全面的無人自動駕駛離我們還有多遠？老實說，還是有一定距離的。

如果要實現無人化的交通系統，也就是說無人駕駛汽車能常態化地在城市道路上執行，並在汽車總量中達到一定的佔比，那麼就要求無人駕駛汽車本身的環境感知能力、車載人工智慧的計算能力需要達到一定的水平。

同時車聯網的發展也要能夠支撐車輛與車輛之間的資訊溝通，而且所有的這些效能還要建立在整車成本不能太高的基礎上。

除此之外，城市交通系統、路側智慧裝置也要被部署和升級，以適應新的道路交通生態，此外還有一些法律法規的問題需要解決。總的來說，全面的無人自動駕駛需要時間。

那現階段我們能做什麼？

一方面，一些可以被無人駕駛技術賦能的特定領域的市場規模並不小，即使僅在某一領域進行產品佈局，企業的生存和發展也能得到保證。

另一方面，公共道路的無人駕駛是大勢所趨，無論現狀如何，在可以預見的未來，融合了無人駕駛的道路交通體系必將到來，為了這個趨勢，企業需要在不同領域的多個場景進行技術驗證和技術儲備，為無人駕駛生態做準備。

更為重要的一點是，現階段不同場景下的無人駕駛技術確實可以提高相關係統的執行效率，並實實在在地產生經濟效益，就像希迪智駕的智慧公交、礦區無人駕駛解決方案和園區物流自動駕駛解決方案所帶來的社會價值一樣。

“成於專注，敗於單一”

希迪智駕正式成立於2017年，近日剛剛完成了4億元的新一輪融資，由嶽麓智芯、新鼎資本聯合領投，青蒿資本、湖南雲發等機構跟投，老股東方正和生追投。這是希迪智駕繼2020年上半年完成超億元融資後，一年時間內完成的第二次融資。

除了重磅的資本投入，在無人駕駛領域創業公司林立的情況下，希迪智駕無疑也是業務佈局最為豐富的。

包括高階輔助駕駛解決方案、自動駕駛重卡解決方案、高速公路/城市道路智慧化解決方案、智慧網聯公交優先解決方案、車載單元、路側單元、事件感知攝像頭以及大量的配套管理系統在內的多維度無人駕駛應用，希迪智駕幾乎都做到了相關的產品落地。

毋庸置疑，這需要相當強大的技術實力和管理能力。

希迪智駕由香港科技大學著名創業導師李澤湘教授領銜創辦。希迪智駕CEO馬濰告訴創業邦：“李澤湘教授是湖南人，2015年就已經在湖南開始運作自動駕駛相關的創業團隊，2017年成立希迪智駕也是順其自然的結果。但現在看來，這仍然是一個不錯的時間節點。”

李澤湘教授作為希迪智駕的創始人、董事長，擁有加州大學伯克利分校的博士學位，同時也是相關科技大學教授，著名機器人專家；聯合創始人&CEO馬維是英國薩里大學的電子電機博士，原德州儀器基爾比研究院系統研總監。

強大的創始團隊和長沙市政府在測試區域、測試道路上的支援，讓希迪智駕能夠更加準確地捕獲自動駕駛領域的市場需求，同時將技術轉化為可以落地的產品。

自動駕駛是一個既有深度又有廣度的領域，縱向會關聯極其複雜的汽車產業供應鏈，橫向又會涉及到大量的有不同應用需求的具體場景。這意味著如果一家企業要真正做到終端自動駕駛領域的產品落地，其就必須在一開始明確自身的發展路徑和策略。

馬濰說：“自動駕駛一定要大兵團作戰，它不像常見的創業路徑，發現一個需求，依靠少數個技術大牛就可以實現。”這種觀點在自動駕駛逐漸從感性狂熱迴歸理性分析的近幾年尤其明顯。

大面積公開道路無人自動駕駛的需求和落地情況短期內具有很大的不確定性，一款產品是否能落地並大規模普及？一個需求是不是偽需求？這在動態發展的市場環境中是很難提前判斷的。

