下面的對話來自工作群聊，真的不是開玩笑:“誒？今天和滴滴打車，未來的行程？這是什么？”“會不會是什么奇怪的電動車？”“不行，我得預(yù)約。只在上海。這似乎與自動駕駛有關(guān)?！薄白詣玉{駛？別傻了，不是輔助駕駛又被逼自動駕駛了嗎？”“那你為什么不約個時間去看一看？”然后就是今天的話題。沒錯，我今天第一次體驗(yàn)了真正的自動駕駛滴滴專車！

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○ 30秒學(xué)習(xí)全文

1.別看功能差不多，但是輔助駕駛真的不是自動駕駛！關(guān)鍵區(qū)別在于是否具備真正的獨(dú)立執(zhí)行能力。

2.輔助駕駛和自動駕駛在技術(shù)難度上完全是兩個概念，每個維度都是兩個概念。

3.目前最新版本的滴滴可以在上海安亭預(yù)約自動駕駛體驗(yàn)，屬于限制開放道路的SAE L4級別。

4.滴滴自動駕駛最大的優(yōu)勢在于龐大的數(shù)據(jù)庫，對建模、算法優(yōu)化、AI都有很大的幫助。

5.體驗(yàn)結(jié)果:滴滴自動駕駛系統(tǒng)更接近人工駕駛體驗(yàn)。

○輔助駕駛真的不是自動駕駛！

在談今天的話題之前，我先按照慣例給大家簡單講一下輔助駕駛和自動駕駛，以便更好地理解后面文章涉及的內(nèi)容。

目前，自動駕駛在全球范圍內(nèi)還沒有完全開放，這包括兩個重要原因:法律/道德問題和配套硬件/算法問題。前者顧名思義，讓我給大家舉一個簡單的例子來理解:如果汽車真的是自動駕駛的，那么事故的責(zé)任方是哪一方？輿論會不信任這項(xiàng)技術(shù)嗎？另一個問題更復(fù)雜。讓我先告訴你輔助駕駛和自動駕駛的區(qū)別。

為了使車輛獨(dú)立執(zhí)行可靠和安全的操作，其涉及的技術(shù)領(lǐng)域比輔助駕駛復(fù)雜得多。雖然從評級來看兩者的功能差異不大，但既然涉及到自主控制的問題，必然會涉及到更多的傳感器、處理器、算法和執(zhí)行邏輯，背后的項(xiàng)目遠(yuǎn)比簡單的升級開放復(fù)雜。

車輛本身可以通過自身的傳感器和控制模塊實(shí)現(xiàn)對車輛的外部判斷，但自動駕駛永遠(yuǎn)不能單純依靠車輛。在傳感器出現(xiàn)問題或障礙物阻擋傳感器判斷的情況下，單純依靠傳感器棧遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，還需要外部設(shè)施和其他交通參與者的配合。

簡單來說，除了收集道路信息，車輛也要與其他車輛“溝通”。比如看紅綠燈。萬一前方有大車，車上的攝像頭看不到紅綠燈，可以通過V2X技術(shù)獲取紅綠燈計秒的實(shí)時數(shù)據(jù)。或者也有自駕游想合并，旁邊的車恰好也要合并。兩車可以依靠V2X技術(shù)來決定誰先來誰后來，從而降低合并在一起時的碰撞風(fēng)險。

這些海量數(shù)據(jù)的配合是自動駕駛的基礎(chǔ)。當(dāng)然，我不是說這樣一切都會好的。就像開車一樣，遇到情況要快速反應(yīng)，所以數(shù)據(jù)處理能力尤為重要。這不僅包括車輛本身對于大量數(shù)據(jù)的判斷和處理能力，還包括網(wǎng)絡(luò)環(huán)境是否支持這樣的大流量數(shù)據(jù)傳輸，以及車輛本身的自我學(xué)習(xí)和提升能力。

