滴滴自動駕駛：牌好，不順，難贏_CEO:CTO幣CEO幣

圖片來源@視覺中國

文|白菜咸魚，作者|徐蔡鈺

早在2019年，滴滴自動駕駛CEO張博就表示，自動駕駛要想實現技術落地，必須要集齊四張牌：共享出行網絡、無人駕駛技術、汽車廠商和Tier1的支持和足夠的資本支持。但這樣一個牌勢優越的玩家，卻又為何一直還未下聽？

幾圈下來，想做大番牌型的其他玩家，已紛紛轉型求和牌。起手牌型漂亮的滴滴，贏牌的可能又有多大？本期，重新端詳滴滴自動駕駛。

滴滴做Robotaxi，起手牌型漂亮

2016年，滴滴內部開始組建自動駕駛研發團隊。2017年，滴滴成立美國研究院，核心圍繞自動駕駛與大數據。2018年，滴滴先后拿到美國加州路測資格與北京自動駕駛路測牌照。

同年，滴滴出行與31家汽車產業鏈企業官宣了「洪流聯盟」，這其中包括博世、北汽、比亞迪、寧德時代、四維圖新等汽車制造/零配件制造/新能源/數字地圖/車聯網企業。

2019年，滴滴宣布自動駕駛事業部升級為獨立公司，由滴滴出行CTO張博兼任滴滴沃芽CEO,賈兆寅和鄭建強分別擔任美國研發團隊和中國研發團隊的負責人，均向張博匯報。此時，沃芽的員工規模不到200人。

沃芽獨立后，于2020年5月，獲得來自軟銀超5億美元的A輪融資，是國內自動駕駛公司獲得的單筆最大融資。2021年5月，更是引入廣汽集團領投的2億美元戰略融資。不到兩年時間，沃芽融資超11億美元，有消息稱，此時沃芽估值已超小馬智行。

沃芽的員工規模也在數輪融資后不斷翻番：2020年，研發團隊已接近400人；2021年中，滴滴發布連續5小時無接管視頻，COO孟醒表示，現在人數已經漲到了500人以上；而在2022年底，這個數字已接近1000人。

數字金融科技公司Mercurity Fintech完成900萬美元融資:金色財經報道，由區塊鏈技術驅動的數字金融科技公司Mercurity Fintech宣布通過發行無擔保可轉換本票完成了一筆900萬美元融資，一位非美國投資方參投購買，但未公開具體信息。

Mercurity Fintech 將利用該筆募資支持 Web3 和區塊鏈基礎設施開發、擴展旗下咨詢服務，并向紐約州金融服務部申請加密貨幣牌照BitLicense。（Globe Newswire）[2023/2/7 11:51:23]

壓倒性優勢的出行網絡、汽車供應鏈合作基礎及豐厚的資金支持，滴滴自動駕駛難道只差技術這張牌嗎？

2018年農歷新年，滴滴發布全員信，晉級智慧交通FT為智慧交通事業部，旗下包括車載設備業務。2019年3月起，滴滴司機陸續收到裝備桔視記錄儀的通知。

2020年8月，在全球智博會中，張博表示，滴滴自主研發的“桔視”車載攝像設備已覆蓋50%的網約車訂單，每年能提供超一千億公里的真實道路數據，加速滴滴自動駕駛應用部署。

數據一直是滴滴引以為傲的優勢，龐大的出行網絡使得滴滴擁有其他自動駕駛公司難以企及的真實道路數據，這些數據將幫助滴滴更快更準地解決真實長尾問題。但挪到2023年來看，滴滴的技術水平似乎并沒有取得一騎絕塵的優勢。

最具希望玩家，為何遲遲還未和牌？

滴滴自動駕駛的技術命脈掌握在賈兆寅和鄭建強手里，賈一手搭建了美國研發團隊，鄭則在技術架構上有突出貢獻。縱使在2023年，新入職沃芽的工程師，仍會感嘆“滴滴自動駕駛早期代碼非常扎實，且具有學習價值”。

人才：上牌不順，牌型被拆

但中美研發團隊長期分散管理，使得沃芽在自動駕駛整體解決方案上的進度非常緩慢。專注出行研究的張博從外面“請”來了一位CTO：

工行發布手機銀行8.0版本，推出數字藏品館:11月19日消息，中國工商銀行日前發布手機銀行8.0版本，新版本中推出了數字藏品館，客戶可以領取、查看和使用工行發行的精美數字藏品，并將數字藏品用于頭像，塑造獨一無二的數字形象。[2022/11/19 22:06:52]

