一年内融资8亿美金，滴滴自动驾驶加码技术研发

1 月 28 日，有媒体曝出滴滴自动驾驶近日刚刚完成一轮由 IDG 领投的3 亿美元融资，跟投方包括 CPE、Paulson、中俄投资基金、国泰君安国际、建银国际等机构。

对此，滴滴 CTO 兼自动驾驶公司 CEO 张博在朋友圈表示：「感谢大家的关注与期待。滴滴会在自动驾驶技术研发投入上不遗余力，全力奔跑。」

这一回应也间接证实了融资消息的真实性。

这是滴滴自动驾驶成为独立公司以来的第二笔外部融资。

包含去年由软银愿景基金领投的超 5 亿美元在内，目前滴滴自动驾驶公司已完成累计超过8 亿美元的外部融资，成为国内同领域吸金最快的独角兽。

在独立发展一年多后，滴滴自动驾驶公司的研发人员已经超过 500 人，其在中美两地拥有测试车规模超过100 台。

过去一年，滴滴自动驾驶公司建立了包括路况感知、高精地图、行为预测、规划与控制、基础设施与仿真、云控与车联网、自动驾驶调度产品和运营等在内的多支团队。

除了基于测试车型打磨技术和运营网络之外，据悉在内部，其面向 L4 的定制车研发也已纳入重点项目计划。

背靠全球最大的出行网络，滴滴自动驾驶正在探索一条独特的研发与商业化路径，这条路径与 Waymo 和 Cruise 都有所不同。

1、500人+研发团队，100+车辆，中国吸金最快的自动驾驶独角兽

滴滴内部的自动驾驶研发始于 2016 年。

2019 年 8 月，滴滴官宣自动驾驶部门成为独立公司。

2020 年 7 月，滴滴自动驾驶公司对外透露，其研发团队规模约 400 人。

到目前为止，这一规模已经增至超过 500 人。

过去一年，在全球范围内自动驾驶的发展也非常迅速。

Cruise Automation 和 ZOOX 分别发布了为完全无人驾驶和共享出行设计的新一代车型。

Waymo 则在去年 10 月宣布，在凤凰城推出全无人化的 Robotaxi 服务。

在中国，百度 Apollo 也在长沙、北京和长沙三地开放自动驾驶出租车打车服务。

滴滴在做自动驾驶研发的第一天开始，就拥有业内最大的出行网络，这是其自动驾驶公司和 Waymo、Cruise 等玩家最大的不同。

Waymo 在经历 10 年多的研发后，目前在美国有一支 800 到 1000 辆车的车队；而 Cruise、ZOOX 的新一代车型发布后还未大规模部署，ZOOX 预估车辆部署至少在 2021 年以后。

