如果你在北京亦庄的路上溜达一圈，你会发现，小马智行的 Robotaxi 已经进一步融入了生活之中。
继广州之后，这家自动驾驶独角兽近日全面向北京公众扩大开放 Robotaxi 服务，站点约有 150 个，范围覆盖北京经开区 150 平方公里的核心区域。
体验的方式也很简单——下载 PonyPilot+ APP、就近选择站点、耐心等待。
只要在运营时间内（早 8:30 - 晚 22:30），不管是早晚高峰，还是雾霾暴雨，属于你的那一辆 Robotaxi 都会安全地接上你，再将你送达目的地。
加上此前政策先行区的开设，从亦庄到大兴机场之间的 Robotaxi 接驳也是有望实现的。
出于安全至上的考虑，小马智行现阶段还保留了安全员作为最后一道防线。
此外，小马智行还将接入红旗智行以及 T3 出行等出行平台，进一步扩大 Robotaxi 服务能够触达的用户范围。
那么，如此丝滑的 Robotaxi 乘坐体验是如何实现的呢？
小马智行联合创始人兼 CTO 楼天城透露，他们仅去年一年就对软件系统迭代了 8000 多次；硬件系统也有了全新的升级。
具体来看就是小马智行最新一代 L4 级自动驾驶系统——PonyAlpha X。
可以将其独特之处概括为以下两大板块：
系统感知无盲区
通过 4 个激光雷达、4 个毫米波雷达、7 个摄像头，以及 2 个 GNSS 天线模组，PonyAlpha X 系统能够实现 360 度无盲区感知。
而且，这一代系统对于长尾场景、复杂场景的处理也更优。
比如新增了一个红绿灯识别摄像头，来帮助 Robotaxi 更精准地识别信号灯状态；新增了一个侧向的毫米波雷达（左侧），用于车辆右拐时监测左侧直行来车的路况。
这些改进都能在一定程度上为乘客带来更舒适安全的体验。
标准化生产
当然了，一个自动驾驶系统是否有能力为公众提供服务，并不能单纯凭借传感器数量的多少来判定——它还得通过各种各样的「历练」才行。
整个系统从设计、开发、生产、到测试验证都参照车规级标准。
其中的质检项目多达 200 项，涉及功能测试、环境测试和压力测试，例如振动、高低温、防水、噪声、实际道路测试等。
为了让每个系统的软硬件配置都做到规范统一、向产品化迈进，小马智行打造了一条 L4 级自动驾驶系统标准化产线。
在此之前，小马智行自动驾驶系统「上车」基本上都是基于纯手工打造。
有了这条产线，PonyAlpha X 的装载速度相比上一代快了 6 倍——这也是搭载这一系统的 Robotaxi 能够快速下线并投入规模化运营的前提之一。
目前，搭载批量下线的 PonyAlpha X 系统车型均为丰田旗下的雷克萨斯 RX450h 车型，也是小马智行在北京亦庄、广州南沙的 Robotaxi 运营车型。
在不远的将来，小马智行的 Robotaxi 就会走进上海等其他城市市民的生活中。
随着在北京扩大 Robotaxi 运营，小马智行背后的自动驾驶技术链条也得以对外展示。
硬件
几乎所有的自动驾驶企业都经历过 64 线机械式激光雷达的时代，小马智行也不例外。
由于机械式激光雷达体积大，早期通常被直接架在车顶。
小马智行相关负责人不无调侃地说道，
“因为测试车辆头顶的「大花盆」，路人还以为我们在做风力发电。”
仅通过短短两三年的发展，小马智行对于激光雷达的适配已经经过了三次更迭，所选用的激光雷达体积也越来越小，便于进行一体化集成。
包括激光雷达在内，小马智行还自主研发了 24 项核心硬件模块，包含车载计算平台、信号灯识别摄像头、传感器网关等，在生产线中实现标准化生产。
相较于市面销售的硬件装备，自研的硬件模块无疑会和自身系统达到更好的适配。
高精度地图与定位
想必大家也非常熟悉也经常遇到这样的情况：开车/走路导航位置更新速度慢，甚至一段时间不更新再突然来个「漂移」。
这种情况出现在自动驾驶车辆上将会带来致命的危险。
小马智行相关负责人介绍，为了确保自动驾驶车辆的安全行驶，高精度地图提供的数据要做到：精（精确到厘米级）、鲜（实时和天级别的更新速度）、广（覆盖道路上尽可能多的数据种类）。
有了符合要求的高精度地图，定位也要跟上。
