自动驾驶出租车RoboTaxi广州开跑，这一次为什么是文远知行

Posted 2021-04-27 AutoR智驾

RoboTaxi在处理隧道、城市开放道路、高速路等不同场景，只需要一套统一的算法，一个路段一个算法是没法规模化的，一条路的demo的时代早已过去。

文丨AutoR智驾 王一然

中国RoboTaxi落地再添一家。

继百度在长沙、沧州落地RoboTaxi之后，今天， （11月28日） L4级自动驾驶出行公司文远知行WeRide在RoboTaxi商业化上取得了新进展。

通过旗下合资公司文远粤行，与广州市白云出租汽车集团、科学城 （广州） 投资集团一道，文远知行RoboTax在广州市黄埔区、广州开发区正式开启试运营服务。

据介绍，文远粤行RoboTaxi第一阶段将投放数十辆L4级自动驾驶出租车，服务范围覆盖黄埔区、广州开发区核心的144.65平方公里的城市开放道路，将为区内市民提供日常的自动驾驶出行服务。

文远知行COO兼文远粤行CEO张力在启动活动上表示，“在持续积累路测里程的同时，我们将大力打磨RoboTaxi的产品和服务，摸索最适合中国国情和本地化的运营模式。 黄埔区、广州开发区的自动驾驶已经扬帆起航，未来我们将开往更广阔的天地，服务更广大的人群，从黄埔区、广州开发区走向四面八方。 ”

在启动活动上，文远粤行RoboTaxi车队首次亮相，车队采用日产纯电动车型，车辆保持了广州市民最为熟悉的白云出租车，同时搭载文远知行最新的L4级自动驾驶软硬件解决方案。

启动活动上的数十位政府、企业和市民代表率先体验了文远粤行RoboTaxi的出行服务。

体验人员只需要使用文远知行推出的RoboTaxi App“WeRide Go”打车软件即可叫到一辆可自动驾驶的RoboTaxi。

在城市开放道路上，文远知行的自动驾驶车辆灵活地完成了交叉换道、进出匝道、变道超车、市政施工等复杂的城市交通场景，对中国城市常见的电动车、自行车与行人的穿插混行也可以做到应对自如。

在钟华看来，“RoboTaxi在处理隧道、城市开放道路、高速路等不同场景，只需要一套统一的算法，一个路段一个算法是没法规模化的，一条路的demo的时代早已过去。 ”

这其中，“WeRide ONE”自动驾驶通用算法便是文远知行开展自动驾驶产品化的成果之一，即以一套强通用性的算法实现RoboTaxi全场景、全天候的覆盖。

高速公路是WeRide ONE自动驾驶通用算法的最后一个关键模块，标志着这套产品化解决方案已经成型，可以覆盖RoboTaxi在城市运营的主要场景，让使用者得到端到端完整的RoboTaxi体验。

在RoboTaxi车内我们可以看到每辆自动驾驶汽车都配备了自动驾驶可视化产品WeRide Viz，通过简洁、流畅的可视化语言，将 RoboTaxi 及其周围的路况信息以每秒 60帧的高性能渲染画面实时传达给乘客。

依托强大的AI算法文远知行推出的WeRide Viz自动驾驶可视化产品具备性能高、扩展性强和智能与人性化相结合特点。

具体来说，WeRide Viz以高性能实现每秒60帧的渲染速度，比普通的电影画面更加细腻流畅，甚至可以渲染出下雨、马路牙子、撑伞的行人等场景和细节，带来非常好的用户体验。

WeRide Viz具备高度可扩展性，以同一套架构、同一套代码，仅通过少量修改和适配就可以应用在多个场景上，包括乘客端可视化界面、安全员可视化界面和工程师开发使用的界面。 其中仿真是工程师应用可视化最多的地方，WeRide Viz高性能的特点，支撑了文远知行城市级大规模仿真的呈现。

WeRide Viz充分考虑了人们的出租车乘坐习惯，产品设计尽量符合人的认知和习惯。 在传递信息的基础上，带来更安全和更具科技感的RoboTaxi乘坐体验。

文远知行平台基础架构组总监谭伟华表示，“我们做WeRide Viz并不是按照VR的思路来做，我们并不需要把外面的世界完美呈现在屏幕上，更重要的是做减法，WeRide Viz在海量数据中筛选出5%的关键信息，把交通灯、车速、行车路线、视角转换、导航以及紧急呼叫等对乘客来说最有用的信息呈现在交互界面上。 同时，在车辆发生变道或躲避行人时，WeRide Viz以转换视角、高亮周围相关车辆等形式温和地提醒乘客，让乘客知道行驶过程中发生的所有变化都看在RoboTaxi的“眼里”、掌握在它的算法里。 ”

可以说，WeRide Viz通过完善的交互功能搭建起自动驾驶车辆与乘客之间的桥梁。

此前，文远知行一直在为这套解决方案做着各个层面的攻关和布局。

自2017年年底落地广州后，文远知行自动驾驶车辆克服了中国南方典型的炎热、潮湿天气，陆续成功地实现了国内首个江底隧道穿越、完成了暴雨天气下的安全行驶、公布了高级车辆精准控制技术、在中美两地搭建了远程控制系统。  

2018年9月，文远知行与联通达成5G战略合作，实现全国首个5G网络下L4级自动驾驶应用，并建立了联合实验室。

今年8月，文远知行自动驾驶车辆开上美国硅谷高速公路 （时速105公里） ，全程50多公里，完成上下匝道、高速并车、交叉换道等场景处理。

在产品化导向下，文远知行的内部架构也经过一番调整。 在去年5月，为了全力配合产品化的技术需求，文远知行新成立了产品组和数据组。

产品团队将主要负责车队管理系统的开发，数据团队则负责分析运营产生的大量数据，给工程师提供反馈。 这两个团队在自动驾驶企业中并不多见。

可见，从云端进行数据收集、数据分析和数据分发，到工程师通过数据处理模型，文远知行的车队控制系统已经全部打通。

作为产品化的有力支撑，文远知行今年3月在GTC大会上发布了第二代传感器套件，增加了更多的毫米波雷达和激光雷达。 前向激光雷达可实现250米检测距离，配以两侧覆盖盲区的传感器，极大地提升了感知的范围及性能。 而通过多波长交叉验证的传感器设计，让目标探测更加精准、可靠。

韩旭曾透露，文远知行正在和主机厂一同进行下一代传感器套件3.0的研发，整体的集成度更高、体积更小，真正做到design for production。

中国城市交通的一大特点是长尾场景更多、更复杂，包括闯红灯、违章停靠车辆、电动摩托逆行等等“不按常理出牌”的情况，这是自动驾驶场景中典型的疑难杂症。

从技术和产品角度来看，RoboTaxi落地后现在主要剩下的是解决长尾问题,这需要和真正落地的场景做深度结合。

不过，一项数据显示，文远知行已在广州、安庆和加州3个城市开展路测，总路测里程达65万公里。

这为RoboTax在运营过程中提供了安全保障。

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