滴滴無人車載客上海首秀，但體驗一言難盡……

今天滴滴通過直播在上海進行了一場對公眾開放的自動駕駛載人運營測試，並開啟種子用戶篩選，在上海的你可以通過滴滴 App 報名預約自動駕駛網約車服務，運營範圍被限定在上海的開放測試道路上，路線主要涵蓋了會展中心、辦公區、地鐵站、酒店等核心區域站點，測試期間通過篩選的用戶可以免費體驗這一項「無人打車」。

2019 年10 月，文遠知行在廣州開啟無人車載客試運營，本月他們聯手高德打車正式上線無人駕駛網約車的服務，首月乘坐免費，運營範圍為廣州市黃埔區、廣州開發區中心區。

Robotaxi（無人駕駛計程車） 雖然在國內還是新興事物，但這早已不是什麼陌生的概念。2018年12月，Waymo發布了RoboTaxi服務WaymoOne，官方數據顯示目前已經完成了超過 10 萬次載客，這被行業視為無人駕駛轉向「工業化」的重要一步，也是無人駕駛商業化變現的一種重要模式。

近年來越來越多的無人駕駛玩家開始推出 Robotaxi 相幹服務。美國加州有Waymo、Pony.ai、AutoX 等公司在跑，國內則由百度 Apollo 領銜，去年 9 月 26 日，百度 Apollo 的 Robotaxi 在長沙正式開啟載人試運營，隨後加入的玩家還有正如上文所述的文遠知行和滴滴。

滴滴無人車運營範圍

從示范性的體驗式運營到向公眾開放式運營，Robotaxi 的舞臺從封閉園區搬到了開放測試道路，無人車將面對人類駕駛員日常所面對的同樣的路況。對於車輛自動駕駛的能力要求應該在 L4 級左右，無人車理應具備像人類一樣的駕駛能力。

但反看今天滴滴在上海的表現，結果似乎有些不盡如人意。

考題太簡單，滴滴卻沒拿高分

我反覆觀看了滴滴的路測直播視訊，在種種細節的處理上，滴滴的無人駕駛著實有些「辣眼睛」。雖然今天上午上海飄起來了小雨，這對於自動駕駛來說確實不算好天氣，但如果以「人」的要求來看，這樣的天氣完全算不上極限。

隨著央視記者一段簡單口播之後，滴滴無人車準時到達了站點。隨車而來的有兩位乘客，一位是坐在主駕的安全員，一位副駕的技術人員。前者需要在突發情況下接管車輛，後者則時刻抱著電腦監控車輛的運行數據，並向記者提供技術講解。雖然我們沒有實地乘坐車輛，但通過視訊我們依然能發現了不少不完善的地方。

Bug 1

在記者上車之後，滴滴無人車便出了「洋相」：無法起步。在長達數分鐘的一通操作之後，車輛才正式進入無人駕駛狀態載著乘客向目的地出發。

如果是人類駕駛網約車，這個時候乘客應該發牢騷了吧。（偷笑）

Bug 2

可能是測試路段相對偏僻，當時道路上的參與者並不多，從後排的監控螢幕上可以清晰地看見路上只有零星的車輛，基本都是從對向駛來。而且車輛所有的拐彎都是右轉彎，拐彎動作根本沒有行人非機動車干擾。

在上海開過車的朋友都知道，這是極度不符合現實情況的。由於上海路口相對來說比較龐雜，摩托限牌導致電瓶車相當多，車輛右拐經常會被非機動車和行人打斷。

之所以強調滴滴的這次測試都是右拐彎，是因為「左轉」才是考驗自動駕駛技術的難題。

眾所周知，十字路口的路況非常龐雜，即便是綠燈，左拐車輛依然需要面對對向同樣是綠燈的直行車輛或者是過斑馬線的行人，左拐車道往往會因為車流緩行排起長隊，人類常常需要見縫插針，老司機都會非常頭疼，這對於自動駕駛更是惡夢。該場景下，無人車需要全方位感知和預測周邊可能發生的情況，要想作出像人類一樣靈活的決策更是難上加難，而右拐會相對簡單許多。

滴滴的本次測試看上去似乎在有意規避左拐難題。

我不清楚是否是滴滴有意「清場」，但路況這道題實在是太簡單了，這麼簡單的路況對無人車的運營並不具備太多的參考價值。

Bug 3

即便是這麼簡單的路況，滴滴無人車的表現還是非常保守，行駛車速全程控制在了 40km/h 以下。確實，無人車車速越慢，容錯率越高，這對於滴滴來說是最穩妥的測試方式，但也違背了實際情況。

