中国首个无人驾驶“超级数据工厂”来了占地7432平方米、可进行浸泡、高压淋雨造极端环境试验

  AutoX上海无人车运营大数据中心占地7432平方米，集自动化标定、检测、技术运维、AutoX云平台的大数据挖掘及仿真形成一整套无人驾驶测试到数据收集闭环，通过物理技术与虚拟技术的相互打通来提高无人驾驶汽车的可靠性。

  随着无人驾驶技术逐渐成熟，无人驾驶技术上已经解决了90%的问题，但剩下的10%却可能要花费同样多甚至更多的精力，这10%包括很多边界化难题。

  为了解决一系列边界化难题很多公司开始进一步加速高质量规模化的路测和仿线日），无人驾驶初创公司AutoX旗下的上海无人车运营大数据中心在嘉定区汽车城正式建成投入使用。

  AutoX上海无人车运营大数据中心占地7432平方米，集自动化标定、检测、技术运维、AutoX云平台的大数据挖掘及仿真形成一整套无人驾驶测试到数据收集闭环，通过物理技术与虚拟技术的相互打通来提高无人驾驶汽车的可靠性。

  进入AutoX上海无人车运营大数据中心首先能够正常的看到每天进行大量数据收集的

  AutoX RoboTaxi无人驾驶乘用车，它们组成了收集无人驾驶数据的终端。

  运营大数据中心中的AutoX RoboTaxi无人驾驶乘用车大部分车辆所装配的是AutoX第三代硬件系统，融合了激光雷达、毫米波雷达和环视摄像头组件，组装工艺精度控制在毫米级别，量产版第三代硬件系统包含AutoX域控制器XCU，搭配AutoX自主研发的控制管理系统和安全岛。

  据悉，每辆无人驾驶汽车每小时产生 1TB数据量，几天之内就会产生数PB的丰富数据，未来这一数据将上升每小时将产生4TB。

  而运营中心的另一侧，则是大规模仿真的大数据云平台，大规模云平台服务器7x24小时对每天车队在真实世界里积累的海量测试运营数据来进行数据加工和压缩、自动标注、结构化测试和质量监督，并通过仿线倍量级对真实路采数据来进行混合仿真，最终形成更大量级、更高难度的虚实混合仿真数据。

  为保障所收集的路测数据的有效性与一致性，在出车之前，每一台无人车都会经过一个高效自动检验测试及维护的“流水线”，其目的是把车上不同的传感器的数据通过标定参数转换到同一个数据空间进行表示，进而为各算法模块提供数据融合基。

  无人驾驶汽车的标定的方法是基于特定的算法通过软件计算出传感器的内参数以及传感器之间相对位置和旋转，车辆行驶进一个全自动标定区域后，转盘转动，系统开始自动校准传感器，以确保系统精确度未受任何影响，通过标定间无人驾驶汽车标定时间由原来的1天缩短到几分钟内。

  据悉，无人驾驶标定和航空飞机起飞前及落地后360度的检测维护相似，在精度和自动化程度上相当之高。

  除此之外，每辆无人驾驶都搭载了自检系统和实时自我监控系统，提供毫秒速度的故障自检。

  监控范围包含计算单元、车辆底盘及复杂的系统层面信号、传感器及全部感知到的周围环境路况、到自动驾驶全栈软件所有模块信息，这一些信息都会记录在系统中。

  为了最大限度降低无人驾驶系统迭代升级成本，AutoX开发了可衡量、可拓展的分布式仿真平台，支持大规模手工和自动场景的产生，通过构建大规模场景库、评估器及周边工具链实现完全确定性仿线%多次重复再现。

  为了保障无人驾驶汽车能适应各种驾驶环境，AutoX通过人工制造极端环境，浸泡、潮湿祛雾、高压淋雨等试验装置对车队进行高强度压力测试，并据此打造适合中国国情和气候情况的无人驾驶系统。

  在部署上海之前，AutoX已在沿海多雨的深圳、常州、肇庆等城市以及炎热的武汉进行了实车测试。

  去年9月年AutoX与上海嘉定区签署无人驾驶示范运营项目，根据协议，AutoX投入100台无人车在嘉定进行无人驾驶示范运营区，并将在原有11.1公里的无人驾驶公开路段基础上新增42.5公里，长度达到53.6公里，覆盖面积65平方公里，运营场景包括工业区、商业区、交通枢纽、住宅区等。

  随后，AutoX获得上海无人驾驶新规2.0发布以来的第一张无人驾驶牌照，并迅速建设了大规模无人驾驶车队，在深圳南山区市中心和上海嘉定快速积累了海量中国路况试运营数据和经验。

  当前，RoboTaxi已成为无人驾驶汽车落地场景中重要的一环，除了AutoX之外，文远知行WeRide、百度、滴滴等公司也都开展了RoboTaxi示范运营。

  据文远知行WeRide提供的运营报告数据显示，在一个月时间，文远知行无人驾驶出租车Robo-Taxi零安全事故完成8396个出行订单，占总订单需求的62%，日均出行服务270.8次，单天最多订单达到438单，服务订单总里程达41,140公里，共服务4683名用户。

  而百度RoboTaxi已落地沧州与长沙，并且建立运营数据中心，据悉，截至2019年12月底，百度在长沙累积实现一万次以上的安全载客出行。

  不过，在中国运行无人驾驶出租车RoboTaxi将会在很长一段时间内保障车内安全员的存在，这一现实的问题就是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，这是无人驾驶场景中典型的疑难杂症。

  而这也制约着中国无人驾驶出租车RoboTaxi盈利问题，从技术和产品角度以及这次报告来看，RoboTaxi未来主要剩下的是解决长尾问题以及提升乘客乘坐舒适性和道路规划问题，而这需要全产业的融合发展。