滴滴“翻车”，自动驾驶没有捷径可言

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资料来源:银星财经(身份证号:辛英杰)，编辑，杨溢之，作者，兰山

技术革命的周期理论告诉我们，技术革命的周期大约是50年。

自从福特的第一条生产线在世界上问世以来，已经过去了一百年，但是这个被称为“工业之王”的行业却没有做出真正可以称之为创新的改变，而且它已经渴望太久了。

左转，掉头，蒙上眼睛，滴滴机器人(自动驾驶出租车)在雨中完成它的首次亮相。

这是滴滴在上海推出的机器人大战试运行服务。用户可以在网上注册滴滴应用，通过考试后，可以在网上汽车平台上免费体验特定区域的自动驾驶服务。

自动驾驶仪，一种具有“黑色技术”属性的技术，突然变得流行起来，仿佛一个所有人的机器人时代即将到来。

焦虑和野心

这不是滴滴第一次试图扩大自己的业务范围。

外卖、跑腿、货运、社区团购，滴滴还想讲述一个生活服务闭环的新故事。背后的赌注是迪迪作为一个旅游巨头的雄心，同时，不可避免的是，公司内部不断蔓延的焦虑将出现在人们面前。

“滴滴将要ipo”的消息已经过去两年了。作为tmd估值最高的老板，它已经缩水了40多亿美元。与此形成鲜明对比的是，美团取得了长足的进步，其市值已超过其估值的两倍。

COVID-19的“黑天鹅”催化了这种焦虑。因此，我们可以看到，刘清在接受采访时说，核心网络汽车业务已经实现盈利，但在成都推出了与他的主营业务完全不同的“橙心优化”，并在上海进行了自动驾驶直播。

经常行动。

一个基本的行业共识是，在线汽车市场在快速增长后正经历一个稳定期。

这与滴滴三月份发布的全信相反:三年内，全球每日服务量为1亿，国内全行普及率为8%，全球服务用户量超过8亿；然而，目前的情况是滴滴的日均订单量不足5000万，国内渗透率为3%，MAU为3.4亿。

在国内，除了滴滴，还有基于传统租赁公司的平台，如首汽汽车、神舟专车，以及“网络汽车的新生力量”，如曹操的旅游和高德出租车；在海外，优步已经吹响了狙击滴滴的战争号角。

进退两难

滴滴的选择和特斯拉一样:努力实现全自动驾驶。

一个小的知识点是无人驾驶飞行器需要大量的数据来支持，人工智能系统将变得越来越智能。滴滴在直播中提到了一个关键信息:他们是世界上唯一拥有1000亿公里数据的自动驾驶公司。该公司独立开发的车载设备Orange Vision涵盖了该平台50%以上的订单。经过处理后，上述驾驶数据可用于自动驾驶系统。

滴滴，作为一个全国性的应用，带来了自己的流量。当他们说要向公众开放自动驾驶服务时，这完全起到了教育用户和市场的目的。

在我们固有的认知中，自主驾驶是一种烧钱的游戏。waymo也是一名机器人工程师，每年以10亿美元的速度烧钱。仅激光雷达一项，一辆汽车的安装成本就约为7.5万美元，滴滴也不例外。其机器人汽车的价格仍在100万英镑以上。

一般来说，作为一个大众消费产品，用户不愿意支付这么多钱，而做机器人可以有效地分担这个成本。此外，更高的使用频率将为机器学习带来更有效的数据，从而促进算法的进一步迭代。

因此，机器人可能成为自动驾驶领域的第一个商业场景，这就是工业风向标waymo正在做的，除了他们在加利福尼亚。

因此，在迪迪看来，机器人与他们的平台调性高度兼容。

滴入“无人之地”

据说滴滴这次在上海投资了l4智能无人车。

当主人告诉车上的安全向导他可以启动时，工作人员的回答是“等一下”。在等待过程中，主持人开始向触摸屏解释与自动驾驶和当天天气状况相关的信息，但他还是忍不住问了一个问题:“你能开始吗？”经过近五分钟的处理，汽车终于启动了。

直播当天上海下着毛毛雨，这会影响自动驾驶系统的感知功能。理论上，当降雨量很大时，雨滴、地面积水和溅水都会引起激光雷达的噪声，因此有必要依靠算法来消除这些影响。

当车辆通过积水路段时，主人会问在什么情况下需要接管车辆。此时，车辆偏离，安全官员紧急接管方向盘，而前方和侧面没有其他车辆或紧急情况。

在中国，左转和直行车辆通常同时放行。Didi robotaxi成功地识别了交通灯，但没有发现迎面而来的车辆试图在自己之前左转。结果，两辆车几乎重叠在显示屏上，人机界面发出“极其危险”的警告，安全官员再次接管了车辆。

这可能是因为滴滴机器人的平均速度保持在30公里/小时，而道路限速远不止这个。

在第二次测试中，一辆静止的三轮车突然出现在车前，直到远程协助中心发出协助指令，Didi robotaxi才改变车道，绕过前面的障碍物。

迪迪的解释是，“这种场景属于复杂场景”。

在由0和1组成的电子世界中，图像是一件麻烦的事情，识别各种交通标志、标志和信号灯将花费很多。举一个简单的例子，一旦图像中的某些像素发生变化，算法的输出结果就会大不相同，甚至会出现将北极熊标记为狒狒、猫鼬或黄鼠狼的极端情况。

