AutoX公司COO李卓博士礼貌地表示“没问题”之后，又硬核地提醒，“周末路上人和车太少，担心体验不到效果。”
基于这种带有battle性质的邀约方式，我们决定在周一下午参与试乘。
记者试乘体验过的自动驾驶项目有不少，大都是路测团队跑过多次，十分熟悉的固定路线。AutoX给出的选择空间要大的多，可以从公司所在地的南山区深圳湾创新科技园出发，任意选择目的地。
深圳湾创新科技园位于有“宇宙中心”之称的南山区粤海街道办的辖区内，后者以处级单位集聚了中兴、华为、大疆、腾讯、TCL以及地产巨头恒大等重磅企业总部，成为深圳的GDP担当。
这也让南山区交通元素的构成具有城市场景中典型的复杂性，大量的行人、办公写字楼带来的外卖员穿梭、高中小学校聚集以及大量无灯十字路口。而钛媒体在试驾过程中，还遇到了地铁修建这样的施工路况。
路旁的施工现场
在约20公里的往返路程中，AutoX的自动驾驶车相当流畅地完成了驾驶任务。
穿梭在城区的自动驾驶“老司机”
据介绍，AutoX的自动驾驶车搭载的是该公司在4月份发布的xUrban自动驾驶系统，这套系统正是面向“中国特色”的城市复杂路况推出。
让记者印象深刻的是，在车辆右转汇入主路时，面对急速驶过的直行车辆，AutoX的自动驾驶车可以像人类老司机一样慢慢往前蹭，为转向一点点争取路权。
自动驾驶车正在向前“蹭”
前方有一辆慢速行驶的电动车，AutoX的自动驾驶车不是选择变换车道，而是像人类司机一样轻巧地绕行。
除此之外，面对穿梭赶路的外卖配送员、贴身加塞的外部车辆，以及被形状怪异的工程车包围等corner case，AutoX的自动驾驶车都能顺利应对。
在从事自动驾驶研发的公司中，进入城市中心进行路测的并不多。
2019年2月，加州DMV发布2018年60多家在册公司的路测报告，仅有通用Cruise在报告中强调，其测试全部是在加州旧金山城区开展，这里路况复杂，并且必须要考虑行人、汽车和骑自行车的人等不同的交通参与者。通用汽车称：“相比在郊区测试，在城区测试能够取得更快的进展。”
谷歌Waymo在旧金山也仅有少量测试。这或许意味着，AutoX是为数不多在繁华都市中心开展常态化路测的公司。据悉，AutoX的无人车已经在深圳、肇庆、常州、广州、圣荷塞、拉斯维加斯、山景城、桑尼维尔、帕罗奥托、萨拉托加等10个不同城市进行了路测，以积累多样性数据。
6月19日，AutoX获批加州第二张自动驾驶车路试运营牌照(Autonomous Vehicle Pilot Permits)，获准向公共乘客提供自动驾驶打车服务。获牌照当天，AutoX推出面向普通民众的RoboTaxi试运营服务，这也是加州史上第一个Robotaxi运营服务。
“运营牌照非常看重技术的安全性和运营能力。”AutoX COO李卓告诉记者。
“视觉路线”的后发优势
xUrban系统的传感器配置带有鲜明的AutoX印记，车顶上方一个颗禾赛科技的40线激光雷达，前向一颗毫米波雷达，除此之外就是覆盖车身的6颗摄像头。
AutoX曾经是少有的坚持摄像头路线的L4级自动驾驶初创公司，在以激光雷达为主要感知器件的氛围中，摄像头路线曾受到质疑。此后，AutoX也在传感器中引入激光雷达，走融合感知路线。
但是肖健雄教授告诉记者，“加了激光雷达，不是因为它很重要，两年前靠摄像头也能演示给投资人看，用激光雷达，只是因为做L4级自动驾驶，有点担心万一出事怎么办。从科学角度，如果你的软件足够好，是不怎么需要激光雷达。”
肖健雄说，xUrban系统虽然引入了毫米波雷达和激光雷达，但主要是看中了后两者的测速能力和测距能力，“我们一直都是Camera first。”
目前，AutoX的神经网络能力可以达到每秒钟处理66帧图像，每秒实时处理3个摄像头，车上装载两个GPU，则可以处理6路摄像头的数据，且已经做到360度的感知融合。
相比于激光雷达，摄像头可以获取更为丰富信息，包括物体特征、纹理等数据。肖健雄举了一个例子，如果一个人站在车旁边，靠车太近，激光雷达就难以分辨，会识别为一团，而摄像头则可以基于特征信息进行识别。
从理论上来说，只要算法和软件足够好，可以基于摄像头挖掘到大量的信息，而激光雷达信息有限，很容易触及天花板。
“激光雷达可以很快把自动驾驶从0做到95，但是从95到100就需要视觉感知，要把摄像头的信息尽可能地榨取。”肖健雄说。
特斯拉CEO马斯克是坚定的视觉派，其在前不久的投资者日上发布FSD(Full self-Driving)计算机，并再一次发出了对激光雷达的嘲讽，“激光雷达是愚蠢的差事，任何依赖激光雷达的公司都是注定要失败。”
马斯克的态度背后，其实是激光雷达的价格高企且性能不够稳定。全球能够达到车规级应用标准的激光雷达，目前只有法雷奥的4线产品Scala，且性能与毫米波雷达相当。
除了马斯克的坚持，百度在6月20日的计算机视觉顶级大会CVPR，也发布了纯视觉的L4级自动驾驶解决方案，这家长期以激光雷达为基础构建感知技术的公司，也开始补齐视觉感知这一环。
而当前受到车企追捧的L3自动驾驶方案，也以视觉派占据上风，激光雷达、高精地图等此前被认为不可或缺的感知技术都开始动摇。在量产和落地的压力下，自动驾驶技术正在走向成本节约路线，而以视觉感知技术起家的公司似乎开始重获话语权。
