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Robotaxi落地运营，谁能想到紧随百度Apollo之后的，竟是一家传统汽车大厂。
上汽集团主导的享道出行，成了业内第二家Robotaxi出行服务平台。上汽也成为了国内第一家推出RoboTaxi服务的主机厂。
完全开放道路、完全To C运营，上海嘉定区的任何市民，现在都能通过App一键叫车。
最重要的，是官宣具备L4级能力。
半年前“拒绝把灵魂交给华为”的上汽集团，迅速拿出了领先业内的成果，不免让人惊叹。
那么，上汽的“灵魂”从何而来？成色到底如何？答案与上汽自身有关，也与上汽重注投资的Momenta密不可分。
RoboTaxi，上汽出品
上汽Robotaxi，首批车队规模20辆，在上海嘉定区20平方公里范围内运营。
而就在还剩下几天的2021年，这个车队规模会扩充到60辆，分别在上海和苏州运营。
车辆本身基于上汽旗下刚刚独立的品牌非凡汽车Marvel R打造，感知硬件包括12个摄像头、5个毫米波雷达、3个激光雷达和GPS导航定位单元。
这一套方案能覆盖车身360度视角，其中顶部3个激光雷达都来自国内企业速腾聚创，中间128线机械式雷达负责环视，旁边两个负责补盲。
另外，按照当前上海市相关政策要求，开放道路上的运营车辆仍需要配备安全员。
而车辆本身按照官方说法，已经具有“端到端”的L4自动驾驶能力。
实际体验上看，上海嘉定区汽车城附近路况良好，并没有复杂的人车混行、逆行、施工带等等，但也有大货车变道抢行的情况。
遇到这种情况，享道RoboTaxi表现平稳顺滑，有序减速避让，而且与大车并行时，会主动偏移避让。
在嘉定路况下，乘坐体感和人类司机并没有太大差别。
按照官方计划，2021年是启动入局之年，2022年车队就将扩充到200辆，最终形成商业化条件的时间点，设在2025年。
上汽领先一众耕耘RoboTaxi数年的自动驾驶创业公司，迈出商业化重要一步，核心技术是如何突破的？
而从享道RoboTaxi车身上就能看出，“Powered by Momenta”。
没错，上汽的L4底气，来自它曾投资过的自动驾驶明星独角兽公司Momenta。
“Powered by Momenta”
上汽投入运营的RoboTaxi，官方说法是联合共创，由出行公司享道、上汽AI实验室、Momenta一起打造。
显然，Momenta在其中的职责，是提供核心关键自动驾驶能力。
除了用户能感受到的实际体验，Momenta的更大价值，还在于“飞轮式”的L4方案。
整个飞轮一共有三个关键因子：数据驱动、海量数据和闭环自动化。
数据驱动的算法是指Momenta投入大量精力打造的统一框架，可以自动解决数据中存在的大量的问题。
在这个技术框架下，随着量产数据的流入，算法自身会越来越「聪明」，系统不断迭代，自动化解决问题的比例也会越高。
这里的海量数据，既可以来自于商业运营的RoboTaxi，也可以来自搭载了Momenta量产自动驾驶Mpilot的乘用车。
在Momenta的技术架构中，量产自动驾驶解决方案Mpilot和L4方案MSD采用的是统一量产传感器方案。
这也就意味着，量产传感器收集的数据，如视觉、地图、轨迹预测、接管等数据，可以无缝应用并有效助力MSD算法提升。与此同时，MSD也能够反馈最新的技术，来不断提升Mpilot的能力。
Momenta的“两条腿”战略就是如此，与上汽的合作也深入量产车和RoboTaxi两方面。
比如上汽高端品牌智己L7，搭载的就是Mpilot。
获取海量数据之后，怎么去发挥它们的价值，更高效的提升系统能力，是闭环自动化要做的事情
闭环自动化，用来帮助数据和算法之间形成快速迭代的反馈闭环，整个过程包括对问题自动化发现、记录、标注、训练、验证等环节。
Momenta CEO曹旭东形象的用“炼矿”来比喻。
里程数据中对自动驾驶算法精进有较大帮助的高价值数据，可能只占数据总量的千分之一，而算法不同模块，对于数据价值的判断标准也不相同。
所以，自动识别标注就成了必要条件，否则海量数据只能变成企业沉重的存储、传输成本。
具体来说，Momenta希望实现的闭环自动化过程是这样的：
当车辆在测试过程中收集到高价值样本时，系统会自动上传该样本，并在云端进行全自动标注。
云端会持续针对测试中碰到的问题，进行相关数据的自动化标注和筛选，并触发无人工干预的模型训练迭代，完成训练。
模型评测自动启动，研发团队只需阅读由系统所推送的评测报告来决定模型发版，即可完成整个闭环。
这个过程不断循环，自动「消化」海量长尾数据，从而低成本、高效率地打通整个链路，而不是依靠「传统」的人工驱动，耗时耗力调参解决问题。
而由技术特征出发，我们也能了解Momenta的商业化策略，这也是包括上汽在内的主机厂选择Momenta合作的关键。
Momenta为什么能做到？
上汽官方说，这次的RoboTaxi项目落地，从正式立项开始算只用了6个月。
这样的速度背后，其实是Momenta智能驾驶方案的可量产优势。
团队成立第一天，就把可规模化无人驾驶作为研发目标。
这既包括前面讲的“飞轮式”数据闭环能力，也包括整体方案的选择。
算法研发要适配量产级别的传感器，整体方案又要具有良好的多车型泛化性，这两点是几年前很多自动驾驶公司没有给予足够重视的。
针对某个特定车型做后期改装，或针对某一型号传感器做算法调整，的确能在单个案例上取得亮眼的表现，但这样同时也限制了量产能力。
2021年，当自动驾驶公司眼前的试题从“炫技”变成“量产”，这样的公司需要付出大量的成本来调整技术研发路径，在一些方向甚至需要推到重来。
所以Momenta成为行业独角兽，甚至帮助上汽在RoboTaxi赛道“后来居上”，核心原因就是两条：
第一是“飞轮式”数据驱动方法
第二是以“可规模化”为纲的方案设计。
更关键的是，它的方案既兼顾了量产成本的现实要求，又为车企更长远的RoboTaxi转型做好了准备。
而之前曹旭东曾说过，「飞轮只要转动起来，就很难停下来了」。
贾浩楠 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
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