滴滴开放自动驾驶，真的只是为了保市值吗？
在自动驾驶的角斗场中，有一个核心资源是数据。理论上，滴滴近水楼台，每天有千万辆级的运营车辆在路上行驶，可以搜集海量的实际路况数据。有米之炊，方可在感知、决策、算法等领域搭起上层建筑。
滴滴很久没有新闻了。
之前，网约车安全事件的影响，仍会时不时挠动公众的神经。App优化更新之后，再回归，滴滴仍然低调了很多。
不过，6月末，滴滴在上海嘉定举行了一场网约车自动驾驶的央视直播，算是这一段时间以来最大的新闻之一了。
关于这场直播的解读，业界一般认为，这是滴滴“秀肌肉”的做法，为了之后IPO上市做准备。同时，这也是一场面向公众的自动驾驶科普活动。
但围绕着滴滴自动驾驶，其实还有很多细节值得关注，对于自动驾驶行业现状，以及滴滴的出行布局，或许可以有更多的认知。
滴滴直播，这是一场大秀？
如果一定要说这是一场Show，但其实也没问题。
6月27日，滴滴在上海嘉定上线了自动驾驶网约车服务。在指定的区域内，消费者可以预约滴滴的自动驾驶汽车，免费按需乘坐。
需要注意的是，滴滴自动驾驶服务并不在上海全境，仅在嘉定的指定区域内，所体验的路线也是固定的。
使用的车辆是沃尔沃XC60，但车上并非“无人”，主驾有一个司机，副驾有一个安全员，消费者需要坐在后排，司机将在必要时候对车辆进行接管。
我们再提几个看到的“真相”。
1.?自动驾驶出租车，即Robotaxi技术，是刚刚火起来吗？
在海外，2018年12月，谷歌旗下的Waymo自动驾驶公司推出了自动驾驶服务Waymo?One；在国内，2019年9月，百度Apollo在长沙开启Robotaxi自动驾驶试运营服务。
进入2020年，前有AutoX宣布与高德合作，在上海提供自动驾驶网约车的体验服务；后有文远知行在广州开放Robotaxi对外运营，合作方仍然是高德地图。
目前，“雷声”最大的，可能就是滴滴在央视直播的自动驾驶体验活动。
在这个过程中，除了各家“后浪”跑马圈地以外，几个颇有远见的城市也先后涌现出来。
比如，长沙已打造成为全国首个“自动驾驶之城”的金名片，广州正在考虑取消安全员，推动自动驾驶汽车进入远程测试阶段。其他开放自动驾驶道路测试的还有上海、武汉、沧州、北京。
2.?滴滴是在兑现去年WAIC大会上的承诺吗？
这次，滴滴提供自动驾驶体验服务并非突然发力，或者空穴来风。
在2019年WAIC世界人工智能大会现场，滴滴已经展出了自动驾驶的测试车，并提供封闭场地试乘体验，并承诺在2020年，将率先在上海嘉定向公众开放自动驾驶体验服务。
这一承诺，对应的也就是滴滴的这次大秀。
3.?嘉定区自动驾驶区域，哪些玩家已入局？
为什么是上海嘉定呢？因为这里划定了一块区域，叫做“国家智能网联汽车（上海）试点示范区”，于2016年挂牌落地，属于开放路段，满足一定的测试条件。
目前，在这里参与测试的玩家众多，包括滴滴出行、AutoX、蔚来汽车以及上汽荣威等。
4.?滴滴选择了哪家品牌的测试车型？
其实就看滴滴与哪家主机厂进行合作。去年在WAIC大会上的测试车是林肯MKZ，今年直播测试用的是沃尔沃XC60。有趣的是，这两个车都是燃油车，并非电动车。
当然，滴滴与比亚迪也有合作，联合测试车型是比亚迪秦。
5.?滴滴测试车使用的激光雷达比较落后？
据报道，滴滴测试车头顶的是一枚Velodyne?64线激光雷达，两侧各有一枚Velodyne?16线激光雷达，再有7颗摄像头组成视觉感知系统。
这套激光雷达系统，确实属于上一代的产品，滴滴还处于追赶阶段。但是造价仍然不低，以“一线抵一万”粗略估计，单车成本妥妥超过100万。
6.?从现场情况看，滴滴自动驾驶技术表现如何？
直播当天，上海下着毛毛细雨，这对自动驾驶感知系统提出了很大的挑战。
比如，溅起的水花在激光雷达看来，可能就是需要算法消除的噪点；摄像头被水雾遮挡，也会影响图像识别能力。
事实上，现场出现了多次紧急刹车、猛打方向盘的情况，驾驶员也不得不多次接管方向盘；在测试中，遇到了前方停有三轮车的情况，测试车在远程协助中心发出指令后，才变道离开。
自动驾驶是一个任重而道远的过程，需要投入大笔资金，也需要长期的数据积累、算法优化。滴滴初步的计划是到2023年要投入100万辆自动驾驶汽车，但很显然，这将是一笔巨额的成本支出。
丰满的理想如果要落地，一方面，期待行业的规模效应和技术迭代，单车成本大幅回落，另一方面，去投资圈子里找钱吧。
抢滩自动驾驶，滴滴如何急行军？
滴滴也在思考，如果只做一个网约车平台，怕是没有什么不可撼动的竞争力，它需要寻找新的机会。
人手一部手机，以及移动支付普及的时代，孵化出了不少明星企业。比如，“点外卖”有饿了么、美团，“叫车”有滴滴、神州，“刷视频”也有抖音、快手。其中，很多企业是在轰轰烈烈的流量争夺战中生存下来的。
