日前，由北京市人民政府，工业和信息化部，公安部，交通运输部，中国科学技术协会联合主办的2022世界智能网联汽车大会在北京中国国际展览中心开幕本届大会以智能加速网联新生态为主题，包括一场开幕式暨主论坛，七场主题峰会，六场专题会议，两场闭门会议和一场实地调研活动
日前，顺义专场1:高级自动驾驶技术挑战与行业展望，马骁智行副总裁张宁发表了题为《分享自动驾驶商业应用实践》的演讲。
以下为现场演讲实录:
各位领导，媒体朋友，业内同仁下午好！我是来自马骁智行的张宁，很高兴今天加入wicv，与大家分享马骁智行在自动驾驶商业道路应用方面的经验。
首先，请允许我简单介绍一下马骁之星和我们正在做的事情成立于2016年底，致力于打造虚拟司机目前我们同时布局了两大业务板块自动驾驶在乘用车领域做到了robotaxi，在商用车领域做到了robotruck，即乘用车和商用车两条腿走路，这与夏华夏一直说的另一条企业线不谋而合
r&d前期非常注重技术的适用性，在很多地方进行了自动驾驶测试，让我们的虚拟司机从来不局限于地域或者某个平台车辆或者某个车型，这也是马骁智行目前技术的护城河为什么我们努力制造小型汽车我们的小型车指的是乘用车，卡车指的是技术迭代过程中80%以上的技术可以共享为此，我们之前做过实验比如前期只有十几个人的团队，就能把robotruck从仓库到仓库的闭环从0—1做到从无到有那是2018年的年底，更加坚定了我们今天解决长尾问题的努力
请允许我先分享一下robotaxi的经历在robotaxi领域，马骁智行可以说是国内第一家吃螃蟹的公司2018年12月，它推出了旅行app，并开始了中国首个常态化的robotaxi服务之后经历了一系列的快速发展，获得了很多资质马骁之星作为第一批企业获得，包括北京和广州的第一批获得自动驾驶测试牌照的初创企业应该说在广州广州深圳都有布局伴伴随着中国的自动驾驶
今年在小步跑上也取得了多项突破，几乎每个月都有新的进展其中，我们来说几个重要的点日前，我们在广州南沙拿到了出租车牌照这是国内首次将出租车牌照发放给自动驾驶公司，使得robotaxi的服务正式获得南沙区的收费资格，采用oem方式运营7月20日在北京成为全国首批无人驾驶出行服务商业试点牌照，意味着目前主驾无人驾驶车辆已经可以在北京自动驾驶示范区向公众充电，真正让车自己赚钱
robotaxi为什么要布局北上广深四个一线城市首先，依托地方政策的快速发展，以北京为例，北京是整个自动驾驶氛围最活跃的城市，基本上是全国范围的政策风向标上海和广州深圳也是一样，各自突破自己立法的优势，促进整个行业的发展其次，我们四大城市的路况和特点都不一样，比如天气情况2018年登陆广州最麻烦的点就是那边的暴雨365天有200多天下雨，很多都是暴雨这样的气候如果不能解决，大规模测试就无从谈起北京冬天通常会有几天下雪往年偶尔会有雾霾和沙尘暴伴随着北京的天气越来越蓝，这样的场景越来越少见了但是，依靠泛化能力来解决雨天的噪音使我们很好地解决了这样的天气条件
不同城市场景不一样，比如北京的常规路口，多车道路口，巨大的转弯路口，怎么处理，高峰时段怎么和社会车辆博弈广州会出现城中村的场景，上海会出现狭窄曲折的道路如何处理这些场景，对我们技术的泛化能力提出了挑战，帮助我们打磨出一套适合不同环境，不同路况的虚拟驾驶员
马骁智行一直秉承用一套系统来支持我们多样化环境的理念，这确实让我们的虚拟驱动足够通用这是一份成绩单到目前为止，全球已经进行了超过1500万公里的自动驾驶测试其中，robotaxi的订单量超过100万，在所有订单中都获得了用户的一致好评和反馈我们在5分的评分中得到了4.9分以上，并且在今年获得北京的商业资格后，我们在其中有超过8万的付费订单，这意味着乘客已经为凯发k8网页登录的服务付费了这里面还有一个数字，就是97%的里程都是自驾，大家会觉得奇怪有什么值得一提的首先，我们运营管理高效，数据获取高效另一方面反映出只要马骁智行车辆能散在路上，几乎所有里程都是自驾只有司机停下来，才会去吃饭，加油，保养，手动驾驶的里程都会涉及到
可以给个参考数据比如在广州，他们有所有企业自动驾驶比例的统计，平均比例是50%，而马骁智行一家是97%相比较而言，大家都知道比例意味着什么如果真的测试autopilot，关键点在于是自动驾驶还是滑行操作我们把重点放在自动驾驶迭代上，可以用更高效的自动驾驶进化，早日实现规模化和商业化
