過去的1000多天，自動駕駛江湖風雲詭譎。各傢的成功或挫折，展現出一個自動駕駛技術轉折、行業格局大變的圖景，但有一個名字卻反常地一直沒有出現——滴滴自動駕駛。直到現在。
最新舉辦的技術開放日上，滴滴一口氣放出一系列新進展。
產品上，全新推出的概念車Neuron，車身傳感器數量高達35個，包括21個攝像頭、8個激光雷達、6個毫米波雷達。
技術積累上，Robotaxi已經做到24小時全天候無間斷運營。
地理上，Robotaxi運營覆蓋區域更大，從上海再到如今的廣州花都區；自動駕駛車隊規模上，總數已經超過200輛；而且上下車的自動駕駛站點數量，限制有望被進一步打破——滴滴正在自研無限泊車技術，不久的將來，全路段任何地方都有望成為站點。
業務上，還官宣最新的自動駕駛卡車板塊。
並且，滴滴明確堅持L4路線推進自動駕駛業務，這在當下顯得尤其可貴。
沒有拋頭露面的滴滴自動駕駛，過去1020個日夜一直在修煉武功。
01.滴滴自動駕駛最新能力
滴滴自動駕駛，這次新帶來一臺未來服務概念車Neuron。
最大的創新之處，莫過於在功能方面，車內設有一個機械臂，相當於是充當“管傢”的角色，可以幫你提行李：
給你端茶遞水，還能提供叫醒等服務：
車外用智能交互五聯屏代替傳統車燈，能更為直觀、便捷的地顯示車輛轉彎、到達、充電等狀態。
此外，頂翼門+側滑門的設計，在提升開關門安全性的同時，也增加上下車舒適度：
車內搭載大屏交互系統，設計會議、遊戲、影音、街景介紹、氛圍選擇等模式。
而將視線從未來進一步拉回到現在，滴滴目前的無人Robotaxi都展現出哪些新能力？
首先是車輛本身的能力，在面對疑難場景時處理地更遊刃有餘。
例如，第一個場景是：廣州放學時，直行道被大量的車占道，本該直行的Robotaxi被迫擠進左轉道，車要找到空隙回到直行道，同時避讓穿行的摩托車、自行車。
再比如，第二個場景：廣州夜晚路邊經常有人擺攤，行人更是在道路中央隨意穿梭，滴滴Robotaxi則是這樣應對的：
之所以能夠實現以上類似的效果，主要源於滴滴自動駕駛對技術進行打磨：
為更好應對車流和人流量，他們推出感知和預測大模型，感知大模型能夠做到把所有感知結果一次性輸出，降低延遲同時提升精準度；而預測大模型則通過引入博弈論來做多輪預測，從而對各種交通狀況預測得更準。
為提升車與周邊人事物的交互能力，滴滴引入一個技術模塊叫模仿學習引擎，可以讓車在不理解人的情況下，依然能夠復制人類的駕駛行為。
處理長尾場景方面，方法可以分為兩類：第一是對於出現頻率高的場景，例如路面上的小貓小狗，他們會將類似場景的模塊單提出來，進行一些數據加工，之後再處理這樣的場景就會更加精準。
而對於那些經常出現、但每次出現都長得不一樣的物體，雖然無法將其歸成一類進行識別，但他們通過引入占據空間網絡，即便在不知道是什麼的情況下，依然能夠準確判斷和預測它的行為軌跡。
以上綜合性的能力，統統被滴滴自動駕駛歸結為“城市泛化引擎”。
其次是，在乘客體驗方面，滴滴Robotaxi變得更加體貼。
怎麼個體貼法？
車窗顏色不僅可以變化，還能實時顯示天氣和時間。
針對自動駕駛上下車站點數量太少，且站點位置總是被自行車、錐桶、摩托車占掉等等問題——滴滴自動駕駛希望能夠打破站點數量的限制，這就意味著未來在任何一個安全的地方，隻要車能夠泊入的地方就可以停進去，全路段任何地方都有望成為站點，背後則歸功於滴滴目前正在自研的無限泊車技術。
無人車運營時間太短、而且晚上還體驗不到？從今年1月3日起，他們將服務時間拓寬到連續24小時無間斷運營。
要做到這一點其實不算容易，關鍵在於保障車輛夜間行駛的安全性。為此，他們在傳感器套件中引入紅外攝像頭，使夜晚能見度大大提升，車輛在黑暗的區域能看到原來看不見的人群。
