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易车原创 最近一段时间，易车科技体验了包括百度Apollo、小马智行、AutoX在内的多个Robotaxi服务，以及文远知行与宇通客车联手打造的Robobus，本次和各位聊聊Robotaxi，也就是自动驾驶出租车，它们的乘坐体验如何？是否足够安全？这个关于未来出行的场景到底何时能大规模实现？通过本文会一一为各位解答。
相信有不少朋友已经在路上见过一些造型奇特，涂装亮丽的Robotaxi了，甚至早已经把自动驾驶出租车当成了每天通勤的一个必选项，因为乘车感受真的和人类司机驾驶没什么区别，甚至会更平缓和谨慎。每一次通过红绿灯、每一次转弯、超车、避让，在中国复杂的交通状况下，自动驾驶在不断的进步与突破，不断提升算法与数据积累，解决复杂多样的corner case 。
为了让您能更好的了解自动驾驶这个产业，我们先从头部的这几家企业进行介绍，让各位清晰的知道国内自动驾驶领域的竞争格局以及真实的实力到底如何。
百度Apollo
说起百度大家肯定都知道，但是百度也在搞自动驾驶可能不少人感到诧异，其实早在2013年，百度就开始研究自动驾驶，2015年12月14日百度成立了自动驾驶事业部，8年的时间百度为国内自动驾驶行业培养了大批的人才，可以说是国内自动驾驶的黄埔军校。
截至目前，百度测试车队的测试车已达500辆，获得智能驾驶专利2900件，获得测试牌照278张，自动驾驶路测里程已经超过1200万公里。Apollo GO也是全球首个拥有多车型的自动驾驶出行服务平台，在长沙、沧州、北京三地全面开放规模化、常态化运营，截至2020年年底，已为21万人次提供出行服务。2021年5月2日，百度Apollo又在北京首钢开放了共享无人车，进行商业化常态运营，面向公众提供无人化共享出行服务。
小马智行
这家公司成立于2016年，在中美两地都开展了自动驾驶出行服务Ponypilot+，目前该公司已经累积了超过500万公里的自动驾驶路测里程，目的是提供全栈自动驾驶技术。目前在北上广都开展了自动驾驶运营服务。小马智行已与丰田、现代、一汽、广汽等国际国内一流车厂建立合作。
2021年2月，小马智行宣布融资总额超11亿美元，估值超过53亿美元。2020年2月，小马智行完成4.62亿美元的B轮融资，包括丰田4亿美元战略投资。
创立以来，小马智行一直专注于研发L4级自动驾驶技术。小马智行具备全栈式软、硬件技术研发能力，涵盖基础架构、感知、路径规划与控制、高精地图与定位、硬件结构设计与研发。
AutoX
AutoX于2016年9月创立，总部位于深圳。今年1月，AutoX在深圳发布中国唯一一个、全球第二个真正全无人、面向公众全面开放的无人驾驶RoboTaxi试运营，成为中国首个达到整车无安全员、无远程遥控的真正L4-L5级别自动驾驶能力的企业。
AutoX与多个领域的头部企业建立了战略合作伙伴关系，其中包括克莱斯勒、本田汽车等。同时，AutoX联合高德出行平台、深圳最大出租车公司、国有深巴集团子公司鹏程电动，全国最大的新能源物流车集约化运营服务商地上铁进行无人车队运营，实现平台化的无人驾驶技术商业落地路径。
文远知行
文远知行成立于2017年，全球总部位于广州，是首家获得全球汽车制造商（雷诺日产三菱联盟）和全球客车制造商（宇通集团）战略领投的自动驾驶企业，全球首家同时拥有中美两地无人驾驶测试许可的初创公司。
截至文远知行Robotaxi运营一周年，其共安全完成147128次出行，服务用户数超60000，无任何主动责任事故。
截至目前，文远知行的自动驾驶总里程已超过550万公里。C轮融资由IDG资本和国调基金领投，投后估值33亿美元。
关于乘坐体验各位肯定非常关心，因为毕竟目前这项技术和商业化程度还不够成熟，体验过的乘客还在少数，那么就让笔者把一些典型的乘坐体验分享给大家。
先说百度Apollo，其率先开展夜间的共享无人车。
试乘车型基于林肯MKZ，车辆顶部融合了多个感知传感器，包括1个激光雷达，前4后1以及4个侧向摄像头，2个GPS天线以及超声波雷达和毫米波雷达。在我们的两小时体验中，百度Apollo共享无人车经历了无保护左转、变换车道、路口等红灯等情形，还遭遇了被社会车辆强行加塞，偶遇道路施工和工程车占道等一系列难题，但安全员均未进行任何接管。从技术角度而言，这意味着百度Apollo已经实现真正的完全无人驾驶。
共享无人车进入商业化开放运营探索阶段后，用户的乘坐体验受到了越来越多的重视。比如，此前在技术测试阶段，急刹仍不是一个特别需要重视的话题。但当进入产品运营阶段后，急刹的多少将成为影响乘客体验的重要因素。在这种情况下，就需要从乘客体验角度，尽量减少急刹，让整个行驶过程更加平稳。