為了避免出現“一條路走到黑”的情況，希迪智駕極大豐富了自身的產品線和應用場景，在成立初期就完成了300餘人的團隊建設的情況下，這樣的產品策略不僅沒有拖累希迪智駕，反而促進了企業發展。

就像馬濰所說：“一家身處道路交通產業鏈的企業，往往成於專注，敗於單一。”我們既要牢牢把握自動駕駛的核心技術，又要避免單一落地場景。

車路協同，公交優先

自動駕駛要想成為體系，成為未來道路交通的新生態，僅僅圍繞車輛進行更新和升級是極為困難的。

自動駕駛技術始終受到長尾效應的影響，即使包括谷歌在內的大型網際網路公司，不斷地透過資料和演算法讓自動駕駛能夠識別、判斷的場景足夠多，但仍然無法保證環境感知系統覆蓋所有場景。更重要的是，基於大資料和深度學習演算法自動駕駛感知能力的做法，每提高一個數量級，付出的代價是相當巨大的。

因此，引入路側智慧單元，實現“聰明車”與“智慧路”的結合，才能更好地實現全面的自動駕駛，同時也會縮短自動駕駛技術大範圍落地的時間。

路側的智慧單元並不是一個簡單的通訊產品，其同樣具備對道路資訊進行收集、分析、傳輸的能力，這些都與自動駕駛有著強關聯，這也就是為什麼路側單元研發和建設不能完全靠通訊產業來完成的，而是自動駕駛技術由車內走到車外的過程。

依靠路側單元，自動駕駛技術即使短期內沒有大量落地，但仍然可以透過循序漸進的方式為非自動駕駛車輛服務來滿足已經出現的市場需求。

車路協同有很多應用，但都要求比較全面的車路雲部署才能發揮作用。是先有“車”還是先有“路”是個典型的“雞”和“蛋”的問題。如何車路並舉，長沙是從市政車輛，公交車，開啟的缺口。

另外大部分的車路協同應用可以提高未來駕駛安全性，但目前還無法解決當下社會的具體痛點。如何利用最新的車路協同技術，解決市場的痛點，甚至是痛點背後的痛點，這是一個企業能否突破發展的關鍵。

希迪智駕的智慧網聯主動式公交優先解決方案，幾乎是國內車輛協同解決方案裡唯一一個實現大面積落地的。

希迪智駕主動式公交優先路口示意圖

公交車的運營效率直接影響著城市居民的日常生活，也對城市交通是否通暢起著至關重要的作用。我們國家的很多城市，對提高公交車的運營效率從未停止過探索，無論從車輛排程方面還是劃定公交車專用車道方面，都在不斷努力。

這麼做的好處是顯而易見的：相較於地鐵，公交運營成本幾乎可以忽略不計，如果能有效提高公交車的準點率就可以利用極小的成本對城市出行人員進行引流。更何況，有些城市因為常住人口並沒有那麼多，是不能夠修建地鐵的。

但就上述提高公交運營效率的方法而言，其效果並不明顯。

希迪智駕希望車輛和道路間可以協同通訊，讓訊號燈能根據公交車的請求，優先放行公交車。

為了實現這個目標，希迪智駕在車輛端和道路端分別裝備了智慧網聯車載單元OBU和智慧網聯路側單元RSU，並透過車路協同的低遲延和高精度定位技術，公交車主動向交通訊號燈發出優先通行的訊號，路口的RSU收到公交車的駕駛意圖和乘客數量，結合相鄰的路口狀態，決定是否優先放行。

這套系統能夠幫助公交車快速透過，以較短的時間完成首末站區間執行，提高通行效率，大大提高到站準點率。

具體實施過程中，希迪智駕的智慧網聯主動式公交優先解決方案能夠改變交叉路口訊號燈相位，幫助公交車優先通行。同時還能透過公交車尾屏共享訊號燈狀態資訊，輔助其他車輛安全出行。

