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编者按：《郭继舜带你读汽车科技》旨在从第一性原理出发，尝试拨开迷雾，解读热点背后的汽车科技真相。
本栏目由智能驾驶专家郭继舜博士与汽车之心联合出品，内容独家授权汽车之心发布。
今天，我们聊聊滴滴的自动驾驶公司，顺便讲讲 L4 自动驾驶平台车的技术。
根据《晚点 LatePost》独家消息，滴滴旗下自动驾驶公司获得软银愿景基金（Vision Fund）二期领投的 5 亿美元融资。
这是滴滴自动驾驶业务独立拆分后的首轮融资，也是国内自动驾驶公司获得的单笔最大融资。
大家都知道，愿景基金一期的 1030 亿美元，因为投资了 Uber、滴滴、ARM 等著名科技公司名声大噪，但也因为投资 WeWork 等共享经济公司运营不利、上市失败而血亏。
愿景基金二期有 1080 亿美元的投资规模，但据了解，其中有将近 400 亿美元是软银集团出资，可以说，第二期孙正义投的是自己公司的真金白银。
以如此高的效率投资滴滴的自动驾驶公司，足见孙正义对这家公司及其商业模式的看好。
其实在此之前，因为工作和技术的交流，我们接触滴滴的自动驾驶团队有一年多时间了。
在这段时间里，关于滴滴 L4 自动驾驶的新闻很少，但是能清楚地感受到他们默默地飞速地积累技术能力和团队的厚度。
就我所知，滴滴自动驾驶公司马上还有更大的好消息，大家拭目以待。
今天的一开始，我们先要聊聊 L4 自动驾驶的商业模式。也许这是各位非常了解的内容了，但为了保持音频逻辑的连续性，还是允许我简要介绍一下。
之前我们提到过，L0-L3 智能驾驶的功能大都限制在高速公路上，到了 L4 以上，扩展到了城市道路，而且不需要人类驾驶员坐在驾驶位接管车辆了。
我们把 L4 做这样的总结：
1. 因为城市道路的交通环境非常复杂，自动驾驶汽车上需要安装高线数激光雷达，32 线保底，一般是 40 线、64 线甚至 128 线，十多个摄像头对车周身 360 度视角全覆盖等才能够满足感知的要求，同时对硬件系统的算力需求也很大，一般在 80-100Tops。
所以车辆的硬件成本飙升，现阶段改装一台 L4 自动驾驶汽车的成本在 10 万到 12 万美元左右，再加上车辆本身的成本，所以 L4 的单车成本还是很高的；
2. 车内不需要驾驶员了，车辆有足够的智能将乘客安全地从 A 点送到 B 点，正常情况下，全程不需要人类接管；
3. 配合城市道路的高精度地图，加上新能源汽车相对密集的充电站，基本可以实现 24 小时免人工保养。
综合以上特点：昂贵，绝大多数情况不需要人驾驶，全自动保养。人们就想出了一种全新的商业模式——Robotaxi，即自动驾驶出租车。
L4 之前的乘用车主要是卖给个人用户的，在大多数场景人开，少数高速场景车辆自己开，从而一定程度减缓人们的驾驶疲劳感。
但据统计，我们购买的个人汽车，每天有 90% 的时间是停在停车场的，只有 10% 的时间是行驶在路上。
L4 自动驾驶汽车，由于初期硬件成本较贵，个人用户购买的热情可能不高，更有可能是由滴滴这样的 B 方购买，通过高度自动化的自动驾驶出租车运营，快速赚钱收回高昂的硬件成本。
所以，L4 以上智能驾驶汽车的商业模式出现了转变，从把车辆卖给个人消费者变成共享化运营。
这样的商业化模式，能赚到钱吗？市场前景还是很可观的。
我从滴滴了解到，现阶段咱们打滴滴付出的费用中，有至少 60% 是直接付给了司机的，另外还有 5%-10% 是通过奖励或者红包方式补贴司机的。
这就意味着，我们的打车出行费用中，70% 左右是即时支付的人工成本，如果实现了无人驾驶出租车，我们打车的成本至少能下降 50%。
所以，以 Waymo 为代表的科技公司，把自动驾驶出租车作为商业化理想落地的载体。
那么，到底什么样的自动驾驶公司能在这场科技竞赛中获得巨大优势呢？
我再给大家讲另一个概念：冷启动成本。
试想，在未来，如果你掌握了仅需要云端平台调度，完全不需要人工保养的高智能自动驾驶出租车技术，准备开一个 Robotaxi 公司。
你会面临一个棘手的问题，就是即使你只在中国一个城市里开展业务，为了能够让用户使用你的 APP 随时能打到车，你必须要保持你的 Robotaxi 在这个城市里的密度，就是不管任何时候用户拿出手机打车，最好都能在三分钟之内打到车，再过 3、5 分钟坐上车。
如果我们以北上广深这样的一线城市为例，为了保证你的自动驾驶出租车服务有可用性，用户不会因为你的平台车辆密度太低打不到车而一怒之下卸载 APP 相当长一段时间不会再用，你至少需要 2000-3000 台规模的车队。
按照现在的改装成本算，单个城市满足最低运营需求也要 30-45 亿元人民币的成本。
可以说，现阶段的硬件成本来说，Robotaxi 这样的商业模式天然就有很高的冷启动成本。
但，像滴滴、Uber、Left 这样的共享出行公司就不太一样，他们天然有一个庞大的由人类司机驾驶的车辆群体。
经过多年的发展，他们已经在各个城市保持了足够的运营车辆密度，初步满足了打车用户的需求。
