在 2019 年的时候，我曾体验过一次Robotaxi（自动驾驶出租车）。在开放的道路上，乘坐一台可以自主变道、拐弯、甚至是掉头的车辆，那种体验还是挺难忘的。不过由于当时那台测试车辆的交互屏幕没有正常工作，没能在感知层面看看 L4 级别自动驾驶的识别能力。半年多之后，在小马智行的首届技术沙龙上，工程师的解读弥补了一下我当时的遗憾。

关于小马智行

这次体验的 Robotaxi 来自小马智行，这家公司成立于 2016 年底，致力于提供最先进、最安全、最可靠的全栈式自动驾驶技术。截至 2020 年 2 月，小马智行融资总额已达 8 亿美元，估值超 30 亿美元。

小马智行分别在硅谷、北京、上海、广州布局技术，目前已与丰田、现代、广汽等车厂建立合作，并成为全球首家在中美均推出自动驾驶出行服务的公司。

L4 级别自动驾驶感知能力有多强

关于这次的 Robotaxi 体验，由于不可以拍摄车内感知交互界面的屏幕，所以整个体验过程没有办法给大家录制一个视频。为了让大家满意而归，小马智行的工程师专门和大家分享了一些测试车处理复杂场景的案例。

这段时间，关注新出行的朋友都知道，我们刚刚制定了新出行自己的辅助驾驶系统测试标准—— XCX-Pilot Test，目前已经发布了三款车型的测试表现（点击查看XCX-Pilot Test（1）理想ONE、XCX-Pilot Test（2）威马EX5-Z、XCX-Pilot Test（3）丨蔚来 ES8）。在体验小马智行Robotaxi 的时候，自然也少不了去了解一下L4 级别的自动驾驶的硬件水平。

SAE所制定的自动驾驶等级里，L4 - L5 等级的自动驾驶可实现解放驾驶员，驾驶的主体由人转变成车辆本身，实现某种场景到全场景的车辆完全自动驾驶。而我们体验到的 Robotaxi 其实就可以做到只要是有高精度地图的地方都能实现完全自动驾驶，而无需人类干预。

在感知硬件方面，小马智行Robotaxi 通过激光雷达与高精地图的匹配定位，使用摄像头、毫米波雷达融合识别红绿灯以及感知 360 度周边车辆与环境。

具体硬件分工方面，小马智行Robotaxi 有三个激光雷达，一个位于车顶，360 度兼顾整车，其余两个短距离激光雷达位于两侧，负责转弯保护以及盲区检测。

四个毫米波雷达，侧向的是辅助探测两边的路况然后进行转弯保护。另外两个后向的毫米波雷达也是可以覆盖比较长的距离，用来保证安全有效的变道。

除此之外，视觉识别部分，还有四个广角的摄像头，可以 360 度覆盖视野，分别覆盖不同的距离上的检测和识别。

可能听起来比较抽象，那么这样一套L4 级别的自动驾驶究竟在公共道路上能做到什么样的表现呢？我们可以参考下面的实际视频案例。

官方路测视频

小马智行Robotaxi 凭借多种传感器组合，形成了一个冗余的设计，可以提供更可靠的数据，帮助实现更安全的检测和车辆控制。这段视频包含了雨天、夜间、行人与电动车穿行、车辆占道等多种复杂场景，从视频可以看出，在复杂场景下，这套系统的感知能力让人惊叹。工程师介绍这些情况下小马智行Robotaxi 基本上都不需要人工干预，系统都可处理掉这些场景。

另外，小马智行前不久也宣布布局上海，将在嘉定区落地规模化自动驾驶车队。自此，小马智行的测试范围覆盖中美 5 个城市，分别是弗里蒙特、尔湾、广州、北京及上海。多地布局可以遇到更多复杂的交通及天气场景，从而更好的覆盖长尾场景。在复杂场景中，才能收集更多的数据，对于推进无人化和规模化提供重要技术支持。

