滴滴自動駕駛設計了感知大模型和預測模型，來解決系統對于複雜人流識别造成的延遲，以及從端到端的理解，通過博弈論的方式來進行多輪預測，從而實現對複雜人流交互的理解并提升預測準确性。
爲應對道路中經常可能出現的小貓小狗，以及不規則的塑料袋等，滴滴自動駕駛通過 " 城市泛化引擎 " 的打造，來判斷和預測這些高頻場景的行爲軌迹。
對于運營服務最重要的一點，就是站點密度，這也是過去兩年多滴滴自動駕駛乘客需求中反應最多的一點。
增加站點密度，首先要解決自動駕駛車輛能夠随時泊車的問題，這意味着，自動駕駛車輛能夠在有障礙物的複雜站點完成泊入泊出的操作。爲此，滴滴自動駕駛正在引入無限泊車技術，無限泊車是把整個路段全部變成站點，在距離乘客設置的位置就近的地方，自動駕駛車可以根據路的情況找到泊入的地方并停進去，如果找不到，它會循環回來重新找到合适的泊入。
如果要接近網約車的出行體驗，還有一點非常重要，就是自動駕駛車輛在夜間也要能夠提供服務，夜間服務考驗的是自動駕駛車輛的感知硬件識别問題，爲此，滴滴把紅外攝像頭引入到傳感器套件，來提升黑暗區域的識别能力。
過去兩年多，滴滴自動駕駛車輛一直以網約車運營服務對标，經過測試，滴滴自動駕駛車輛的運營效率正在無限接近網約車的運營效率。
滴滴會用送駕時長和送駕距離來與網約車體驗對比，衡量自動駕駛車輛運營效果 圖源：滴滴自動駕駛官方
爲了保證運營質量，滴滴還在上海嘉定設置了自動駕駛運維中心 " 慧桔港 "，爲自動駕駛車輛提供服務。孟醒稱，滴滴計劃在運營區域設置無人的運營中心，通過機器人爲自動駕駛車輛提供維護，以保證無人車提供更好的服務。
在很多 Robotaxi 商業化進程中，我們見到過太多的技術圖景呈現，而能夠把服務提升到與技術同等重要的位置，這樣的公司屈指可數，滴滴算是其中一家。
從産品到平台運營，滴滴追求的目标很明确——提升和完善自動駕駛商業化服務。
硬件不應該成爲絆腳石
要實現商業化，就必須不斷降低成本。
所以很多年以來主流自動駕駛車輛運營公司都在探索一件事：如何降低自動駕駛車輛量産成本。
過去，自動駕駛車輛多爲改裝車，改裝車加裝的硬件和計算單元占據了大量成本，想方設法地減少硬件數量，提升計算單元的能力，以此來壓縮成本。随後，自動駕駛技術公司自己或聯合車企開發的無人駕駛車輛開始出現，降本難題在此基礎上得以繼續推進。
在自動駕駛車輛的體驗和成本上，滴滴一直有一套自己的思路。
2021 年 5 月，滴滴自動駕駛發布雙子星平台，展示了硬件模塊化配合軟件提升的降本效果。當時，孟醒介紹，新一代平台在硬件數量、性能均提升的情況下，做到了成本持平。90% 的後裝元器件可量産，且 80% 可選擇國産化方案。
這一次，滴滴自動駕駛從關鍵硬件的開發入手，進一步提升成本控制能力和感知效果。
激光雷達，無人車上重要的感知硬件，也是以往以改裝車爲主的無人車中，成本占比較高的硬件。
在滴滴自動駕駛開放日中，滴滴聯合北醒合作開發國内首個 2K 圖像級高精度激光雷達——北耀 beta 版正式亮相，基于 L4 自動駕駛對于激光雷達的需求，滴滴自動駕駛對聯合開發的激光雷達具備的主要功能必須是高點頻、高分辨率、長距離，從而能适應各種場景。
滴滴聯合北醒合作開發國内首個 2K 圖像級高精度激光雷達 圖源：滴滴自動駕駛官方