而滴滴仅在中国就拥有超过 4 亿的月活用户（2020 年 11 月数据），4 亿月活用户背后则是数千万的司机和车辆（2017 年底数据为 2100 万司机）。

在庞大的用户网络和车辆网络支撑下，滴滴平台上拥有最多的出行数据和道路行驶数据。

与 Waymo 和 ZOOX 相比，滴滴自动驾驶研发起步较晚。

滴滴自动驾驶公司希望借助庞大的数据和运营网络实现技术和商业化上加速破冰，推动自动驾驶系统持续演进，形成商业闭环。

这是滴滴自动驾驶公司重要的独特性。

2、出行 DNA，滴滴自动驾驶技术的进化

2020 年 6 月，滴滴联合央视新闻完成了中国第一场自动驾驶全民直播首秀，这天刚好遇上上海的滂沱大雨。

这次直播结束后，滴滴自动驾驶车队迅速在上海向公众开放试乘体验。

到当年 11 月，滴滴拿到上海嘉定、临港新区以及奉贤区三个地区的自动驾驶测试牌照，可进行测试的道路总里程达到 530 公里。

在公司内部，滴滴将研发自动驾驶的核心战略总结为 DNA，Data、Network 和 AI。DNA，也可以理解成是滴滴的出行基因。

简单来说，就是滴滴自动驾驶公司借助庞大的出行网络收集海量数据，以全栈AI软件和工具打造完善的自动驾驶系统，最后在滴滴的车队网络中实现商业闭环。

(1) 在 Data 大数据方面，滴滴目前有数千万的运营车辆。

在 2020 年底，滴滴在超过 100 万台车辆上安装了滴滴自研的硬件设备桔视。

桔视本身是一套基于视觉算法的 ADAS 预警设备，会通过语音的方式向司机发出前车防碰撞、车道偏离等报警；同时，它也为滴滴的自动驾驶带来了数据养料。

百万级搭载桔视设备的车辆，每年行驶的里程是千亿公里级别。

这千亿公里级的里程中，大约有 10%、5% 甚至 0.1% 是关键的长尾问题。

自动驾驶系统的完善，核心就是解决困难的长尾问题。

大量长尾的困难驾驶场景数据，能够加速自动驾驶系统的算法完善，这是滴滴基于运营网络的优势。

（2）AI 部分。

滴滴自动驾驶团队搭建了从感知到控制的全栈技术，并且构建了包括仿真平台、车路协同、云控中心、自动驾驶调度产品等一系列的工具。

以仿真系统为例，滴滴透露，其仿真工具能够将自动驾驶测试里程提高 5 - 6 个数量级，也就是 1 万 - 10 万倍。

（3）Network 运营网络。

滴滴当前的运营车队几乎遍布中国。普通网约车和自动驾驶网约车混合派单，是滴滴自动驾驶车队启动区域运营的破冰方式。

滴滴自动驾驶 COO 孟醒在 2020 年的分享中讲道，自动驾驶初期有限的车辆数和有限的区域很难满足公众出行的需求。

所以滴滴采取的策略是将机器和人类司机驾驶的车辆混合派单。

如果乘客的起点和终点都在自动驾驶服务区范围内，就派给自动驾驶车辆。

如果天气恶劣，或者自动驾驶车辆运力不足时，就派给人类司机。

混合派单，解决了自动驾驶最初上路时间时，车队不多用户不多而形成的“到底是鸡生蛋还是蛋生鸡”的尴尬。

最后，通过滴滴的出行大数据，滴滴会对城市区域内路段的经济价值、安全性和道路结构化程度进行评估。

订单多、道路事故少和道路设施完善等有利于自动驾驶运营的区域，将率先开辟运营路线，加速自动驾驶形成商业闭环。

3、目标做到航空级安全，奔赴 L4 纯无人化

驾驶系统需要做到多高的安全性？

滴滴在 2020 年公布了「0188」的战略目标。

其中「0」代表了「没有安全一切归零」，也就是安全是一切的基础。

任何公司都没法完全消除道路安全事故。

滴滴自动驾驶在内部认为，其技术需要做到航空级的安全，无限接近于零事故。

比如去年 10 月，中国民航局公布，全国运输航空持续安全飞行 10 年零 1 个月，累计飞行时间 8669 万小时。

滴滴自动驾驶车队在上海的试运营，也向我们展示了其L4自动驾驶车辆处理的一些典型场景，让我们一窥“老司机”的能力：

比如在雨夜在密集的车流中穿行避让；

比如在早高峰车流密集的路口灵活掉头。

以及处理在中国典型的出租车非常激进的加塞动作等等。

据知情人士披露，在滴滴自动驾驶公司内部，其针对 L4 级自动驾驶的定制车型开发也已经列入重点计划。

这意味着，滴滴和 Cruise、ZOOX 类似，也将推出为无人驾驶重新设计的共享汽车。

实际上，这毫不意外。

去年 11 月，滴滴与比亚迪合作的定制车第一款滴滴 D1 发布，目前第一批数千台车辆已经在长沙投入运营。

也是因为背靠庞大的出行网络，滴滴在定制车上的模式探索脚步很快，也走得最远。

在 D1 发布的当天，程维在发布会表示：

到 2025 年，为共享出行全新设计的 D1 将普及超过 100 万台，新车型的迭代版本将搭载滴滴自研的无人驾驶模块；

到 2030 年，滴滴的定制车希望能够实现完全意义上的无人驾驶。

滴滴认为，未来自动驾驶技术最好的商业化场景不是将汽车直接卖给消费者，而是通过庞大的网络来提供安全、便捷、舒适的出行服务。

滴滴将用十年时间实现这个庞大的计划。