在中国搞自动驾驶，没有人不羡慕滴滴

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手握中国最好的自动驾驶资源，起点和势头就是不同。

这不，滴滴自动驾驶——滴滴 2019 年分拆的独立子公司，又斩获了一轮3 亿美元新融资。

半年之内，累计融资总额已超8 亿美元，约合人民币 51 亿元。

要知道，中国自动驾驶创业公司里最具吸金力的PonyAI 小马智行，累计融资额10 亿美元，也用了近 4 年时间。

所以问题来了，滴滴自动驾驶，凭啥如此吸金？

之前坊间业内常说 " 手握中国最好的自动驾驶资源 "，又是这种资本连连看好的原因吗？

1 月 28 日，滴滴自动驾驶证实完成了新一轮3 亿美元融资，包括 IDG 资本、CPE、中俄投资基金在内的明星 VC 成为新晋投资方。

加上 2020 年 5 月官宣的软银5 亿美元融资……

滴滴自动驾驶，在不到半年时间里拥有了 8 亿美元粮草。

吸金能力之强，中国自动驾驶创业公司中，无人能出其右。

而且从核心投资方履历来看，真金白银之间，都充满着对滴滴自动驾驶的不容错过。

此次新晋股东中，都是自动驾驶、AI 领域战绩瞩目的投资方。

IDG 资本，Pony.AI 小马智行的天使投资人，Zoox 的早期投资方，中美两家头雁级自动驾驶创业公司的早期捕手。

CPE，这一年来在 AI 芯片和算力领域频频出手，此前领投腾讯系 AI 芯片公司燧原，1 月又领投了地平线 C2 轮融资。

中俄投资基金，则在 2020 年领投了产业 AI 的中国头雁明略科技。

更有业内可靠消息称，Pony.AI 小马智行的另一家天使投资方红杉资本也是本次领投方之一。

所以掰开揉碎结合背景，就知道真笃信自动驾驶和 AI 的资本，都不想错过滴滴自动驾驶。

Why？

自分拆独立以来，滴滴自动驾驶先从两大维度展现了基本盘。

第一，进展快。

滴滴自动驾驶，2019 年 8 月正式官宣分拆。

半年之后，2020 年 5 月，获软银超 5 亿美元融资，为国内自动驾驶公司获得的单笔最大融资。

6 月，与主机厂北京汽车集团达成战略合作，将共同研发高级别自动驾驶定制车型，推动自动驾驶技术在中国产业化落地。5 个月后，双方合作的新一代 L4 自动驾驶车亮相。

同月 27 日，RoboTaxi 项目落地上海，首次面向公众开放自动驾驶服务，当天突降大雨，但在央视的全程直播中，滴滴自动驾驶测试车在高难度场景中展现了未来出行会有的样子。

11 月，滴滴自动驾驶成为首家获得上海三个测试区牌照企业，总里程达 530.57 公里。

近日，其在上海的试运营范围由原来的 53.6 公里增加至 80 余公里，已经涵盖城市主干道、城市商圈、校区等多类复杂应用场景。

……

第二，技术实力，而且在产品化落地中得到见证。

目前，滴滴自动驾驶在国内外共有超100 辆自动驾驶车辆，用于研发测试和以及为普通用户提供试乘服务。

最核心的产品化落地，是去年 6 月上海 RoboTaxi 落地。

至今已有 5 万上海市民参与试乘和体验，而且滴滴自动驾驶还特别邀请视障人士携带导盲犬试乘体验——既是技术的社会责任展现，也是技术实力允许之下的结果。

比如在上海落地后，一系列复杂场景下，滴滴自动驾驶都应对平稳。

夜间：

雨天：

大车避让：

无保护调头：

以及被加塞：

所以无论是产品化落地，还是整体进展表现出的速度，都是滴滴自动驾驶技术提供的底气。

当然，从技术到产品，再到业务和资本看好，滴滴自动驾驶发展背后，还有一个大众易于忽略、却又令其他玩家始终艳羡的条件。

先天基因。

搞自动驾驶，本质是让机器学习人类优秀的驾驶经验，应对各种路上场景。

而这种 " 学习 " 的关键，在于数据。没有数据的自动驾驶就没有未来。

一般而言，解决数据挑战的方法有两种。

一种是实际路测，代表如 Waymo，组建了规模庞大的路测车队，实时上路学习和迭代。

另一种是虚拟仿真，在计算机虚拟空间中，仿真必要的训练数据供自动驾驶学习进化。

而这两种方法，即便再优秀的仿真能力，也无法替代实际路测。

并且实际路测中，在 90% 的普通场景数据之外，还要解决关键的小概率的长尾场景挑战。

比如飘在路上的气球、路边突然窜出来的小狗，或者中国路况常见的三轮车逆行、摩托车闯红灯。

不 " 遭遇 " 和学习这些长尾场景，自动驾驶系统的真实水平也会大打折扣。

但难上加难的是，这些长尾场景，可遇不可求，细碎、小概率，没有规律可言……

而滴滴自动驾驶，在这个业内玩家都头疼的问题上，却有天然数据优势。

因为背靠滴滴平台，每天平均订单数就达数千万量级。加之司机的行驶轨迹和安装在交通工具上的桔视设备，全年可以采集近 1000 亿公里的场景数据，能够覆盖绝大多数想象中的长尾场景。

