做自动驾驶商业化,滴滴分几步?_世界新资讯


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2019年滴滴将自动驾驶部门独立后,面临的第一个问题就是明确发展路线,为未来商业化指明方向。

最近两年,国内外Robotaxi的商业化发展之路都在曲折中探索,没有人能提供一个清晰的路径。

同样作为出行公司的Uber,比滴滴起步更早做自动驾驶,曾提出过开放平台的思路,欢迎所有自动驾驶公司将自动驾驶车辆放到Uber上运行。但是,Uber最终仍然选择将自动驾驶业务打包出售。

滴滴显然想的更清楚:出行公司做自动驾驶核心优势是出行网络和海量的道路场景优势基础

所以在2019年时,滴滴自动驾驶CEO张博提出,滴滴自动驾驶要想实现落地,有四点十分重要:共享出行网络、无人驾驶技术、汽车厂商和Tier 1的支持,当然,还要有足够的钱。

最近两年,滴滴在自动驾驶领域的动作并不多,但是每每亮相,却总有一种闷声干大事的感觉。

2020年,滴滴在上海面向公众开放自动驾驶服务;

2021年,滴滴发布了连续5小时无人接管视频;

2022年底,滴滴自动驾驶公布研发团队人数:从2019年的200人,增加到1000人规模。

前不久,滴滴宣布,用户可以在上海和广州自动驾驶示范区体验滴滴自动驾驶服务。最明显的特点是,滴滴已经在广州进行常态化主驾无人的道路测试。

而最近,滴滴自动驾驶又公布了其商业化的更多进展。

Robotaxi 也要服务

过去很多年以来,国内外包括滴滴在内的技术公司、出行公司在探索Robotaxi的商业化中,都会重点围绕技术维度,展示不断迭代的自动驾驶技术能力,但其实还有一点非常重要:

用户在运营过程中会享受到什么样的服务

在最近的滴滴自动驾驶开放日中,最为引人注目的是滴滴发布的概念车DIDI NEURON。

DIDI NEURON概念车 图源:网络

无人驾驶概念车的第一大特点,就是空间要舒适,这一点,此前在滴滴定制版网约车的空间设计上已经有所体现。这一次DIDI NEURON在轴距3.2米、车长仅4.5米的空间里去掉驾驶位,让乘坐空间进一步扩大,滴滴提供的数据显示,DIDI NEURON的内部空间相较于普通网约车提升了50%,腿部空间提升86%,在车内乘客还可以启动“一键躺平”。

与此同时,DIDI NEURON从乘客上车、乘坐到下车的全过程,有很多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。

滴滴自动驾驶COO孟醒称,之所以不像正常车辆一样设计成车灯,原因在于,DiDi NEURON希望为车外行人提供一个“窗口”:在没有司机的时候,车外行人也可以了解无人车的“所思所想”,将无人车下一步将做什么传递给周围的交通参与者。

无人车尾部部分的设计,可以说非常契合出行服务需求了。DIDI NEURON在后备箱位置安装了一个机械臂,这个机械臂可以充当管家的角色,帮助乘客提重物,在乘客乘坐时递上一杯水等等,目前在已经发布的无人驾驶概念车中,还没有类似的设计。

机械臂操作 图源:网络

滴滴自动驾驶概念车的设计理念体现了滴滴无人车的服务理念: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第二阶段

无人驾驶概念车可以看作滴滴从出行服务理念出发,关注乘客服务层面的体验的产品;同时,过去两年多时间,为了响应用户需求,滴滴自动驾驶一直在不断进行技术迭代,以提高运营体验。

孟醒介绍,过去两年多以来,针对城市出行场景,滴滴搭建了很多技术模块,用以解决城市交通常见的三个问题:

更多的交通流,更多的交互,更多长尾场景。

比如,为应对一个路口人流复杂的问题,滴滴自动驾驶设计了感知大模型和预测模型,来解决系统对于复杂人流识别造成的延迟,以及从端到端的理解,通过博弈论的方式来进行多轮预测,从而实现对复杂人流交互的理解并提升预测准确性。

为应对道路中经常可能出现的小猫小狗,以及不规则的塑料袋等,滴滴自动驾驶通过“城市泛化引擎”的打造,来判断和预测这些高频场景的行为轨迹。

对于运营服务最重要的一点,就是站点密度,这也是过去两年多滴滴自动驾驶乘客需求中反应最多的一点。

增加站点密度,首先要解决自动驾驶车辆能够随时泊车的问题,这意味着,自动驾驶车辆能够在有障碍物的复杂站点完成泊入泊出的操作。为此,滴滴自动驾驶正在引入无限泊车技术,无限泊车是把整个路段全部变成站点,在距离乘客设置的位置就近的地方,自动驾驶车可以根据路的情况找到泊入的地方并停进去,如果找不到,它会循环回来重新找到合适的泊入。

如果要接近网约车的出行体验,还有一点非常重要,就是自动驾驶车辆在夜间也要能够提供服务,夜间服务考验的是自动驾驶车辆的感知硬件识别问题,为此,滴滴把红外摄像头引入到传感器套件,来提升黑暗区域的识别能力。