最後，關於車隊的運營和維護方面，滴滴Robotaxi也變得更加高效。
他們在上海嘉定建造全球首個自動駕駛自動運維中心，名叫“慧桔港”。在這個運營中心裡，有很多AGV機器人，可以自動化地給這些Robotaxi加油、充電、維修、保養、清洗。
現在自動駕駛汽車能夠做到，在白天的時候自動出門接單、自動接駕，到晚上的時候會自動駛回運營中心。
這也就意味著，在人不參與的情況下，Robotaxi真正可以做到24小時連軸轉進行運營。
而以上所做的一切，統統都是為讓自動駕駛服務更加接近於甚至遠超普通網約車的體驗。
也側面反映出，滴滴對L4級自動駕駛，投入一直沒停過。
02.滴滴對自動駕駛的持續投入
滴滴對自動駕駛的投入，主要體現在哪些方面？
從2020年到現在，滴滴自動駕駛經歷1020天，在這期間團隊規模差不多翻三倍，現已達到近1000人。團隊的掌舵人是張博，他是滴滴CTO兼滴滴自動駕駛CEO。
而且車也升級一代，算法更是進行無數次迭代。
通過核心技術的研發，目前滴滴自動駕駛已經掌握包括感知、預測、決策、控制、大規模的仿真系統、大規模的機器學習平臺等等L4級自動駕駛的全棧核心技術，而且核心技術已經完全實現自主可控。
與之相對應的是，業務涉足范圍也在不斷擴大，步子邁得比以前更大更廣。
在自動駕駛核心硬件上，他們聯合北醒開發一款2K圖像級高精度激光雷達，名叫“北曜Beta”，擁有每秒300萬高點頻、超512線、橫向120°及縱向25.6°的超大視場角等性能特點。
此外，這款激光雷達還增加可調節分辨率功能，支持常規模式、視場角聚焦高清、局部高清、全局高清等四種模式，不僅200m外能夠感知輪胎等低反射率物體清晰的輪廓，還可以根據場景需求自適應地調節局部區域或全局的分辨率，提升激光雷達在不同環境下的感知效果。
除激光雷達，他們還自研一款名叫“Orca虎鯨”的三域融合計算平臺，能夠將智能駕駛域、智能座艙域和網聯域三域融集成至一體。
相比於上一代硬件，虎鯨計算平臺成本下降88%，整車空間體積減少74%，核心元器件數量減少61%，線束數量減小33%。這也意味著自動駕駛車的後備箱能再多容納一個20寸行李箱，與此同時，整車裝配時的人效比提升7倍。
行業政策方面，滴滴牽頭制定行業標準——《自動駕駛道路安全等級分級方法》，去年12月已獲中國智能交通產業聯盟批準，正式發佈。
該標準的制定將進一步完善自動駕駛道路分級依據，以及安全風險控制，為自動駕駛企業選定安全運營范圍，為自動駕駛載人運營規模化應用提供關鍵支持，加速高級別自動駕駛技術邁向商業化。
牛人、牛事在一件件落實推進，滴滴自動駕駛其實正快速擴張。
目前滴滴自動駕駛車隊數量已經超過200輛，散佈在上海、廣州、北京、蘇州等城市。
以上海為例，滴滴的自動駕駛覆蓋區域已經擴張7倍——從最開始比較寬的馬路，包括上海嘉定會展中心、旁邊的酒店，拓展到二期包含很多車廠的工廠，三期還擴大到更大的區域，覆蓋嘉定新城、火車站、公交車站等區域。
除此以外，今年3月，滴滴自動駕駛獲得廣州智能網聯示范運營資質，開啟廣州花都區的正式收費運營，覆蓋花都的寫字樓、星級酒店、景區、學校、購物中心、小區等典型商業區和生活區。
未來花都區的運營范圍還將進一步擴大，在廣州逐步實現對自動駕駛車輛和人類司機的混合派單，自如地根據路況、天氣和路徑決定派單模式。
而且不僅局限於L4級自動駕駛Robotaxi，滴滴已經孵化出新的業務——滴滴自動駕駛貨運KargoBot。
他們提出一套混合無人化解決方案（Hybrid Driverless Solution），大致意思就是最前面由一輛有人駕駛的具有L2級輔助駕駛功能的車輛牽頭，後面跟著多輛L4級卡車。
