汽车大观｜滴滴自动驾驶，口号大于行动？
来源｜汽车大观
一直较为低调的滴滴自动驾驶，自2021年4月份以来，开始变得高调了。
4月8日，滴滴自动驾驶公司向外发布了一段自动驾驶连续5小时无接管的视频。该视频记录的是滴滴自动驾驶在上海嘉定区的示范情况，视频中包含了白天、傍晚和夜晚的场景，并且途径了商业区、工厂区、办公区、住宅区，向社会公开了滴滴自动驾驶示范应用过程中的实际情况。
4月19日，滴滴自动驾驶发布全新滴滴双子星硬件平台，在电子元件、整车和体验等多重维度全面升级。可在核心高性能传感器、车载自动驾驶系统、远程协助系统和前装量产车型深度兼容四个方面实现多层冗余。
另外，在今年上海车展期间，滴滴还与沃尔沃签订了战略合作协议，标志着双方在自动驾驶领域的合作进入新阶段。
不得不入局
滴滴自动驾驶的应用场景主要是自动驾驶出租车，也就是我们经常说的Robo-taxi，是使用自动驾驶技术代替人工驾驶员进行驾驶行为的出租车服务。
随着我国城镇人口以及公路总里程的持续增长，城市出行需求也逐年增加。同时，在城市车牌限行、限购、交通拥堵等因素叠加的影响下，公共交通及共享出行的优势日益明显。另外，随着人力成本逐年上升，企业的成本负担越来越重。而自动驾驶出租车的出现有望解决出行服务业的痛点，Robo-taxi逐渐被公认为自动驾驶技术落地应用的最好场景。
当前，无人驾驶出租车商业应用在各国都发展迅速，多国已允许自动驾驶载人、无安全员上路，Robotaxi的运营范围正在逐步扩大。
国内企业方面，除了滴滴发力自动驾驶出租车外，还有百度、文远知行等企业。2020年，百度无人驾驶出租车登陆北京，正式开放自动驾驶出租车服务；2020年4月，文远知行在中美两地的自动驾驶汽车已超过100辆，其中有40多辆用于在广州开展Robotaxi运营服务，60辆用于道路测试。
另外，滴滴的网约车业务已经触及天花板，不断在外卖、跑腿、社区团购等业务方向寻找突破。而自动驾驶出租车和网约车业务相结合，对滴滴来说无疑极具想象力。
融资成绩更亮眼
2016年，滴滴组建自动驾驶研发团队，开始在高精地图、感知、行为预测、规划与控制等领域发力。
2017年3月，滴滴在美国硅谷成立美国研究院，用于自动驾驶和大数据技术的发展。2018年，滴滴在美国加利福尼亚州获得自动驾驶测试许可。
2019年，滴滴自动驾驶成立独立公司。
2020年，滴滴自动驾驶公司获得超5亿美元的融资，2021年3月，滴滴自动驾驶获得由IDG资本领投的3亿美元融资，在完成3亿美元融资的同时，滴滴自动驾驶又开启了新一轮的融资。
短短一年时间，滴滴自动驾驶就获得了超8亿美元的融资。
技术发展方面，滴滴在国内外拥有超过100辆自动驾驶车辆，获得上海、北京、苏州、合肥、美国加州等地的道路测试牌照。
2020年6月，滴滴通过央视新闻转播自动驾驶载人测试，虽然在宣传上赢得了巨大成功，但在技术上并不顺利。在发车阶段，大约等了两分多钟车辆才出发。在测试过程中，也出现了车辆偏离、显示重叠等问题。 而且，因为当天下雨的缘故，摄像头和雷达被雨水干扰，驾驶员不得不多次接管方向盘。
第二次测试时，车辆前方停了一辆三轮车，滴滴自动驾驶不得不请求远程协助才变道离开。 从这次测试来看，滴滴的自动驾驶技术仅能在简单场景下运行，在稍微复杂场景下，仍高度依赖驾驶员操作。
综合来看，滴滴的自动驾驶技术还处在初级阶段。
更尴尬的是，有业内人士表示，滴滴的自动驾驶表现，远不如其融资成绩亮眼。
数据与运营优势
相比于其他公司，滴滴在网约车领域已经深耕了多年，发展自动驾驶有自己的特有优势。
数据优势：滴滴网约车平台能给滴滴自动驾驶提供数据支撑。
