为什么是滴滴？
自动驾驶技术的迭代过程中，最大挑战就是场景复杂度与长尾。
如何让自动驾驶车经历更多场景？数据成为解决问题的关键。但一个事实是，目前各家自动驾驶企业的车队数量都十分有限，能达到百辆级别的车队仍寥寥无几，更不必说要经历可能驾驶千万甚至上亿公里才出现一次长尾场景了。
在自动驾驶车辆不足的情况下，先使用普通车辆收集数据不失为一条有效的道路。作为国内网约车巨头，滴滴拥有庞大的车队，部分车辆上安全的摄像头刚好能为其进行数据收集工作。
据孟醒透露，目前滴滴网约车的车载摄像头能覆盖50％的订单，每年产生约千亿公里视觉的数据量。这种珍贵的数据量能为滴滴自动驾驶提供更为丰富的仿真训练场景，帮助其发掘更多长尾场景。
在运营层面，滴滴网约车平台则能够为乘客提供“混合派单”服务：当乘客起点和终点都在自动驾驶测试范围内的情况下，平台在根据驾驶能力、天气等一系列评判标准后，优先派单自动驾驶车，再派单网约车。如此，将技术迭代和运营进行最大化升级。
从这个维度而言，在进入每个新城市之前，滴滴就已经搜集了大量该城市的场景和运营数据，能够远程迭代算法，这使得滴滴自动驾驶的“开城”相对更加容易。而随着进入城市数量以及遇到长尾场景数量的不断增多，滴滴自动驾驶系统的问题处理能力也得以增强。
在滴滴看来，目前公司仍将重点放在迭代算法本身，及引入乘客视角以完善平台方面。“下一代希望和车厂合作更深入打造平台，”孟醒介绍道，“需要具备完整的融入系统和备份机制，以便完成更复杂的测试，甚至在封闭测试场中拿掉安全员。”
从2019 WAIC的公开亮相，到独立公司完成超5亿美元首轮融资、宣布在上海提供RoboTaxi服务，滴滴对自动驾驶的决心可见一斑。
过去一年，程维曾在多个场合公开表示要加大自动驾驶的投入。在公司内部，他也会深度参与到自动驾驶业务的关键判断和战略决策中来。对于这项与未来出行紧密结合的技术而言，当手握丰富数据和运营经验的出行巨头开始认真努力，业界的确会为其侧目。
万里长征刚刚走了第一步。滴滴的目标不仅是完善自动驾驶技术，更是试图拿下未来出行的掌控权。
作者： 张男 来源：亿欧
