曾经在科幻电影中才会出现的自动驾驶汽车，如今已经驶进了真实道路。

在深圳 CBD 中心城区，有多辆 L4 级自动驾驶汽车在人流如织、车流熙攘的路段中行驶着，方向盘兀自向左、向右打转，而安全员双手平放在膝盖上，全程无需操作。

(资料图)

这些汽车都来自自动驾驶科技公司元戎启行。据悉，元戎启行在 2021 年 4 月获得深圳首张智能网联汽车载人应用示范许可，累计测试里程已经超 1000 万公里。

元戎启行自动驾驶汽车外观与市面普通汽车几乎没有差别

在道路测试过程中，元戎启行的自动驾驶汽车按照道路限速行驶；在拥堵路段的十字路口可以避开乱闯红灯的电动车；在狭窄路道，遭遇逆行电动车时能调整自身速度，安全通过；面对横穿马路的行人时会踩下刹车，礼让行人。

元戎启行的自动驾驶汽车在城市复杂路段的表现如此优异，源于过去 4 年的技术沉淀，以及反复的测试与调试。元戎启行对城市的复杂场景进行了多重技术验证与迭代，让系统对极端场景的处理能力不断提升。

自动驾驶解决方案在真正商业化应用前，需要通过大量的道路测试来验证自动驾驶的可靠性。真实环境下的开放道路测试面临着成本高昂、极端交通场景复现困难等问题，无法全面覆盖复杂交通场景。而仿真测试可以通过构建虚拟场景库对自动驾驶系统进行测试验证，在一定程度上帮助解决自动驾驶路测数据匮乏问题，实现低成本地训练"自动驾驶大脑"。所以，元戎启行的自动驾驶汽车系统不仅在真实世界经历了多次"考试"，在虚拟世界中也经过了多次"道路测试"。

元戎启行工程师通过输入海量的测试场景库，包括地图、视距影响、行人横穿、紧急制动等，调整相关场景参数，依托真实路测与生成数据一起构建仿真场景，以实现对数百万个极端场景的覆盖。最后通过大量的低成本、高时效的仿真训练提升自动驾驶系统的安全性、可靠性、泛化性。

元戎启行仿真测试

元戎启行的仿真测试每天都需要完成多轮测试验证和迭代优化，这对云基础设施的规模、弹性和性能都提出了巨大挑战。

阿里云为元戎启行提供了具有弹性的公共云算力，通过弹性容器实例 (ECI) 与容器服务 (ACK) 的组合，实现了算力的秒级弹性伸缩，在工程师需要进行仿真测试时，即可快速开出海量算力，并且按业务类型选择匹配的 ECS 规格系列，任务完成即释放，避免了资源的浪费。

此外，因为自动驾驶训练数据的敏感性和本地数据的高频交互，元戎启行通过阿里云云盒将研发平台部署在自身机房，保证了数据本地化，充分满足研发系统对大数据业务系统的数据访问；同时使用公共云一致的产品能力，很好地满足研发平台各类系统的需求，大幅节省运维成本。

除了密集的计算，在仿真等场景中，还有着大规模、高吞吐的数据存储需求，对象存储 OSS 可提供高弹性的大规模数据存储能力，同时，对象存储 OSS 加速器功能，可以缓存 OSS 中的热点文件 (Object), 为元戎启行提供了高性能、高吞吐量的数据访问能力。

在阿里云弹性算力的支持之下，元戎启行可以仅用真实路测 1% 的成本来完成仿真测试，且用 1 天时间就可实现真实路测 1 个月的里程积累。依赖于虚拟与真实路测的双重考验与打磨，才有了如今在道路上收放自如、不慌不忙的元戎启行自动驾驶汽车。

目前，元戎启行 Robotaxi 在深圳福田区的测试运营范围超过 200 个站点，总运营路段长达 200 余公里，覆盖多个车流集中的街区。截至当前，元戎启行已完成超 8 万次自动驾驶出行服务。2021 年 12 月，元戎启行推出最新一代 L4 级自动驾驶前装解决方案 DeepRoute Driver 2.0, 量产成本可降至 3000 美元，打破量产壁垒，元戎启行已基于该方案与多家主机厂展开技术合作。元戎启行预计，到 2025 年后，搭载该系统的自动驾驶汽车将开始大规模入市。

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