严格来说，自主驾驶的投入产出比在短时间内实际上非常小。目前，该行业的领军人物瓦伊莫在2009年成立了一个自动驾驶部门，第一辆车用了7年时间才上路。百度也选择在2013年进入自动驾驶战场。

厚厚的积累会使头发变薄。

当滴滴建立自己的自动驾驶R&D车队时，韦默已经上路了，然后滴滴又恢复了沉默，两年后才拿到第一张路试执照；当韦默自主驾驶的道路测试里程超过2000万公里时，网上仍然没有滴滴自主驾驶的道路测试里程的报道。

根据加州汽车管理局发布的路试数据分析图，韦默在主力选手中是当之无愧的赢家，但国内选手的一些数据已经超过了韦默的水平。

在技术方面，中国也有很多强大的玩家，他们是自动驾驶领域的“技术流”。

回到迪迪，他们安装在机器人轴上的velodyne体积庞大，价格昂贵，而且是上一代“技术流”玩家使用的激光雷达。

几乎所有的自动驾驶公司都将面临一个悖论。如果自动驾驶测试更安全，它需要更多的数据，但数据生成的前提是让测试车在路上运行。矛盾的是，只有当汽车足够安全时，它才被允许在路上测试。

因此，一批自主驾驶领域的“场景流”玩家诞生了，他们中的大多数人在2016年左右进入游戏，他们正在进行公开测试，或者竞争自主驾驶演示应用的许可。

漂亮，但不实用。因此，滴滴在旅游领域的老对手高德通选择了与autox合作，后者以“场景流”为背景走技术路线，试图形成“场景+技术”的互补。

在“场景流”快速切入后，仍然有必要避免“技术流”烧钱的旧方式，这是自动驾驶领域的玩家无法逃脱的命运。滴滴与其说是一场表演，不如说是一场没有硝烟的战争，目的是夺取国内自主驾驶第二梯队的“王牌”。

手术很好，想法也很好，只是车在路上翻车了。

月亮很难接近，云很容易散开

滴滴出行宣传的一大卖点是大量的道路测试数据。这些所谓的“1000亿公里数据”是什么？

如果你看看天空，看看橙色视觉记录仪的产品介绍，你可以看到很多有趣的信息。

简而言之，橙色作为车载设备相当于驾驶记录仪或车内监控。

然而，驾驶记录器上的摄像机不可能记录与驾驶行为相关的数据(速度、加速度、位置、偏航加速度等)。)，也就是说，这些代表了滴滴车辆已经行驶了数千亿公里的原始数据，这对于改进机器算法几乎毫无用处。

自动驾驶远非将传感器和摄像头绑在汽车上那么简单，更不用说滴滴目前的自动驾驶技术仍处于激光雷达阶段，其视觉感知技术也积累甚少。

现行的交通规则可以追溯到18世纪的马车时代，整个系统以人为中心。我们应该知道，滴滴机器人的具体行驶区域已经经历了通过测试的基础设施的改造，包括动态交通标志、车辆行驶路线和各种智能传感系统。

在Didi robotaxi的第一场现场表演中，交通灯已经通过v2x成功识别，尽管在识别三轮车和周围的车辆时仍然有很多错误。

一千英里的堤坝被蚂蚁压垮了。正如优步自动驾驶汽车撞上路人的官方解释一样，自动驾驶系统错误地将该女子识别为不明物体，然后是一辆汽车，最后是一辆自行车...

程维曾经说过，自动驾驶道路漫长而漫长，需要持续投资至少十年。

然而，外界铺天盖地的报道都是“点滴式自动驾驶仪服务”和“面向公众的科普直播”。事实上，虽然滴灌l4被称为自动驾驶仪部门，但不知道有多大的奇数(设计应用范围)。只有一点是毋庸置疑的。它绝不是普通人认知范围内的那种“无人驾驶飞行器”。

以下是v2x(车辆互联网)和自动驾驶之间关系的简要说明。一般来说，自行车智能技术依赖于车载雷达和传感器，其最大的问题是难以实现远程安全感知和信息交互。如果多辆车的信息能够汇总，决策的可靠性将提高三个数量级以上。

车路合作等于“拉伸”了单车传感器和摄像头的作用范围。

长沙是全国投入运营的智能网络化汽车试验场中试验场景类型最多、试验道路总里程最长、R&D及办公设施最齐全的封闭式智能网络化试验区，已完成100公里智能高速和100公里城市开放道路改造。

巨大的经济成本给长沙带来了“中国第一座自动驾驶城市”的城市名片。

绅士为自己的话感到羞耻，大多数自动驾驶赛道上的玩家喜欢做相反的事情。

银河系又热又亮。即使这项技术仍处于初级阶段，它需要在许多方面取得一致进展才能实现规模也就不足为奇了，因为过去的每一次工业革命都是一系列技术突破，而不是灵感的突然闪现。

我们不能确定它在未来会如何发展，但正如福特首席执行官马克·菲尔德所说，自动驾驶将决定下一个十年，并给社会带来巨大影响。