“快，跟上前面那辆车！”
一个人急急拦下一辆出租车，对着司机喊出这句话，司机一脚油门，开始穿梭在各车之间奔着目标车而去……
这样的场景，几乎每个人都在影视片段里见过。
若干年之后，当街上跑着的都是空空无人的出租车时，你拦下一辆车打开车门对着车载屏幕喊出上面那句话时，会得到怎样的答复和解决？
尽管不少人对着这个问题大开脑洞，但有一个趋势正在成为定局：
无论是私家车还是乘用车，甚或大巴车、物流车、调度车，都在朝着无人驾驶这个终极目标一路狂奔。
而2020－2021年，无人驾驶的初场战事，却向TAXI集中火力。
01
Robotaxi忽如一夜春风来
盛夏中午，上海火车站广场对面的麦当劳门口挤满了用手机约车的人。打不上车的、和司机对不准位置的、车接单却迟迟不来的……烈日也加重了人们的焦灼。半小时后，汗流浃背的陈墨也终于坐上了一辆快车，司机绕过了几个繁忙的路口上了高架路，又开了几十分钟后驶入了目的地：上海嘉定的汽车城。
此时，略显疲惫的出租车司机转瞬间兴奋了起来。 “这一片的路是我们上海最先进的路嘞！每天都有很多司机位置空空的车在这条路上跑。”这位近50岁的司机，完全没有一般老司机们对无人驾驶这类新技术的不屑和质疑，反而言语间颇有点自豪。“别的不说，中国在科技这块发展真是很快的。” 得知陈墨是来参加AutoX无人驾驶发布会，他更为感兴趣地和陈墨聊了几句。最后陈墨问他，未来出租车都没有司机了，您不担心丢工作吗？ 这位司机大哥并没显得焦虑：“那肯定还有好多年嘞，而且到时候肯定还有更适合又懂车、又懂路的人的工作嘛对吧，毕竟技术再聪明也是人发明的，你看，要不是我对上海的路熟，绕过了几个堵口，咱们恐怕得在上高架之前就排队排很久。” 带给这位司机些许兴奋的无人驾驶，在2021上这半年成为深圳、广州、上海等地人们打车时的“网红”现象。
陈墨至今还记得，在深圳第一次尝试打了一辆Robotaxi时，行驶途中汽车给一辆快递车停车让路，快递小哥狐疑地盯着陈墨坐着的那辆没有司机、外观奇特的出租车好一阵才离开。 当时是2021年1月，AutoX在深圳发布了中国第一个面向公众全面开放的无人驾驶RoboTaxi试运营服务，在深圳坪山区，很多用户“打卡”了这个既能跑到闹市区也能跑到城中村街道的无人出租车。 而这半年时间里，北京、上海、广州、长沙等地，也陆续有百度、小马智行、文远知行的Robotaxi、Robobus开始载客试运营，但大部分还局限于人少、车少的限定区域。 与高调宣传自动驾驶的特斯拉，主推L2辅助驾驶的新能源三小强，以及老牌汽车推出的支持L2的新款车不同，AutoX、百度、小马智行、文远知行等几家企业的Robotaxi几乎一开始面向公众，就打出了自动驾驶的王牌——无人驾驶。 只是相对于百度Robotaxi上配备了安全员等方式，AutoX把无人做得更彻底：既无前排司机，也无副驾或者后排安全员，甚至也无远程操控，把驾驶和乘客，完完全全交给汽车。 这样的场景，最考验的就是汽车对行进中对突发风险的反应能力——以强大的周边风险感知能力、算力能力，完美替代甚至胜过真人司机的眼睛＋大脑，实现100％的安全保障。因为服务的对象是人，差1分都不行。 如何做到这个100％？AutoX创始人兼CEO、普林斯顿大学教授肖健雄和团队，花了四年时间“死磕”没有司机的一辆车在各种情况下的风险判断和规避能力。 7月6日，在2021世界人工智能大会（WAIC）前夕，AutoX发布的第五代全无人驾驶系统AutoX Gen5，以多达50个车载高清传感器，把这个“无人”能力又提升了一个台阶：28个800万像素的车规级摄像头，每帧像素总和超过2．2亿；2颗128线激光雷达置于车顶，前后左右加起来共4个64线盲区激光雷达；6个高线束激光雷达加起来每秒可产生1500万的点云数据；8个4D毫米波雷达；车身上还有若干个超广角鱼眼摄像头——这套高精尖组合，让汽车对周边所有物体实现精确感知。