自动驾驶在真实环境下，测试的场景越多越复杂，算法和模型就越完善，通过技术的不断迭代可实现自动驾驶的最高阶段。面临复杂的路况以及车辆行驶情况，自动驾驶测试环节需要海量的数据支撑。 而滴滴依托平台单日数千万的订单、司机的行驶轨迹以及车辆上安装的监视设备，全年可采集1000亿公里的场景，这给滴滴自动驾驶提供了足够的场景来源。
另外，自动驾驶面临的问题就是极端场景非常多，不管是基于规则的方法还是基于模型的方法，都不可能保证应对所有的场景。实际路测中，在90%的普通场景数据之外，还要解决关键的小概率的长尾场景挑战。而滴滴的优势是凭借真实数据和仿真系统数据，让滴滴自动驾驶系统得以生成经营地图、安全地图和技术地图。
运营优势：自动驾驶的终极目标还是要服务乘客。
多年的运营经验，可帮助滴滴在有限的能力和时间范围内，探索出一个更好的商业闭环的模式。
借助于滴滴大规模的运营网络，在技术和政策逐渐发展的过程中，将实现依托网约车订单混合派单，根据路况、天气和路径决定派单模式，普通车辆和自动驾驶车辆可以同时为用户提供服务，逐渐让自动驾驶服务更多的人。
挑战不容忽视
最大的压力是成本压力。
自动驾驶是一个长期持续烧钱的过程，不但是在硬件传感器上，还有软件、人工、测试成本等其他各方面。
以滴滴央视直播的自动驾驶样车为例，依托沃尔沃XC60改造，加装了近20个传感器，其中包括2个16线激光雷达、1个64线激光雷达、7个摄像头以及毫米波雷达和超声波雷达。滴滴COO孟醒提到，其自动驾驶车辆的造价在100万元以上。而滴滴计划在2023年投入100万辆自动驾驶汽车，则需要投入1万亿元的巨额资金。
除去硬件成本，人力也是一笔不小的开支。目前，滴滴的自动驾驶团队人数超过200人，每年的人力成本支出都在亿元以上。另外，滴滴自动驾驶网约车现阶段需要配备一名安全员、一名测试员，其中安全员的培养成本也很高，需要经过1-2个月的培训，录取率仅为1%。
虽然滴滴自动驾驶独立后，短时间便融得了8亿美元，但与自动驾驶行业堪称“钞票粉碎机”的烧钱需求相比，高额的支出费用带给滴滴的压力无疑是巨大的。
技术是决定滴滴自动驾驶未来能走多远的根本原因。
随着自动驾驶应用的逐步放开，技术尚未成熟所带来的安全问题逐渐暴露。在Robo-taxi应用十分热门的当下，大部分地区对其都还持谨慎态度，若无人驾驶出租车出现严重交通事故，政府可能会叫停Robo-taxi服务，并对自动驾驶技术的态度越发谨慎。
短期来看，想要在完全公开的道路上实现L4级自动驾驶是非常困难的。现在我们看到的，要么是低速，要么是在简单场景，而且短期内不可能实现无安全员的测试。
另外，自动驾驶需要摆脱固定线路的循迹行驶。滴滴在上海嘉定的运营也是固定路线。目前Robo-taxi运营的特点还是短途且有固定站点的，未来人们必定不会满足于只行驶10公里、且站点单一的无人驾驶出租车。
体验不满意也是推广的一大难点。有体验过自动驾驶出租车的乘客反馈：“作为老司机，会觉目前的自动驾驶出租车有点智障”。
滴滴自动驾驶的压力，不仅来自于百度、文远知行、Auto X等技术公司，还有高德地图。在广州和上海，高德地图已分别与自动驾驶出行企业文远知行和自动驾驶公司Auto X展开了合作。
不同于滴滴，高德是连接平台与乘客，在高德地图上聚合十几家打车平台，供乘客自由挑选。自动驾驶网约车也是一样，高德本身并没有自动驾驶技术，它与自动驾驶公司合作，为用户免费提供自动驾驶网约车服务。
受技术和资金两方面困扰，自动驾驶商业化的道路注定不会平坦，且需要长时间的技术积累。在此过程中，盈利就更是难上加难。随着技术迭代，自动驾驶的零部件、传感器设备等硬件成本降低，自动驾驶可能迎来新的春天。
不过，目前来看滴滴的自动驾驶，口号大于实际。