8月29日至31日,WAIC 2019世界人工智能大會在上海火熱舉行,來自全球的AI技術專家和企業高管到場分享,數百家企業布展,堪稱年度最熱鬧的AI盛會。
借著這個機會,滴滴也把自己的自動駕駛測試車隊拉到了上海,在WAIC的自動駕駛體驗區里,向外界提供RoboTaxi自動駕駛網約車試乘體驗——用戶在APP上點一下,即可在召喚一臺自動駕駛網約車前來接駕,具體情況請參照車東西的體驗文章《全球首試滴滴無人出租車!【附視頻】》。
滴滴自動駕駛出租車在體驗區演示
值得注意的是,這是滴滴自動駕駛部門在8月份獨立為子公司后,首次對外公開,并展示自動駕駛技術。而在WAIC期間,滴滴CEO程維和CTO張博也先后登臺分享。
程維表示,滴滴將加速推動自動駕駛在上海進行載人測試,并邀請普通用戶參與體驗。未來將更多的投入到自動駕駛公司,讓普通用戶在滴滴上打到無人車。
滴滴CEO程維在WAIC上演講
張博則講到,滴滴發展自動駕駛具備技術、交通大數據和運營平臺三方面技術優勢,滴滴將有望率先在中國實現大規模運營。希望盡快在上海嘉定開放自動駕駛載人測試,預計自動駕駛測試車隊規模達到30臺,訂單距離超過10公里。
兩人的分享重點都圍繞自動駕駛展開,但細節信息較少。
在WAIC第二天,滴滴CTO張博和滴滴自動駕駛美國研發團隊負責人、自動駕駛首席工程師賈兆寅接受了車東西等少數媒體的專訪,就滴滴在上海落地自動駕駛網約車的細節、設立自動駕駛獨立子公司的背景、全球測試車隊規模、與豐田的合作細節等問題進行了詳細闡釋,干貨滿滿。
同樣的,這也是張博首次以滴滴自動駕駛子公司CEO的身份公開接受采訪。
滴滴CTO張博接受車東西等采訪
一、自動駕駛網約車或年底落地上海滴滴APP可打無人車
滴滴APP上的自動駕駛界面
1、自動駕駛網約車將落地上海普通用戶可用
張博告訴車東西,滴滴的計劃是年底在上海嘉定區落地部署自動駕駛網約車,在一個限定區域內,普通用戶即可在滴滴的APP上,呼叫自動駕駛網約車使用,可行駛的距離在10公里以上。
這個過程將會是分步實現。
8月28日,滴滴取得了上海自動駕駛路測牌照。第一步將是先部署3臺測試車,內部測試。第二步,測試成熟后,就開始對公眾開放,并逐漸增加車輛。按照滴滴的規劃,到年底希望能有30臺車。
滴滴展出的自動駕駛出租車車隊
張博也強調,這些車只能在嘉定一個特定區域使用,出了這個區域,用戶在滴滴APP上無法看到“自動駕駛”這個功能。
2、隨后進軍其他城市和海外
上海只是第一步。
按照張博的說法,滴滴隨后會向國內其他城市進軍,未來還將考慮海外城市。此前,滴滴已經對東南亞打車軟件Grab、巴西打車應用99進行了投資,為其在進軍海外市場布下了棋局。
3、首選上海落地的3個原因
目前,國內不少城市都在爭取自動駕駛技術落地,那么滴滴為何先選擇了上海,而不是總部所在地北京呢?
對此,張博表示主要是因為上海的政策相對開放,尤其是載人測試的政策,上海政府給了很大的支持。此外,上海還擁有人才與汽車產業配套的優勢。
4、目前不確定是否收費
此前,文遠知行跟廣州公交集團曾在廣州部署了兩臺自動駕駛出租車讓公眾體驗,并收取一定的費用。隨后此事被交管部門叫停,轉為免費預約體驗。
滴滴展出的自動駕駛出租車車隊
這也意味著地方政府對自動駕駛出租車盈利運營仍有顧慮,那么滴滴即將在上海部署的自動駕駛出租車是否會收費呢?
對此,張博表示收費并不是落地的核心與關鍵問題。他笑稱30臺車也不會帶來多少收入,核心還是關注落地本身。
5、不影響司機飯碗
一個很現實的問題,自動駕駛網約車來了,是否會影響網約車司機的工作?
