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將安全進行到底

對于滴滴這種出行服務提供商而言，安全始終是不能觸碰的紅線。選擇面向公眾開放RoboTaxi服務，既是滴滴自動駕駛進入新發展階段的標志，也是其對自身技術的一種自信。

“從技術、安全度、安全流程等角度來講，我們自認為已經達到公測的安全標準，可以開放給大家了。”孟醒表示。

他介紹道，滴滴自動駕駛擁有龐大的場景庫，每個新版本都會先在場景庫中進行仿真測試，通過之后，再進入封閉測試場中測試。在此過程中，團隊會有意識地注入突發和意外情況，以測試系統安全性。

當同時通過仿真測試和封閉測試后，該系統版本才有進入公開道路的測試資格。“雖然版本迭代速度快，但其實流程很長。即便具備公開道路的測試資格，我們也會先將系統拿到人和車相對較少的公開路段測試，再擴展到整個覆蓋區域。”

為了最大限度確保安全，滴滴自動駕駛會為每輛公開道路測試車配備兩個安全員——駕駛位上的安全員類似四肢和大腦，觀察周圍情況隨時準備接管，副駕駛位上的安全員則相當于另一部分大腦，他會時刻關注車上的傳感器和系統是否運轉正常，必要時反饋給另一個安全員。

“兩者結合能達到最高安全標準。”孟醒稱，“安全員的錄取率還不到1％，他們不僅需要具備豐富的駕駛經驗，也要有很強的安全意識和溝通能力。”

在對安全員要求如此之高的情況下，滴滴還在國內建立了首個自動駕駛安全護航中心，能夠實時監控自動駕駛車行駛過程，必要時進行遠程協助。

層層疊疊的保護，只為將安全進行到底。這種對安全的重視程度，是成立多年的出行企業刻在骨子里的基因，非其他科技創業公司所能比擬。而背靠滴滴母公司，滴滴自動駕駛所擁有的龐大數據量與豐富的運營經驗，也已經形成了一道護城河。

為什么是滴滴？

自動駕駛技術的迭代過程中，最大挑戰就是場景復雜度與長尾。

如何讓自動駕駛車經歷更多場景？數據成為解決問題的關鍵。但一個事實是，目前各家自動駕駛企業的車隊數量都十分有限，能達到百輛級別的車隊仍寥寥無幾，更不必說要經歷可能駕駛千萬甚至上億公里才出現一次長尾場景了。

在自動駕駛車輛不足的情況下，先使用普通車輛收集數據不失為一條有效的道路。作為國內網約車巨頭，滴滴擁有龐大的車隊，部分車輛上安全的攝像頭剛好能為其進行數據收集工作。

據孟醒透露，目前滴滴網約車的車載攝像頭能覆蓋50％的訂單，每年產生約千億公里視覺的數據量。這種珍貴的數據量能為滴滴自動駕駛提供更為豐富的仿真訓練場景，幫助其發掘更多長尾場景。

在運營層面，滴滴網約車平臺則能夠為乘客提供“混合派單”服務：當乘客起點和終點都在自動駕駛測試范圍內的情況下，平臺在根據駕駛能力、天氣等一系列評判標準后，優先派單自動駕駛車，再派單網約車。如此，將技術迭代和運營進行最大化升級。

從這個維度而言，在進入每個新城市之前，滴滴就已經搜集了大量該城市的場景和運營數據，能夠遠程迭代算法，這使得滴滴自動駕駛的“開城”相對更加容易。而隨著進入城市數量以及遇到長尾場景數量的不斷增多，滴滴自動駕駛系統的問題處理能力也得以增強。

在滴滴看來，目前公司仍將重點放在迭代算法本身，及引入乘客視角以完善平臺方面。“下一代希望和車廠合作更深入打造平臺，”孟醒介紹道，“需要具備完整的融入系統和備份機制，以便完成更復雜的測試，甚至在封閉測試場中拿掉安全員。”

從2019 WAIC的公開亮相，到獨立公司完成超5億美元首輪融資、宣布在上海提供RoboTaxi服務，滴滴對自動駕駛的決心可見一斑。

過去一年，程維曾在多個場合公開表示要加大自動駕駛的投入。在公司內部，他也會深度參與到自動駕駛業務的關鍵判斷和戰略決策中來。對于這項與未來出行緊密結合的技術而言，當手握豐富數據和運營經驗的出行巨頭開始認真努力，業界的確會為其側目。

萬里長征剛剛走了第一步。滴滴的目標不僅是完善自動駕駛技術，更是試圖拿下未來出行的掌控權。