只是，转念一想，他们享受在互联网流量的红利之下，本质上并没有直接创造社会价值，而是提高了社会运转的效率，由此推动其他人或者其他行业扩大社会价值。
他们的模式是可以复刻的，只是时代再没有那么侥幸。
正如滴滴目前的困境，之前发生的网约车安全问题令其焦头烂额，花了很大代价弥补漏洞。同时，一些崛起的“后浪”开始分食滴滴的市场份额。
这些“后浪”，既有主机厂参与组建的运营车队，也有一些地方称霸的区域性网约车公司。这两股势力其实都不容易小觑，虽然目前体量不大，但由于有着明显的差异化优势，滴滴在对手的优势领域翻盘并不容易。
况且，滴滴也深受连年亏损之痛，这在IPO上市前夜绝不是一个好消息。
滴滴的业务亟需破圈，格局要大。
当其他主机厂都在声明，要朝着“移动出行服务公司”转型的时候。其实，滴滴的脚下正是其他主机厂的目的地。只是，滴滴需要做“未来移动出行服务公司”。
格局之大，要大在盯住未来出行的大蛋糕，因为自动驾驶技术可能颠覆既有格局。滴滴如果不想被掀翻，那就得掌握新的竞争力。看看身处海外的Uber，在自动驾驶上的动作也没有停止过，虽然所有人都知道，这是一笔烧钱的买卖。
我们再来看看，这些年，为了抢滩自动驾驶，滴滴做了什么。
2016年，滴滴开始涉足自动驾驶领域，初期的工作是组建各个板块的研发团队。
2017年，滴滴率先成立美国研究院，核心技术研究是自动驾驶和大数据。
2018年，滴滴在国内成立AI?Lab，高薪挖人，在两年时间内完成了第一阶段的技术积累，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、统计学等诸多细分研究领域。
而在2018年，滴滴还先后拿到了美国加州路测资格，以及在北京进行自动驾驶道路测试的牌照。
2019年8月，滴滴将自动驾驶部门剥离出来，使其升级为独立运营的公司，滴滴出行CTO张博担任新公司CEO。
在随后的一年期间，滴滴收获了软银5亿美元的投资，测试车队也在快速扩张。
再往后，就来到了2020年，滴滴自动驾驶出租车落户上海嘉定。
从时间轴发生的故事来看，滴滴有人才、有资金，各领域的研发已经启动，甚至也有测试车落地，那么，还缺少什么？或者说，滴滴做自动驾驶只是重复前人的脚印吗？
滴滴官方提到一点，他们每年可以获得1000亿公里的驾驶场景数据。听上去很庞大，按照滴滴2019年累计运送乘客超100亿人次来看，平均每人次贡献10公里，倒也合理。
这些数据从什么途径进行采集？我们需要提到一个后装智能设备桔视。
这个桔视，功能介绍也很明确，主要包括内外2个摄像头。内视摄像头可以识别车内司机的状态，比如是否存在疲劳驾驶或者抽烟打电话等行为，当然也可以录像，提高运营车辆的安全性；外视摄像头相当于一个“行车记录仪”，可以采集驾驶场景信息。
滴滴在桔视采集数据的基础上，利用算法筛选，将实际场景中的车道线、行人、车辆等抽象出来，导入仿真引擎中，进行自动驾驶算法的仿真训练。
事实上，Mobileye推动算法优化，也是依靠车载后装设备进行大规模的场景采集工作。特斯拉属于前装，但也要借助车主遇到的种种实际场景助其算法优化。
所以，只要桔视实实在在的具备场景采集能力，而滴滴也能够有效利用这些数据，那么，这会成为滴滴的核心优势，再凭借庞大的运营规模效应，快速迭代，有机会做到“后来居上”。
自动驾驶并不是一个多么新颖的概念。
真要追溯的话，在上世纪50年代，业界已经有了类似的畅想，当时是为了降低事故率，提高车辆驾驶的安全性。
只是，如今我们拿出了更接近自动驾驶终极效果的产品，但论成熟度，还需要不断精进。只是，千万别忽略了，自动驾驶的初衷没有变，仍是为了更安全的出行，将人为因素的影响降到最低。
上世纪关于自动驾驶畅想的画报插图
面对新事物，我们总需保持谨慎，免不了会陷入一个“襁褓困境”。
正如在划定区域内进行自动驾驶的测试，虽然是公***开放道路，但测试车辆头顶那么硕大的激光雷达，车身再贴着明确的LOGO，正常路过的社会车辆谁还不远远地躲着它走？
所以，测试车辆的场景难度其实是大大降低的。但是，不去经历复杂的实际场景，这个襁褓中的孩子怎么可能长大？
话又说回来，当这个孩子的判断能力还不够强大时，为了安全，我们又不敢把它放在真正复杂的驾驶场景中去自我学习。所以，这就形成了“襁褓困境”，多数时候在裹足不前。
从目前看，解决的办法仍然是从实际场景中采集海量的数据，然后放入仿真引擎中，让机器进行自我学习，也就是“先修炼内功，在书本中阅尽各种复杂场景”，再“分阶段毕业”，慢慢开放真实的道路测试。
很显然，数据会成为自动驾驶的一处金矿。矿越大，挖的价值越大，挖矿技术更强，挖出的金子也会更多。
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