烧掉1000亿美元的自动驾驶技术，终于能用了，阿里首次落地量产！
发布时间：2020-09-21 12:20:34来源：投资银行在线
最近除了华为受到众多网友的关注以外，阿里巴巴的云栖大会聚焦了不少人的关注，因为此次阿里云云栖大会上，有多款重量级产品推出，比如云电脑无影，这是一款可以说对未来电脑的新的畅想，不过唯一的遗憾就是目前仅仅是面向企业推出，个人版云电脑或许时机还不成熟，当然了除了云电脑之外还有一款重量级产品发布，它就是阿里巴巴的首款物流智能机器人小蛮驴。
阿里首次自动驾驶技术的落地量产
阿里巴巴此次推出的小蛮驴机器人，其实按照尺寸和用途归类为物流智能机器人，该机器人的核心技术就是阿里巴巴达摩院一直主攻的自动驾驶技术。毫不客气的说，小蛮驴的发布也意味着阿里自动驾驶技术的首次落地量产。
其实自动驾驶技术很早就被提出来了，而且无数的科研人员与公司也都致力于突破自动驾驶的各种技术难题，甚至已经烧掉了大约1000亿美元用于自动驾驶技术的场景落地，不过最终依旧无法落地量产，此次阿里能够落地量产小蛮驴也可以看出已经找到了一条自动驾驶技术的完美解决方案。
自动驾驶技术之所以很难被落地，主要还是因为目前仍然还无法确保100%的驾驶安全，虽然解决了大部分的技术上的难关，但是最终被大千世界的各种真实应用场景卡住，这也导致自动驾驶的长尾挑战到目前为止仍然还存在。阿里小蛮驴能够在物流上初步实现自动驾驶的话，可以收集一些真实的场景数据供机器人学习，在未来应用到汽车上也是非常有帮助的。
快递员职业再次面临“挑战”
阿里小蛮驴可以说一开始就聚焦于物流行业的自动驾驶，旨在为了通过自动驾驶，让物流体系越来越智能和高效，也能够解放“快递行业”这块生产力。小蛮驴的自动驾驶技术采取了人机共驾自动驾驶系统，说白了就是在小蛮驴处理不了的应用场景时，小蛮驴会通过呼叫线上安全员接管来确认能够继续完成。
这就保证了小蛮驴在安全性上得到了极大的保障，当然了也可以通过收集这些无法处理的场景数据进而让小蛮驴的自动驾驶系统得到拓展与学习，实现智能化水平的不断迭代升级与演进，同时小蛮驴相比于快递员来说，能够择优选择配送路线，而且应急反应速度是人类反应的7倍左右。
可以说小蛮驴的落地量产对于快递员这个行业是一个巨大的挑战，我们都知道此前阿里巴巴创始人马云就曾经预言未来将会有4个职业会被淘汰，其中就包括快递员这个职业，如今看来确实如此，假如未来的物流自动驾驶机器人完成快递配送的话，快递员这个职业或许真的将会被淘汰，对于快递行业来说也是措手不及！
自动驾驶技术的长尾挑战
根据国际通行标准，只有达到L4甚至L5级（如下图），自动驾驶才算是真正的无人驾驶，可是这样的无人驾驶却迟迟无法落地，导致自动驾驶至今仍是一门实验科学。
一部分原因在于，现有的自动驾驶技术，还无法确保100%的驾驶安全。
自动驾驶技术发展到今天，几乎解决了大部分底层技术问题，却卡在了真实应用场景的长尾挑战。
场景之一是自动驾驶汽车左转时，遇到闯红灯车辆，需识别并及时停车避让
长尾挑战，包括了各种零碎场景、极端情况和无法预测的人类行为，自动驾驶系统对此尚无定式和套路可用。
车载摄像头和毫米波雷达未识别出前方的白色货车，特斯拉撞进了货箱箱体
激光雷达传感器可以采集3D点云数据
为了克服长尾挑战，许多自动驾驶公司都通过ODD和大量真实路测，寻找并解决这些边界化难题。
量产就必须牺牲智能和安全？
考虑到人类司机也无法保证100%的驾驶安全，如果自动驾驶系统的智能水平足以保证一定程度的安全，似乎也具备了量产落地的条件。
还有一个大问题，这样的自动驾驶成本过于昂贵。
受各地政策与技术成熟度约束，RoboTaxi至今仍需配备安全员，外加激光雷达、计算平台等硬件软件开发成本，现阶段每公里出行服务的成本，远高于人工驾驶出租车。
为了实现量产，智能和安全不得不向成本妥协。
在保证安全的前提下智能进化
