滴滴打车？还是滴滴翻车？记滴滴自动驾驶首秀

令人意想不到的是，从1886年1月29日德国人卡尔·本茨向德国专利局申请汽车发明专利那天起，一百多年间人们对自动驾驶的追求从未停止过。

1925年，世界上第一台“自动”驾驶汽车American Wonder(美国奇迹)从百老汇开到第五大道，穿越人潮出现在公众的视野。发明家 Francis Houdina通过无线电，远程操控American Wonder的方向盘、离合器，招摇过市。

尽管和我们今天的自动驾驶相去甚远，但这的的确确是有史以来有据可查的第一辆自动驾驶汽车。

American Wonder

此后百十年间，企业、科学家对自动驾驶的探索从未停止过，直到2009年，云计算、大数据、网络、算力等基础技术及设施逐步发展，伴随着谷歌秘密启动无人驾驶汽车项目(即现在的Waymo)，自动驾驶的研发时代悄然拉开了序幕。

2019年6月6日后，随着5G商用牌照的正式发放，自动驾驶成为消费者在5G时代最大的期待。而自动驾驶玩家的宣传和媒体的报道更使得人们认为：自动驾驶距离大规模应用不远了。

另一方面，不得不给自动驾驶泼盆冷水。当下的自动驾驶对比丰满的理想还是很骨感， 距离科幻电影中“一辆纯黑商务车高速行驶在川流不息的公路上，车内无司机、无安全员，只有一名精英坐在后排拿着一块透明显示器处理工作”的情形差之甚远……

1、L4还是L3

展开正文之前，先做个科普。

无论是按照国际公认的SAE International 自动驾驶分级标准(J3016)还是按照今年3月份工信部正式公示的《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批稿，根据执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行条件限制，两个标准均将驾驶自动化分为0-5级，共6个等级。

其中，等级越高，自动化水平越高，即从L0级的无自动化或应急辅助到L5级的完全自动化。

L3、L4级则是当下自动驾驶领域玩家的主要聚焦等级。 依据我们国家《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批稿的分类，L3级为有条件自动驾驶，其定义为系统在其设计运行条件内能够持续地执行全部动态驾驶任务。

L4级则为高度自动驾驶，定义为系统在其设计运行条件内能够持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。

二者最大的区别在于，在限定场景下的全部动态驾驶任务上，L3级要求驾驶员随时准备接管，而L4级则不需要驾驶员随时准备接管。

SAE International自动驾驶分级标准

2、滴滴打车？滴滴翻车？

6月27日，滴滴自动驾驶做了全网直播。整个自动驾驶直播活动持续2小时，并公开表示本次自动驾驶测试车辆为L4级自动驾驶。这也意味着，按照前文定义，在整个测试过程中，驾驶员是不会对车辆做任何操控的。

然而事与愿违的是，滴滴打车当天在线表演了“滴滴翻车”，包括被超车后紧急刹车、猛打方向盘；遇到前方停着三轮车，在远程协助中心帮助后才变道离开；在丁字路口无任何障碍物被司机接管；误减速。

需注意的是，上述“翻车”情形，多少受到了6月27日当天的天气影响，滴滴自动驾驶所依赖的激光雷达和摄像头，在雨水的面前迷失了自我。

不过尽管不完美，想必通过这件事，国人心中对滴滴的印象已经发生了改变：欧！原来滴滴不光能打车，自动驾驶做得这么厉害了啊！

3、自动驾驶为哪般

公开资料显示，从2016年开始，滴滴便组建了自动驾驶研发团队，随后又在美国成立了研究院，获得加利福尼亚州自动驾驶测试批准。去年8月，滴滴更是直接将自动驾驶部门升级为公司。

从启动到现在，滴滴已经在自动驾驶领域耕耘了三、四年时间，此时决定首秀也不免令人好奇，滴滴为何选择了这个时间点曝光。是自动驾驶技术已经炉火纯青准备投入商用？还是另有其他目的？

从首秀结果来看，第一个猜测绝不成立。滴滴目前的自动驾驶水平明显不能处理复杂路况，更多还是要依靠人工司机的帮助。

所以，滴滴此时曝光自身的自动驾驶能力，必然是有其他想法。至于这个想法是什么，结合滴滴公司自身状况以及自动驾驶的行业特性，不妨在这里做些简单的推测。

这个曾经“垄断”中国网约车市场的霸主，如今露出了颓势。

一方面，整个国内网约车市场相对达到了饱和状态，滴滴这方面的业务难以实现太大增长。

另一方面， 整个网约车市场迎来了新玩家，如美团、哈喽顺风车、阳光出行、曹操出行、首汽约车等，这些网约车玩家均在侵蚀滴滴的市场市场份额。

这里反映出来的，是网约车的核心问题——补贴。

不补贴，GMV下滑，竟对上位；补贴，赔得一塌糊涂 ，网约车的战场上永远伴随着金钱的流动。7年间，500多亿元的累计亏损让滴滴饱受LP的压力。

这个机会就是此次直播的自动驾驶。 通过这次直播，滴滴可以向外界证明：除了赔钱的网约车，我们也可以有其他的幻想空间。

有了自动驾驶，就可从“共享司机+汽车”进化为真正的“共享出行汽车” ，既不需要补贴，更不需要继续受安全问题质疑。

其次是单纯为自动驾驶业务谋取新的融资机会。

自动驾驶汽车难落地、难量产的原因除了技术因素外，最大的问题莫过于成本。

一辆自动驾驶汽车或的成本在百万左右很正常。其中，成本主要集中在激光雷达、摄像头、传感器、整套控制运算单元这些自动驾驶必备的基础设施上。

激光雷达是所有当中最“烧钱”的部件，几乎占据整辆车成本的30%-40%。从4线、8线，到16线、32线，再到64线甚至128线，尽管线束数量越多对环境监测精度也越好，但其成本自然也随之上升。而对于自动驾驶，最低的配置是4个16线激光雷达。

也正是这样的昂贵，使得以自动驾驶出名的特斯拉并未使用激光雷达，而是选择了更便宜的毫米波雷达，这是因为如果使用前者，特斯拉无法做到像现在这般大范围量产。

（编辑：核心网）

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