2019年9月，來自安波福的全球工程副總裁韋駿青加入沃芽，統籌管理中美兩地研發團隊。韋在安波福曾主導建立無人出租車運營與測試中心，但相比同期創業公司的技術把子，韋的背景與知名度遜色不少。

原研發團隊的兩位負責人與這位新任CTO的蜜月期并不長，短短半年后，賈兆寅就提出離職，轉身加入Cruise，鄭建強很快也從主要位置中退下。在往后幾年間，雖然不斷有優秀工程師加入，但再也沒見到技術高層中出現令人眼前一亮的新名字。滴滴自動駕駛，似乎已經失去了人才優勢。

數據：有牌只是優勢，會打才起作用

另一方面，滴滴每年一千億公里的真實道路數據優勢，可能也只是一堆「素材」。2020年，韋峻青曾公開表示：“滴滴是世界上唯一擁有千億公里數據的自動駕駛公司。”

道路數據的主要作用則分兩方面，一是通過回放測試或構建仿真場景庫，起到驗證作用；二是經過一系列處理，加入數據訓練集，對核心算法模型起訓練作用。

這一千億公里的道路數據來自滴滴桔視記錄儀，而從記錄儀產生的數據，到能對自動駕駛系統性能起正向效果的有效數據，需要下多少功夫？

已知桔視記錄儀搭載了一個1080p的車外攝像頭，急加速/減速/轉彎狀態判斷的六軸姿態傳感器及北斗/GPS雙模定位組件。

由于危險場景一般都伴隨著急加速、急剎車或急轉彎，那么可以通過IMU信息，篩選出駕駛狀態異常的車輛行駛片段；并通過定位模塊，獲取車輛行駛的位置信息，還原路徑；最后，結合攝像頭記錄的影像素材，獲取車前場景中的人/車/物品等障礙物信息，形成真實的問題場景庫。

區塊鏈初創公司GigLabs完成800萬美元A輪融資:8月9日消息，專注于體育和娛樂市場的區塊鏈初創公司GigLabs宣布完成800萬美元A輪融資，投資方信息暫未披露。

GigLabs 聯合創始人 Douglas Dimola 透露，他們計劃利用這筆融資探索NFT數字營銷并構建能與客戶共享價值的Web3工具。目前，GigLabs的合作伙伴包括新聞媒體CNN、NBA亞特蘭大老鷹隊和Turner Sports，美國航空集團公司旗下ConciergeKey客戶獎勵計劃也使用GigLabs的軟件為會員提供NFT。（bizjournals）[2022/8/10 12:13:55]

這個場景庫，在算法模型驗證及系統版本迭代中都可以起到重要作用，我們可以通過測試，知道已經解決了，或還沒解決的問題具體有哪些，這對算法團隊無疑是重要的指引。邏輯簡單，成本并不簡單，這部分數據處理，對滴滴來說也存在難度與挑戰。

比如數據的存儲與處理問題。

據滴滴稱，桔視記錄儀每年能提供一千億公里的真實道路數據。那么包含軌跡、簡單駕駛行為及影像素材在內，桔視每天產生的原始數據是2.5億公里、2萬TB級別。目前業界常用的高效無損視頻壓縮算法H.264的壓縮比大概是5:1，也就是滴滴自動駕駛每天需要處理4000TB的道路數據。

而除桔視記錄儀外，滴滴還有道路測試車輛。據統計，一輛L4級別無人駕駛車每天產生的數據，量級在5TB-20TB之間。2019年8月，張博表示，滴滴在中美兩地一共有40輛無人路測車，除桔視之外，沃芽每天至少還有200TB的測試車道路數據。

巴黎圣日耳曼推出友誼賽NFT門票，每張價值超20萬美元:金色財經報道，法甲足球俱樂部巴黎圣日耳曼本月將與日本當地球隊進行友誼賽，該俱樂部正在出售每張價值3000萬日元（約218,817美元）的NFT門票。據悉，NFT門票買家將被允許進入體育場的貴賓室和貴賓派對，還可以與PSG球員合影。球隊的明星足球運動員內馬爾、姆巴佩和梅西將參加日本之旅。（Forkast）[2022/7/11 2:04:48]

2019年中國互聯網大會上，滴滴智能控制首席科學家唐劍介紹，滴滴出行每天處理數據超過4800TB，日新增軌跡數據106TB。那么沃芽需要擁有與滴滴出行同樣量級的服務器及存儲空間，才能及時將道路素材轉換為業務可用的有效數據。