如果遇到修路、收費站、檢查，L4車輛會主動和前車組成一個更加密集的隊列，通過人類司機的引導，安全處理這些比較復雜的場景，好處是能夠提高勞動生產率，降低客戶的運營成本。
目前KargoBot擁有超過100臺自動駕駛卡車，已經在天津和內蒙之間開始常態化的試運營。截至今年3月，KargoBot累計物流收入已經突破1億元。
取得資質牌照是技術被認可，開啟物流貨運業務，則是商業化啟動的標志。
對於高舉L4大旗的自動駕駛公司這兩年的境遇來說，滴滴的確出乎意料。
堅持L4，是這些遭遇“瓶頸”的自動駕駛玩傢最容易被歸納出的原因。但在滴滴這裡，為什麼情況不一樣？
03.如此堅定L4級自動駕駛，背後原因？
堅持做L4，現在是一件“可貴”的事。
可貴在資本對技術的支持由積極變得謹慎。
可貴在政策大門還沒有完全對Robotaxi敞開。
還可貴在以視覺AI技術為主的自動駕駛，仍在等一個屬於自己的ChatGPT時刻。
堅持的根源，是自動駕駛信仰的初心。
L4能落地，就代表著高階自動駕駛技術的價值開始兌現。
面向普通用戶，L4規模商業化，可以獲得高安全、低成本、更好更舒適的出行體驗。
從社會角度看，L4普及帶來的是絕對事故數量的下降、通行效率的提升、出行資源的合理分配…進而提高整個經濟的運轉效率。比如百度李彥宏給出提升3-5%GDP的估算，核心依據就是這個。
L4的期望和前景是真實且誘人的，這也是最早一批玩傢入局自動駕駛的原因，滴滴正在此列。
而對於他們來說，L4的價值在這麼幾個層面。
首先，L4做得好，可以輕松將技術降維乘用車，或者落地其他場景。通過AI司機底層感知、預測、規劃能力的復用，能在眾多領域快速拿出商業化技術方案。
比如滴滴這次展示的貨運業務，就是技術型L4玩傢技術達到一定程度積累後，自然而然開啟的商業化方向之一。而這些業務都是能夠快速產生營收利潤，反哺研發的。
其次法規層面來看，國內反而是L4代表的高階自動駕駛走在開放最前列。而L2、L3安全邊界界定不清晰，所以法規難以定責，無論是用戶還是技術開發商，一直都有無法回避卻無法解決的問題。
這些，是滴滴必須堅持L4高階自動駕駛研發的客觀原因。
主觀層面，滴滴作為出行平臺服務的科技公司，本身天然具有落地的場景和需求。這是令大部分L4玩傢羨慕的。
此外，滴滴在運車輛所覆蓋的范圍，也幾乎窮盡所有的路段條件。
這首先意味著與自建車隊研發L4嘗試Robotaxi落地的玩傢相比，滴滴首先在硬性研發成本上節省一大塊。最重要的，是能盡快收集盡可能多的長尾場景（對自動駕駛迭代提升價值高的數據）。
其次，滴滴的獨特優勢還在於能夠適時地、分階段的提升自動駕駛迭代規模和速度。
基於滴滴已有的有人駕駛網約車網絡，在拓展新區域的時候可以在有人網絡裡面逐步植入自動駕駛車輛。
在路況相對簡單，天氣相對良好的情況下，為乘客優先推薦自動駕駛車輛；而當路況非常復雜，天氣很極端的情況下，系統將派單給人類網約車司機進行駕駛。
最後，滴滴還有人無我有的獨一無二的優勢，即可以軟硬件一體、以終為始地達成目標。
這體現在滴滴已經和一些新能源主機廠達成合作，專門開發可投入規模化應用的、前裝量產、全無人駕駛的新能源車型，而且目前已經在Robotaxi產品定義、車型平臺選擇、座艙與智駕系統開發等方面進行合作。
首款量產車型將於2025年接入滴滴共享出行網絡，屆時將能夠實現全天候、規模化的混合派單。
滿足自動駕駛研發數據收集需求的車輛，同時也能完全融入滴滴業務運營中，分擔開發成本。
L4級自動駕駛江湖這段時間的沉寂，有路線難、行業落地不如量產車那麼快的原因。
但滴滴這次技術開放日作為代表站出來，堅定行業信心，也是無獨有偶。
別人落地Robotaxi要先建出行平臺，但滴滴天然就有出行場景，相當於是一出生就已經在羅馬的那個玩傢，所以滴滴打破L4級無人駕駛路線的沉寂，可能也是“冥冥之中自有天意”。