驗證自動駕駛技術實力最直接的方法，就是把無人車放到最真實的道路環境和車流、人流中去。

4 月 8 日，在自動駕駛領域投入研發超 5 年的滴滴，發布了一段連續 5 小時無人工接管的自動駕駛路測視頻。

這段視頻記錄了滴滴無人車在上海嘉定區，從下午到黃昏再到夜晚的道路測試歷程，其途徑范圍包括了人流密集的城市商業區、工廠區、辦公區和住宅區等。

這段視頻中，滴滴的測試車輛搭載了其最新一代自動駕駛軟件系統。

1、5小時無人工接管，滴滴秀自動駕駛技術實力

滴滴自動駕駛公司 COO 孟醒還邀請 Udacity 的創始人兼董事長，谷歌無人駕駛項目創始人，也被譽為「無人車之父」的 Sebastian Thrun 參與連線，一起討論這段路測視頻里的技術亮點。

從畫面中可以看出，公開道路上測試場景豐富，在路測過程中有穿梭的行人、自行車、摩托車，以及大型車輛等。 

5 小時的測試過程中，滴滴路測車輛在環境感知、行為決策、運動規劃與控制等各方面表現平穩。

此次測試場景除了涵蓋狹窄路段超車，無保護左轉，以及大型路口掉頭等復雜場景，還包括非常考驗環境感知技術的連續逆光行駛。 

強光環境下，人類駕駛員通常需要戴上眼鏡或打開遮陽板，而滴滴自動駕駛則通過多傳感器融合方案以及添加和光照相關的數據增強，確保不同亮度下的感知效果，從而達到即便在嚴重逆光的情況下依舊能夠準確識別和避讓行人、汽車和其它物體的目的。

視頻中，隨著通勤晚高峰的到來，天色漸晚的同時，上海嘉定區十字路口下也涌現大量行人和單車，以及一些白天行駛時不曾遇到的大型班車。

這些動態因素的變化、疊加，對自動駕駛預測、決策和規劃的部分提出更高要求。

目前滴滴自動駕駛車輛會在特定場景，例如幼兒園附近，開啟「安全模式」，以更謹慎的方式進行駕駛。

除了基于測試車數據開展技術研發，在該版本自動駕駛系統的開發過程中，滴滴研發團隊基于機器學習算法，對大量該區域的人工駕駛車輛數據進行分析和利用，以提升對交通參與者行為的預測準確性，從而改善自動駕駛車在路口避讓等交互場景的處理能力。 

目前，滴滴自動駕駛車輛在上海嘉定的測試區域道路里程總計超過 530 公里，覆蓋了商業區、工廠區、辦公區和住宅區，每天從 7:30 至 20:00，滴滴在此區域部署的 40 輛自動駕駛車輛會進行日常測試。

除了在上海測試，目前滴滴的自動駕駛車輛還拿到了北京、蘇州、合肥、美國加州等地的道路測試牌照，今年晚些時候還要在廣州花都部署自動駕駛車輛。

滴滴的自動駕駛系統能夠如此快速迭代，也得益于其海量的道路數據積累。

現階段，除了進行自動駕駛路測收集數據之外，滴滴出行平臺上安裝的「桔視」每年也積累超千億公里的數據，這些包含了豐富長尾場景的數據也為自動駕駛系統的訓練和優化提供著充足的「養料」。

2、滴滴自動駕駛的新動向

最近，關于滴滴自動駕駛也有一些消息傳出：

• 其一是滴滴準備進軍自動駕駛卡車領域；

• 其二是滴滴自動駕駛正在以 60 億美元的估值尋求 5 億美元的融資。 

針對這兩個問題，滴滴自動駕駛公司 COO 孟醒也在 5 小時路測視頻發布后向外界進行了回應。 

關于業務拓展問題，孟醒表示滴滴出行本身在貨運業務上確實有布局，自動駕駛公司目前也在關注和研究卡車這一領域。 

而關于融資的問題，孟醒表示其自動駕駛技術的研發和迭代資金是充裕的，如果有新的融資進展，會適時對外公布。

過去一年時間里，滴滴自動駕駛融資超 8 億美元，有軟銀愿景基金和 IDG 資本的先后加持。

截至目前，滴滴自動駕駛公司的團隊規模已經超過 500 人，接下的重點任務依然是進行自動駕駛技術的研發和迭代，并且推動自動駕駛出租車（Robotaxi）的落地運營。

對于外界的一切討論和傳言，滴滴自動駕駛將通過技術迭代來給出答案。

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