过去两年多,滴滴自动驾驶车辆一直以网约车运营服务对标,经过测试,滴滴自动驾驶车辆的运营效率正在无限接近网约车的运营效率。

滴滴会用送驾时长和送驾距离来与网约车体验对比,衡量自动驾驶车辆运营效果 图源:滴滴自动驾驶官方

为了保证运营质量,滴滴还在上海嘉定设置了自动驾驶运维中心“慧桔港”,为自动驾驶车辆提供服务。孟醒称,滴滴计划在运营区域设置无人的运营中心,通过机器人为自动驾驶车辆提供维护,以保证无人车提供更好的服务。

在很多Robotaxi商业化进程中,我们见到过太多的技术图景呈现,而能够把服务提升到与技术同等重要的位置,这样的公司屈指可数,滴滴算是其中一家。

从产品到平台运营,滴滴追求的目标很明确——提升和完善自动驾驶商业化服务

硬件不应该成为绊脚石

要实现商业化,就必须不断降低成本。

所以很多年以来主流自动驾驶车辆运营公司都在探索一件事:如何降低自动驾驶车辆量产成本。

过去,自动驾驶车辆多为改装车,改装车加装的硬件和计算单元占据了大量成本,想方设法地减少硬件数量,提升计算单元的能力,以此来压缩成本。随后,自动驾驶技术公司自己或联合车企开发的无人驾驶车辆开始出现,降本难题在此基础上得以继续推进。

在自动驾驶车辆的体验和成本上,滴滴一直有一套自己的思路。

2021年5月,滴滴自动驾驶发布双子星平台,展示了硬件模块化配合软件提升的降本效果。当时,孟醒介绍,新一代平台在硬件数量、性能均提升的情况下,做到了成本持平。90%的后装元器件可量产,且80%可选择国产化方案。

这一次,滴滴自动驾驶从关键硬件的开发入手,进一步提升成本控制能力和感知效果。

激光雷达,无人车上重要的感知硬件,也是以往以改装车为主的无人车中,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,基于L4自动驾驶对于激光雷达的需求,滴滴自动驾驶对联合开发的激光雷达具备的主要功能必须是高点频、高分辨率、长距离,从而能适应各种场景。

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 图源:滴滴自动驾驶官方

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,则是降本的又一关键。

简单说,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%。

虽然滴滴自动驾驶入局Robotaxi较晚,进度上也不是最激进的。但是从滴滴自动驾驶在探索服务、降本的思路中不难发现,滴滴自动驾驶从一开始,对于Robotaxi的商业化闭环思考的就是比较充分的,几乎没有走什么弯路。

当然,滴滴自动驾驶对于自动驾驶车辆的量产和交付节奏也是有预期的。

滴滴自动驾驶提出,将和新能源整车企业一起共同定义量产的无人驾驶新能源网约车,展开多维度合作,包括产品定义,车型平台的选择,智能座舱和智能驾驶系统的研发,测试验证、量产、生产整个环节,并希望它能够2025年进入滴滴的网络进行服务。

L4盈利,滴滴找到新路径

在很多无人车运营还困在商业化里时,滴滴自动驾驶已经找到了盈利新路径。

滴滴自动驾驶开放日现场,滴滴自动驾驶创新业务——滴滴自动驾驶货运KargoBot正式亮相,首次宣布已将L4级自动驾驶乘用车解决方案拓展至干线物流货运领域。并且,这部分的商业化速度比我们想象中的要快。

据滴滴方面称,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。另外,累计自动驾驶收入在2022年达到五千万人民币,2023第一季度结束数字突破1亿元。

据了解,在从内蒙到天津、超过1000公里的常态化运营中,滴滴无人驾驶货运物流实现了全程无接管。

在货运场景中的商业闭环,滴滴自动驾驶货运的思路其实与Robotaxi的思路很相似:

找到合适的场景——针对场景特点落地技术——提出有针对性的技术解决方案——技术赋能无人服务提升运营能力

关于自动驾驶商业化,滴滴的思考是多维度的。

一件有意思的事,在滴滴自动驾驶开放日上公布技术进展之前,孟醒说,滴滴今天不会发布预训练多模态大模型,不会蹭大模型的热点。

“我们会等它在生产环境中能产生颠覆式效果的时候再跟大家见面。”

孟醒还说,今天不会给出Robotaxi不可实现的预期,而是讲述Robotaxi产品化真实的进展。

滴滴自动驾驶COO孟醒 图源:滴滴自动驾驶官方

这说明,滴滴自动驾驶非常清楚自己所处的Robotaxi商业化目前所处的环境,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,盈利预期还有时日,不切实际不过是对外画饼。

孟醒还提到,自动驾驶往往提的不是一个业务,不是一个技术突破,也不是一个产品,甚至不是一个公司。

它是基于场景,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,比如,滴滴自动驾驶很快会发布自己的安全报告,强化安全准则和标准;滴滴会不断扩大运营范围,提升运营能力。

在启动自动驾驶项目以来,滴滴也在不断问自己自动驾驶服务距离网约车的服务大概有多远?

以此为锚点,对于滴滴自动驾驶商业化的思考,我们也能有更加清晰地审视。

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