滴滴做自動駕駛非常明確。

8 月8 日，CCF-GAIR 2020智能駕駛專場上，滴滴自動駕駛公司COO孟醒提到，滴滴做的是針對L4級自動駕駛的RoboTaxi。L4延伸出來是L5，這是其未來的方向。

滴滴的核心基因是出行公司，出行是滴滴的基因。出行的重點是安全，當(dāng)?shù)蔚慰紤]做自動駕駛時，主要圍繞的就是安全。

以下是孟醒的演講全文，雷鋒網(wǎng)新智駕進(jìn)行了不改變原意的編輯：

各位下午好，很高興來到CCF-GAIR 2020現(xiàn)場跟大家分享滴滴自動駕駛在過去一段時間所取得的進(jìn)展，以及我們對未來的展望。

在開始分享之前，我先明確一個觀點：自動駕駛是一件很難、很大的事情。很多公司都從技術(shù)方向努力，但從實踐來講，自動駕駛除了需要戰(zhàn)略、方向、意愿，還需要基因。某種程度上你會帶著天生的基因以及思考的維度，使得你做自動駕駛的角度與別人不同。

滴滴的核心基因是我出行公司，出行是我們的基因。

出行的重點是安全，當(dāng)我們考慮做自動駕駛時，我們的初心就是圍繞安全開始的。

滴滴自動駕駛初心

有數(shù)據(jù)表明，全球每年因交通事故死亡的人數(shù)很多，約100多萬人。其中，道路交通事故是5-14歲兒童和15-29歲年輕人的首位死因，這不光影響未來年輕人，還影響很多祖國未來花朵的成長。滴滴自動駕駛的初心就是改變這種現(xiàn)象的發(fā)生，哪怕只起到一點點改變也是我們非常希望做的事。

從全球的交通數(shù)據(jù)來看，每年因全球航空事故的死亡人數(shù)是562，航空運輸量比交通運輸量小很多，我們有沒有可能把135萬變成562，當(dāng)然，我們希望這個數(shù)字是0。這是我們做這件事的初心，不是技術(shù)，不是體驗，而是安全。

滴滴自動駕駛工作流程

保證滴滴自動駕駛安全的三點是ADN：核心是AI能力，燃料是數(shù)據(jù)，邊界是出行生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。

分別介紹這三個方向滴滴的工作。

1、人工智能駕駛

第一，核心的人工智能技術(shù)。滴滴自動駕駛非常明確，是針對L4級別的RoboTaxi。當(dāng)然，L4延伸出來是L5，這是未來。有人認(rèn)為未來會實現(xiàn)，有人認(rèn)為不會實現(xiàn)，有人認(rèn)為某個時間點會實現(xiàn)。此外，L4級自動駕駛以上的能力是我們現(xiàn)在的方向。

值得注意的是，其全棧能力都是自主研發(fā)，從車上的感知、預(yù)測、規(guī)劃、控制，到車下的仿真、功能安全、信息安全、基礎(chǔ)架構(gòu)、系統(tǒng)集成等一系列都是我們自己做。而且這件事我們做了4年。

當(dāng)然，上圖是一個框架，框架定了，并不代表你能做得好。因為在框架的背后有兩件比較重要的事情。

我相信今天所有人看到的L4級自動駕駛車，其能力還未達(dá)到車在沒有安全員的情況下，完全放出去跑1-5年，這件事今天大家都達(dá)不到。不過，這是大家目前努力的目標(biāo)。

與此同時，能達(dá)到上述目標(biāo)的核心是迭代的速度如何更快。當(dāng)然，更快的背后有兩件事：

一是—見多識廣，就是更多的長尾場景。80%的場景我們今天都能解決，難的是最后的20%、2%、0.2%這些場景，只有見過這些場景才能訓(xùn)練、迭代最終解決。

二是—千錘百煉，就是在這些場景下要跑更多的里程、做更多的測試。

其中，長尾場景是很難解決的一件事，原因是今天大家的車很少。目前自動駕駛的測試數(shù)據(jù)絕大多數(shù)來自于自動駕駛測試車，但自動駕駛測試車尤其是L4的測試車還不是量產(chǎn)的車型，絕大多數(shù)測試車是把軟件、硬件、計算平臺裝在車上測試。多數(shù)都是有幾十輛或者幾百輛，沒有一家公司有幾千輛L4級自動駕駛測試車。

就算擁有幾百輛測試車，每年能跑的里程也是非常有限的。對應(yīng)長尾場景，今天累計里程能跑到幾十萬、幾百萬，多的甚至上千萬的里程。

但是，有很多場景上千萬公里才出現(xiàn)一次，有些里程上億公里才會出現(xiàn)一次。而且你要解決這樣的場景，你要見過同樣場景100次、1000次，甚至10000次，才有足夠多的數(shù)據(jù)解決該場景。

