在2016年初成立的时候，驭势的创始人就为自己选了两个更容易实现商业化的自动驾驶方向：全天候的半自动增强驾驶与限定场景的无人驾驶。

在今年初的CES上，驭势如约带着第二代无人驾驶车辆进行了技术演示，在那之前，驭势CEO吴甘沙曾提到，会在今年3月份落地商业化运营项目。5月23日，在驭势的媒体沟通会上，吴甘沙介绍，目前已经在广州和杭州两地开始商业化试运营，分别是广州的白云机场以及杭州的来福士广场。

而这两个应用场景，与驭势最初规划的景区项目来说，拐了个大弯。

▲从左至右：首席架构师彭进展、CEO吴甘沙、首席产品官周鑫

驭势目前的两个商业化试运营项目的最终落地点都在停车场，不过两个停车场的差距很大。

今年3月底，驭势与广州白云机场合作，将投入一辆车在航站楼与机场的地面停车场之间提供摆渡服务。如果3.31-4.1期间你碰巧到过白云机场，那么可能体验过或者见过这辆车。

通过手机App，乘客可以自动约车，搭载驭势这辆无人驾驶车到达指定的停车位。在这辆车上，驭势配备了激光雷达与双目摄像头来进行其他车辆与行人的识别。

杭州来福士广场是驭势与凯德集团的合作项目，无人驾驶车要满足的需求是从商场购物归来的人的需求——在电梯口接上乘客，然后将他们带到指定的停车位。

虽然同样是停车场，但是不同的场景下，无人驾驶车的需求完全不同。来福士广场的停车场在地下，地下GPS信号太弱，要实现精准定位，必须使用一种技术手段——SLAM。SLAM是Simultaneous localization and mapping的缩写，直译过来是指同时进行定位与地图测绘，是通过测绘的方式来辅助实现精确定位。

目前驭势的方案中同时采用视觉SLAM与激光SLAM，但是从目前的技术发展程度看，当前的SLAM能力并不足以实现精准定位。因而在来福士地下车库里，还设有很多二维码，这些二维码是车辆自动驾驶系统的「交通标志」，用来给予车辆所需要的信息。

▲驭势第一代车，在白云机场运营即为此车

除了定位之外，机场与商业中心的地下车库本身对于无人驾驶也存在不同的挑战。于机场而言，人流量大，停车场的车辆类型比较丰富，小型车大型车乘用车商用车。不过在驭势与白云机场的这个案例中，试运营的目的是为了体现机场的服务能力，运营时间仅有三天，并非针对机场的环境去满足所有需求，所以除了是车辆第一次在房山之外的地区展示和对于停车场的地形适应之外，相对较为容易。

而地下车库则要复杂许多。GPS信号缺失是一个方面，驭势首席产品官周鑫提到，灯光复杂、人车混行、空间狭小都是地下车库的独有特色。

1. 灯光复杂意味着对摄像头提出了很高的要求，必须要以激光雷达等手段进行辅助，但是激光雷达的成本高，因而也不能完全依赖于激光雷达，还需要以摄像头为主进行方案设计；

2. 人车混行意味着车辆可能需要多次连续避障，而且地下车库还会有儿童和宠物等较为矮小的道路使用者会经常出现，因而系统必须进行针对性训练；

3. 空间狭小是指停车库的转弯半径小，对于车辆的控制系统提出了更高要求，而且在地下车库还有大量减速带，需要系统能够识别并提前准备，否则舒适性要大打折扣。

为了应对这些问题，驭势在房山曾模仿来福士的地下车库建立了一个类似的停车库，并针对矮小道路使用者、复杂的灯光情况、急转弯以及减速带等进行针对性训练。在模拟训练三个月之后，才到杭州进行实地部署。

▲驭势首席产品官 周鑫

白云机场与杭州来福士广场这两个场景与驭势的最初规划相去甚远。驭势在最初的规划中想到的是的应用场景是景区。

不止是驭势，景区一直被认为是限定场景无人驾驶最先落地的最佳场景。限定区域、低速行驶、有足够的人流需求，而且能够收集很多数据……坐在无人驾驶车里，与二三好友畅谈游览的感觉似乎很不错。驭势第一辆车就是针对这种场景设计的，为了显得酷，还特意采用了“敞篷”设计——没有车门。

但最终在落地过程中却发现有很大阻碍。驭势首席架构师彭进展提到，在前期沟通中发现，景区的需求是在旺季的时候能够满足大流量游客的游览需求，这样才能保证效益，对于车辆的安全性要求极高。而当前的无人驾驶方案里，要达到这个条件，一是短期无法保证足够的规模，二是成本与效益不成比例。需求其实是存在的，但是以现有条件无法满足。前阵有提到说迪士尼在做类似的规划，初步打算先让员工使用来试运营，稳定之后再大面积推广。

但是对于驭势这类初创企业来说，商业化的压力显然一直存在。一方面是因为企业的商业模式问题，更多的是，从自动驾驶系统开发来说，不投入到真正的运营中去，就无法进行真实场景的系统验证与数据积累，将永远停留在Demo阶段。白云机场与凯德集团两个案例对于驭势来说是意外之喜，但是也为他们打开了思路：无人驾驶车的商业化运营并没有定论，如何将技术手段与应用场景、硬件进行匹配，再快速落地，才是关键。

其实驭势还有一项正在展开的运营项目，在吴甘沙提到的合作伙伴中，除了白云机场与凯德集团之外，还有华夏幸福。华夏幸福是产业新城运营商，吴甘沙提到两者的合作将会基于新城展开，而且无人驾驶运营的模式会在早期被纳入到规划之中，相比白云机场与来福士，整体交通环境会更加适合无人驾驶的部署。

