近日，在武漢試運(yùn)營(yíng)的蘿卜快跑在高峰期因經(jīng)常堵塞交通而被人投訴，有網(wǎng)友反映測(cè)試車輛“行駛速度太慢”、“無(wú)緣無(wú)故罷工”、“沒到目的地半路就停下了”等等奇葩問題。之后，蘿卜快跑第一時(shí)間做出回應(yīng)，稱以上信息為惡意投訴、與事實(shí)不符。那么無(wú)人駕駛出租車（Robotaxi）模式出現(xiàn)問題，是否意味著自動(dòng)駕駛技術(shù)不靠譜？
目前，無(wú)人駕駛技術(shù)尚未成熟
查詢相關(guān)信息得知，蘿卜快跑采用了百度Apollo的自動(dòng)駕駛技術(shù)，包括感知、決策規(guī)劃、控制等多個(gè)方面。百度Apollo在之前發(fā)布了自動(dòng)駕駛大模型Apollo ADFM，支持L4級(jí)別的無(wú)人駕駛應(yīng)用，此次在武漢測(cè)試的蘿卜快跑模式，也是國(guó)內(nèi)L4級(jí)別無(wú)人駕駛實(shí)際應(yīng)用最早的測(cè)試之一。
蘿卜快跑的技術(shù)原理其實(shí)并不復(fù)雜
首先，感知部分通過車載傳感器實(shí)時(shí)收集周圍環(huán)境的信息，如雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭等，這些傳感器能夠捕捉到車輛周圍的車輛、行人、道路標(biāo)識(shí)、交通信號(hào)等關(guān)鍵信息，并將這些信息轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)供車輛處理。
接下來(lái)，決策規(guī)劃部分利用先進(jìn)的算法和人工智能技術(shù)，對(duì)感知到的環(huán)境信息進(jìn)行分析和處理。通過路徑規(guī)劃算法，根據(jù)實(shí)時(shí)交通狀況和道路條件，為車輛規(guī)劃出最優(yōu)的行駛路徑。同時(shí)，通過對(duì)周圍車輛和行人的行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，提前做出判斷，采取相應(yīng)的避讓措施，確保行車安全。
最后，控制部分根據(jù)決策規(guī)劃的結(jié)果，對(duì)車輛的行駛狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。結(jié)合深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，蘿卜快跑能夠在復(fù)雜的交通環(huán)境中做出正確的決策，并實(shí)時(shí)調(diào)整車輛的行駛速度、轉(zhuǎn)向等，以適應(yīng)各種突發(fā)情況。
當(dāng)然，為了保證絕對(duì)安全，百度Apollo還實(shí)現(xiàn)了10重安全冗余設(shè)計(jì)，包括感知三冗余、計(jì)算單元雙冗余、高精度定位三冗余等，以確保行駛過程中的安全性。
而從目前來(lái)看，可能問題更多地就出在“安全”這一項(xiàng)上，畢竟蘿卜快跑路試除了試驗(yàn)效果，更重要的應(yīng)該是針對(duì)真實(shí)路況的大數(shù)據(jù)收集以及訓(xùn)練決策大模型，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化決策的目的，而這一切的前提，就是必須保證測(cè)試的安全性。
當(dāng)安全性為優(yōu)先保證時(shí)，蘿卜快跑出現(xiàn)行駛過程中速度慢、臨時(shí)停車等現(xiàn)象就很容易理解了，這也證明，目前要實(shí)現(xiàn)真正的L4級(jí)別無(wú)人駕駛，技術(shù)上還存在不小的短板。
無(wú)人駕駛的難點(diǎn)在哪
其實(shí)說(shuō)到底，就是大數(shù)據(jù)的樣本還不夠，Apollo ADFM大模型還需要更多數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)。
無(wú)人駕駛技術(shù)如何準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)地感知路況，并做出正確的決策，是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。尤其是在惡劣的天氣條件下，如雨雪、霧霾等，感知系統(tǒng)的性能會(huì)受到影響，增加了無(wú)人駕駛的難度，同時(shí)，在真實(shí)路況下，更多的未知變量也同樣非常麻煩，比如亂穿馬路的電動(dòng)自行車，隨時(shí)變道的機(jī)動(dòng)車，以及在上下班高峰期時(shí)突然增加的車流，這些都會(huì)對(duì)無(wú)人駕駛的感知、決策過程造成很大的干擾。
另一方面，由于是新事物，人們會(huì)特別關(guān)注無(wú)人駕駛的安全問題，就像前文提到，不管你技術(shù)多么成熟，都得在安全方面留出足夠的冗余設(shè)計(jì)，確保在任何路況下都不能與行人及車輛發(fā)生碰撞，否則這個(gè)鍋肯定是無(wú)人駕駛來(lái)接。
而且吧，無(wú)人駕駛目前最大的問題還是盈利前景不明朗，而技術(shù)升級(jí)卻需要大把燒錢，所以說(shuō)即便是技術(shù)還并未成熟，百度也要著急上馬蘿卜快跑測(cè)試項(xiàng)目，畢竟從目前來(lái)看，Robotaxi商業(yè)模式可能是少數(shù)在短期內(nèi)能看到盈利的無(wú)人駕駛應(yīng)用。
除了蘿卜快跑，還有哪些品牌準(zhǔn)備入局Robotaxi
作為資本的熱捧項(xiàng)目，Robotaxi在近幾年可以說(shuō)是投資熱點(diǎn)。除了百度蘿卜快跑，全球范圍內(nèi)，Waymo、Cruise、Uber等科技巨頭早已在Robotaxi領(lǐng)域展開布局，此外，文遠(yuǎn)知行、小馬智行等創(chuàng)新型企業(yè)也在Robotaxi領(lǐng)域積極探索。
同時(shí)，隨著新能源汽車市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展，一些主機(jī)廠商如特斯拉、蔚來(lái)、小鵬汽車等也開始涉足Robotaxi領(lǐng)域。他們憑借在電動(dòng)汽車領(lǐng)域的積累和經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合自動(dòng)駕駛技術(shù)，也在著力加入競(jìng)爭(zhēng)。
這些公司品牌的入局不僅為Robotaxi行業(yè)帶來(lái)了更多的技術(shù)創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新，也推動(dòng)了相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展和完善。從傳感器、芯片、算法等核心技術(shù)的研發(fā)，到車輛制造、地圖服務(wù)、運(yùn)營(yíng)管理等產(chǎn)業(yè)鏈的整合，Robotaxi的發(fā)展正在形成一個(gè)龐大的生態(tài)系統(tǒng)。
結(jié)語(yǔ)
隨著科技的不斷進(jìn)步，無(wú)人駕駛出租車（Robotaxi）有望成為未來(lái)交通出行的新趨勢(shì)。然而，從蘿卜快跑在武漢試運(yùn)營(yíng)遭遇的投訴來(lái)看，無(wú)人駕駛技術(shù)的成熟度和商業(yè)模式的可持續(xù)性仍面臨不小的挑戰(zhàn)。未來(lái)，隨著無(wú)人駕駛技術(shù)的不斷成熟和商業(yè)模式的逐步清晰，我們有理由相信，無(wú)人駕駛還是能夠?yàn)槿藗儙?lái)更加便捷、安全、舒適的出行體驗(yàn)。