如此，怎么辦？

對滴滴而言，我們不光有自動駕駛測試車收集這樣的場景，我們還有桔視。

桔視是我們?yōu)樗緳C師傅提供的安全保護(hù)設(shè)備，主要提供車前行車記錄、行程中車內(nèi)錄像、判責(zé)及申訴取證等功能，50%的滴滴訂單都有桔視設(shè)備的保護(hù)，一年下來大概有1000億公里的數(shù)據(jù)。

值得注意的是，桔視涵蓋的場景非常廣，包括城市、鄉(xiāng)村、城鄉(xiāng)結(jié)合部等，此外晚上也有“奇奇怪怪”的場景，包括雞飛狗跳，老年代步車逆行。

值得注意的是，長尾場景不光體現(xiàn)在數(shù)據(jù)復(fù)雜度上，還包括交通參與者動作的復(fù)雜性。

例如，我們在上海測試到的場景，有一個大車擋住對面來的大車，而且是跨線過來的。你不知道他會變得更違規(guī)過來還是回到自己的線上，這個過程中，預(yù)測的難度是很高的。

這樣的預(yù)測跑多了以后，我們才知道對應(yīng)的車該如何對應(yīng)處理，同時比較好地跟別人進(jìn)行交互。同時，保證我們對這樣的車如何做得預(yù)測更準(zhǔn)確。

除了我們的自動駕駛車輛外，我們還有桔視，它大概有5-6個數(shù)量級以上的額外數(shù)據(jù)讓我們看到更多的場景，然后提取出來變成我們可預(yù)見的長尾場景，最后在仿真場景里測試，以此不斷提升我們的算法。

幾十輛、幾百輛的自動駕駛測試車是非常有限的，因此我們擴展測試?yán)锍叹褪窃黾臃抡?，仿真可以提?0-100倍左右。

仿真產(chǎn)生出來的新場景，往往其分布跟真實世界場景的分布不盡一致，很多時候是我們創(chuàng)造出來的，雖然它對我們的算法提供新的挑戰(zhàn)，但它對我們解決現(xiàn)實中的問題有一定的偏離。

桔視好處是我們有上千億級公里數(shù)據(jù)的自動駕駛輔助，1000億公里不是每公里都有用，但它能幾乎覆蓋所有的長尾場景，而且遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止復(fù)制一遍。

2、數(shù)據(jù)

滴滴自動駕駛?cè)剂蠑?shù)據(jù)分為兩種：一部分是與技術(shù)迭代相關(guān)的數(shù)據(jù)，另一部分是與運營相關(guān)的數(shù)據(jù)。

滴滴作為網(wǎng)約車平臺，因為其原生形態(tài)會自動產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)，包括路程行徑軌跡、用戶需求、未來預(yù)測、軌跡數(shù)據(jù)、用戶行為等。

L4級自動駕駛車與網(wǎng)約車不同，網(wǎng)約車可以從一個城市開往另一個城市，L4級自動駕駛車是從一個區(qū)域開始，會受到地理、天氣情況，以及交通參與者的限制。

這些限制我們會逐步打開，可能以線上OTA方式打開，也可能是大版本迭代打開。不管怎樣開放這個過程，它都是一步步展開的，不會以城市為單位逐步打開。

反過來想，我們?nèi)绾卧谄鹗挤秶蛘咝》秶鷥?nèi)達(dá)到服務(wù)客戶的目的？

舉例來看，如果開放區(qū)域太小，像機場等場景，可能訂單是很多的。如果不在你自動駕駛的區(qū)域范圍內(nèi)那就無法服務(wù)乘客，如此體驗很差，乘客不會用你的服務(wù)。

怎么做？

滴滴平臺每天會產(chǎn)生大量的運營數(shù)據(jù)，8年的累計不僅有數(shù)據(jù)還有經(jīng)驗。

其一是經(jīng)營地圖。我們把所有數(shù)據(jù)放在地圖看，哪些路的收益最大，哪些地段有訂單，哪些地段沒有訂單。

最重要的是，我們可以確定有沒有閉環(huán)，以及會有多少訂單。

其二是安全地圖。我們會考慮哪些路段上人類司機開車發(fā)生重大事故、刮蹭事故、小事故，同時我們會對每個路段進(jìn)行打分，然后用可視化的方式進(jìn)行標(biāo)注。