今天反复提到是自动驾驶落地的前提有一点是无法绕开的，那就是自动驾驶的设计和操作域，也就是odd这个概念很多领导和同事已经提到了奇数的重要性对于马骁智行，我们认为如何评价自动驾驶的商业落地成熟度，需要从odd的覆盖范围和odd中车辆的性能两个维度来讨论首先，如果是它必须依赖的商业落地场景，那么你的odd必须契合场景比如，如果是基于点的场景，比如港口，公园，其落地和工作条件相对简单
首先，odd分为几个精细的维度，可能分为三个维度，一是场景，二是环境条件，三是交通参与者其中交通参与者是自动驾驶最难做的，环境次之意思是环境控制的越好，登陆的前提条件就越强，这就是为什么你能看到园区，工厂或者港口因为没有其他人，所以动态参与者会更可靠对于自动驾驶出租车来说，即使在路上行驶时有电子围栏框着，道路也很简单连隧道甚至环岛都没有，甚至连其他条件都没有，但是挡不住的是闯红灯的人拦不住的是逆行的车辆和为生计奔波的外卖小哥他们会做非常非法的运营，妥善解决所有这些事情，这是自动驾驶出租车落地的必要条件
odd的驾驶性能也可以分为几个维度，包括安全性，舒适性，效率性刚才夏华夏总说配送小车会更容易落地，我也同意首先，从安全性，舒适性，通行效率来看，robotaxi会吃亏，因为这三个维度缺一不可最终，顾客不会因为你在路上没有被撞而为你的服务买单他们一定觉得自己很享受这个旅程，觉得你是一个合格的老司机，觉得你的舒适程度要有保证，觉得你的通行效率要有保证，觉得你不能给人绕路如果5公里开20公里，那可能就没人买单了最后，规模条件下，效率不仅体现在用户上，还体现在社交方面试想一下，你在城市里扔一万辆出租车，如果你的车说我设计条件慢，60公里的路只开三四十辆，会带来整个交通环境的堵车所以，敢开快车，和社会车辆一样的效率出行，也是前提之一同时解决这三个问题其实是很难的
我相信马骁智行已经把这三点带到了一个老司机的水平这里有一些例子人们常说，在奇数中，你可以看到左图所示的相对复杂的交通环境，可能会有逆行堵车的车辆，我们需要轻松应对中图是沙尘暴天气和极端天气条件下左转的一些场景右侧是针对识别红绿灯，在逆光环境下处理很多小动物和障碍物奇数表现是指不仅要造成主动事故，有时甚至要避免一些其他人为因素造成的危险场景，包括自动驾驶的安全性超过平均水平的人类司机是他们水平的好几倍他们不仅要确保自己的合规，还要避免人类司机的阴险攻击，包括左边的图单行道上逆行的车辆很简单，但是单行道上逆行的车辆你是拦不住的
时间有限最后给大家放一段我们在复杂城区条件下的路边视频，给大家看看robotaxi的老司机们目前是什么水平，马骁智行在复杂城区下的时候由此可见，在满负荷的道路环境下，依然可以心平气和地与周围的环境参与者进行博弈，从效率的角度上不输老司机，并且能够完全接管整个过程这一块在广州和北京的无人驾驶测试中也得到了证明
车上乘客还能给我们打4.9分的高分，可以看出目前自动驾驶的世界一流水平可以看出，在复杂路况下，行人，自行车，车辆都是重叠的我们还是可以在感性的条件下把分类做的很完善，从认知的角度去理解对方的意图来进行合理的博弈不能只是畏首畏尾，也就是说在交通环境下不敢盲动如何能在理性的条件下，彼此进行适当的博弈，这是一个非常困难的问题，甚至超越了之前基于感性积累的深度学习，达到了认知层面其实过程中下了大雨，但是因为时间有限，我们没办法看完所有的视频
目前在软件和算法方面已经有了进展，也基于自己的研发开发了自适应域控制器abc目前不仅可以在l2量产乘用车上使用，还可以在l4特定场景下应用域控制器，真正做到车规高效这背后的原因是我们优化了对整个自动驾驶场景的理解，得到了更高效的设计
最后，时间有限，我提一下，我们是靠80%的技术共享来构建卡车的商业闭环目前，马骁之星，三一重卡，中外运已形成金三角马骁智行提供核心技术，中外运提供运营场景，三一重卡提供制造经验，使他们能够更好地将自动驾驶卡车装备到物流领域，在未来几年内真正实现物欲横流
最后，回答秘书长的问题，我对robotaxi的登陆持乐观态度目前的判断是1—2年内可以达到纯视角下人类以上的水平，后续需要政策法规和量产准备还需要两年时间所以乐观估计，2025年，2026年将迎来真正商业化，规模化的爆发点这个规模是基于5万多辆车的落地
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