同时发布的第五代系统的核心计算平台AutoX XCU整体算力达2200TOPS，成为国内首个L4／L5级别的无人驾驶计算平台。 这种“不惜成本代价”的路线，让不少人担心其“经济账”不好算。 但“硅谷气质”的肖健雄直言，在Robotaxi领域，50万买不了一辆车，因为100％安全的任何环节都无法“偷工减料”，只有最过硬的硬件和架构，通过更强大的软硬件一体化设计，才能最大程度上保证安全性。 这种战略也得到一批汽车头部企业的认可和支持，FCA克莱斯勒、本田汽车、东风汽车、上汽集团、比亚迪等，均成为AutoX在自动驾驶RoboTaxi应用、车辆的前装量产和落地运营环节的合作方。 这种“执拗”也让AutoX于2020年7月获得了中国首张、全球第二张加州DMV全无人驾驶RoboTaxi牌照（全球L4级无人驾驶行业含金量最高、最权威的牌照）。
也是从这一年起，AutoX相继在广东、上海的公开道路上推出整车无安全员、无远程遥控的全无人驾驶试运营，闹市区、城中村、随意穿行的快递摩托、不等绿灯的行人，都为其积累大量常态化、规模化全无人测试经验提供了现实的样本。 这些复杂的路况，在2021年4月AutoX正式面向公众推出全无人Robotaxi服务100天之际发布的2小时一镜到底视频中，也随处可见。
02
无人驾驶为何首选出租车“攻城略地”？
再次来到上海体验Robotaxi无人驾驶时，陈墨也特意与不同年龄的路人聊了聊。他觉得，自己此前远远低估了老司机们对新技术和新鲜事物的接纳程度。 陈墨想起自己不久前学车时，驾校老师也对这些新科技比常人接纳得更快。 在科目一理论考试完成后，陈墨就被安排了8学时的VR上车体验，当时VR练习场只有1个教练，管控着7辆VR模拟车供学员模拟。进入科目二学习后，陈墨发现，每辆实操车上都带大屏幕的一套电脑系统，几乎代替了以往坐在副驾驶指导的教练。练车场里，1个教练可以管理好几辆练习车，学员有任何问题还可以一键呼叫服务中心，由IT后台的教练通过视频和语音沟通随时解决。
“接近一半的教练转岗或者转行了”，一个教练对陈墨说，“其实这就是科技改变时代的必然。” 在这个“必然”的赛道上，为何无人驾驶的“大厂”们齐齐瞄准了出租车？ 无疑，随着共享出行这几年的兴起，从政府部门到老百姓，都已经意识到私家车普及带来的交通拥堵、事故频发、碳排放等棘手问题。 有机构统计，每年有约135万人在交通事故中失去生命，而94％的交通事故是人为因素造成的。与此同时，每年全球大约510亿吨的碳排放当中，交通运输行业占比16％。
而且，越来越多的人也开始注意到出行效率的提升对城市GDP增长的促进作用。有数据显示，交通出行效率每提升15％，就可转化2．4％的GDP增长。 “一辆汽车即使每天被使用1个小时，也还有23个小时都停在停车场占位，车越来越多的结果就是车位越来越紧张，道路越来越拥挤。所以共享出行也是国家非常倡导的方向。”肖健雄同时称，既然无人驾驶要服务于共享出行就要保证绝对的安全，而绝对的安全就意味着对5G云代驾、辅助驾驶这类并非百分百可控的技术，“有些企业会说YES，但AutoX会说NO。” “5G云代价意味着把车的安全交给汽车之外，且存在着网络延迟不可100％保证的情况，即无法保证远程操控员在必要的判断时间里接收到实时的影像予以及时判断；而且网络一旦存在盲区或者被中断，则意味着巨大的安全隐患。所以应当在保证最强感知能力、算力的同时，做好汽车本身的AI系统及冗余。” 对无人驾驶的坚定，也让肖健雄对很多车企越级宣传自动驾驶感到无奈。“只要驾驶位有人操控方向盘，就完完全全属于L2级别的辅助驾驶。但出于利益需要，很多车企将各类辅助驾驶都贴上‘自动驾驶’的字样误导消费者，其实是在混淆概念，也会让驾车人对隐患放松警惕。” “我们的使命就是实现平民化的真正自动驾驶。再先进的无人驾驶也需要走到百姓生活中，如果有一天，大家使用自动驾驶就像每天约车、订外卖一样，把Robotaxi高效率地利用起来，让打车不再难，因省却司机成本、提高营运效率而不再昂贵，且让以往占用着车位的汽车资源有效流动起来，才是真正让无人驾驶技术实现‘科技改变生活’的一天。”
◇ ◇ End ◇ ◇
