不完美的首秀后，滴滴如何打好“更难的一场仗”( 二 )
“这不叫秀肌肉 ， 肌肉还没有完全长起来 ， 我们秀的是真心 。 ”孟醒对《中国企业家》表示 。
在他看来 ， 现在开放试乘完全是从自动驾驶发展角度考虑 ， 因为robotaxi不能闭门造车 ， 在安全的情况下 ， 越早引入公众的批判和看法 ， 对于迭代更有利 。 另外 ， 即使目前滴滴自动驾驶技术不完美 ， 也希望给公众呈现出真实的结果 ， 让人们关注到自动驾驶行业正在发生的变化 ， 也希望有更多人去现场体验 。
安全是开放试乘的前提 。 “安全是滴滴的红线 ， 也是自动驾驶团队的红线 。 ”孟醒说 。
在滴滴的自动驾驶车辆上 ， 主、副驾驶共有两名安全员 。 孟醒表示 ， 驾驶位上的安全员负责根据情况随时准备接管车辆 ， 副驾驶座位上的安全引导员身前有屏幕 ， 可以看到车辆的传感器和系统 ， 在必要情况下 ， 告知安全员做好准备 。 他认为两者结合能达到最高的安全标准 。
另外 ， 滴滴自动驾驶内部的安全流程中有数十个模块 ， 从安全员的培训、上线再到监控 ， 每一步都可以进行管理 。
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滴滴的优势与难题
在自动驾驶竞赛中 ， 滴滴发力较晚 。
2016年滴滴合并完Uber中国区业务后 ， 程维首次对外证实正在发力无人驾驶业务 。 经过几年沉寂 ， 去年自动驾驶业务单独剥离成立子公司 ， 滴滴做自动驾驶的决心才完全呈现 。 这一年 ， 滴滴美国研究院在美国加州的路测里程排名从25位升至11位 。
如何才能后发先至？孟醒认为 ， 滴滴自动驾驶有两方面的优势 。
在技术迭代上 ， 自动驾驶面临的一大挑战是场景复杂 ， 长尾场景出现概率不高 ， 但积累在一起 ， 将很大程度上影响实际体验 。 通常的自动驾驶车队即使有几百辆车 ， 累计的场景也远远不够 。 滴滴的车载摄像头覆盖了滴滴网约车50%以上的订单 ， 这让滴滴自动驾驶每年拥有1000亿公里的数据 ， 对于算法迭代会有帮助 。
在运营层面 ， 小型自动驾驶车队很难满足乘客的叫车需求 。 滴滴拥有大量网约车 ， 提供混合派单的服务 ， 可以根据乘客需求派出有司机的网约车或者自动驾驶网约车 。
但实际上 ， 滴滴仍然存在诸多挑战 。 一位自动驾驶公司的技术负责人向《中国企业家》表示 ， 大量数据对处理长尾场景肯定有帮助 ， 但数据的上传、存储和处理都需要消耗巨大资源 。 而且 ， 这样只能收集到单纯的感知数据 ， 没有提升自动驾驶所需要的全场景数据 。
滴滴平台的流量优势明显 ， 但也有不少自动驾驶公司接入高德等平台 ， 参与robotaxi竞赛 。
同样在上海 ， AutoX于今年4月接入高德进行试运营 。 在广州 ， 文远知行在与广州白云出租车公司合作运营robotaxi之后 ， 于今年6月接入高德平台 。 高德相关负责人曾对《中国企业家》表示 ， 共享出行与自动驾驶均是高德重点关注的领域 ， 继聚合打车后启动robotaxi项目 ， 可提供运力补充 ， 带来差异化、新鲜的出行体验 。
另外 ， 和其他涉足robotaxi的公司一样 ， 由于商业化落地的时间长 ， 滴滴自动驾驶也面临资金压力 。
自动驾驶的烧钱速度惊人 。 据the information报道 ， Waymo每年的运营成本就高达10亿美元 。 其团队规模为1500人 ， 拥有近千辆自动驾驶车队 。
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