這是整個自動駕駛行業都關心的問題。十年前，無人駕駛還是一個被嘲笑的夢想，但今天谷歌孵化的無人車公司Waymo已經將它搬到了現實，2019年10月，Waymo宣布完全無人駕駛的Waymo汽車即將上路。
所有人都驚嘆Waymo的”車速“，它就像一個天選之子，站在自動駕駛的潮頭，就連滴滴CEO程維也表示，無人駕駛目前，谷歌是第一名，第二名還在混戰。
如果放眼全球，不難發現，能夠獲得第二名競爭資格的選手其實并不多。在這場馬拉松式的長跑中，強勁的資本、配套的城市基礎設施、完善的汽車工業基礎設施、開放的政府、巨大的共享出行網絡缺一不可。因此，中國和美國成為了兩個最有實力的選手。
回看中國，百度、滴滴、小馬智行等一眾公司都在進行一場難度堪比“造火箭”的技術比拼。沒人知道這場戰爭何時結束，或許10年，或許更久。它考驗的不僅僅是技術實力，還包括政府資源、資金實力、商業化運營能力等等。
滴滴的夢想是殺出重圍，成為整個自動駕駛行業的第二名，也就是中國區的第一名，中國的Waymo。覆蓋5億的出行網絡、海量的數據、天然的出行場景、出色的運營能力，這些都成為滴滴的底氣。
而今，為了迅速登頂，在廝殺激烈的自動駕駛大戰中，滴滴已經扣響了扳機。
自動駕駛全球首次暴雨中直播
6月27日，滴滴首次面向公眾開放自動駕駛服務，央視新聞第一次對自動駕駛網約車在開放道路體驗的全流程進行直播。
鄭秀娟不到6點就起床。
作為滴滴自動駕駛高級分析協調員，她今天要為滴滴第一次全程試乘直播做好所有的后勤保障：現場車輛調度、安全員調配，甚至車輛上寫滿標語貼紙的邊兒會不會翹起來都是她要負責的事情。
在她的背后，幾乎大半個滴滴自動駕駛團隊都在為這場測試的順利進行而努力。
滴滴將測試場景選在上海市嘉定區。這是一個工業發達的城區，人口和居民的分布較為分散，經常會看到工業車、大轎車、老人代步車同時在車道/居民區內穿行。場景的復雜程度考驗著滴滴的技術實力。
但滴滴自動駕駛公司COO孟醒很有自信，他在接受Tech星球采訪時表示，從能力上滴滴已經達到了可以做公測的安全標準，因此可以開放給公眾。
可天公不作美，眼見著天氣從多云轉雨，鄭秀娟不由得緊張起來。雨水甚至地面上的積水以及濺起來的水花都可能引起激光雷達的噪點，造成識別障礙。此外，下雨也會導致定位精度變差。這考驗著測試的安全性。
彼時，滴滴已經派出了一輛巡游車，這輛車專門負責在線路上勘測雨量以及進行應急保障，它每3分鐘就會通過對講機將雨量信息報告同步給鄭秀娟。“真的就是爭分奪秒，有拍電影的那種感覺，所有人都在暴雨中stand by，一旦雨量滿足標準立馬就出車測試。”鄭秀娟回憶起當初的情景依然有些小興奮。
9點半，暴雨開始逐漸轉中雨。10點，伴隨著“無論測試效果如何，安全第一”的口號，滴滴自動駕駛扣響了扳機，但雨并沒有停。更確切地說，雨水伴隨著整場測試。
但滴滴并沒有就此放棄測試。
從去年9月拿到上海載人示范區的應用牌照至今，滴滴一直在為這場測試努力，最后沖刺階段，滴滴自動駕駛全球的技術研發團隊都調到了上海，來支援這次首秀。
“一些研發人員從家里帶來的衣服遠遠不夠，不得已在外面買一身。酒店一直抱怨我們提的洗衣服的需求太多了。‘為什么你們公司天天在我們這兒洗衣服，把我們這些都占滿了‘。很多有意思的事情，基本上我們把嘉定區所有的餐館該點的都點了兩三遍。”孟醒介紹。
這是滴滴自動駕駛的第一次直播，也是全球自動駕駛行業首次在大雨中的實況直播，表現不俗。
整場測試的順利進行是對自動駕駛團隊最大的鼓勵，也引來諸多用戶的關注。據孟醒介紹，從6月27號上線以來，已經有數萬名市民報名體驗，一位退休的大學教授，從浦東驅車50公里趕來現場體驗。
“自動駕駛的終極目標還是要服務乘客，而技術開發人員對自己的系統難免有偏見，我們自己主動設定的一些指標可能并不是公眾最重視的指標，把公眾真實的需求引入到技術迭代的過程中，才能打造出最合適公眾的運營服務”，孟醒表示。
讓越來越多的人體驗到自動駕駛，越早引入公眾的需求，也會使滴滴的每一次迭代都更有效率。滴滴的做法是，通過給駕駛員和自動駕駛車輛混合派單的方式，彌補自動駕駛車輛僅能在特定區域使用的局限性。
