车东西（公众号：chedongxi）
作者 |  James
编辑 |  晓寒

就在前几日，由车东西和2021上海车展承办方上海市国际展览有限公司（SIEC）联合主办的“GTIC 2021全球自动驾驶创新峰会”在上海成功举办。

峰会受到了全国各地赶来的自动驾驶工程师、创业者、投资人的热情支持，会场全天座无虚席，而全网观看直播的人数高达243万人。

▲峰会现场

互联网巨头百度、滴滴、美团同台演讲，从无人出租车、低速配送车和辅助自动驾驶方面讲解了自动驾驶的落地问题；明星创企小马智行、文远知行、蘑菇车联、元戎启行等也分享了自己在无人驾驶出租车和车路协同方面的思考。

福瑞泰克、驭势科技、MAXIEYE则分享了L2级自动驾驶量产落地方面的进展；智加科技、嬴彻科技和希迪智驾从商用车自动化方面出发，分析了对于无人驾驶重卡和无人矿卡的布局情况。

理想汽车从主机厂的角度分享了自己对于自动驾驶的思考，高通、地平线、黑芝麻智能、超星未来等企业也分享了其车载AI芯片、车载软件和算法方面的心得。

本届峰会上，滴滴自动驾驶公司COO孟醒发表主题为《滴滴自动驾驶的自我进化》的演讲。孟醒在演讲中介绍了滴滴自动驾驶公司在2021上海车展上发布的L4级自动驾驶测试车滴滴双子星，并展示了滴滴在上海嘉定区公开道路上路测的画面。

滴滴双子星除了进行L4级自动驾驶测试，也肩负着大规模量产落地的使命。全车90%的元器件已经可以量产，80%为国产元器件，模块化的设计思路可以让L4级自动驾驶车投入量产并大规模落地。

从性能测试、可靠性验证到大规模量产落地，L4级自动驾驶是一个长期的过程，滴滴自动驾驶公司究竟是怎么做的呢？哪些因素能够让滴滴自动驾驶成为行业领头羊呢？

在滴滴自动驾驶公司COO孟醒的演讲中，我们找到了答案。

一、性能测试确定极限边界 三大因素决胜自动驾驶

滴滴自动驾驶公司COO孟醒说道，滴滴每天都会为上亿用户提供出行服务，从出行服务角度来看，用户最关注的三个要点就是安全、效率和体验。

这三个要点对应到自动驾驶中，就是大数据、生态网络和人工智能技术。

其中，大数据能够保证车辆在各种场景下保证驾驶安全，滴滴巨大的出行生态网络能够保证用户体验，更好的AI能力则可以让车辆的驾驶能力更接近于人，能到达的地点，能克服的条件越来越多。

因此，滴滴自动驾驶公司将大数据、生态网络和人工智能技术看作是决胜自动驾驶的三大因素。

孟醒说道，滴滴做自动驾驶是一件自然的事情，因为滴滴一直在提供出行服务。而滴滴在成立接近9年的时间里，做了很长时间的积累，大数据、生态网络和人工智能技术，能够让滴滴的自动驾驶技术更强，成为滴滴做Robotaxi的关键。

近一年来，滴滴获准在上海进行自动驾驶测试的道路规模不断扩大。2019年，滴滴的测试范围比较有限，测试车的数量也不多。

如今，滴滴自动驾驶公司已经拥有超过530公里的开放道路测试环境。同时，滴滴自动驾驶公司在上海部署超40辆测试车，每天从7:30～20:00进行自动驾驶测试，覆盖城市的早晚高峰时段及夜晚时段，测试区内覆盖了各类复杂场景的组合。

▲滴滴自动驾驶公司COO孟醒

其中，自动驾驶测试车将通过会展中心、商业区、工厂、商场等各种场景。这些场景下交通参与者比较复杂，但滴滴的自动驾驶车完全需要以合法合规的方式应对，带给自动驾驶的挑战非常明显。

二、滴滴双子星发布 三张图决定自动驾驶车在哪开

面对自动驾驶所遇到的挑战，滴滴自动驾驶公司给系统的进化设定了三个节点，分别是性能测试、可靠性和量产。

孟醒说道，从今天这个时间节点往回看，前几年自动驾驶行业做的绝大多数事情就是进行性能测试。从本质上来说，行业想了解的只有一个事情，那就是自动驾驶能做到极致的边界究竟在哪？其中哪些场景是人们拼尽全力都无法做到的，哪些场景现在虽然做得不那么好，但通过努力可以做到更好。

孟醒在现场展示了录制于今年春节前的一段自动驾驶车路测视频片段。其中，早高峰时段，在住宅区周围道路上有大量两轮摩托车，当行驶到工厂区域，又有大量大卡车出现在道路上。早间，还有不少人晨练，自动驾驶车辆需要主动避让。

