在自動駕駛這件事上，阿里巴巴選擇了與多數(shù)行業(yè)玩家不同的路徑。

9月7日，新京報記者獲悉，阿里巴巴正在通過多個部門發(fā)展無人駕駛事業(yè)，最新的一種方案來自成立不到一年的達摩院。該研究院人工智能實驗室首席科學家王剛告訴記者，與其他針對單車智能的方案不同，他們正在以協(xié)同智能的方式降低無人駕駛現(xiàn)有方案的物理困境和成本障礙。

王剛稱，該方案為通用方案，支持所有車輛，而因為物流是阿里巴巴集團的重點，所以在研發(fā)中會對物流場景更加側(cè)重。

不過，有業(yè)內(nèi)人士告訴記者，這種車路協(xié)同更適合開放道路(有紅綠燈)，目前行業(yè)普遍都在園區(qū)測試，所以并沒有成為主流標準。

從1939年首輛無人駕駛概念車出現(xiàn)以來，人們對無人駕駛的關(guān)注主要聚焦于汽車本身。加裝各類傳感器用于汽車本身的感知和控制，進而處理路面的情況。

有業(yè)內(nèi)人士表示，早期的自動駕駛企業(yè)，如百度、特斯拉等企業(yè)主要采用單車智能，復雜路況、車輛混行以及極端天氣等一系列問題并未協(xié)同進來。

今年早些時候，百度公司與金龍客車合作的全球首款L4級自動駕駛巴士“阿波龍”量產(chǎn)下線。同時，近期不少整車企業(yè)給出了無人駕駛產(chǎn)品開發(fā)時間表：特斯拉將在2019年投放L4或L5級別無人駕駛汽車;大眾計劃2021年推出L4級別自動駕駛汽車;奔馳與寶馬將分別于2020年與2021年推出L4、L5級別自動駕駛汽車;戴姆勒公司宣布將于2019年在美國加州部署無人駕駛出租車等。

上述人士認為，單車智能解決不了復雜路況、車輛混行以及極端天氣等一系列問題;要實現(xiàn)自動駕駛或無人駕駛，車路協(xié)同是基礎。

王剛表示，阿里巴巴做了大量的論證和仿真研究后發(fā)現(xiàn)，單車智能的方式對實現(xiàn)自動駕駛落地挑戰(zhàn)巨大。

在他看來，上述方案的局限在于感知存在視覺盲區(qū)，而且由于傳感器自身技術(shù)局限導致有效感知距離不超過80米，而當車速超過每小時60公里，就無法實現(xiàn)安全下的自動駕駛;其次，由于高精度地圖的更新速度慢，難以應對突發(fā)時間;以及單車決策難以調(diào)動整個交通場景，如果遇到遮擋，就無法形成有效決策。

不僅如此，王剛表示，現(xiàn)在自動駕駛車輛需要包括攝像頭和雷達等多個傳感器，其整體成本達20萬美元，而中國2017年汽車保有量為3億輛，如果全部要更新到自動駕駛汽車，花費巨大。事實上，業(yè)內(nèi)普遍認為只有當路面上行駛車輛超過90%是無人駕駛車時，才會逐漸安全。

因此，該研究室選擇了協(xié)同智能的路徑，王剛稱，這將幫助阿里巴巴實現(xiàn)自動駕駛的落地和商業(yè)化。其所需要的就是增加一個額外的交通智能設施，目前被稱為“智能感知基站”，由于靜態(tài)部署，所以將具備處理復雜情況的能力，同一個“基站”可以服務同一條道路上得多輛車，從而降低車本身對傳感器的需求。

王剛表示，采用這種方案，汽車本身可以減配，但具體減掉哪些部件需要后續(xù)驗證。

不過，王剛拒絕透露基站的裝建成本，以及部署規(guī)模需求。但其為記者演示的視頻樣片中，自動駕駛汽車針對路面突發(fā)情況做出了相應的判斷，而王剛表示，感知基站參與下的協(xié)同智能，無人汽車的避讓率達到了100%。

據(jù)悉，目前該團隊研發(fā)進展是，已有車輛進行常態(tài)化路測，并具備了在開放路段測試的能力。目前其選取的技術(shù)路線為L4(全自動駕駛)，這并非真正意義上的無人駕駛，而是形式由機器主導，在絕大多數(shù)場景下，都不需要人工干預。

阿里巴巴的路測車輛改裝自林肯MKZ，百度、英偉達以及多家創(chuàng)業(yè)公司的自動駕駛系統(tǒng)均采用該款車改裝部署。

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