阿里A.I. Labs逐漸加碼在自動駕駛領的投入，并且以落地為主旋律。

　　在今年的云棲大會上，阿里逐漸展現出其自動駕駛的輪廓。推出第一輛L4級的自動駕駛物流車;獲得杭州第一張自動駕駛牌照;發(fā)布車路協(xié)同系統(tǒng)，選擇物流園區(qū)作為其落地的第一站。

　　這三個的自動駕駛的動作，可以看出阿里在自動駕駛上逐漸強調可落地的重要性。這四天的云棲大會的集中展示，阿里已經勾勒出了一副自動駕駛的圖景。

　　物流是自動駕駛天然的練兵場

　　作為全球最大的電商巨頭，阿里有著最天然的對物流的需求，也極其希望對現有的物流體系提出升級與改造。此外，業(yè)內也認為限定場景下的自動駕駛汽車應用，落地的過程將會更加的迅速。

　　阿里巴巴人工智能實驗室總經理淺雪認為，阿里做智慧物流車有著最天然的練兵場。目前阿里正在構建全國最大的市智能物流骨干網絡，更重要的是阿里智能物流骨干網絡的構建過程當中，掌握全國的物流狀況，清晰地知道哪些地方是否需要自動駕駛以及自動駕駛到底能發(fā)揮什么樣的作用。

　　除了阿里自身對于電商的經驗了解以外，事實上物流場景是極其需要升級的場景，據新智駕了解:中國17%的GDP都花在了物流系統(tǒng)。如果提高物流的效率，對社會和經濟都有很大的影響。

　　阿里A.I. Labs推出的自動駕駛智慧物流車高度吻合了當下物流升級的需求。據了解:此款自動駕駛智慧物流車取消了駕駛艙，兩側設置了兩塊屏幕用于向行人展示車輛的駕駛信息、目的地信息等等。在傳感器方面，車輛的前后和兩側搭載了Velodyne的16線激光雷達。車頂上則安裝了一個Velodyne 32線的激光雷達，一個雙目攝像頭，5個單目攝像頭，其他的傳感器，如RTK、超聲波雷達等則隱藏在車身中。

　　阿里巴巴人工智能實驗室首席科學家王剛認為:智慧物流車主要的運輸對象是貨物，并不需要載人，因此不需要考慮舒適性的問題，只負責點到點的運輸，因此在識別度上相對沒有那么高以及能夠更加快速地落地。

　　據淺雪介紹，阿里巴巴的智慧物流車具備非常強的環(huán)境感知能力，即使在高速行進的過程中可以快速識別幾百種物體。此外，這款智能物流車也可以適用上萬種交通場景。包括在雨天等視線不清晰的情況下依然可以做到要避讓行人;此外，還能夠做到避讓和跟隨前方行駛緩慢的自行車。

　　此外，阿里亦在單車智能上作出了一系列的努力。據王剛介紹，阿里在過去一段時間里開發(fā)了單車智能系統(tǒng)，包括全天候、全場景的厘米級定位、大規(guī)模的仿真平臺。阿里亦在單車智能系統(tǒng)上取得了非常優(yōu)秀的成果，在KITTI數據庫上，阿里的3D目標檢測是第一。

　　車路協(xié)同是一個重要的突破點

　　但單車智能依舊有單車智能的局限，比如感知盲區(qū)的存在、高精度地圖無法實時更新、成本高昂、對佳通的整體情況不能完整感知、無法有效決策等問題。因此，阿里A.I. Labs試圖從車路協(xié)同著手解決上述的問題，使得自動駕駛能夠更好地迅速落地。

　　王剛認為通過建設智能化的道路，可以使得路面上的車都能夠共享智能能力。在車路協(xié)同的基礎搭建完成了之后，汽車可以減少傳感器的配置，從而大幅度降低汽車的成本。也是基于這個原因，阿里A.I. Labs認為車路協(xié)同是撬動自動駕駛行業(yè)發(fā)展的重要切入點。

　　據了解:此前的車路協(xié)同方案更多是體現在如何通訊上，即研發(fā)通訊技術能讓路傳送信息給車。阿里A.I. Labs的方案是定義傳送什么樣的信息，即路需要精確感知到什么信息，什么樣的信息是對車有用的，然后可將不同的信息用已有的通信方案傳送給不同的車輛。此外，協(xié)同智能也是對單車智能的全面升級，協(xié)同智能將幫助汽車擁有上帝視角感知網絡、有利于多智能協(xié)同決策和整體控制和調配。

　　感知是車路協(xié)同最重要的一環(huán)，那么阿里A.I. Labs是如何實現感知功能?

　　阿里和國家公路設計院成立聯(lián)合實驗室推出了路測的智能感知基站，感知基站可以長距離感知路面的信息，檢測范圍達+/-200米(400米)，各個感知基站互聯(lián)互通，可實現超遠距高傳輸，工業(yè)級的設計，可以防雨防霜，應對各種天氣情況。由于感知基站對實時性、準確性都有很高的要求，阿里也在非常相關的數據庫上達到了第一名的層級。

　　王剛表示，感知基站的實際測試效果也取得好的成績。以車在30公里/小時，人突然從障礙物后面走出來的情況為例，單車智能實現的避讓成功率是0%，協(xié)同智能的避讓成功率是100%。

　　協(xié)同智能和道路智能化的技術，不僅可以幫助自動駕駛的車，即使是在有人駕駛的情況下，也能夠提高駕駛的安全性，比如說感知基站可以進行交通的風險提醒、交通管控提示，是從有人駕駛到無人駕駛的智慧交通的過度途徑。

　　據悉:未來實驗室未來的研究方向主要根據阿里和公路設計院的優(yōu)勢，結合交通的實際需求，以車路協(xié)同技術、自動駕駛技術、大數據和云控平臺、基礎設施智能化作為主要的研究目標，其中車路協(xié)同技術是基礎性技術，對其他幾個方向有支撐作用，未來具體的研究方向可以根據雙方協(xié)商進行刪減。