▲滴滴自动驾驶测试晚高峰期间路测

测试途中，还遇到了驾校车辆在路中央急刹，这都需要自动驾驶车辆正确应对。

到了晚间，车辆要通过人员密集的商场区域，行人横穿马路，两轮电动摩托不时出现，对自动驾驶车辆更是挑战。

▲滴滴自动驾驶测试车应对行人横穿马路

经过前期测试，无论是滴滴自动驾驶公司还是绝大多数L4级自动驾驶公司，基本都已经完成了性能测试阶段，下一个目标就是让自动驾驶系统可靠性不断提升。

在可靠性测试阶段，滴滴自动驾驶公司会将性能测试阶段中确定的自动驾驶可用的最大范围，做到最稳定，这就需要对产品进行清晰的定义。

滴滴自动驾驶公司通过产品拆解，建立了经营地图、安全地图、技术地图三大地图。

其中，经营地图精准锁定城市中高经营价值的区域，哪些路线的经营价值最高，包括在节假日期间会出现什么变化。

安全地图则是筛查评估道路安全的一张图，通过滴滴平台上车辆在过去一段时间内的行驶数据，评估各个路段的安全性。

技术地图可以圈定技术可行性场景。滴滴自动驾驶公司将判断整个路段上限速、车道线是否清晰、新旧车道线是否同时存在影响判断等多种数据，判断是够达到安全行驶标准。

这三张地图融合，滴滴自动驾驶公司借此判断车辆运营的范围。

产品拆解之后，最重要的就是系统设计。就在4月19日上海车展开幕首日，滴滴自动驾驶宣布与沃尔沃达成战略合作，推出新一代自动驾驶车辆硬件平台，这辆车的名字也很有未来探索范儿，名为“滴滴双子星”。

▲搭载滴滴双子星平台的L4级自动驾驶车

滴滴双子星全车共有50个传感器，用于360度实时监测车外环境。

其中有7个激光雷达、6个毫米波雷达、23个摄像头、1个红外摄像头、12个超声波雷达和1套高精度组合导航系统。其中，沃尔沃XC90前装量产的感知硬件，也能接入测试车辆的环境感知。

▲滴滴双子星传感器配置

这些传感器形成合力，最近探测距离可以缩短至10厘米，最远探测距离能达到300米以上。

拥有强大的感知设备，还需要有强大的计算平台计算。滴滴双子星采用英伟达自动驾驶芯片，算力可以达到700TOPS。

同时，滴滴双子星可以实现核心传感器冗余、车载自动驾驶系统冗余、远程协助系统冗余、前装量产车型冗余和车路协同路端冗余等五大冗余，保证车辆行驶安全。

在滴滴双子星上，增加了一个很重要的副系统，滴滴自动驾驶公司内部代号为Fallback，这一系统按照车规标准开发，当核心主系统产生异常时，副系统会立即接管车辆，避免发生碰撞。

不过，滴滴自动驾驶公司也意识到，有不少情况是车辆无法解决的，例如交警手势。

遇到类似情况，自动驾驶车辆的后台安全员会主动介入，帮助车辆进行正确的驾驶动作。

此外，滴滴自动驾驶拥有V2X能力，能够在复杂路口场景做好交互。

拥有良好的系统设计之后，滴滴自动驾驶公司需要通过数据不断迭代自动驾驶算法。

通过滴滴自动驾驶车辆的路测，每年能够积累数百万公里的测试里程，同时滴滴也通过网约车内的桔视设备每年积累千亿公里的真实数据，这些2D数据通过3D视觉重构，可以用于L4级自动驾驶系统的仿真测试验证，以及收集地图变化，进行边缘场景发掘，提升预测和决策等模块性能不断提升。

孟醒说道：“由于测试数据都是真实场景，并不是人想象出来的，因此对于自动驾驶系统的迭代价值非常有效。”

三、90%元器件可量产 双子星成本完全可控

经过大量的性能测试、算法迭代，L4级自动驾驶的最终目标就是量产和大规模落地。

孟醒说道：“量产事我们最终希望达到的状态，并不是一百辆车一千辆车，而是汽车行业体系的量产，或者是更大规模的体系。”

到这一阶段，自动驾驶公司考虑的核心问题不仅仅是性能、可靠性，而是商业价值，其成本、规模就能决定商业价值。

孟醒说道，目前还不敢说滴滴自动驾驶测试车已经达到量产阶段，但目前所选的传感器和算法都已经具备量产的能力。

在硬件方面，滴滴双子星相比上一代自动驾驶车的进步可谓是跨越式的。

上一代滴滴自动驾驶测试车的感知设备为一个64线激光雷达、2个16线激光雷达、7个200万像素摄像头，同时还配备有毫米波雷达，自动驾驶计算则采用滴滴定制开发的水冷计算设备。

孟醒说道：“这一代滴滴双子星的传感器数量增加了4倍，每个传感器的清晰度、分辨率、视场角等核心能力也增加了近4倍，计算平台算力增加了1.5倍。”

但是从制造成本上来说，滴滴双子星和上一代自动驾驶测试车的成本基本一致，某些硬件相比上一代产品还有大幅下降。

这是因为，滴滴自动驾驶公司在前期选型决策过程中，就进行了合理的筛选、合理的产品定义，加上合作伙伴能力的不断提升，就能实现性能大幅提升，成本几乎不变或者出现明显下降。

在滴滴双子星中，90%的后装元器件已经具备量产能力，其中国产化率达到了80%，让车辆有更多的供应链可控权。同时，车内所有传感器都是模块化设计，可拆卸，可互换，为未来规模化部署奠定基础。