硬件跟不上,自动驾驶怎么可能靠谱

美国时间17日晚，一辆无人驾驶的特斯拉在得州撞树起火导致2人丧生。据美国消费者新闻和商业频道（CNBC）报道，警方调查后发现，车祸发生时，事故车辆并非人工驾驶。

特斯拉尚不具备L4以上无人驾驶能力，驾驶员依然要为这辆车的安全最后兜底。

目前各种强调“真无人”驾驶的测试视频屡见不鲜，但如果驾驶员真的消失了，车辆本身能否做到任何时间任何地点安全兜底？视频里没有答案。

德勤《2017年全自动驾驶行业报告》显示，行业更看重“提供先进的、高预测性的安全技术”。站在消费者的立场，安全显然才是衡量自动驾驶技术的最高标准。

如果一台车有4次续命机会

对自动驾驶来说，如果软件代表了武功招数，硬件则是内功。软件能力突出只算完成了一半的技术工作，硬件能力是承接软件能力的基石。

这话用在自动驾驶的安全标准上同样成立，再强的大脑算力，没有优秀的硬件配合观察与控制，恐怕只剩干着急的份儿。

为此，滴滴做了两件事，推出国内新一代自动驾驶车辆硬件平台，代号“滴滴双子星”。所谓双子星，就是双保险（实际上，自动驾驶过程共有4道保险）。

（编者注：硬件平台包括传感器、计算平台，以及车内交互设备等在内的一整套完整解决方案）

另一件，是跟致力于打造最安全汽车的沃尔沃达成战略合作。由沃尔沃将向滴滴自动驾驶提供支持转向和制动冗余系统的XC90车型。滴滴是继沃尔沃合作waymo后，首个达成战略合作的中国自动驾驶公司。

能在车型上能做到冗余的车厂不多，沃尔沃是一个，另一个比较主流的是菲亚特克莱斯勒。

除了原车的冗余，其他自动驾驶中三层冗余，全部由滴滴设计完成。

一层保险来自感知能力上的安全冗余。直观来看就是全车长中短距传感器配置高达50个。当然数量如此之多的传感器并不会同时工作，其中一部分只是以备不时之需，提供安全兜底方案。

在单传感器的性能上，激光雷达升至128线型号、相机升至8M高分辨率相机、无线电雷达进化出恶劣天下全向覆盖的能力......均属行业顶级。运算上，滴滴采用多测量原理交叉验证的工作方法，好比一个消息源10人知道，肯定比1人知道要可靠。

这样一套组合拳下来，最直接的变化是滴滴的观测硬件可实现不同空间维度的全方位探测覆盖，并且在探测距离上继续突破，不仅能看得更远，还能做到零距离补盲(近处10cm，两个打火机长度)。300m外的红绿灯与交通标志，200m外低反射率的轮胎都清晰可见。

讲完感知层，再说控制层。控制层相当于人类驾驶员大脑的部分，为了打造最强大脑，滴滴配备了超高算力自动驾驶计算单元，达到700+TOPS算力（L4级标准为300TOPS），40Gb+/s 传感器数据接入，车载以太网架构保证了信号传输的可靠低延迟。这样的大脑，滴滴准备了两个，另一个可以在决策控制层出现问题时，无缝切换做兜底防护。

双子星之外，滴滴还有第三层安全冗余，即远程护航中心，可以及时做远程接管。多说一句，远程护航中心的存在，即便在自动驾驶完全应用的那天，也依然会存在，车辆与远程中心的关系类似飞机与塔台。

算下来，滴滴自动驾驶为每辆车总共构建了4层安全冗余。事实上，如果我们去观察任何一种现有人类运输服务，无论是汽车、火车、轮船、飞机、火箭，都会发现，安全冗余设计是一项独立于技术之外，自成体系的专业领域。正如美国科技作家格伦·弗雷施曼在《增量》杂志中描述NASA的服务器冗余时写的，“当你在离家数百万英里的太空时，如果服务器崩溃了，可没有人能听见你恐慌的呐喊！所以对 NASA 来说，（安全）冗余特别重要，既然可以发送五台服务器到平流层外，他们就必定不会只发送一台。”

再比如，神州十号发射前，工作人员需要为对接机构中的12对对接锁进行解锁分离测试，为确保可靠性，他们安排了600多次解锁试验，全部成功，无一故障。尽管如此，为了确保万无一失，他们还是采用了冗余设计，为每把对接锁都配备了火工品装置，用以强制分离。

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在安全事件后，滴滴开始对所有与出行有关问题变得更谨慎而多思，包括未来的自动驾驶。据说滴滴每个自动驾驶车后排的交互屏幕都必须包成圆角的，以保证不会磕碰乘客。滴滴的确在以一家面向未来出行的服务商的视角去看待安全设计问题，而这种意识是当下自动驾驶行业普遍缺失的。

全球首个连续五小时大撒把

去年6月滴滴首次开放公众自动驾驶服务，有中国民航的机组人员去体验，结束后说了句滴滴安全细节的细腻程度让他安心。这就属于内行看门道。论对安全细节的把控，有几个比航空公司还懂的？

