如果你和我一样，经常在深圳的路上（特别是靠近科技园和 CBD 的地方）开车的话，一定会看到很多顶着各种传感器、身披各种拉花的车辆。这些看起来就很贵的道路使用者，被我们称为自动驾驶测试车。深圳是国内较早批准自动驾驶车辆进行实车路试的地方，因此聚集了多个科技公司的测试车，2023 年即将到来时，享道也成了其中之一。

许多自动驾驶科技公司投放测试车的目的很单纯，就是采集本地的交通数据，同时测试自己的算法。享道的车任务重一点，除了测试车的任务，它们还要把车上的乘客安全送到目的地——作为一家出行服务提供商，享道出行将在深圳投放他们的第二代 Robotaxi。

有越来越多的自动驾驶科技公司正在打造自己的 Robotaxi。一个显示的原因是，自动驾驶科技公司要面对盈利模式的问题。关于自动驾驶研发、前装量产和 Robotaxi，享道是怎么想、怎么做的？

(相关资料图)

深圳是享道出行继上海、苏州后第三个运营 Robotaxi 车队的城市。这个背靠上汽集团的出行服务公司在打造自动驾驶出租车队时，得到了上汽集团的全方位支持。由上汽飞凡提供的 Marvel R 在厂内就预先安装自动驾驶所需的传感器、专用电子系统和线控智能底盘，再由上汽集团人工智能实验室负责软硬件整合与智驾算法。

相比常见的、顶着激光雷达高塔的自动驾驶测试车，进入第二代的享道 Robotaxi 感知组件水平已经相对“亲民”了：6 个固态激光雷达，5 个中长距高清摄像头+4 个近场高清摄像头，外加 5 个毫米波雷达和 12 个超声波雷达。尽管激光雷达数量相比初代翻倍，相关硬件成本反而降低了 10%。

Robotaxi 的数据处理中枢具备超过 1000TOPS 的浮点运算能力，远程信息控制单元算力也超过了很多车辆的辅助驾驶计算平台。通过支持 5G 通信的信息传输单元，这些自动驾驶出租车可以和智能交通基础设施联动，实现 V2X 互联，或是允许不在车上的安全员远程介入车辆操作。

在多重、多冗余的软硬件帮助下，享道投放的 Robotaxi 可以提供快捷安全的服务，又能将运营中产生的数据传输给后台的数据工厂，用于改进 Robotaxi 乃至量产车上的无人驾驶/高级辅助驾驶方案。当然，目前我们感知最强的，还是作为乘客获得的出行服务。

获得这种服务也非常容易，只需要在享道出行的 App 下达订单就行。目前限于法律，车上还必须有安全员驻守，享道未来的规划是将安全员移到线上，从“1 人/车”发展到“0.1 人/车”，不过在相对简单、车流量较少的城市道路中，安全员并没有什么用武之地。

装在后排的屏幕可以显示行程地图，还有基于车辆感知渲染的可视化界面。根据行程所见，享道 Robotaxi 可以识别各种状态的车辆、二轮车、行人、道路标线、斑马线和红绿灯这些常见元素，甚至能识别出公交专用道的黄色标线（也就意味着它不会跨越对向车道了）。

尽管具备厘米级定位能力，这款 Robotaxi 显然还是重感知路线。系统具备通过摄像头识别红绿灯箭头的能力，延迟仅半秒左右。

在整个行程中，享道 Robotaxi 的驾驶逻辑和各种动作，都与熟练的驾驶员几乎没有区别，通过诸如双车道无保护左转、无保护掉头的场景也十分流畅。让我印象深刻的是，系统在掉头的时候，还会自己往弯外转一点方向，保证一把掉头成功，这种驾驶习惯确实是非常“老司机”的。

去年开始，自动驾驶商业化成了悬在很多科技公司头上的达摩克利斯之剑。怎么才能让自动驾驶技术导向商业应用场景，进而实现盈利？各类自动驾驶公司提出了多种路径，做出行运营商有之，做基础的驾驶辅助方案前装量产有之，也有往高级辅助驾驶、无人驾驶量产发力的。

在东南大学交通法治与发展研究中心执行主任顾大松教授看来，自动驾驶商业化，首先需要解决法律和用户心智培养的问题，特别是需要让普通消费者愿意在日常出行时选择 Robotaxi 这种方式。Robotaxi 本身也需要技术升级，从固定路线、固定区域到随机路线和全域开放，让 Robotaxi 成为一种像网约车一样“不特殊”的存在。

通过日常运营和数据累积，Robotaxi 的价值会逐渐产生。它并不会像很多人所想的那样，以高昂成本最终只替代网约车和出租车司机；相反，由它衍生的驾驶辅助技术，将帮助商业驾驶员减轻工作负担，并在一定程度上增加这一业态的市场份额，把蛋糕做大。

通过技术跨界，Robotaxi 也可以反哺人工智能产业，提升后者的技术水平，就像高级辅助驾驶推动机器人的发展一样。大规模投产的计算、感知硬件，也在降低整个行业相关硬件、算力的成本。或许今天我们不会马上看到，享道出行及其它公司的 Robotaxi 开始产生正向现金流，但在更远的未来，我们一定会从这些不需要驾驶员的汽车中，得到长久的收益。

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