對此,張博風險了一組數據。滴滴每天收到大概3000萬個打車需求,但只有75%的需求被滿足,意味著每天有750萬人打不上車。而從國內的經濟發展情況看,網約車運力反而在不斷下降。
在這種背景下,自動駕駛網約車其實是補充運力,而非搶占現有運力。
而即使往更遠的未來看,技術讓一份工作消失,自然會產生新的工作,例如自動駕駛網約車會催生維修保養,運營,遠程監控等職位。
“即使往遠了看,專車、豪華車等服務仍然需要有溫度的人類司機。”張博說道。
二、設立自動駕駛子公司為湊齊四張牌
8月5日,滴滴宣布將自動駕駛部門獨立為子公司,由滴滴CTO張博任CEO,全權負責子公司的業務發展。這是繼谷歌拆分Waymo后,又一家將自動駕駛部門獨立的重要案例。
1、湊齊四張牌推動技術落地
那么滴滴將自動駕駛業務獨立的核心原因到底在哪?張博給出的答案是湊牌。
他講到,自動駕駛技術經歷了兩個階段。此前的1.0階段是技術驗證期,各家都在從事技術研發與驗證。現在已經進入2.0階段,就是推動技術落地應用的階段。
而想要實現技術落地,需要四張牌:
(1)滴滴這種共享出行服務。
(2)自動駕駛技術。
(4)足夠的資本支持。
張博表示,即使5-10年后,L4這種高等級自動駕駛汽車也很難賣給普通用戶讓他們獨立使用,因此最佳落地場景還是滴滴這種共享出行服務網絡。與此同時,滴滴又在中美組建了一支超過200人的自動駕駛團隊,擁有從感知、定位、決策到高精地圖在內的全棧技術能力。
滴滴CTO張博在WAIC上演講
也就是說,滴滴目前手里已經有了1和2兩張牌。
但是他也強調,滴滴沒有造車基因也不會造車,落地自動駕駛技術還需要車企和Tier1參與,合力進行硬件制造、驗證測試等工作。
與此同時,自動駕駛技術還是一個高資金投入行業,他舉例稱全球大型公司的投入每年在數億到十億美金,需要多家公司一起參與才能分擔高昂的研發成本。
在這種背景下,為了更好的與車企、Tier1合作,并吸引外部資金,滴滴才選擇將自動駕駛部門獨立,以湊齊四張王牌。
2、期待車企參與投資
設立子公司是為了湊牌,那么自動駕駛子公司目前在湊其他兩張牌時是否有進展呢?
張博透露在跟一些戰略資本和車企等公司溝通的時候,對方反饋都很正面,推動的比較順利。
“自動駕駛技術投資巨大,每一個車企、每一個公司都去做技術研發的意義不大,”張博總結道,“我們期待戰略資本,尤其是車企和Tier1能加入進來。”
事實上,滴滴跟Uber一樣,都非常吸引車企,豐田在7月底剛向滴滴投資6億美金。而此前,滴滴與北汽和理想汽車先后組建了合資公司開發定制網約車,還跟廣汽一起在廣州運營網約車服務。
那么豐田投資滴滴6億美金后,雙方會如何展開合作呢?
張博表示雙方的合作有兩個方向。一是在傳統業務層面,就是將豐田的車輛進一步推廣到網約車司機中。幫助豐田提升銷量,幫助滴滴師傅提供更耐用更經濟的車型。第二個方向,則是雙方也會探索在自動駕駛領域的合作。
此前,豐田也多次投資Uber,并計劃將豐田塞納MPV部署到Uber的自動駕駛車隊中去。目前看,豐田與滴滴在自動駕駛方面或許也有類似可能。
三、滴滴自動駕駛家底:3張牌照40臺車30萬公里200人
除了即將在上海落地自動駕駛網約車的細節,車東西同樣關心滴滴在自動駕駛領域到底有哪些家底。
據張博和賈兆寅介紹,滴滴自動駕駛團隊目前在中美兩地總計有200多人,各自占據50%。同時加拿大多倫多的AI技術中心也會負責一些相關技術的研發。
不過張博也強調,中美兩地的分工其實會較高重合,雙方都會從事感知和決策技術的研發。因為中美兩地的交通環境差別較大,例如中國的行人離車輛的距離就比美國要近的多,這就意味著基于美國開發的軟件技術在中國會水土不服。
測試中,滴滴自動駕駛出租車避讓突然駛入的其他車輛
張博認為,正式基于交通情況的不同,自動駕駛技術需要針對性的本地研發,實現多國研發布局。
車隊規模上,滴滴在中美兩地總計擁有40臺車,其中美國10臺,中國30臺。這些測試車每天都在跑,全球總計測試歷程超過30萬公里。與此同時,其還擁有美國加州、北京、上海三地的測試牌照。
算上年底即將在上海部署的30臺自動駕駛出租車測試車,其車隊在年底或將達到70臺的規模。
放眼海外,目前谷歌Waymo、Uber在專注RoboTaxi自動駕駛出租車的同時,也在研發商用車的自動駕駛技術,那么滴滴在這方面作何考慮呢?