滴滴自動駕駛開發的首個量産化三域融合計算平台—— Orca 虎鲸，則是降本的又一關鍵。
簡單說，三域融合可以讓智駕域、座艙域、網聯域的設計更加精簡，核心元器件、線束得到優化。叠代後的 Orca 虎鲸不僅體積大大減少，而且成本降低了 88%。
雖然滴滴自動駕駛入局 Robotaxi 較晚，進度上也不是最激進的。但是從滴滴自動駕駛在探索服務、降本的思路中不難發現，滴滴自動駕駛從一開始，對于 Robotaxi 的商業化閉環思考的就是比較充分的，幾乎沒有走什麽彎路。
當然，滴滴自動駕駛對于自動駕駛車輛的量産和交付節奏也是有預期的。
滴滴自動駕駛提出，将和新能源整車企業一起共同定義量産的無人駕駛新能源網約車，展開多維度合作，包括産品定義，車型平台的選擇，智能座艙和智能駕駛系統的研發，測試驗證、量産、生産整個環節，并希望它能夠 2025 年進入滴滴的網絡進行服務。
L4 盈利，滴滴找到新路徑
在很多無人車運營還困在商業化裏時，滴滴自動駕駛已經找到了盈利新路徑。
滴滴自動駕駛開放日現場，滴滴自動駕駛創新業務——滴滴自動駕駛貨運 KargoBot 正式亮相，首次宣布已将 L4 級自動駕駛乘用車解決方案拓展至幹線物流貨運領域。并且，這部分的商業化速度比我們想象中的要快。
據滴滴方面稱，目前 KargoBot 擁有超過 100 台自動駕駛卡車，已在天津和内蒙之間開始了常态化的試運營。另外，累計自動駕駛收入在 2022 年達到五千萬人民币，2023 第一季度結束數字突破 1 億元。
據了解，在從内蒙到天津、超過 1000 公裏的常态化運營中，滴滴無人駕駛貨運物流實現了全程無接管。
在貨運場景中的商業閉環，滴滴自動駕駛貨運的思路其實與 Robotaxi 的思路很相似：
找到合适的場景——針對場景特點落地技術——提出有針對性的技術解決方案——技術賦能無人服務，提升運營能力。
關于自動駕駛商業化，滴滴的思考是多維度的。
一件有意思的事，在滴滴自動駕駛開放日上公布技術進展之前，孟醒說，滴滴今天不會發布預訓練多模态大模型，不會蹭大模型的熱點。
" 我們會等它在生産環境中能産生颠覆式效果的時候再跟大家見面。"
孟醒還說，今天不會給出 Robotaxi 不可實現的預期，而是講述 Robotaxi 産品化真實的進展。
滴滴自動駕駛 COO 孟醒 圖源：滴滴自動駕駛官方
這說明，滴滴自動駕駛非常清楚自己所處的 Robotaxi 商業化目前所處的環境，在監管和市場接受度仍然面臨挑戰的當下，技術瓶頸仍然存在，盈利預期還有時日，不切實際不過是對外畫餅。
孟醒還提到，自動駕駛往往提的不是一個業務，不是一個技術突破，也不是一個産品，甚至不是一個公司。
它是基于場景，通過技術、服務和運營能力的提升，改善人類出行體驗的一種新型出行模式。它的落地，最終以規模化來考量，受限于生态發展、法律法規監管，它的發展注定要呈承階段性的演進。
現階段，滴滴自動駕駛也在努力進行多維度的完善，比如，滴滴自動駕駛很快會發布自己的安全報告，強化安全準則和标準；滴滴會不斷擴大運營範圍，提升運營能力。
在啓動自動駕駛項目以來，滴滴也在不斷問自己：自動駕駛服務距離網約車的服務大概有多遠？
以此爲錨點，對于滴滴自動駕駛商業化的思考，我們也能有更加清晰地審視。