除測試外，道路數據應用的另一方面，是算法模型訓練。原始素材則需要經過清洗、標注、審核、入庫。其中，標注與審核是比較有挑戰的兩個環節。

在數據標注中，算法團隊提出標注需求，數據團隊落實標注要求，交由供應商公司進行數據標注，標注結果由數據團隊進行審核，審核通過入庫成功。審核團隊的綜合素質也非常重要，對內直接影響入庫數據質量，對外決定了標注準確率與效率的提升。

再者是成本問題，數據標注的價格影響因素較為復雜。與數據量、標注要求，甚至是長期的標注需求量都有關。由于每家自動駕駛公司的標注要求及工具有差，供應商公司需要協調人力分配，及標注能力的培養成本。

需求越穩定，標注要求越準確可行的自動駕駛公司，則可能拿到更低的標注價格。4000TB/天的原始影像數據，經過清洗篩選后，需要標注的幀數及對應的價格，無疑是一個天文數字。

除成本與準確率外，算法與數據團隊的協同、數據團隊內部的項目管理，同樣影響標注的效率。

最后，桔視記錄儀僅僅是攝像頭收集的影像素材，而21年滴滴發布的雙子星平臺中，搭載的傳感器高達50個，使用的是包括毫米波雷達、激光雷達在內的融合感知方案。

SBF澄清傳聞：沒有真正關注挖礦領域:7月3日消息，Sam Bankman-Fried（SBF）在推特發文稱，不知道為什么FTX有意收購挖礦公司的消息會傳播出去，我的原話是我們“沒有”真正關注這個領域。據此前消息，SBF在接受采訪時表示，接下來對收購陷入困境的加密礦企持開放態度。隨后SBF在推特上澄清表示，并不特別關注礦工，但很樂意與任何公司進行對話。[2022/7/3 1:47:41]

純車前場景的攝像頭影像數據，只能對視覺感知部分起作用。且越大數據量的訓練，需要越大算力的訓練集群，而這也意味著需要更高的成本。

數據是AI的燃料。擁有越豐富的真實道路數據，越有可能擁有常規測試中發現不了的長尾場景。但數據能否成為燃料，核心是足夠的資金支持，及各種意義上的數據處理能力。有牌只是優勢，會打才起作用。

運營：沒到和牌，上手的暗杠或白搭

滴滴真正的優勢是運營網絡，只是Robotaxi的牌局，還沒到這張牌發揮優勢的時候。

首先，Robotaxi的成本是一定的。

據公開信息顯示，2021年6月，百度發布第五代無人車，成本為48萬元/輛；到2022年7月，第六代百度無人車的成本僅為25萬元/輛，這是基于百度量產能力下的車輛成本。而在改裝領域，一輛自動駕駛汽車的硬件成本就在數十萬元級別。

其次，Robotaxi的盈利是漫長的。

據財新網報道，出行自營品牌在單一城市的市場占比達到10%才能玩下去，達到20%才具備盈利的資格。而2022年，曹操出行市場份額在15%-30%之間，T3出行則搶占到11.6%的市場份額。

T3出行對外披露，2022年已覆蓋91座城市，注冊司機數量超80萬，注冊用戶突破1億，累計超9億人次使用T3出行。一則數據顯示，2022年T3出行登陸廣西省北海市，首批投放自營車輛為500輛。

滴滴出行連續6年虧損超過390億人民幣，直到2020年初，滴滴出行總裁柳青接受采訪時表示，核心業務已實現小幅盈利。除了運營平臺、運力部署等等運營成本外，相比傳統出租車，Robotaxi在冷啟動階段，還需承擔巨大的研發成本。新興自營的Robotaxi平臺，在巨大的成本面前，盈利是遙遠而漫長的。

最后，滴滴做Robotaxi，盈利更快。

2021年5月，滴滴自動駕駛發布雙子星平臺，COO孟醒介紹，新一代平臺在硬件數量、性能均提升的情況下，做到了成本持平。90%的后裝元器件可量產，且80%可選擇國產化方案。在無人車成本控制上，滴滴極有可能做得更加出色。

滴滴還省去了業務冷啟動成本：只需要讓Robotaxi接入滴滴出行即可。一個經歷一年半沉寂后仍有80%市場占有率的出行平臺，這是同行科技公司不具備的絕對性優勢。

另一個很大的優勢是：龐大的出行軌跡數據。在2017至2019年間，滴滴出行軌跡的日新增量在106TB級別，這些數據能讓滴滴快速分析不同路線出行需求量的差別、運力短缺的時間與路線，以及更安全、更固定、更適合無人車運行的路線。

