腾讯驶向企鹅岛

作者 | 山竹

出品 | 锌产业

中关村软件园，坐落于京城西北一隅，这里虽然已经是五环开外，但由于集聚了700多家知名科技公司，以及中国最早一批互联网企业，每天都有数万名互联网精英从这座城市的四面八方涌向这里，开始他们一天的工作。

于是，紧邻中关村软件园的西二旗地铁站，也就成了这座城市人流量最大的地铁站之一。

大概是自一年前起，每天上下班高峰期，从西二旗地铁站走出的人们偶尔会遇到这样两辆小巴车，这两辆小巴车上没什么乘客，却会在地铁站与中关村软件园之间这条拥堵的道路上往复行驶。

如果有好奇者循迹跟随这两辆小巴车一探究竟的话，就会发现，它们最终停靠在了腾讯总部大楼下，从车上下来的不是司机和乘客，而是腾讯自动驾驶部门的几位工程师，他们在这里悄悄地进行着一项鲜为人知的自动驾驶试验项目。

这个小型自动驾驶试验项目是腾讯另一个名为WeCityX计划的关键部分，WeCityX计划背后承载的则是腾讯远在深圳的另一个庞大又复杂的智慧城市秘密项目——企鹅岛。

腾讯北京总部大楼下的这两辆自动驾驶小巴车，终极目标正是登陆企鹅岛。

经过一年多的测试和验证，这两辆小巴车的自动驾驶能力逐渐趋于完善，登岛的日子也日渐临近。

   01  

从“改车”、“修路”开始

2022年年初，腾讯自动驾驶团队在北京总部园区悄悄拉开阵势，开始筹划一项自动驾驶测试验证工作。

腾讯自动驾驶团队成立于2016年，在过去几年里，团队已经就自动驾驶技术展开了一系列研究测试工作，先后在单车智能、车路协同、数字孪生等关键技术上取得了不小的突破，这也就有了腾讯后来对外发布的自动驾驶模拟仿真系统和数字孪生云。

这次自动驾驶测试验证工作与腾讯以往的自动驾驶项目有所不同，作为全程参与了这一项目的现场负责人，李江涛的感受是，“这是一个涵盖了自动驾驶、车路协同、数字孪生、5G远控等各类场景的、全链路闭环的自动驾驶测试项目。”

腾讯自动驾驶团队最初的想法是用家用轿车改装成的自动驾驶车辆进行L4级自动驾驶算法测试验证，再找两辆小巴车同步做实际路测和场景验证。

腾讯不是车企，内部没有符合需求的小巴车可供调用，正式启动前，首先需要解决的就是车的问题。

国内做自动驾驶小巴车的团队本就不多，更何况还要涉及双方团队一起对车辆进行改装设计的问题，因而留给腾讯自动驾驶团队的选择空间并不大。

经过多次磋商，腾讯最终从国内某车厂购入了两辆经由双方团队一起改装设计的小巴车。由于整个改装过程是走正规流程并经过了公示，这两辆小巴车不仅能上牌照，在测试完成后也能直接投入运营。

2022年8月，自动驾驶小巴车到位后，接下来需要解决的就是路线问题。

在这一项目中，腾讯的团队为自动驾驶小巴车设计了两条测试路线：

一条是针对中关村软件园这一封闭园区，团队设计了一条相对封闭的测试路线；

另一条则是从西二旗地铁站到腾讯北京总部园区，团队也设计了一条针对公开道路的开放测试路线。

一条封闭路线，一条开放路线，在自动驾驶实际路测过程中互为补充，同时又承担着不同的测试项目。

车路协同是自动驾驶中一项尤为关键的能力，同时还是一项难以在开放道路上进行验证的能力。

要验证车路协同能力，就需要对道路进行改造，公开道路改造需要协调多个市政部门，而要协调这些部门，时间长、阻力大，不是一两个月能完成的事儿。

腾讯的团队权衡之后，最终决定在腾讯园区内布上传感器、装上计算单元，将腾讯园区改造成自动驾驶车路协同的测试场地。

为什么车路协同对于自动驾驶车辆如此重要？

试想一下，未来你乘坐的自动驾驶公交车原定行驶路线上某一处发生了交通事故，如果继续按照原定路线行驶必然会导致交通拥堵，这时，如果这辆公交车能实时接收到道路信息并结合行驶路线进行计算，就可以规划出一条更为合适的新路线。

再比如，“鬼探头”是诸多交通事故的主要诱因。在自动驾驶车辆行驶过程中，一位从车辆视觉盲区冲出的行人往往无法被车端感知系统感知到，通过路侧感知弥补车端感知的不足，就能很好地避免这类交通事故的发生。