更大的愿景是，到2030年，滴滴出行計劃通過其網約車平臺運營100多萬輛自動駕駛汽車，到那時，自動駕駛將切切實實成為人們日常出行的補充，而非僅僅停留在體驗階段。
這樣的愿景足以看出滴滴的野心，也足以看出滴滴對其技術實力的自信。這背后是一場汽車產業的大變革正在發生，而任何一個出行玩家都不想錯過這樣的機會。
大變革前夜
站在歷史的長河中來看，如今的汽車產業已經完成了兩次變革。
100多年前，德國人發明了汽車，隨后，美國福特將汽車產業拽入工業時代。這是汽車行業的第一次變革。
彼時，汽車多為家庭設計，判斷一個人是不是中產階段的標志就是他是否擁有了一輛汽車，這帶來了人類文明的巨大改變：活動半徑大規模增加。
但這一切并非是可以持續的。汽車的平均使用時間只有5%，為此城市卻要建立大量的停車場。如今，城市的路網資源、基礎設施顯然已經無法承擔機動車的大規模增長了。
因此，汽車行業迎來了第二次變革。互聯網時代，滴滴、Uber這些汽車運營商們通過共享的方式喚醒了沉默的社會資源，將汽車的平均使用時間提高到了70%。
但交通工具的共享化依然未能徹底解決人類的出行難題。在滴滴平臺，每天有25%的訂單未被滿足，這意味著幾百萬的運力缺口。但根據世衛組織的數據，每年有超過100萬人死于易犯錯的人類駕駛員引發的車禍，交通安全迫切需要引入新技術變革局面。
第三次變革就在這樣的背景下悄然發生了。通用、豐田等一眾車企，谷歌、蘋果等科技巨頭，文遠知行、小馬智行等創業公司們因此蜂擁而來，它們相中的是一個新的賽道：自動駕駛。
這是一個巨大的機會。麥肯錫預測，至2030年，自動駕駛相關的新車銷售及出行服務創收將超過5000億美元，出行服務提供商部署的自動駕駛車輛將占PKMT(乘客總里程)的11%，私人擁有的自動駕駛車輛將占2%。
競爭者們虎視眈眈的不僅僅是因為自動駕駛可以解放人類雙手，大幅度降低出行成本，提高安全性這么簡單。更重要的是，一旦大規模應用，未來車輛的使用權和所有權的界限將開始模糊，因為買一輛車和打一輛車本質上沒有任何區別，都是無人駕駛。
這是一場徹頭徹尾的顛覆性創新。從某種意義上而言，無人駕駛可能把汽車變成第一代大規模應用的智能機器人，古老的汽車產業也將就此進入工業智能時代，汽車則真正地實現了線上化和智能化。
出行世界里存續百年的權力結構或將被徹底顛覆，整個出行網絡最終的權力將掌握在城市出行網絡運營商而非車廠手中。
這是一場馬拉松接力賽，想要取得勝利，靠的不僅是最后一棒7.195公里的沖刺，還有前面35公里點點滴滴的累積。而作為上一次變革的獲勝者，滴滴顯然已經積攢了足夠多的實力。
滴滴的家底
在上一場變革中，滴滴收獲的最大果實便是一張5億用戶的出行網絡。
無人駕駛的工作原理與其他機器學習應用并無差別，計算機處理大量數據以提取有關如何駕駛的一般規則，從理論上講，數據越多，系統的性能越好。
滴滴現在日均訂單為數千萬單，司機的行駛軌跡和安裝在交通工具上的桔視設備如今每年都將采集近1千億公里的場景(滴滴自動駕駛是世界上唯一擁有千億公里數據的自動駕駛公司)，這給滴滴自動駕駛提供了足夠豐富的數據。
現實交通環境更復雜的地方在于，三輪車逆行、出租車闖紅燈、路邊突然竄出來一只小狗的情況時有發生，雖然這大多屬于長尾場景，但這些復雜的交通參與者的隨機行為造成了交通的復雜性，如果不能解決這樣的場景，將嚴重影響實際的駕乘體驗，也就不可能真正做到無人駕駛。
但幾十輛車，幾百輛車的自動駕駛車隊很難完成這樣的數據收集。“一些場景可能跑了幾萬公里才出現一次，這都不算長尾場景。長尾場景可能是跑了1億公里才出現的場景。”孟醒表示。
滴滴收集起攝像頭拍出來的像素信息，當涉及到感知的時候，系統會自動提取交通參與者的信息，系統會將這些參與者抽象，放到仿真引擎里面進行三維重建，將其從一個現實的案例變成一個可以反復訓練的虛擬案例，從而不斷地去訓練，以確定智能車端是否真的可以應付這樣的場景。