這一切能讓Robotaxi更迅速地融入已有出行網絡，并且在研發成本上達到最高效率。在單車成本相同的情況下，滴滴一定能更快地掙到錢，且能讓無人車的使用率更高。

只要和牌，一定是最大番數，但沒和，無論手上多好的牌，都是白搭。

量產：牌技一般，逐漸掉隊

首先是無人車的量產。2016年就已成立的滴滴自動駕駛，在2020年底才成功實現量產，這個時間，在同行普遍只需要2-3年。

其次是adas的量產。滴滴CEO程維曾表示：2025年滴滴將普及100萬臺D1并搭載自動駕駛技術；2030年，滴滴的定制車甚至將去掉駕駛艙，實現完全自動駕駛。這條路似乎尤其不順：

2018年，滴滴與理想汽車宣布成立桔電出行，計劃共同推出一款純電MPV。因理念不合，量產進度中止，而這家合資公司，在2022年已正式申請破產。

2020年11月，滴滴發布與比亞迪聯合打造的D1電動車。2021年首季度銷量破5000，而此后，便也陸續沒了聲音。

再到2021年3月，傳出滴滴單獨成立代號為「達芬奇」的造車業務，并且團隊規模已達1700人。有媒體報道，滴滴預計在23年中發布造車計劃，并爭取于一年后進行交付。

而到2022年，達芬奇項目的自動駕駛團隊，包含非研發人員在內，僅有100人的規模。而在同行里，蔚來汽車早期非自研階段員工規模已超百人，組建自研團隊后，在21年度迅速增長至800人規模；更早開始自研的小鵬汽車，自動駕駛團隊則在2018年就已超過200人。

達芬奇自動駕駛團隊早期核心成員多來自滴滴地圖業務，在成立后的招聘過程中，與沃芽也頻頻存在「搶人」現象。這個團隊的人才，夠嗎？

無論是無人車，還是整車與adas，滴滴在量產上的表現總是不盡如人意。這也讓人不禁懷疑，手握「運營」這張絕世好牌的滴滴，能否擺好「量產」牌型呢？

卡車：臨時改牌型，能博個碰碰胡嗎？

2022年4月，據第一財經報道，滴滴已經開始布局無人駕駛卡車，意圖進軍干線物流市場。而這個技術團隊，源自滴滴沃芽CTO韋峻青。Robotruck，是滴滴自動駕駛臨時改換牌局，想快速在商業化里贏得第一場牌嗎？

技術上，卡車與乘用車存在著不同的難點與挑戰。在2021年后，國內也浮現出千掛科技、擎天智卡、卡睿智行、葦渡科技等一批著眼干線物流的創業公司。都是自動駕駛屆「老人」的「二次創業」，滴滴的優勢似乎沒這么大。

重卡OEM的資源也遠遠不如乘用車豐富。國內幾乎90%的重卡資源把握在解放、東風、重汽、陜汽和福田5家OEM手里，而市面上著眼重卡的科技公司已是十位數量級。重卡競爭僧多肉少，臨時改換牌型的滴滴，也許來不及聽牌。

「寫在最后」

技術驅動的自動駕駛，在商業化的過程中已經經歷過冷靜期。強大如Waymo，因為商業化困境估值已不如從前；另一家具有強大出行優勢的Uber早在2020年就將自動駕駛業務打包出售。而與其說滴滴在做自動駕駛，不如說是Robotaxi需要滴滴的堅持。

經歷上市、退市、沉寂的滴滴出行，仍然保持了出行界的王牌位置。奮力追擊的美團打車幾乎已經放棄自營，轉做聚合平臺；背靠吉利的曹操出行、T3出行等公司也沒能實現“搶單滴滴”的目標。出行市場的競爭，遠比L4自動駕駛來得慘烈。

目前火熱的L2+量產領域，包括標配被動付費在內的整體占有率不足3%，一場僅需要在已有范圍內提高付費率的戰爭已是如此，在需要「搶灘」的出行戰中，玩家們能搶到多少終端出行訂單養活自己？讓Robotaxi更絲滑地接入商業化，這件事似乎只有滴滴能做到。

雖然己方的牌越打越難，但Robotaxi場上并沒有玩家聽牌，幾乎的自動駕駛公司都在考慮轉型和生存問題，有些甚至已面臨著絕章陪玩的處境。滴滴仍是Robotaxi領域最具贏面的玩家，前提是堅持坐在這張牌桌上。

程維曾表示，對自動駕駛「至少還需要做十年持續投入的計劃」。相信滴滴，相信擁有長期投入決心的滴滴。

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