馬濰告訴創業邦：“公交車準點率差和綜合體驗差會造成人們不願意坐公交出行，更願意開車或坐地鐵，但這會造成公交車出現空駛的現象，進而導致公交運營數量減少，站點更加稀疏，準點率更差，體驗更差，這是個惡性迴圈，而我們用車路協同打破了這個迴圈。”

公交優先是一個大課題，它不光能解決表層的公交運營效率和準點率的問題，更重要的是透過公交優先可以對城市通勤人員進行有效的引流，這會進一步解決城市擁堵和碳排放的問題。

目前擁堵造成的碳排放是發達國家最大的問題，有的歐美城市高達60%。雖然地鐵執行是低碳，但地鐵建設是高碳，一般地鐵執行15年才能把建設積累的高碳找回來，更遑論地鐵高額投入和建設週期。

目前希迪智駕的智慧網聯公交優先解決方案已經在長沙2000餘量公交車上完成了部署，對於一座城市來說，這已經創造出了高額的社會價值。

礦區，為了安全

礦山、井下場景的自動駕駛幾乎沒有法律法規的限制，是為數不多的今天就可以實施全自動駕駛的場景，無論是技術的成熟度、成本的接受度還是法規的容忍度，礦區幾乎都沒有受到阻礙，究其原因，安全成為了此類特定場景下的最大剛需。

無論是露天礦場還是地下礦井，對工作人員的傷害或者說威脅都是相當大的。露天礦場的作業環境會充斥大量粉塵和碎石，有的還有放射性；地下礦井一旦發生爆炸、坍塌或有毒氣體洩露，後果將會是災難性的。

但從作業流程上來看，礦區的運輸流程高度標準化，車輛的行駛軌跡幾乎是重複的，這為自動駕駛的落地提供了絕佳的條件。

希迪智駕的礦區無人駕駛解決方案包括礦車自動駕駛系統、遠端駕駛系統、車路協同系統及智慧排程系統，透過各子系統有機融合實現了礦區裝運卸全流程無人化安全、協同、高效的生產作業。

自動駕駛模式和遠端駕駛模式同時落地同時使用，也是希迪智駕不同於其他企業的地方。

馬濰說：“自動駕駛和遙控駕駛這兩種模式應該並存，只是尺度不同。”這同樣是為了解決長尾效應，保證感知和控制的冗餘。

從礦區的角度來說，遙控駕駛模式已經能夠保障人員安全，在這種情況下是否需要讓所有的礦車都實現自動駕駛已經不再必要；從具體應用的角度來說，礦區的作業環境相對惡劣，需要作業流程不間斷，任何不完美的問題都可以使得效率大打折扣，一旦礦車在作業過程中出現問題，安排技術人員去到現場進行維修同樣是一件費時費力並帶有風險的事情，遠端遙控可以成為最後拖底的手段。

希迪智駕已落地某礦區遠端駕駛現場

希迪智駕的礦區自動駕駛系統將感知、規劃、定位等多重自動駕駛技術及感測控制單元應用於礦卡上，搭配鐳射雷達、毫米波雷達、視覺感測器、超聲波雷達等多重冗餘感知，以及基於RTK與鐳射點雲融合的高精定位，實現了礦車在礦區採礦平臺、運礦道路、破碎站及停車場等場景下全自動多冗餘的穩定行駛。

遠端駕駛系統則透過5G無線通訊及伺服器連線，將駕駛員操縱指令下發至礦車，並實時回傳車輛狀態及影片資料，實現沉浸式遠端駕駛。

希迪智駕的遠端駕駛具有獨立的避障和循跡能力，可接管多輛礦車協同作業，並得到障礙規避、聲音感知、360環視等模擬出的真實駕駛感受；自動駕駛系統有獨立的感知和運算系統。

