過去的 1000 多天，自動駕駛江湖風雲詭谲。
各家的成功或挫折，展現出一個自動駕駛技術轉折、行業格局大變的圖景，但有一個名字卻反常地一直沒有出現——
滴滴自動駕駛。
直到現在。
最新舉辦的技術開放日上，滴滴一口氣放出了一系列新進展。
産品上，全新推出的概念車 Neuron，車身傳感器數量高達35 個，包括 21 個攝像頭、8 個激光雷達、6 個毫米波雷達。
技術積累上，Robotaxi 已經做到了24 小時全天候無間斷運營。
地理上，Robotaxi 運營覆蓋區域更大了，從上海再到如今的廣州花都區；自動駕駛車隊規模上，總數已經超過了 200 輛；而且上下車的自動駕駛站點數量，限制有望被進一步打破——滴滴正在自研無限泊車技術，不久的将來，全路段任何地方都有望成爲站點。
業務上，還官宣了最新的自動駕駛卡車闆塊。
并且，滴滴明确堅持 L4 路線推進自動駕駛業務，這在當下顯得尤其可貴。
沒有抛頭露面的滴滴自動駕駛，過去 1020 個日夜一直在修煉武功。
滴滴自動駕駛最新能力
滴滴自動駕駛，這次新帶來了一台未來服務概念車 Neuron。
最大的創新之處，莫過于在功能方面，車内設有一個機械臂，相當于是充當 " 管家 " 的角色，可以幫你提行李：
給你端茶遞水，還能提供叫醒等服務：
車外用智能交互五聯屏代替了傳統車燈，能更爲直觀、便捷的地顯示車輛轉彎、到達、充電等狀态。
此外，頂翼門 + 側滑門的設計，在提升開關門安全性的同時，也增加了上下車舒适度：
車内搭載了大屏交互系統，設計了會議、遊戲、影音、街景介紹、氛圍選擇等模式。
而将視線從未來進一步拉回到現在，滴滴目前的無人 Robotaxi 都展現出了哪些新能力？
首先是車輛本身的能力，在面對疑難場景時處理地更遊刃有餘了。
例如，第一個場景是：廣州放學時，直行道被大量的車占道了，本該直行的 Robotaxi 被迫擠進了左轉道，車要找到空隙回到直行道，同時避讓穿行的摩托車、自行車。
再比如，第二個場景：廣州夜晚路邊經常有人擺攤，行人更是在道路中央随意穿梭，滴滴 Robotaxi 則是這樣應對的：
之所以能夠實現以上類似的效果，主要源于滴滴自動駕駛對技術進行了打磨：
爲了更好應對車流和人流量，他們推出了感知和預測大模型，感知大模型能夠做到把所有感知結果一次性輸出，降低延遲同時提升精準度；而預測大模型則通過引入博弈論來做多輪預測，從而對各種交通狀況預測得更準。
爲了提升車與周邊人事物的交互能力，滴滴引入了一個技術模塊叫模仿學習引擎，可以讓車在不理解人的情況下，依然能夠複制人類的駕駛行爲。
處理長尾場景方面，方法可以分爲兩類：第一是對于出現頻率高的場景，例如路面上的小貓小狗，他們會将類似場景的模塊單提出來，進行一些數據加工，之後再處理這樣的場景就會更加精準。
而對于那些經常出現、但每次出現都長得不一樣的物體，雖然無法将其歸成一類進行識别，但他們通過引入占據空間網絡，即便在不知道是什麽的情況下，依然能夠準确判斷和預測它的行爲軌迹。
以上綜合性的能力，統統被滴滴自動駕駛歸結爲" 城市泛化引擎 "。
其次是，在乘客體驗方面，滴滴 Robotaxi 變得更加體貼了。
怎麽個體貼法？
車窗顔色不僅可以變化，還能實時顯示天氣和時間。
針對自動駕駛上下車站點數量太少，且站點位置總是被自行車、錐桶、摩托車占掉等等問題——滴滴自動駕駛希望能夠打破站點數量的限制，這就意味着未來在任何一個安全的地方，隻要車能夠泊入的地方就可以停進去，全路段任何地方都有望成爲站點，背後則歸功于滴滴目前正在自研的無限泊車技術。
無人車運營時間太短、而且晚上還體驗不到？從今年 1 月 3 日起，他們将服務時間拓寬到了連續 24 小時無間斷運營。
要做到這一點其實不算容易，關鍵在于保障車輛夜間行駛的安全性。爲此，他們在傳感器套件中引入了紅外攝像頭，使夜晚能見度大大提升，車輛在黑暗的區域能看到原來看不見的人群了。