百度副总裁王云鹏此前接受媒体采访时，曾经给出过3个对比数字：每100公里中，人类司机大概有11.7次可以有明显感觉的急刹；国宾车队司机大概少于5次急刹；百度Apollo共享无人车经过训练后可达到少于7次的急刹，已经可为乘客提供接近国宾车队水准的服务。
再来说说小马智行的乘坐感受，首先车型选取的是雷克萨斯的RX450h，是一款档次较高的SUV车型，为何选用这么高端的车做自动驾驶是得益于丰田的战略投资。
车辆顶部有2颗激光雷达用来探测前方的车辆以及障碍物，车辆两侧还有两颗激光雷达，作为盲区的探测，防止像鬼探头等近距离障碍物的影响。
除了激光雷达这辆车还配备了7个摄像头，和4个毫米波雷达，值得一提的是，前端有一颗PIDC信号灯识别摄像头，能够专门用来识别红绿灯。以及左前方配置的一颗毫米波雷达用来在车辆左转过程中提供良好的探测识别。
充当大脑的自研车载计算平台被小马巧妙的集成在了后备箱下方，这样大大提升了后备箱的储物空间保证带行李的乘客能安心乘坐。
在此次试乘体验中，小马的Robotaxi对于红绿灯能够精准识别，突然变黄灯情况会及时响应并刹停，即使前方公交车挡住视线也能跟随前方车辆意图，停止等候；
电动车、行人突然闯入行车道，车辆减速让行；
有电动车霸占行车道会变道超车，逻辑清晰；
无保护左转过程平稳通过；
遇到车辆加塞能及时减速避让；
前方车辆停车动机识别，是等红灯还是打双闪还是违章占道，车辆会根据周围车辆的状态、车尾灯检测予以准确预测。
整体感受就像人类老司机在开车并没有很突兀的感觉。
先说结论：安全，但要做到万无一失很难。
在中国近500万公里横跨多地域的路网规模、错综复杂的路况、行人不确定性强的特点给自动驾驶的发展提出了很大的难题，这也就决定了技术的进步会呈现螺旋式上升的趋势，而不是一蹴而就。
算法需要不断的通过积累路测的数据以提升车辆的反应、决断以及精准性，所以目前来说，各家自动驾驶在算法上都相对保守，在限定区域，限定车速，配备安全员的情况下来不断提升算法能力，这也极大保证了现阶段的安全可靠性。
技术层面，自动驾驶系统要在极低的延迟下完成从环境感知到车辆控制的迭代，一轮迭代包括预处理传感器输入的信号，将传感器信号输入感知模块，得到周围物体的大小、类别、速度、朝向等信息，这些信息进一步输入预测模块，得到物体的行为预测和轨迹预测，感知结果和预测结果共同输入规划模块，得到无人车的事实轨迹，接下来再由控制模块控制方向盘、刹车、油门，使车辆严格按照规划的轨迹行驶，短时完成所有模块的工作对于算法效率提出了很高的要求。
另外像一些极端恶劣天气下以及夜间自动驾驶都是目前已经攻克了的场景，自动驾驶系统通过使用夜间图像数据，针对性进行自动驾驶系统训练，可以提高系统在夜间的交通状况识别度。
加上激光雷达不受光线影响，能对周围物体进行全方位探测，绘制出点云图，更加增加了车辆的安全冗余，如此一来，即便在黑夜，自动驾驶车辆也会准确识别周边的道路状况，保障行驶过程的安全。在雨雪、沙尘、雾霾等天气下，激光雷达也发挥出了性能上的强大优势，可以过滤掉这些干扰数据以便精准预测。
走通Robotaxi这条路的核心已经明了，无非技术积累、成本控制、商业落地。这三点缺一不可，相辅相成。
以步入Robotaxi商业化阶段的百度Apollo为例，看看它都做了什么?
首先，技术是底层根基。经年累月投入的大量人力财力，是任何想做Robotaxi的企业无法逃避的过程。掌握可靠的无安全员自动驾驶技术，就意味着拿到Robotaxi入场券，“赚钱”一事此时才刚有眉目。
其二，是成本控制。无安全员是一个方面，另外一个方面是实现运营车辆的前装量产，通过技术迭代把Robotaxi成本控制在和出行平台相当甚至更低的范围。
比如，目前百度Apollo与北汽极狐共同打造的新一代共享无人车Apollo Moon。这代无人车对整车传感器进行重新规划，采用了更轻量化的方案。而且，在不影响性能的前提下，百度Apollo对车身传感器进行减负，整车成本相比于上一代车型缩减了一半，48万元即可拿下。
也就是说，按照技术公司与车厂、硬件厂商的合作规划，未来Robotaxi有希望实现和网约车相当的成本。只有这样，才能迅速扩大车队规模。
最后就是商业化落地，或者对内对外展现出这种潜力，不但直接关系企业的自我造血能力，运营规模，还与成本、算法优化强相关。百度的方法是请外援补短板，直接拉来了前首汽约车CEO魏东加盟，操刀Robotaxi的商业落地。
未来自动驾驶到底几分天下还不好说，但是技术、成本和商业化落地这三座大山是逃不掉的挑战，也只有攻克这三重困难一家企业才能真正在市场立足，让我们共同期待未来能有更多企业能够实现这一目标，让未来出行更加高效和安全。
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