对此，李江涛解释说，“很多人都在说车路协同这个概念，但此前的车路协同最多就是做一个预警或提示，真正能把路侧信息用到自动驾驶感知系统中的并不多，我们这次在实际测试过程中是真正完成了这一能力的验证。”

车路协同另一个重要作用是提高编队行驶的通行效率。

编队行驶是为了提高汽车通行效率和通行安全性引入的一个概念，也是自动驾驶领域一个热门研究课题。然而，要实现编队行驶，不仅需要拥有车路协同这样的感知技术，还需要单车具备自动巡航控制能力，以及车车通信的多车协同能力。

这其中，车车通信是高速低距编队行驶过程中的一个关键保障，据腾讯自动驾驶总经理苏奎峰透露，“我们现在车车通信时延已经能够控制在60ms以内，编队行驶的跟车距离也已经控制在了10m左右。”

这样的测试验证工作看似简单，当落实到真实环境中，往往会遇到很多未知的挑战。

02

云上驾驶员

从西二旗地铁站到腾讯北京总部大楼，全程4.6公里，正常开车经过要13分钟，但如果是上下班高峰期，驶过这段不足5公里的路，往往需要花费50分钟。

这段路之所以会堵得如此离谱，一方面是因为人多、车多，车辆混行，驾驶难度极大，即便是老司机也要不停地点踩刹车。

除此以外，还有一个特殊原因是，这段路上有一所小学，尤其在放学的时候，道路上到处停放着来接学生的私家车，很多不按规矩停车的车主，往往就直接将车停在了车行道上。

早在测试路线规划时，腾讯自动驾驶团队就大胆地将这条路线规划到了自动驾驶小巴车实测路线中。

“刚开始测试的时候，每次行驶到这里，我们的自动驾驶车辆就会被迫‘罢工’，这时就需要人为来接管车辆，”李江涛好几次亲身经历了这样的焦虑时刻。

人为接管其实不是直接由车上司机接管，而是由坐在腾讯总部大楼内5G驾驶舱中的“驾驶员”接管。

在5G驾驶舱中，驾驶员通过大屏上显示的车上摄像头传输回来的实时画面，通过方向盘实时操控处于接管状态下的自动驾驶车辆。

‍受摄像头视野所限，以及车距判断依据的变化，在5G驾驶舱中开车与实际在车上驾驶位开车的感觉多少会有些不同。

不过，这样的驾驶方式也有它的厉害之处，尤其在经过腾讯技术团队不断优化后，驾驶舱大屏上呈现的视野已经从100°扩展到了150°，甚至将路侧设备感知到的实时信息一并传回到大屏上时，一个更完整的实时路况就呈现在了驾驶员面前。

作为腾讯研究院的资深专家，也是这一项目的深度参与者之一，王鹏就曾在5G驾驶舱亲身体验过这样的驾驶模式，他告诉锌产业，“在5G驾驶舱中能够得到周边路况更全面的实时视图，如果你习惯了以那个视图为主去开车，实际上开车会更有把握。”

5G驾驶舱提供的是一个5G远控的功能，在这次腾讯自动驾驶测试项目中，5G远控功能主要用来处理车辆脱困问题。

关于车辆脱困这一概念的定义，参与了5G远控功能技术开发的王琦结合自己在这一项目中遇到的实际路测问题解释称：

“在我们测试路线上有这样一个十字路口，这个十字路口在早高峰经常会堵死，当自动驾驶车辆行驶到这个路口、停车时间过长时，我们基于这个场景设计的AI算法会自行判断，看我们的车辆是否能够快速通过。

如果判断的结果是不能，算法就会上报服务器，再由远控端的驾驶员评估是否需要人为接管，如果驾驶员同样觉得需要接管，就会主动接管车辆，通过5G远控功能驾驶车辆驶出这一路段。”

不过，他也指出，“什么情况需要接管、什么情况不需要接管，关于5G远控中涉及到的这些突发情况的接管策略，我们还需要在更多场景中继续积累。”

这一方面是因为团队积累的场景还不够多，另一方面也是因为自动驾驶技术也在不断进化。

在前文中提到的学校路段车辆不按交规停放的场景中，腾讯自动驾驶团队在此前测试过程中已经通过算法做出了相应的应对策略：

当车辆行驶到这一路段遇到长时间停在车道内的车辆时，自动驾驶车辆会主动进行避让，而不再是停车等待。

5G远控功能未来更多是作为自动驾驶的云端安全保障，“万一出现特殊状况，我们可以实时进行远程干预，”苏奎峰如是说。

正因如此，5G远控功能对延时容忍度很低。为此，腾讯与运营商还联合搭建了5G云化核心网。

在这张大网之下，视频编解码和信号传输的延时只有100ms左右，即便加上数字孪生涉及到的视频渲染时间，整体延时也可以控制在300ms以内。

03

另一个“平行世界”