目前驭势的三个项目分别应对三个不同的场景：

1.白云机场，从航站楼到停车场只是场景之一，短期内来看，并不是合适的场景，人流量大，需要部署足够多的车辆才能够满足实际需求，试运营更多是体现能力。据彭进展介绍，目前这个项目已经拓展到了新的场景，未来将会在白云机场的两个航站楼摆渡通道之间进行部署，这个通道只有机场的摆渡车行驶，没有行人，相对封闭简单，车辆规模也有要求。

2.来福士广场，是无人驾驶在商业中心的运营探索，停车场也只是应用场景之一，如何将无人驾驶应用到更多场景中，是驭势目前正在做的事情。另外，地下车库的模式，可以让驭势接触到大量toC的客户，虽然短期内无人驾驶车无法toC，但是越早接触到这类人群，越早了解需求，对于车辆与系统设计也有帮助。

3.新区，新区的运营给驭势带来了新的要求和机会，在新区中，他们有机会能够从智能交通的角度出发，来为无人驾驶运营构建更多有利条件，但这对于驭势来说，也是新的挑战。

▲第二代车辆参加CES展

之所以说驭势在商业化进程上拐了一个弯，其实并不仅仅是指落地的场景变化，而是在这个过程中，驭势角色发生的一些微妙改变。

在最初的了解中，吴甘沙就提到过，驭势未来会是组件+系统+方案+服务的供应商。驭势有自己的摄像头产品，核心技术在于自动驾驶系统，可以针对场景设计解决方案，运维车辆需要有一定的服务能力，从这些来看，好像是一一对应了，但不尽然。

在商业化落地过程中，考虑的并不单纯是技术能力，而是解决问题的能力，就好像在读书期间，单纯会背公式是没有用的，得要活学活用才行。在限定区域的无人驾驶中，解决问题的能力表现在两个方面：

1.产品

不同场景对于无人驾驶车有不同的需求，需要因地制宜地制定解决方案。

就拿定位来说，除了地下车库，在一些易被建筑物遮挡的地方，GPS信号的作用也会打上折扣，SLAM技术必不可少。但是现在在学术界，SLAM其实并没有达到圆满状态，最常见的是误差问题。SLAM根据车辆位移方向与速度进行定位测算，一辆车从A点开出最终回到A点，但是测绘出来的路线却并不能组成一个圆。

但周鑫提到，虽然学术上确实存在这个问题，并不代表工程上不能解决这个问题。“AI不是万能的，AI做不到的，还可以人工辅助解决。”在地下车库的定位问题上，就是采用的半自动方式，在系统出错的地方进行人工干预。不过周鑫也提到，人工干预也是要讲究方法论的，要有合适的指导方式才行，这一点目前驭势还在继续研究完善中。

除了解决方案的制定，吴甘沙还补充到，部署时间与成本也是关键解决要素。周鑫表示，目前针对限定场景，驭势可以做到1—2天时间完成地图测绘。至于在成本方面，则是针对实际需求来提供解决方案，尤其是在感知层控制成本。

2.交付与售后

虽然驭势并不自己来完成车辆的生产制造，但是从限定场景的无人驾驶来看，驭势等同于扮演了OEM的角色，而且在车型之外，还要提供包括监管后台等服务手段。

因而，一套成熟的交付体系和快速响应的售后团队，对于驭势来说，是必须要考虑的。成熟的交付体系需要具备工具的易用性与可理解性，让不深入了解无人驾驶车的运维团队可以方便快速地上手；售后则需要能够满足大规模车辆的维护需求，建立一套反馈维护机制，快速响应并快速解决。

这两点，是初创公司的弱势所在，也是传统供应商的优势所在。传统供应商有足够的大规模供货经验，在产品质量控制、可靠性保证上更有优势。

一套成熟的产品体系，从开发生产到交付部署、后期维护跟是需要耗费大量人力物力，系统出现问题如何快速解决？尤其软件层面，影响的是一个批次。如果不能快速解决，带来的后续问题十分麻烦。

当前驭势的运营规模还只是1，在短期内将会扩展到10，但是吴甘沙为驭势定下的目标，是期望到2020年能够有十万辆车辆的运营规模。届时，如果不具备配套的售后能力，必然无法支撑。周鑫屡次提到，后续的服务能力是驭势当前着力发展的，不过，这不会是驭势一家的事情，驭势会找合作伙伴共同解决。

在经过两个方案的历练后，驭势的转变也是很明显的。一个很好的例证是，目前的首席架构师彭进展与首席产品官周鑫都是技术出身，之前都是在为系统集成做准备，周鑫此前还负责视觉方面的开发。现在两人的职能都有所变化，彭进展现在负责商业化落地，而周鑫则成为产品官，负责产品设计、解决方案。

彭进展在沟通会上也坦承表示：“此前我们的模式错了，先设计了一辆车出来再去找市场，正确的路子应该是先找好市场，再根据需求来设计我们的车。”

而且，吴甘沙提到，今年下半年对于驭势来说很关键：“我们计划年底开始量产，所以下半年需要全面开始准备。”

现在在限定区域的无人驾驶模式中，驭势提前成为服务商。但服务的目的，也是为了技术上的积累。“在尽量多的场景中去验证系统的边界能力，然后用其他手段在边界上进行弥补”，是当前驭势对技术进行完善的一套方法论。

再回到之前提到的数据话题，目前运营车辆的后台同样由驭势搭载，而为了收集数据和更好的监控调度，那么一个属于驭势的数据中心也必不可少。对于此，周鑫表示，“我们正在建立。”

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