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;發布車路協同系統，選擇物流園區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。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了單車智能系統，包括全天候、全場景的厘米級定位、大規模的仿真平臺。阿里亦在單車智能系統上取得了非常優秀的成果，在KITTI數據庫上，阿里的3D目標檢測是第一。

車路協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認為車路協同是撬動自動駕駛行業發展的重要切入點。

據了解:此前的車路協同方案更多是體現在如何通訊上，即研發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，協同智能也是對單車智能的全面升級，協同智能將幫助汽車擁有上帝視角感知網絡、有利于多智能協同決策和整體控制和調配。

感知是車路協同最重要的一環，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)，各個感知基站互聯互通，可實現超遠距高傳輸，工業級的設計，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%，協同智能的避讓成功率是100%。

協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勢，結合交通的實際需求，以車路協同技術、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商進行刪減。