自动驾驶安全有何保障？滴滴 AI 实验室智能派单与混合派单技术解析

自动驾驶技术的安全保障一直是行业关注的焦点，而滴滴 AI 实验室的智能派单与混合派单技术，在提升出行效率的同时，也为自动驾驶的安全运行提供了有力支撑。

智能派单是滴滴 AI 实验室的核心技术之一，其核心机制是通过复杂的算法平衡乘客需求与司机资源。首先，就近分配是基础原则，约 70%-80% 的订单会优先分配给距离乘客最近的司机，这基于实时导航距离，并结合司机的实时位置和路况计算接驾时间。例如，若两个司机距离相近，系统会参考司机的服务分（如历史接单率、投诉记录等）进行优先级排序，确保服务质量更高的司机优先接单。

为了避免贪心策略导致的局部最优问题，滴滴采用批量匹配策略，即延迟数秒收集一定时间窗口内的订单和司机信息，再通过运筹学中的二分图匹配模型进行全局优化，目标是整体接驾时间最短或订单成功率最高。比如，当两个乘客同时叫车时，系统可能调整分配顺序以减少总等待时间，从而提升整体效率。

此外，滴滴算法还会进行动态供需预测与调整，预测未来某区域的供需变化，动态调整派单策略。例如，若预测某区域未来订单量激增，系统会提前调度附近司机前往该区域，或延迟派单以匹配即将出现的需求，这种动态优化被称为 Dynamic VRP（Vehicle Routing Problem），需实时处理新加入的订单和司机信息，复杂度远超静态物流规划。

在特殊场景下，滴滴也有相应的派单规则。比如连环派单，当司机即将完成当前订单时，若其终点与某订单起点接近，系统会提前派单，减少司机空驶时间；安全派单则针对深夜订单或女性乘客，系统会综合性别、历史投诉记录、车辆信息等 200 多个特征，优先匹配安全系数更高的司机。

混合派单是滴滴自动驾驶的重要创新，它结合了自动驾驶车辆和人类驾驶车辆，根据乘客的起终点是否位于自动驾驶运营区域，智能匹配派送自动驾驶车辆。当乘客使用滴滴 APP 打车时，滴滴后台会根据乘客的出发地点和目的地迅速做出路线规划并进行智能判断，然后根据自动驾驶的安全阈值来决定是否派出 Robotaxi 去接单，如果超出自动驾驶安全阈值，滴滴就会派人类驾驶司机在滴滴网络平台上进行接单。

这种模式的优势在于，乘客既不耽误事，还可以顺带体验自动驾驶，且自动驾驶会永远行驶在安全的范围阈值之内。对滴滴而言，混合派单是一种渐进式推进自动驾驶落地的方式，也是其重要优势之一。截至当前，滴滴自动驾驶已连续安全运营 1020 天，在此期间，其 MPCI（平均关键接管间隔里程）涨了一百倍，主责安全事故 0 起。

为了确保自动驾驶的安全性，滴滴采取了一系列技术和机制。在硬件层面，滴滴自动驾驶推出了全新的硬件平台，如 “北曜 Beta” 激光雷达和三域融合计算平台 “Orca 虎鲸”，这些硬件具备高精度的感知能力和强大的计算能力，能够实时监测车辆周围的环境，为自动驾驶系统提供准确的数据支持。

此外，滴滴自动驾驶还实现了四层安全冗余，包括核心高性能传感器、车载自动驾驶系统、远程协助系统和前装量产车型深度兼容。例如，Fallback G 备用系统即使在极端场景下主系统不可用，仍能毫秒级提供足够的安全应对方案，满足 ASIL-D 最高等级安全认证要求。

在软件层面，滴滴自动驾驶研发部署了两个大模型，通过感知模块的整体性设计，去除多模块间的冗余设计，提升计算效率，降低系统延迟。预测大模型的最新架构既采用了联合预测的方式对所有交通参与者进行同时预测，也能够针对特定场景，如大车、慢速起步车、摩托车和自行车等进行更精细的预测，既具备工程上迭代和部署模型的灵活性，也能够满足对整体低时延的要求，整体预测时长比上一代快 3～5 倍。

同时，滴滴自动驾驶还建立了安全护航中心，实时监控车辆和道路交通情况，并在必要时为车辆提供远程协助。通过车辆四周 4 个鱼眼摄像头，配合后台全方位自动驾驶运行场景检测，硬件平台能协助远程护航中心实现零距离多视角的远程监控，从而有效实施远程辅助或通过 5G 实现低延迟的远程控制。

滴滴自动驾驶已在上海和广州提供运营服务，作为网约车出行服务的补充，送驾里程、送驾时长、每小时单量等体验和效率指标都在持续向网约车靠近。例如，在广州慧桔港，自动驾驶车辆可以实现自动出车、接单、回港、停放等需求，机器人还可智能化地对车辆进行冲洗、充电、检测等，全流程自动化率已达 90%。

未来，滴滴自动驾驶计划在 2025 年推出首款量产 L4 级自动驾驶车型，并接入滴滴出行网络，实现全天候、规模化的混合派单。同时，滴滴还将继续加大技术研发投入，加快推进产品应用以及产业链的开放合作，建设开放、可持续的产业生态平台，加速推进自动驾驶的规模化和商业化应用。

总之，滴滴 AI 实验室的智能派单与混合派单技术，通过算法优化、动态调整和安全保障机制，为自动驾驶的安全运行提供了坚实的基础。随着技术的不断迭代和应用场景的拓展，滴滴自动驾驶有望为用户打造更好的出行体验，推动自动驾驶行业的发展。

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