工程师解读 Robotaxi 

在体验结束后，小马智行联合创始人兼首席技术官楼天城、小马智行广州研发中心负责人、Robotaxi 项目负责人莫璐怡也与大家分享了一下他们眼中的自动驾驶。我们也借这个机会向工程师提了一些大家比较关注的问题。

1、Robotaxi 这么多，小马智行的优势在哪？

小马智行联合创始人兼首席技术官楼天城认为自动驾驶始终是由技术主导的硬科技，“无人化” 和“规模化”决定了这项技术的高门槛。而技术则是小马智行的核心优势。

无人化意味着自动驾驶需要做到不依赖驾驶员和安全员。而技术规模化要求能在足够大的范围内实现自动驾驶，降低成本，满足商用需求。这个足够大，不是指几百、几千辆车，或者几个城市的布局，而是几百、几千个城市，甚至世界的每一个角落。在做到这两点之前，所有自动驾驶都是测试，无法称之为产品。

在通往产品之路上，提高技术以达到门槛是小马智行最关注的事情，内常用的 MPI（每两次人工干预间行驶的平均里程），小马智行公司内部围绕着安全在研发中设置了多种技术指标，以全面地衡量安全性。

2、小马智行Robotaxi 在开发过程中是否遇到过什么挑战，最后是如何克服的，能否分享一些具体的案例。

小马智行广州研发中心负责人、Robotaxi 项目负责人莫璐怡给大家带来了一个案例，Robotaxi 在广州开始测试运行后的 500 天中，209 天为雨天，其中不乏大雨甚至雷暴天气。雨水会影响激光雷达、高精度摄像头的精准性，产生许多噪点，对自动驾驶感知挑战不小。

工程师最后采取软件、硬件技术双管齐下——自主研发自动驾驶传感器清洁系统，在下雨时自动触发；借助深度学习模型，优化多传感器深度融合技术，规避了单一传感器的短板。目前，自动驾驶系统已经能够轻松应对广州常见的大雨天气。

3、Robotaxi 的前景如何？

尽管技术日新月异，以从业者视角来看，小马智行广州研发中心负责人莫璐怡表示行业发展仍面临挑战。莫璐怡认为，自动驾驶作为新兴事物离不开政策法规支持。行业对于真“无人”化测试——即去掉安全员的呼声逐渐涌现，2018 年 10 月起，美国加利福尼亚州、亚利桑那州、佛罗里达州等已逐渐放开完全无人的自动驾驶测试。但 2018 年出台的国家政策仍要求车辆运行时驾驶位配备一名安全员。这样类似的矛盾并不少，一定程度限制了技术验证的过程。

另外，自动驾驶是基于实践和大数据的创新性问题。这个过程中会遇到一个个难题，任何公司率先解决某个难题，对于行业都是里程碑式的突破。

4、小马智行Robotaxi 目前的进展如何。

莫璐怡表示，小马智行是全球唯一一家在中美两国都常态化运行 Robotaxi 车队的自动驾驶公司，迄今已完成超过 10 万个出行订单。在广州南沙，小马智行于 2018 年 12 月落地了中国第一支 Robotaxi 车队和自动驾驶出行服务PonyPilot，至今已运行超过五百天。疫情期间，尽管车队在今年 1 至 2 月期间停运 24 天，但整个第一季度的载客量、运行总里程比去年第四季度分别增长 32.8%和 50%。

根据加利福尼亚州公共事业委员会（CPUC）公布的加州范围内获得自动驾驶车辆载人许可的企业车辆季度运营状况，小马智行在今年 2 至 4 月间日均接单量近 115 单，与上个季度相比增加 55.4%，单车日均接单近 10 单，与上个季度相比上涨 29.5%，在此次披露运营数据的 7 个公司中排名第一。这也是小马智行连续六个月蝉联加州 Robotaxi 单车运行效率的榜首。