其三是技術(shù)地圖。根據(jù)現(xiàn)在技術(shù)定義和路段本身的限速、車道清晰程度、自行車道和汽車道等打分。

可以看出，上述圖片里的三張地圖代表的含量信息不一樣，但都是結(jié)果化信息。

更重要的是，我們把三張圖放在一起形成滴滴戰(zhàn)術(shù)地圖，以此循序漸進(jìn)推進(jìn)自動駕駛。

這是一個很有意思的例子，我們把它做出來并形成了一套打法或者產(chǎn)品化的思路。雖然它具備時效性，但我們會基于大數(shù)據(jù)平臺會實時更新，最終這些數(shù)據(jù)可能以秒為單位迭代。

其實，這套方法論非常普適，在中國普適，在全國不同地方都非常普適。

傳統(tǒng)來講，如果我們需要在小范圍內(nèi)開一片區(qū)域運營。首先，我們需要調(diào)研用戶出行習(xí)慣，看有沒有用戶在哪里打車，需求是什么。同時，驗證技術(shù)的可行性，這可能又需要一段時間，判斷會不會遇到現(xiàn)在技術(shù)不能解決的問題。然后，我們在這個區(qū)域里用自動駕駛采圖、打磨、迭代。整個流程大概需要半年時間。

現(xiàn)在來講，我們只需要把三圖合一形成戰(zhàn)術(shù)地圖，從需求角度、技術(shù)角度、安全角度搭建這套體系大概10秒鐘時間，最終量化判斷結(jié)果。

本質(zhì)來看，我們在做自動駕駛本身的產(chǎn)品定義。

大家都在討論L4、L5級自動駕駛，但它們依然是宏大的概念，也有各自其定義。重要的是如何限定各自范圍、區(qū)域，并進(jìn)行迭代和擴張。

其實，任何一家創(chuàng)業(yè)公司都面臨這樣的選擇。這個命題不難，但執(zhí)行起來很難，因為你沒有數(shù)據(jù)。

這個過程在移動互聯(lián)網(wǎng)時代是依靠產(chǎn)品經(jīng)理實現(xiàn)，但在自動駕駛場景里主要是量化和數(shù)據(jù)實現(xiàn)。

3、網(wǎng)絡(luò)

運營網(wǎng)絡(luò)是我們自動駕駛行駛的邊界。

在滴滴平臺上有很多產(chǎn)品，包括出租車、快車、豪華車等，絕大多數(shù)經(jīng)常打車的同學(xué)非常熟悉。

自動駕駛車是我們額外的品類，這件事有什么意義？

當(dāng)你只有自動駕駛車輛，沒有其他品類車輛的時候，幾十輛車、幾百輛自動駕駛車在限定的區(qū)域里是無法很好地服務(wù)用戶的。

對用戶而言，早期就是嘗鮮，但只有限定范圍和少量車，就無法提供很好的體驗。

滴滴是采取混合派單的方式解決上述問題。

在滴滴平臺上，我們把自動駕駛車和大量有司機駕駛的網(wǎng)約車放在一起，當(dāng)區(qū)域、路況、天氣符合自動駕駛條件時，我們把單派給自動駕駛車輛，否則就派給網(wǎng)約車司機。

其實，司機在相當(dāng)長一段時間是非常重要的元素，他們是我們運輸?shù)闹髁?，同事也解決了自動駕駛長時間無法解決的問題。

實際上，自動駕駛車輛和有司機駕駛的網(wǎng)約車是相輔相成的。他們可以在兩種情況下無縫連接，逐步快速迭代自動駕駛網(wǎng)絡(luò)的生成。

因為自動駕駛車隊不可能一步到位完成所有事情。

除了運營網(wǎng)絡(luò)外，還有兩個網(wǎng)絡(luò)很重要：乘客和車隊運營。

乘客運營網(wǎng)絡(luò)方面，滴滴有超過5億用戶，一年有超過100億次的運送人次。我們有非常多服務(wù)經(jīng)驗，這個經(jīng)驗是無價的。你服務(wù)第一個客戶時有很新鮮的體驗感，當(dāng)你服務(wù)100個用戶時，他們提出的意見、需求各不相同，這時候你對產(chǎn)品的需求不斷變高。當(dāng)你服務(wù)到10萬、100萬、1000萬時，你的認(rèn)知是不斷迭代的。其實，滴滴網(wǎng)約車的形成也是是經(jīng)過每年百億次的打磨做成的。

車隊運營網(wǎng)絡(luò)方面，對應(yīng)的客戶是龐大體系的車隊。這些車絕大多數(shù)不是滴滴自己持有的，但很多車是我們服務(wù)的，包括集中采買、車輛使用、車輛養(yǎng)護(hù)、充電、加油、維修、后續(xù)處置等，滴滴有相當(dāng)長時間的經(jīng)驗，服務(wù)超過100萬輛車的車隊。