最後，關于車隊的運營和維護方面，滴滴 Robotaxi 也變得更加高效了。
他們在上海嘉定建造了全球首個自動駕駛自動運維中心，名叫" 慧桔港 "。在這個運營中心裏，有很多 AGV 機器人，可以自動化地給這些 Robotaxi 加油、充電、維修、保養、清洗。
現在自動駕駛汽車能夠做到，在白天的時候自動出門接單、自動接駕，到晚上的時候會自動駛回運營中心。
這也就意味着，在人不參與的情況下，Robotaxi 真正可以做到 24 小時連軸轉進行運營。
而以上所做的一切，統統都是爲了讓自動駕駛服務更加接近于甚至遠超普通網約車的體驗。
也側面反映出，滴滴對 L4 級自動駕駛，投入一直沒停過。
滴滴對自動駕駛的持續投入
滴滴對自動駕駛的投入，主要體現在哪些方面？
從 2020 年到現在，滴滴自動駕駛經曆了 1020 天，在這期間團隊規模差不多翻了三倍，現已達到近 1000 人。團隊的掌舵人是張博，他是滴滴 CTO 兼滴滴自動駕駛 CEO。
而且車也升級了一代，算法更是進行了無數次叠代。
通過核心技術的研發，目前滴滴自動駕駛已經掌握了包括感知、預測、決策、控制、大規模的仿真系統、大規模的機器學習平台等等 L4 級自動駕駛的全棧核心技術，而且核心技術已經完全實現自主可控。
與之相對應的是，業務涉足範圍也在不斷擴大，步子邁得比以前更大更廣了。
在自動駕駛核心硬件上，他們聯合北醒開發了一款 2K 圖像級高精度激光雷達，名叫 " 北曜 Beta"，擁有每秒 300 萬高點頻、超 512 線、橫向 120 ° 及縱向 25.6 ° 的超大視場角等性能特點。
此外，這款激光雷達還增加了可調節分辨率功能，支持常規模式、視場角聚焦高清、局部高清、全局高清等四種模式，不僅 200m 外能夠感知輪胎等低反射率物體清晰的輪廓，還可以根據場景需求自适應地調節局部區域或全局的分辨率，提升激光雷達在不同環境下的感知效果。
除了激光雷達，他們還自研了一款名叫"Orca 虎鲸 "的三域融合計算平台，能夠将智能駕駛域、智能座艙域和網聯域三域融集成至一體。
相比于上一代硬件，虎鲸計算平台成本下降 88%，整車空間體積減少 74%，核心元器件數量減少了 61%，線束數量減小了 33%。這也意味着自動駕駛車的後備箱能再多容納一個 20 寸行李箱，與此同時，整車裝配時的人效比提升 7 倍。
行業政策方面，滴滴牽頭制定了行業标準——《自動駕駛道路安全等級分級方法》，去年 12 月已獲中國智能交通産業聯盟批準，正式發布。
該标準的制定将進一步完善自動駕駛道路分級依據，以及安全風險控制，爲自動駕駛企業選定安全運營範圍，爲自動駕駛載人運營規模化應用提供關鍵支持，加速高級别自動駕駛技術邁向商業化。
牛人、牛事在一件件落實推進，滴滴自動駕駛其實正快速擴張。
目前滴滴自動駕駛車隊數量已經超過了 200 輛，散布在上海、廣州、北京、蘇州等城市。
以上海爲例，滴滴的自動駕駛覆蓋區域已經擴張了 7 倍——從最開始比較寬的馬路，包括上海嘉定會展中心、旁邊的酒店，拓展到二期包含了很多車廠的工廠，三期還擴大到了更大的區域，覆蓋嘉定新城、火車站、公交車站等區域。
除此以外，今年 3 月，滴滴自動駕駛獲得了廣州智能網聯示範運營資質，開啓了廣州花都區的正式收費運營，覆蓋花都的寫字樓、星級酒店、景區、學校、購物中心、小區等典型商業區和生活區。
未來花都區的運營範圍還将進一步擴大，在廣州逐步實現對自動駕駛車輛和人類司機的混合派單，自如地根據路況、天氣和路徑決定派單模式。
而且不僅局限于 L4 級自動駕駛 Robotaxi，滴滴已經孵化出了新的業務——滴滴自動駕駛貨運KargoBot。
他們提出了一套混合無人化解決方案（Hybrid Driverless Solution），大緻意思就是最前面由一輛有人駕駛的具有L2 級輔助駕駛功能的車輛牽頭，後面跟着多輛 L4 級卡車。
