早在2019年，滴滴自动驾驶CEO张博就表示，自动驾驶要想实现技术落地，必须要集齐四张牌：共享出行网络、无人驾驶技术、汽车厂商和Tier 1的支持和足够的资本支持。但这样一个牌势优越的玩家，却又为何一直还未下听？
几圈下来，想做大番牌型的其他玩家，已纷纷转型求和牌。起手牌型漂亮的滴滴，赢牌的可能又有多大？本期，重新端详滴滴自动驾驶。
滴滴做Robotaxi，起手牌型漂亮
2016年，滴滴内部开始组建自动驾驶研发团队。2017年，滴滴成立美国研究院，核心围绕自动驾驶与大数据。2018年，滴滴先后拿到美国加州路测资格与北京自动驾驶路测牌照。
同年，滴滴出行与31家汽车产业链企业官宣了「洪流联盟」，这其中包括博世、北汽、比亚迪、宁德时代、四维图新等汽车制造/零配件制造/新能源/数字地图/车联网企业。
2019年，滴滴宣布自动驾驶事业部升级为独立公司，由滴滴出行CTO张博兼任滴滴沃芽CEO , 贾兆寅和郑建强分别担任美国研发团队和中国研发团队的负责人，均向张博汇报。此时，沃芽的员工规模不到200人。
沃芽独立后，于2020年5月，获得来自软银超5亿美元的A轮融资，是国内自动驾驶公司获得的单笔最大融资。2021年5月，更是引入广汽集团领投的2亿美元战略融资。不到两年时间，沃芽融资超11亿美元，有消息称，此时沃芽估值已超小马智行。
沃芽的员工规模也在数轮融资后不断翻番：2020年，研发团队已接近400人；2021年中，滴滴发布连续5小时无接管视频，COO孟醒表示，现在人数已经涨到了500人以上；而在2022年底，这个数字已接近1000人。
压倒性优势的出行网络、汽车供应链合作基础及丰厚的资金支持，滴滴自动驾驶难道只差技术这张牌吗？
2018年农历新年，滴滴发布全员信，晋级智慧交通FT为智慧交通事业部，旗下包括车载设备业务。2019年3月起，滴滴司机陆续收到装备桔视记录仪的通知。
2020年8月，在全球智博会中，张博表示，滴滴自主研发的“桔视”车载摄像设备已覆盖50%的网约车订单，每年能提供超一千亿公里的真实道路数据，加速滴滴自动驾驶应用部署。
数据一直是滴滴引以为傲的优势，庞大的出行网络使得滴滴拥有其他自动驾驶公司难以企及的真实道路数据，这些数据将帮助滴滴更快更准地解决真实长尾问题。但挪到2023年来看，滴滴的技术水平似乎并没有取得一骑绝尘的优势。
最具希望玩家，为何吃吃还未和牌？
滴滴自动驾驶的技术命脉掌握在贾兆寅和郑建强手里，贾一手搭建了美国研发团队，郑则在技术架构上有突出贡献。纵使在2023年，新入职沃芽的工程师，仍会感叹“滴滴自动驾驶早期代码非常扎实，且具有学习价值”。
人才：上牌不顺，牌型被拆
但中美研发团队长期分散管理，使得沃芽在自动驾驶整体解决方案上的进度非常缓慢。专注出行研究的张博从外面“请”来了一位CTO：
2019年9月，来自安波福的全球工程副总裁韦骏青加入沃芽，统筹管理中美两地研发团队。韦在安波福曾主导建立无人出租车运营与测试中心，但相比同期创业公司的技术把子，韦的背景与知名度逊色不少。
原研发团队的两位负责人与这位新任CTO的蜜月期并不长，短短半年后，贾兆寅就提出离职，转身加入Cruise，郑建强很快也从主要位置中退下。在往后几年间，虽然不断有优秀工程师加入，但再也没见到技术高层中出现令人眼前一亮的新名字。滴滴自动驾驶，似乎已经失去了人才优势。
数据：有牌只是优势，会打才起作用
另一方面，滴滴每年一千亿公里的真实道路数据优势，可能也只是一堆「素材」。2020年，韦峻青曾公开表示：“滴滴是世界上唯一拥有千亿公里数据的自动驾驶公司。”
道路数据的主要作用则分两方面，一是通过回放测试或构建仿真场景库，起到验证作用；二是经过一系列处理，加入数据训练集，对核心算法模型起训练作用。
这一千亿公里的道路数据来自滴滴桔视记录仪，而从记录仪产生的数据，到能对自动驾驶系统性能起正向效果的有效数据，需要下多少功夫？
已知桔视记录仪搭载了一个1080p的车外摄像头，急加速/减速/转弯状态判断的六轴姿态传感器（IMU）及北斗/GPS双模定位组件。
由于危险场景一般都伴随着急加速、急刹车或急转弯，那么可以通过IMU信息，筛选出驾驶状态异常的车辆行驶片段；并通过定位模块，获取车辆行驶的位置信息，还原路径；最后，结合摄像头记录的影像素材，获取车前场景中的人/车/物品等障碍物信息，形成真实的问题场景库。
这个场景库，在算法模型验证及系统版本迭代中都可以起到重要作用，我们可以通过测试，知道已经解决了，或还没解决的问题具体有哪些，这对算法团队无疑是重要的指引。逻辑简单，成本并不简单，这部分数据处理，对滴滴来说也存在难度与挑战。
比如数据的存储与处理问题
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