在自動駕駛時代，上述提到的都是我們L4級自動駕駛技術(shù)以外的能力。當(dāng)RoboTaxi真正落地商業(yè)化時，

這些能力變得尤為重要。

自動駕駛怎么能保證安全？

上述提到的運營能力體現(xiàn)在哪些上面？與我們一般認(rèn)知有什么區(qū)別？

在運營場景下，滴滴自動駕駛涉及安全的場景是這么做的：

提到自動駕駛安全，一般人們會想到車上是否有安全員、安全員身份是否核查，以及車輛、車輛狀態(tài)、行程等是否都有檢測。

除此之外，實際上我們會做整套體系，這是一個龐大的體系，還包括車輛檢查、接單限制、安全員、功能確認(rèn)、測試等，這是安全體系里都會涉及的部分，大概76個模塊。

76個流程就是為了做好滴滴自動駕駛安全這件事。不過，這只是是幾十輛、幾百輛自動駕駛車輛的安全管理體系。還不包括未來運營更多車輛、硬件設(shè)施、軟件開發(fā)的安全流程。

這只是一個例子，背后其實還有很多這樣的例子在運營體系里。

做好技術(shù)是一方面，做好技術(shù)所帶來的應(yīng)用場景是另一方面，這里面有很多細(xì)節(jié)，非常難的。

DNA在自動駕駛中有大作用

回顧剛剛分享的三點：AI能力、大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)，這三者結(jié)合是我們滴滴自動駕駛的DNA。

滴滴做網(wǎng)約車自動駕駛場景非常合適，因為滴滴自動駕駛有天然的基因優(yōu)勢。上述三者結(jié)合，自動駕駛這件事我們可以看得到希望，并能把它做出來。

6月27日我們在上海把基因、能力、運營能力、經(jīng)驗組合在一起，在上海嘉定區(qū)域啟動載人示范，普通乘客可以直接報名體驗滴滴自動駕駛車。包括比較復(fù)雜的真實場景，跟一個城市覆蓋絕大多數(shù)的室內(nèi)場景相似，包括地鐵站、購物中心、會展中心、大公司辦公場景以及居住區(qū)域。上線當(dāng)天有了萬人報名，現(xiàn)在超過數(shù)萬人報名。

車路協(xié)同趨勢下自動駕駛產(chǎn)品形態(tài)演進(jìn)

除了車上的運營以外，我們真正運營還包括安全護(hù)航中心。

因為車上不能解決所有的場景，比如遇到交警指揮，你不知道自動駕駛車是否懂得交警的口語、手勢等。我們設(shè)置的安全護(hù)航中心類似火箭發(fā)射指揮中心的中控平臺，它會檢測車輛的運營情況和報警情況，如果發(fā)現(xiàn)問題，它會調(diào)取車輛的實際運營狀態(tài)，并且給予提示和參與意見，讓車更好地處理長尾場景中不能處理的場景。此外，安全護(hù)航中心還能看路上的情況。

更重要的是，滴滴擁有自己的車路協(xié)同團(tuán)隊。

做自動駕駛時做車路協(xié)同，對車路協(xié)同本身的開發(fā)很重要。如果只做車路協(xié)同不做自動駕駛，往往車路協(xié)同的解決方案不是為使用方考慮的。如果你兩方都做，就算不是自己鋪基建，那也是從需求方的角度整體考慮這件事。

目前，滴滴有完整的解決方案，我們在上海鋪設(shè)了這樣的方案。從路的角度來看，可以看到我們的盲區(qū)、紅綠燈等車內(nèi)看不到的場景，通過我們車路協(xié)同的設(shè)備就能直接進(jìn)入車?yán)铮M(jìn)行感知協(xié)同。

最后，分享兩個小故事：

滴滴自動駕駛上線以來，00001號體驗乘客是在上海迪斯尼跳舞的舞者，她認(rèn)為自動駕駛對她們是一種美好的體驗。

她給我們特別大的鼓勵，但比起鼓勵，我們更珍惜的是對我們的打擊和鞭策。

還有一位60多歲退休的大學(xué)教授，他坐過很多自動駕駛車。當(dāng)天，他開了2個多小時的車過來體驗滴滴自動駕駛車，同時提了很多意見。正式這些意見讓我們走出舒適區(qū)，進(jìn)入無人區(qū)，不斷擴大邊界。所以鼓勵和鞭策對我們來說都很重要，都是我們往前走的動力。 

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