如今，自动驾驶正受到资本市场越来越多的关注，企查查数据显示，目前我国共有8714家自动驾驶相关企业。

传统主机厂、科技公司、互联网出行平台，不同背景的企业齐力探索自动驾驶。这一领域是人工智能、软件、半导体、汽车、新能源、通讯等诸多产业的汇聚点。

4月8日，滴滴自动驾驶发布全球首支自动驾驶连续5小时无接管视频。这是滴滴自动驾驶团队软件版本迭代后，于近期录制的一支路测视频。视频从下午开始拍摄，历经白天、黄昏以及夜晚。测试车辆行驶于上海嘉定区，途经范围包括人流密集的嘉亭荟商业区，工厂区，办公区和住宅区等。

在枯燥程度上，这个视频可算作独孤求败。试想一下，盯着一个司机连续五小时不休息，毫无波澜地开车，是多无聊的人才能想出的主意。

然而就是这种“枯燥”，打动了“谷歌无人车之父” 塞巴斯蒂安·特伦。这位世界顶级人工智能专家在观看视频时赞不绝口，认为车辆行驶的平稳程度已经让人感到“无聊”。他还惊讶于为什么有人愿意去做大部分人不愿意做的事，从传播角度来说，制造一个充满奇观的10分钟路测视频，技术难度小得多，曝光效果却要好不少。事实上，这就是当下自动驾驶领域最常见的做法。

但是反过来讲，如果一家公司希望与公众在当下建立更深层次的了解与信任。相比于行业内皆知，各种路测报告上数字的亦真亦幻，5小时无剪辑多角度的视频，是更真诚与高效的展示方式。对于概念大于实际的自动驾驶技术来说，更是如此。

在五小时的视频里，滴滴测试车辆遇到的场景复杂程度直线上升，不同光照条件下的暴露时长也更久（视频包含黑夜、强光、昼夜交替），而当光线、路况、其它驾驶行为等多种因素叠加在一起，无接管的难度则会大幅度增加。

换言之，如果一家公司在自动驾驶连续无接管的驾驶能力、产品流程、测试流程上的无人化设计没有相当的技术储备，就很难完成这种级别的路测。塞巴斯蒂安·特伦则直言滴滴自动驾驶非常注重安全，代表了世界领先水平。

自动驾驶不缺高调，缺靠谱

在自动驾驶这个圈子里，滴滴的特殊性显而易见，这是目前全球唯一一家以出行服务商身份，亲自下场的大型科技公司。对于滴滴来说，如果想在出行领域保持优势，必须做自动驾驶，因为这是未来交通领域最重要的技术，关乎公司未来发展。

直接掌握核心技术，而非假手他人等技术成熟后做开放平台，有两点好处，第一控制车和技术后做出行，比单纯做运营有更大利润空间；第二只有掌握核心技术，才有可能对无人化时代的出行服务安全负责。

而相对大部分创业公司，滴滴自动驾驶又暂时没有资金短缺，随时活在死亡边缘的恐惧，不需要不断高调向外界释放各种信号，更为靠谱。

也恰恰是这种特殊性，塑造了滴滴自动驾驶的某些独特优势，粗算下来，大致有三点：

一， 数据优势。

面临复杂的路况以及车辆行驶情况，自动驾驶仿真训练必然需要海量的数据，尤其是最珍贵的仅占总量10%的长尾场景数据——例如三轮车逆行、摩托车闯红灯、飘在路上的气球、路边突然窜出来的小动物等。而滴滴通过网约车运营网络可实现每年近1000亿公里场景数据的收集，能够覆盖绝大多数想象中的长尾场景。这给滴滴自动驾驶提供了足够丰富的数据养料。而且，同样采用仿真系统提升测试里程，滴滴因为数据上的质量优势，可以将效果提升至全新高度。这点也是滴滴为何先于其它厂商推出5小时连续无接管路测视频的根本原因。目前来看，滴滴在这方面的优势几乎无可动摇。

二， 运营及场景优势。

自动驾驶高度烧钱，且仍处于发展早期，行业将经历一场漫长的马拉松比赛，仅凭技术不足以笑到最后，参与者的商业健康同样关键。滴滴不仅拥有目前主流自动驾驶公司的全部商业化能力，还可凭借巨大运营网络下的“混合派单”模式，提前摘取“有限自动驾驶运营”的商业化果实。

三， 产业优势。

2018年，滴滴出行联合31家汽车上下游企业成立“洪流联盟”；2020年11月，滴滴自动驾驶与北汽集团合作推出的新一代L4级自动驾驶车发布；2020年11月，滴滴发布了全球首款定制网约车D1（与比亚迪合作），滴滴定制网约车预计在2025年普及超过100万台，并开始搭载滴滴自研的自动驾驶模块。此次滴滴双子星硬件在性能大幅度上升的同时，造价却几乎未变分毫，实现了成本可控，这其实也得益于滴滴在汽车产业链上的资源优势。

长远来看，自动驾驶仍道阻且艰，寄希望于一招一式上的爆发，对行业并无益处，甚至适得其反，徒增浮躁。自动驾驶行业的发展，也应该像老司机驾驶的车辆一样，少些奇技淫巧，多些一丝不苟。只有如此，所有人谈论自动驾驶，优先想到便捷舒适而非安全顾虑的那天才会更早到来。

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