張博表示,滴滴也會考慮自動駕駛技術在商用車等領域的應用可能,但現階段首先專注在RoboTaxi方向。
滴滴自動駕駛首席工程師賈兆寅
此外,滴滴自動駕駛首席工程師賈兆寅在現場也就幾個熱點技術問題進行了分享:
1、是否會考慮限制區域的純視覺方案?
即使有V2X技術,滴滴也不考慮限定區域的純視覺方案,堅持走多傳感器融合路徑。在他看來,激光技術在工業領已經應用較多,因此未來激光雷達的成本也會降低到一個可接受的成本。滴滴會堅持用多傳感器融合方案,互為冗余。
2、如何看待前后融合技術?
賈兆寅表示,前融合目前主要是激光和視覺的融合,可以給神經網絡更多信息,實現更好的感知效果,但是視覺和激光暫時無法跟毫米波等雷達進行前融合,滴滴在前后融合上都有探索。
3、滴滴如何解決雨霧天氣感知難題?
雨滴會對雷達進行一些反射,從而讓感知系統誤判前方出現障礙物。對此,賈兆寅稱需要有足夠多的數據來教會機器識別哪些是雨點反射,哪些是真正的障礙物反射。他表示,滴滴的自動駕駛技術在小雨天氣的表現還算OK。
四、自動駕駛技術與網約車隊的3個結合點
滴滴平臺上有超過1000萬司機,在研發自動駕駛等技術時,如何幫助提升現有網約車隊的運營效率同樣關鍵。張博透露,在這方面,滴滴也做了不少工作。
1、為網約車提供安全技術
滴滴目前研發了一個免費安裝的后裝攝像頭陣列,包括可以同時看到車內和車外。基于視覺技術,前攝像頭可以提供碰撞預警,車道偏離等提醒功能,后攝像頭則可提供駕駛員疲勞監測等功能。
這些技術加起來,讓40萬臺搭載攝像頭的網約車事故率下降了15%。
2、網約車隊助力高精地圖更新
高精地圖對自動駕駛技術至關重要,按照滴滴的規劃,隨后其自動駕駛出租車隊就將是流動的高精地圖采集車,在行駛時能夠時刻對高精地圖數據進行更新。目前,滴滴已經取得了甲級地圖測繪資質,可以繪制高精地圖。
3、網約車隊幫助發現Corner Case
自動駕駛技術高度以來深度學習,而深度學習技術又需要大量數據,尤其是一些Corner Case小概率事件的數據。
憑借著40萬臺搭載滴滴攝像頭模塊的網約車,滴滴也在收集一些易發生交通事故的小概率事件的數據,這些數據隨后又會幫助其解決1%的小概率事件,進而提升技術水準。
結語:滴滴的自動駕駛棋局
跟張博和賈兆寅聊完之后,很容易發現滴滴在自動駕駛上其實布下了一個完整棋局。
在研發層,其中國、美國、加拿大等地的AI團隊會提供相關技術研發。隨后將自動駕駛網約車部署在自家的打車網絡上。同時,其提前投資了東南亞打車應用Grab、巴西99等企業,又為其進軍海外市場做好了準備。
在研發自動駕駛技術的同時,其也將部分感知技術通過攝像頭陣列一個簡單硬件,裝在網約車上,既能提升安全性,又幫助收集道路數據,一舉兩得。
在商業規劃上,滴滴依靠掌握的網約車平臺和自動駕駛技術兩張牌,又能吸引來豐田、北汽、廣汽、理想汽車等一眾合作伙伴,最終促成自動駕駛車隊的應用落地。
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