阿里巴巴物流机器人小蛮驴的出现，让人看到了自动驾驶技术落地的另一条道路。
不同于其他自动驾驶公司，阿里巴巴自动驾驶技术的落地场景，从一开始就聚焦在物流，旨在通过自动驾驶，让物流变得更智能和更高效。
阿里巴巴物流机器人小蛮驴
一样的是，达摩院自动驾驶实验室负责人王刚同样认为，安全应该放在首位。
王刚认为，目前的自动驾驶系统，并没有办法靠自己完全解决所有问题。因此，小蛮驴采用了人机共驾的自动驾驶系统。
人机共驾，是指小蛮驴一旦识别到它处理不了的场景，就会停下来去呼叫线上安全员远程接管。
与此同时，通过技术迭代升级，小蛮驴的自动驾驶系统可以不断拓展自主处理场景的边界，让人工介入的比例越来越小。
迄今为止，小蛮驴已经具有类人认知智能，能轻松处理复杂路况，能聪明选择最优路径，遇到紧急情况，大脑应急反应速度是人类的7倍，自动驾驶率更是达到了99.9999%。
算法自研+深度定制助力量产落地
为了提升小蛮驴的智能水平，达摩院研发了业界独有的自动驾驶机器学习平台AutoDrive，由机器替代人工，提升算法研发效率。
基于AutoDrive平台的支持，小蛮驴可以借助达摩院自研的感知算法，准确识别避让砖块这样的“厘米级”障碍物。
凭借背靠阿里云的天然优势，达摩院还在AutoDrive平台上搭建了专属自动驾驶云平台，让自动驾驶算法研发更高效。
为了攻克自动驾驶长尾挑战，达摩院还推出了全球首个自动驾驶“混合式仿真测试平台”，采用虚拟与现实结合的仿真技术，引进真实路测场景和云端训练师，模拟一次极端场景只需30秒，系统每日虚拟测试里程可超过800万公里，大幅提升了自动驾驶AI模型的训练效率。
为了降低成本，达摩院自主研发了高性能、低功耗、低成本的嵌入式异构计算单元，能以1/3算力的达到同等智能水平，并通过软硬件协同优化，将计算单元功耗降低72%、成本降低50%、体积压缩62%。
除了嵌入式计算单元，小蛮驴的传感器、定位单元等硬件均采用了软硬一体化设计。
在自动驾驶车辆或机器人上，传感器设备通常占据着成本大头，小蛮驴的传感器非常丰富，包括激光雷达、摄像头等，但是通过深度定制大幅降低了成本。
最终，凭借算法自研+深度定制，小蛮驴的制造成本降低到可量产水平，阿里巴巴自动驾驶技术也在物流场景成功落地。
用自动驾驶技术满足真实需求
阿里巴巴有全世界最丰富的物流场景，菜鸟、天猫、淘宝、盒马、饿了么，每天有大量订单需要配送，全社会的物流配送需求也在极速爆发，不久的将来，中国预计每天将产生10亿个配送订单。
当然，今天用在物流机器人上的自动驾驶技术，未来也可以移植到货车甚至轿车上，达摩院的自动驾驶技术，原本就采取了末端物流和开放道路物流齐头并进的策略。
而在开放道路上，阿里巴巴同样有非常丰富的场景，包括菜鸟的同城配送以及新零售配送等，可以说，阿里巴巴自动驾驶技术未来如何进化，如何在更多场景落地，还有丰富的想象空间。
值得一提的是，中国的自动驾驶技术，未来也许不会走单车智能路线，而是协同智能路线。
今年2月，国家发展改革委等11个部门联合印发了《智能汽车创新发展战略》，提出到2025年，实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，并实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。
写在最后：
我们也可以看出，技术的进步将会使得我们的生活越来越便捷，但是与此同时也会淘汰掉部分职业，毕竟这是社会发展的大趋势，也是人类完成进化的重要一步，职业的淘汰也意味着未来人们只能从事更有技术含量的工作，会再次激发技术的演进与突破，如此循环往复，我们的生活和技术都将越来越好！
来源：路飞写代码、敲黑板
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