而到了路測環節，選擇區域又是一件非常重要的事情。因為選擇一塊完全沒有人的地方做測試是毫無效率的，但是選擇什么樣的路況，需要大量的數據支撐決策。依靠大數據系統，滴滴可以10秒鐘篩選出最具有測試價值的地點，而不是像其他自動駕駛公司需要從頭到尾收集數據，周期可能長達半年，甚至更久。
自動駕駛的初心便是降低有人駕駛的安全隱患，安全自然不容忽視。滴滴建立了一整套安全體系，最前端是安全員的檢查。據孟醒介紹，滴滴對安全員的考核非常嚴格，對于安全員的錄取率低于1%，比上哈佛還難。
在內部安全流程上，滴滴研發了76個模塊，可以管理車輛的每一次行為。在車輛內部，所有的交互都通過一塊屏幕完成，信息及時通過屏幕傳達給乘客。未來，諸如確認車門是否關好、安全帶是否系好這樣的程序都是被寫死的，如果沒有完成，那就不能啟動，避免交通事故的發生。
10年之后，當一輛輛無人駕駛汽車行駛在路上的時候，將更加考驗平臺的規模化運營能力。因為汽車的維修、保養、加油、充電、清潔等基礎問題要解決，而滴滴的小桔車服和金融業務也會借此迸發出蓬勃的生命力。
自動駕駛畢竟是一場長跑，而商業公司們在技術創新時，同時需要考慮營收的問題。海思半導體總裁何庭波在歐洲談論無人駕駛時，將無人駕駛的落地形容為“沿途下蛋”，意思是無人駕駛可以在生產線上使用，管理流程中使用，低速條件下的工作中使用，并不一定非要局限在馬路上。
這意味著，大部分公司依然未能有清晰的商業模式。
站在這個視角上，再來審視滴滴，不難發現，滴滴做自動駕駛，天生帶有歷史使命——滴滴可以將自動駕駛網約車服務與用戶的出行場景進行無縫銜接。天然的出行場景是滴滴持續積累的優勢，在國內，也只有滴滴具備這樣的優勢。這是滴滴最大的底牌。
沒有第三名的江湖
沒人會懷疑自動駕駛的光明前景，它就像位于西伯利亞東部冰原深處的庫波爾金礦，超高的開采難度和超強的財富回報成正比。
但想要啃動自動駕駛這塊硬骨頭，強勁的資本、配套的城市基礎設施、完善的汽車工業基礎設施、開放的政府、巨大的共享出行網絡缺一不可。
按照這個標準篩選，毫不夸張地說，未來自動駕駛行業就是中美競速——滴滴和Uber/Lyft分別在中國和美國織造了出行網絡，同時，這兩個國家都具備完善的汽車工業基礎設施和超大城市模型。
PC時代，微軟依靠Windows獲取了巨大的利益;移動互聯網時代，谷歌設計的安卓和蘋果的iOS成為唯二存在的操作系統，曾想挑戰的BAT無一不在此折戟;如今，中國獲得了自動駕駛的競速資格。這是空前的歷史機會。
但競爭遠比想象中要緊迫。成立11年的Waymo已經成為公認的老大。2018年，Waymo斥資25億美金采購了6.2萬輛無人車，如此大規模的采購，充分證明了Waymo對技術的自信。它的發展遠遠超過了其他競爭對手。
與當初手機操作系統混戰類似，程維的預判中，自動駕駛的市場只有第一和第二名，沒有第三名，現實的情況是，諸多玩家都在爭奪第二名。
滴滴不想錯過這樣的機會。程維期望的是，滴滴能夠成為僅存的第二名。換言之，滴滴希望能代表中國在自動駕駛行業站穩腳跟。這場競爭最終將決定未來50年，甚至更長時間內的行業格局，毫無疑問，勝者將擁有更大的話語權。
“滴滴正在努力追趕。”程維在接受吳曉波采訪時曾這樣表示。如今，滴滴自動駕駛正在以一兩周更新一個版本的速度高度迭代。孟醒告訴Tech星球，自動駕駛團隊基本上每周都會和程維開會，密集的時候一到兩天都會討論。今年，滴滴自動駕駛還要把團隊規模擴大一倍。
上天造不同的人，做自己擅長的事兒。自動駕駛是一個長周期行業，需要多方力量參與，考驗多種能力——合作伙伴、政府關系的處理，運營中協同效應的落實、執行力，熱浪中噪音的屏蔽，低谷中扎實的心態等等，缺一不可。
該如何穿越長長的周期，成為最終的獲勝者，滴滴有著清晰的規劃。
第一步，迭代算法，豐富更多場景。第二步，車輛升級，把算法跟車輛更緊密地結合在一起，為真正沒有安全員的自動駕駛測試做好準備。第三步，量產。
由于滴滴的闖入，“自動駕駛”不再單單只是一個科技話題，它已切實地變成未來出行的重要議題。站在滴滴的角度，自動駕駛的較量才能決定這家公司的最終走向。而站在出行服務領域，滴滴眼中的對手只是自己，它勢在必得。