○體驗(yàn)滴滴自動駕駛汽車

科普結(jié)束了。接下來我?guī)Т蠹殷w驗(yàn)一下現(xiàn)階段滴滴的自動駕駛汽車，同時說說滴滴在自動駕駛方面的能力水平。

當(dāng)然，目前這項(xiàng)服務(wù)只在上海安亭的袁波路有。這條路也是國內(nèi)唯一一條自動駕駛測試的開放道路，有V2X配套設(shè)施，也是真正的公共道路。所有的社會車輛和行人都可以在這里行駛，車流量很大，甚至偶爾可以看到非常混亂的電動自行車，就像你的門一樣，除了傳感器設(shè)施更豐富。

這一整套，加上預(yù)算處理模塊的硬件，將花費(fèi)100多萬輛自行車。所以要想做好自動駕駛，確實(shí)要投入大量的資金。當(dāng)然，這些只是第一步。接下來，我們一起上路，聊聊天。

能夠自如應(yīng)對，自然有自己的看家本領(lǐng)。除了我們上面提到的這些技術(shù)之外，如果我們想讓這款自動駕駛汽車通過AI技術(shù)做到“更開放、更智能”，自然會涉及到數(shù)據(jù)的豐富性，讓自動駕駛程序盡可能知道如何處理各種奇怪的情況。這恰恰是滴滴在自動駕駛領(lǐng)域最大的優(yōu)勢——豐富的車輛行駛工況數(shù)據(jù)和道路采集數(shù)據(jù)。很容易理解。你認(rèn)為你現(xiàn)在很依賴滴滴打車嗎？滴滴的司機(jī)用戶群體龐大嗎？你嘗，你嘗。

對于這些真實(shí)的情況，滴滴的自動駕駛技術(shù)部門會將其轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)場景，并對駕駛員的操作邏輯進(jìn)行模擬和判斷，讓自動駕駛程序根據(jù)需求進(jìn)行學(xué)習(xí)和轉(zhuǎn)換，完善程序，實(shí)現(xiàn)真實(shí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和可靠的執(zhí)行邏輯。

很多用戶都很任性！從幾年前拿到自動駕駛測試牌照開始，滴滴的數(shù)據(jù)采集肯定是相當(dāng)夸張的。有很多滴滴司機(jī)和用戶的貢獻(xiàn)，也有你我的貢獻(xiàn)。不開玩笑，我們確實(shí)無形中為自動駕駛領(lǐng)域做出了貢獻(xiàn)。當(dāng)自動駕駛流行起來，你我都是貢獻(xiàn)者，這就是大數(shù)據(jù)的力量。

回頭來看，我們來回答一下網(wǎng)友們關(guān)心的自動駕駛問題。這里最關(guān)心的自然是安全。從判斷速度來看，機(jī)器肯定比人快，但如何做出準(zhǔn)確的判斷和執(zhí)行，會涉及到AI的學(xué)習(xí)能力和數(shù)據(jù)量，也就是說數(shù)據(jù)越豐富，算法越聰明，自動駕駛系統(tǒng)能夠執(zhí)行的操作就越合理、準(zhǔn)確。

此外，除了擔(dān)心自動駕駛的安全性外，廣大網(wǎng)友對未來出行也提出了很多看法。其中，“智能化”、“網(wǎng)絡(luò)化”、“電氣化”是很多人對未來出行的愿景。未來出行配置方面，前幾票都與主動安全和輔助駕駛有關(guān)。從這些方面來看，自動駕駛似乎是解決未來出行最關(guān)鍵的一步，因?yàn)槌恕半姎饣敝?，或多或少都與自動駕駛有關(guān)，一旦自動駕駛普及，這些問題都會在一定程度上得到解決。

○編輯評論:

經(jīng)過這次體驗(yàn)，我再次感受到自動駕駛離我們越來越近。實(shí)現(xiàn)自動駕駛并不像一些車企說的“OTA一下子把L2升級到L3”那么簡單。這項(xiàng)技術(shù)任重而道遠(yuǎn)，需要多方合作和大量的數(shù)據(jù)積累，車輛永遠(yuǎn)不可能僅僅靠個人的存在實(shí)現(xiàn)自動駕駛。當(dāng)然，如果你和我一樣好奇，想體驗(yàn)一下，只需要升級到最新版本的滴滴，就可以預(yù)約在上海體驗(yàn)，其他城市也會陸續(xù)開放。