如果遇到修路、收費站、檢查，L4 車輛會主動和前車組成一個更加密集的隊列，通過人類司機的引導，安全處理這些比較複雜的場景，好處是能夠提高勞動生産率，降低了客戶的運營成本。
目前 KargoBot 擁有超過 100 台自動駕駛卡車，已經在天津和内蒙之間開始了常态化的試運營。截至今年 3 月，KargoBot 累計物流收入已經突破了 1 億元。
取得資質牌照是技術被認可，開啓物流貨運業務，則是商業化啓動的标志。
對于高舉 L4 大旗的自動駕駛公司這兩年的境遇來說，滴滴的确出乎意料。
堅持 L4，是這些遭遇 " 瓶頸 " 的自動駕駛玩家最容易被歸納出的原因。但在滴滴這裏，爲什麽情況不一樣？
如此堅定 L4 級自動駕駛，背後原因？
堅持做 L4，現在是一件 " 可貴 " 的事。
可貴在資本對技術的支持由積極變得謹慎。
可貴在政策大門還沒有完全對 Robotaxi 敞開。
還可貴在以視覺 AI 技術爲主的自動駕駛，仍在等一個屬于自己的 ChatGPT 時刻。
堅持的根源，是自動駕駛信仰的初心。
L4 能落地，就代表着高階自動駕駛技術的價值開始兌現。
面向普通用戶，L4 規模商業化，可以獲得高安全、低成本、更好更舒适的出行體驗。
從社會角度看，L4 普及帶來的是絕對事故數量的下降、通行效率的提升、出行資源的合理分配…進而提高整個經濟的運轉效率。比如百度李彥宏給出了提升 3-5%GDP 的估算，核心依據就是這個。
L4 的期望和前景是真實且誘人的，這也是最早一批玩家入局自動駕駛的原因，滴滴正在此列。
而對于他們來說，L4 的價值在這麽幾個層面。
首先，L4 做得好，可以輕松将技術降維乘用車，或者落地其他場景。通過 AI 司機底層感知、預測、規劃能力的複用，能在衆多領域快速拿出商業化技術方案。
比如滴滴這次展示的貨運業務，就是技術型 L4 玩家技術達到一定程度積累後，自然而然開啓的商業化方向之一。而這些業務都是能夠快速産生營收利潤，反哺研發的。
其次法規層面來看，國内反而是 L4 代表的高階自動駕駛走在開放最前列。而 L2、L3 安全邊界界定不清晰，所以法規難以定責，無論是用戶還是技術開發商，一直都有無法回避卻無法解決的問題。
這些，是滴滴必須堅持 L4 高階自動駕駛研發的客觀原因。
主觀層面，滴滴作爲出行平台服務的科技公司，本身天然具有落地的場景和需求。這是令大部分 L4 玩家羨慕的。
此外，滴滴在運車輛所覆蓋的範圍，也幾乎窮盡所有的路段條件。
這首先意味着與自建車隊研發 L4 嘗試 Robotaxi 落地的玩家相比，滴滴首先在硬性研發成本上節省一大塊。最重要的，是能盡快收集盡可能多的長尾場景（對自動駕駛叠代提升價值高的數據）。
其次，滴滴的獨特優勢還在于能夠适時地、分階段的提升自動駕駛叠代規模和速度。
基于滴滴已有的有人駕駛網約車網絡，在拓展新區域的時候可以在有人網絡裏面逐步植入自動駕駛車輛。
在路況相對簡單，天氣相對良好的情況下，爲乘客優先推薦自動駕駛車輛；而當路況非常複雜，天氣很極端的情況下，系統将派單給人類網約車司機進行駕駛。
最後，滴滴還有人無我有的獨一無二的優勢，即可以軟硬件一體、以終爲始地達成目标。
這體現在滴滴已經和一些新能源主機廠達成了合作，專門開發可投入規模化應用的、前裝量産、全無人駕駛的新能源車型，而且目前已經在 Robotaxi 産品定義、車型平台選擇、座艙與智駕系統開發等方面進行了合作。
首款量産車型将于2025 年接入滴滴共享出行網絡，屆時将能夠實現全天候、規模化的混合派單。
滿足自動駕駛研發數據收集需求的車輛，同時也能完全融入滴滴業務運營中，分擔開發成本。
L4 級自動駕駛江湖這段時間的沉寂，有路線難、行業落地不如量産車那麽快的原因。
但滴滴這次技術開放日作爲代表站出來，堅定了行業信心，也是無獨有偶。
别人落地 Robotaxi 要先建出行平台，但滴滴天然就有出行場景，相當于是一出生就已經在羅馬的那個玩家，所以滴滴打破 L4 級無人駕駛路線的沉寂，可能也是 " 冥冥之中自有天意 "。