此外礦區車路協同系統和智慧排程系統也會輔助礦區的無人化運輸作業。

園區，為了效率

據不完全統計，中國有478個國家級的經開區、出口加工區、保稅區等，有省級各類開發區1,170個，全國各類工業園、製造園區約22,000多個。

在封閉園區場景，庫房與車間、車間與車間的短距離、高頻次的貨物轉運大部分仍靠司機駕駛進行運輸。

另外，考慮到園區安全及避免貨物損壞，園區一般將車輛行駛速度限制在30千米/時以下，要求行駛中儘量平順、穩定，減少顛簸以及急剎急停的發生，這些因素考驗著駕駛員的專業性和耐心。

在安全，高效，綠色的運輸要求下，封閉園區內的物流正面臨運營成本高、司機招募困難等問題。園區業主迫切希望在裝卸、運輸、配送、倉儲等環節轉型升級，向自動化、智慧化、無人化發展，提升運營效率。

一套安全、高效的園區物流自動駕駛解決方案可以完美解決以上問題。

透過自動駕駛系統實現全流程無人作業，可以大大降低駕駛員人工及後勤成本；透過採用多重安全防護設計、最優的駕駛策略和精準的控制執行，可以有效保障作業安全、降低部件損耗；最重要的是，智慧駕駛物流車整合單車智慧、車路協同、遠端監控、雲端排程功能，可不分晝夜地高效執行，實現生產執行效率質的飛躍。

從2020年9月開始，以華為製造園區試點，希迪智駕與華為、比亞迪聯合打造園區物流自動駕駛解決方案，經過半年，車輛運營效果超出預期，得到駕駛人員、園區相關負責人的一致好評。

華為，希迪智駕與比亞迪聯合打造自動駕駛貨車駛入試點園區

希迪智駕自動駕駛系統擁有全棧自研演算法池。多重冗餘安全系統可實現前向動態避障，防範盲區和自動駕駛失效風險，多重車載急停裝置遠端監控停車提供底線安全保障。智慧排程系統無縫對接使用者業務管理系統，支援雲端下發或智慧分配運輸、充電、停靠、維修等任務。

快速部署系統可實現高效的園區路網地圖採集與自動製作、電子圍欄編輯工具支援車輛快速部署作業。

解決方案支援C-V2X車路協同技術使車端與路側感知裝置（RSU、感測器）通訊，為自動駕駛車輛提供超視距視野，結合華為雲端控制平臺（車輛監控，高精定位，路徑規劃，雲端排程）實現多車協同，使園區作業更高效。

從事實層面上來看這兩類問題都是存在的，但也都會隨著時間的推移和相關產業的發展而被解決。

對於一家自動駕駛領域的企業來說，在明確算力和成本都是快速的變數後，需要在現階段完成與成本敏感度不高的客戶進行合作，並保證自身的演算法和整套解決方案能夠隨著產業發展而更新，尤其是在深嵌入式的軟體快速遷移。只有這樣企業自身才能獲得長線的發展。

希迪智駕即使業務線豐富，但卻只聚焦大型車輛和重型車輛進行自動駕駛佈局，客戶一般都是大型企業使用者，對自動駕駛帶來的安全運輸和駕駛效率提升有著強烈的需求，與這樣的客戶合作，能在一定程度上保證自動駕駛技術的順利落地。

在軟體部分，希迪智駕擁有軟體開發、升級、適配及快速遷移全方位經驗，可針對自動駕駛車輛上的大算力計算裝置、鐳射雷達等新型增量配件嵌入自己的演算法成果，進行快速適配，形成軟體定義功能和升級的能力，在多種硬體平臺都有落地案例，可根據軟體功能採用最經濟的硬體產品和深嵌入整合。

沒有人能十分篤定的說，某一個應用場景可以在某個特定時刻被使用者大規模接受，看得準不如效率高。快速落地並保持能夠適應產業發展節奏，是一家科技企業活下來並走下去的關鍵。就像馬濰所說：“要在動態中看，在運動戰中找機會，一層層地滿足社會需求，而不是根據自己想像的目標蠻幹，這是大忌。”