除了激光雷达和高精度摄像头，小马智行还采用了 GNSS 天线模组、IMU 惯性测量单元、轮速传感器等多种设备，保证自动驾驶系统在单一传感器失效的情况下仍能够正常运转。
感知与预测
自动驾驶车辆在行驶的过程中需要躲避障碍物，这就涉及到感知和预测。
而激光雷达、高精度摄像头等传感器则能起到「眼睛」一般的作用，识别出周围交通参与者的位置、形状、类型、速度和朝向，并且预测这些物体的行动轨迹以及意图，对一些可能出现的危险场景提前规避。
比如系统识别到前方有行人并根据朝向和步态预测其准备过马路，自动驾驶车辆就会提前减速让行。
小马智行表示，车辆在行驶过程中所感知到的有效数据会回传到后台，深度学习网络会对路测数据进行挖掘并进行自动标注、训练，以此驱动感知算法和预测模块的快速迭代。
规划与控制
自动驾驶的车辆行驶轨迹通常要提前进行规划，小马智行将其归为两类：
1）路线规划（从 A 点到 B 点的导航规划），目前大多数对外开放的 Robotaxi 均为固定点到点的接驳就属于这个范畴；
2）运动规划（未来一小段时间/距离内的轨迹规划），可简单理解为车辆行驶过程中遇到障碍以后的规避路线，比如窄道借道超车等。
控制即计算控制指令完成规划的轨迹。
据介绍，为了更好地进行规划和控制，小马智行还打造了决策与数值优化系统，会对不确定性进行建模、会综合与其他物体的交互、会考虑安全和交规等因素、也会尽可能满足舒适高效的乘坐体验。
基础架构与数据
基础架构是自动驾驶系统的技术底座，而数据是让这一系统跑起来的燃料。
小马智行的车载系统架构主要包括三个板块，异构计算、高性能数据通信、安全与冗余系统；离线基础架构包括数据标注平台、大数据存储与分析、大规模仿真、大规模机器学习训练等。
其中，大数据与大规模仿真是驱动算法快速迭代的关键因子，已经形成了从大规模路测中收集数据，到大数据分析、到算法改进、到大规模仿真，再反哺到大规模路测的技术闭环。
研发测试
当然了，一辆自动驾驶车在最终成为可以上路的运营产品之前，离不开严苛的测试。
据介绍，小马智行内部目前已经建立了一套相对成熟的质量体系，包括缺陷阻止、产品维度看待质量、标准化活动。
其中，在缺陷阻止方面，小马智行一方面积极与第三方质量供应商合作（负责设计验证测试和系统测试），一方面也打造了自己的硬件测试实验室（负责工程验证测试和集成测试）。
在双方的合力之下，自动驾驶车辆得以上路做道路运营测试，然后实现问题分析定位、问题分级、仿真验证、回归自动化等一系列的工作。
小马智卡
作为小马智行的一大新业务，小马智卡的技术细节和未来蓝图也首次得到了披露。
从传感器配置方面来说，智卡包括 2 个激光雷达，以及毫米波雷达、高精度摄像头，同样能够实现 360 度的无死角感知。
其中长距离摄像头的可视距离为 300 米，能够更好地检测高速道路上的前方路况；后向摄像头能够帮助车辆在高速场景下更安全地变道。
目前，小马智卡已经拿到了广东省首批自动驾驶卡车牌照，获得了 2 家商业化运营伙伴的认可。
小马智卡的负责人也透露了关于卡车业务的商业化时间表：
2019-2021，与头部物流方展开试点运营，载体为改装车辆（非车规级，非冗余平台）；
2021-2023，与头部物流方合作，实现小规模运营，商业模式验证；
2023-2024+，构建规模化、标准化的仓到仓智慧物流运输体系，载体为量产的高端智能重卡平台（车规级，带冗余）。
对于小马智行来说，本次在北京扩大 Robotaxi 运营规模无疑是具有里程碑意义的，尤其是 PonyAlpha X 的推出印证了小马智行的技术开始向量产产品迈进。
同时，针对随之而来的大规模车队管理工作，小马智行的打法也跃然纸上：自动驾驶车辆管理平台。
该平台主要包括五个板块，即系统生产自动化，软硬件版本管理，车辆实时信息共享，出行服务管理，用户体验管理；实现车辆从下线到上路、乘客从上车到下车的全面管理。
另一方面，相关政策的发展也在提速。
此前，北京已经正式开设围绕亦庄新城 225 平方公里规划范围以及北京大兴机场的政策先行区。
小马智行作为北京市高级别自动驾驶示范区「V 伙伴」计划的首批成员，在商业化落地方面会跑得更快。
雷锋网雷锋网雷锋网
正在生成分享图...
nebula