都说数据是 AI 时代的石油，滴滴自动驾驶就是家里有 " 油田 " 的那种。

另外，凭借真实数据和仿真系统数据，滴滴自动驾驶系统得以生成经营地图、安全地图和技术地图。

三张地图不仅能够帮助滴滴提升区域洞察度，还能加速自动驾驶的应用部署。

例如在路测环节，区域的选择可以直接影响到测试的效率与效果。滴滴所独有的三张地图及其背后的数据系统，可以 10 秒钟筛选出最具有测试价值的地点。

而不用像其他自动驾驶公司需要从头到尾收集数据，周期可能长达半年，甚至更久。

数据维度的先天优势之外，滴滴自动驾驶还有最天然的落地场景。

自动驾驶的终极产品是什么？RoboTaxi。

而所有自动驾驶玩家只要落地，一边考虑Robo 系统的迭代，另一边还得提前有Taxi 平台布局。

滴滴自动驾驶不用。

背靠滴滴平台，他们可以在有限的能力和时间范围内，探索出一个更好的商业闭环的模式，比如自动驾驶与滴滴网约车的混和派单模式。

现阶段，自动驾驶试运营的区域和车队都是有限的，滴滴可以给网约车司机和自动驾驶车辆混合派单弥补自动驾驶车辆仅能在特定区域使用的局限性。

借助于滴滴大规模的运营网络，在技术和政策逐渐发展的过程中，滴滴将实现依托网约车订单混合派单，根据路况、天气和路径决定派单模式，普通车辆和自动驾驶车辆可以同时为用户提供服务，逐渐让自动驾驶服务更多的人。

于是无论是产品落地的场景，还是循序实现的路径，滴滴自动驾驶从出生开始，就有其他玩家梦寐以求的先天资源。

这也是为什么业内常说——滴滴自动驾驶，手握最好的资源。

最后，谈论滴滴自动驾驶，还需要谈及两家公司。

一家特斯拉，马斯克用来实现新能源转换和自动驾驶的公司。

另一家 Waymo，从一开始就要颠覆百年汽车交通形态的赛道开创者。

而之所以提特斯拉，是因为滴滴自动驾驶有马斯克认定的自动驾驶实现路线。

他相信在越来越多特斯拉上路、后台展开 AI 阴影测试的方式，实现自动驾驶所需的数据和系统迭代。

但对于滴滴自动驾驶，无需造车、卖车，在滴滴出行平台，每天就有数千万量级的订单数据。

而且滴滴还进一步延伸到前装量产，在去年 11 月与比亚迪合作发布了首款定制网约车 D1，宣布 5 年内让 100 万台搭载自动驾驶模块。

这是马斯克认定路线可行——却又完全不敢奢望的落地速度。

不过，这就意味着，滴滴自动驾驶走特斯拉路线吗？

并不全是。

特斯拉的自动驾驶路线，需要从人机共驾演进到完全无人驾驶，在人机共驾中，就会有特殊场景下人类接管不及时造成的事故悲剧……

但作为自动驾驶赛道开创者，Waymo 坚信：负责任的自动驾驶落地，只能是 L4 级以上，所以 Waymo 一直在技术发展上稳扎稳打，保持领先。

而回到滴滴自动驾驶，它的选择更接近于 Waymo 式的技术路径和特斯拉认定的落地路径。

从创办到分拆，滴滴认为未来十年自动驾驶技术最好的商业化场景，不是直接将车卖给 C 端的消费者，而是进入到滴滴这样的出行网络，提供人类和自动驾驶的一种混合服务模式。

这不仅可以追求最安全的冗余方案，而不是严格计算传感器成本，另外商业模式也直接而现成。

据内部人士分享，此前滴滴自动驾驶的技术架构搭建，也更像 Waymo。

在各个模块平均发力，注重高性能学习系统搭建，并且在数据体系和基础架构层面做了非常多扎实的迭代。

有内部消息称，从去年下半年开始，管理团队重新调整技术策略，对实用场景进行更精细化的打磨。

而从现在展现的成果来看，进步的速度，也很可能是这种扎实基本功的自然结果。

所以滴滴自动驾驶连续获得资本看好和押注，也只是一系列先天优势和后天努力，再正常不过的结果。

如今势头已起，就看人才和团队，如何好风凭借力，更上一层楼了。