如果滴滴、Uber 等研发出成熟的可运营的自动驾驶出租车，在法律法规允许的前提下，去掉驾驶员，让车辆完全自动驾驶。
即使只有十辆二十辆，滴滴也可以非常容易地把这少数自动驾驶出租车接入到滴滴打车平台，让用户先使用起来，因为还有足够大量的人类驾驶员的汽车保证运营的密度，乘客使用打车服务的体验丝毫没有受到影响，当打到无人驾驶的出租车的时候，反倒会觉得惊喜。
在后续的运营中，滴滴只需要持续把无人出租车的比例不断提高，就能实现商业模式上持续的降本和智能化。
从这个角度，滴滴在做 Robotaxi 技术研发和商业模式实现的时候，有一个天然的优势，就是冷启动成本几乎为零。
我们在讲 Mobileye 的音频中提到过，L4 大规模运营的重要前提是自动驾驶汽车前装量产。
但是现阶段，由于关键零部件无法过车规，全冗余的底盘执行器件由于成本太高，也很难大规模应用。
所以，现在的 L4 自动驾驶汽车，还是由车厂提供量产车型，经过一定的改装和优化，成为自动驾驶平台车，再由滴滴、小马智行、文远知行这样的自动驾驶科技公司添加传感器、运算硬件和算法软件，最终完成一辆 L4 自动驾驶汽车的开发。
我们大家都熟悉的，很多科技公司在使用的林肯 MKZ，就是经过优化后，性能很不错的自动驾驶平台车。
得益于DataSpeed 在自动驾驶风起之初，眼光独到地选择了林肯 MKZ 这样一款具备优良线控执行功能的车型进行改装，为其开发了标准化的 ADAS Kit 编程接口套件，以及 AutonomouStuff 公司在后续的商业推广过程中的出色表现，配合福特公司高瞻远瞩的默许配合。
这种 OEM+后装改车模式的林肯 MKZ 自动驾驶线控平台车在自动驾驶浪潮来临的早期风靡自动驾驶领域，一度成为了自动驾驶线控平台车辆的事实标准。
其拥有原车量产线控执行接口，冗余制动且制动性能良好，并且提供了 EPS 转角接口，加上符合程序员思维的 ADAS Kit 开发接口，让许多初创公司能够快速地将算法实车搭载测试，获得融资，进入方案迭代升级的良性循环中。
但是，林肯 MKZ 这样的后装改造的线控平台车对于自动驾驶进入深水区的 2020 年来说，已经不再适合产业的发展。
主要原因有三点：
1. 后装改造，成本高企：原车售价加上接近原车价格的改车费用，让 Robotaxi 的规模化应用难上加难；
2. 后装改造，改装部分没有经过车规安全认证，产品的质量与稳定性无法保证；
3. 并不是专为自动驾驶设计的，改装无法弥补，或者代价巨大。
那么，怎样才算是一辆好的智能驾驶平台车呢？科技公司怎样选择才能让自己的自动驾驶算法发挥最大化的优势呢？
综合与滴滴、华为、小马、文远、禾多、轻舟等行业伙伴交流的经验，我从实现技术角度分析了几个现阶段优秀自动驾驶平台车所需要达到的硬指标。
1. 具备冗余安全且性能卓越的线控执行系统。
除了转向冗余因为技术发展的限制，暂时没有量产产品。
优秀的平台车需要具备冗余驱动系统（电机+发动机或者双电机，驱动响应时间不大于 200ms），冗余制动系统（ESP + iBooster，制动响应时间不大于 250 毫秒），转向系统的响应时间不大于 200 毫秒，转向扭矩最大支持 5N 以上，以保证较小的转弯半径。
2. 开放易用的车辆控制接口设计。
通过线控网关设计，自动整合车辆内部各个执行件的响应模式，平抑执行器件性能参数波动，为外部提供统一且线性的车辆控制参数，以及开放易用的控制接口（提供 CAN DBC 矩阵协议或者基于协议开发的 SDK 等等，提供方向盘转角/转矩、加减速度/阀门开度等接口模式，适配 Apollo、ROS 等等常见的开发平台），让平台车的客户不需要关心平台车内部具体的执行逻辑，方便易用，大大减少了开发的周期。
3. 提供高续航的供电。
自动驾驶的计算单元和传感器功率消耗较大，电源系统需要增加低压供电功率，智能驾驶将会新增工控机、传感器等负载，因此参考目前主流自动驾驶芯片功耗，需要 DCDC 额外提供 1000-2500W 输出功率，这对线控车辆的电池的容量、输出电压及电压纹波等指标都提出了更高的要求。
4. 良好的散热管理系统。
由于自动驾驶的 ECU 和传感器功率消耗较大，相对应的应按量产开发要求增加散热措施，从域控制器的放置位置到热量的回收利用等方面综合考量车辆的热量管理，形成一套与车辆电子系统有机结合的散热系统。
5. 具备自主开发的能力，能够提供持续而周到的技术支持服务，保证平台车升级支持的一致性。
通常这是由改车公司来提供的服务，但是优秀的平台车 OEM 也具备自主开发的技术实力，与改车公司一起提供更加优质的底层技术支持。
可以说优秀的自动驾驶平台车，是车厂为了 L4 高级别自动驾驶发展，专门优化改造，送给行业的一个礼物，能够很大程度地推动智能驾驶技术的发展和大规模商业化落地。
预告：下一期，我们来讲在《郭继舜带你读汽车科技》读者群里提出的话题：V2X 车路协同的路端建设在技术上到底怎么实现的。敬请期待。
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