實際中，如此簡單的測試環境應該在確警衛全的情況下壓著限速走，「低速蠕行」只能說對自家的技術不夠自信。

如果你是乘客，你要趕飛機或者有約會這樣的急事兒，我強烈建議你不要嘗試這樣的 Robotaxi。

Bug 4

細心的人可能發現了，在央視記者從安研路安拓路公車車站到上海汽車城地鐵站這段行程裡，安全員曾經「偷偷」監管過車輛。

正當央視記者咨詢技術講解工作人員什麼時候需要接管時，話音剛落，當車輛走到一個略有弧度的小彎道時，安全員突然雙手接管了方向盤，對方說是由於「濺起的水花會影響雷達和照相頭，這個時候他們就會接管。」

滴滴通過這個測試，明確告訴你一件事，雨雪天氣千萬不要乘坐自動駕駛汽車。（Doge）

滴滴技術人員還說到，不能確保其他道路參與者一定遵守交通規則，他們可能會對無人車進行干擾，一旦出現這種情況也是需要安全員接管車輛的。

Bug 5

在一個十字路口，滴滴無人車通過 V2X 技術成功識別了紅綠燈信號，完美做到了紅燈停、綠燈行。但行駛到路口中，無人車的驚魂一刻上演了，當時對向有兩臺車正在左拐，無人車順利跟第一臺車遠距離錯開，但第二臺車通過時與無人車非常接近，從車內監控畫面來看，此時第二臺左拐車的車尾與無人車可以說是擦肩而過。

雖然交通規則上來講，有信號燈的路況，拐彎得讓直行，但現實情況往往是誰快誰走，理論上謹慎的駕駛員都會腳上帶煞車，可是這臺無人車似乎沒有任何減速的跡象。試想一下對方如果突然煞車，這麼短的距離無人車能夠反應過來剎停保證不相撞嗎？

據我總結，滴滴的無人車覺得是屬張飛的，「莽漢性格」。（Doge）

Bug 6

在央視記者的第二段試乘中，正常行駛的滴滴無人車突然遇到了「名場面」，一臺三輪車停在了右側機動車道擋住了去路。可能是模型還沒有做好，車內監控沒能顯示這臺三輪車的具體形態，只是顯示為一個長方體障礙物。

人類駕駛員碰到這種情況怎麼辦？這還不簡單，先確定車道線是否支持變道保證不違章、觀察後方有無來車確警衛全快速超車。

滴滴無人車碰到這碴兒居然歇菜了，據工作人員說，此時車輛需要請求遠程協助，讓遠程協助中心下髮指令確定能否通過…… 我看了下，從反饋資訊到下達指令車開始動進行變道，滴滴一共花了近 40 秒…… 這種典型的「機器思維」真是急死人。

滴滴自動駕駛公司 CTO 韋峻青解釋說，無人車會對汽車、摩托車、腳踏車、行人等常見的場景進行分類，但三輪在路邊修車屬於龐雜場景，這種遇到的比較少，需要人類遠程協助確定能否通行。

如果從機器學習的角度，我能理解這個邏輯，機器沒有學習過這種模型就果斷停下來，如果臺灣的那臺特斯拉能夠貫徹這種邏輯就不至於發生車禍了。但我的疑問是，第一、三輪車究竟算不算異型障礙物，中國如此常見的交通工具居然不加到深度學習的場景中？第二、剎停這個決策一點毛病沒有，但機器為什麼不能做出自主變道的決策？

從種種 Bug 來看，滴滴的無人車載人項目依然處於一種「演示」狀態，要想人類駕駛員一樣去為乘客服務還需要很長一段路要走。

不過拍了那麼多磚，滴滴無人車還是有一些地方要表揚的，比如車燈和車門的自動化控制、乘客下車時車內監控視角抬高觀測兩邊是否有來車這種小細節、更讓我好感的是清爽的後備箱，沒有裸露密密麻麻的設備，載物空間沒有因為加裝自動駕駛設備而受到太大影響等等。

在這裡希望中國的自動駕駛公司們能夠從用戶的實際體驗出發，完善技術，使用上少些機械的「僵硬感」，多提供「擬人化」的服務，而不是著急去做個 Demo 博公眾眼球。