就在腾讯两辆路测小巴车凭借自动驾驶算法在中关村软件园行驶时，在另一个“平行世界”中，有着两辆同样的小巴车在同样的道路上自动行驶着。

这两辆小巴车只能在屏幕上看到，却无法驶入现实世界，因为它们是腾讯两辆路测小巴车在虚拟世界中的映射，也就是所谓的数字孪生。

腾讯是如何打造出这个平行世界的呢？

在这个平行世界中，三维环境由腾讯自动驾驶团队预先采集的高精度地图建模而成，再由预先部署的路侧感知设备和车载设备将道路上人、车、障碍物等结构化数据通过5G专网传输回腾讯机房的服务器上。

于是，腾讯机房服务器上运行的数字孪生的云渲染引擎经过实时渲染，最终将腾讯北京总部园区的实时数字孪生系统完全呈现在了腾讯内部的大屏上。

如果只是为了将画面远程呈现在大屏上，费时费力搭建这样一个数字孪生平台显然有些得不偿失。实际上，腾讯实时数字孪生也并非只是用来展示，而是深度参与到了自动驾驶技术测试验证过程中。

具体而言，会涉及到两方面功能：

第一，直接参与到车辆自动驾驶、5G远控功能构建中，这需要数字孪生与真实世界做到实时同步。

李江涛告诉锌产业，“在实际测试过程中，腾讯自动驾驶团队每天都要在车上看数字孪生和真实环境是否能够完全对应上，是否有漏检、误检，有没有位置不准确、行驶路线不准确的情况。如果有的话，就需要排查是哪个传感器检测的数据出现了错误，并对结果进行修正。”

第二，就实际路测过程中无法测试的——极端环境中车辆自动驾驶情况，同样需要在数字孪生中进行测试验证。

针对这样的测试需求，腾讯早在2018年就发布了自动驾驶数字孪生测试平台TAD Sim，这一平台不仅被腾讯用于自动驾驶技术测试验证中，也已经在广汽、上汽等知名车企中得到了广泛应用。

实际上，腾讯实时数字孪生的价值不止于此，苏奎峰认为，自动驾驶与数字孪生相结合至少有两个方面的好处：

第一，在未来虚拟环境和现实环境高度融合下的全真互联网场景中，我们可以借助数字孪生系统找到更好的技术创新点；

第二，通过数字孪生，我们也可以创造更大的未来空间和商业价值。

在腾讯的自动驾驶技术验证、乃至WeCityX计划中，数字世界建设进程其实要比现实世界更快一些。

据腾讯研究院产业研究中心主任刘琼透露，基于实时数字孪生技术，腾讯也在做企鹅岛的数字孪生，尤其会将基于共创得到的创意和脑洞，放到数字孪生中做验证。

V2G就是这样一个探索性场景，在这个场景中，腾讯正在尝试将自动驾驶的交通系统与能源系统打通，未来在企鹅岛上实现车网互动充电技术，从而在园区内各微电网之间实现能源的时空调度。

 04 

重新思考自动驾驶

2023年6月，当我们拜访腾讯北京总部时，腾讯基于实时数字孪生和5G远控的自动驾驶测试验证工作仍在进行着，但基于全真互联技术实现的车路云一体化自动驾驶解决方案已经初见雏形。

李江涛告诉我们，“包括L4级自动驾驶、车路协同、车车协同、实时数字孪生、5G远控等全链路能力，我们在这一年多的实际路测过程中都已经得到了验证，并实现了车路云一体化全面创新，接下来我们将会在企鹅岛上再做进一步的部署和测试。”

实际上，这次在腾讯北京总部园区的测试验证工作仅仅是腾讯自动驾驶的开始，在WeCityX计划、企鹅岛中，腾讯正在谋划着一盘更大的棋局。

距离2014年特斯拉发布Autopilot已经过去了将近10年，自动驾驶在这十年里几经起伏，却迟迟未能成熟商用，这其中一个悬而未决的问题是，传统车辆、人驾驶的车辆、行人三者如何混行。

对于自动驾驶而言，由于无论技术如何演进都无法直接对道路本身形成影响，混行问题也就成了一道无解的谜题。

如果换一个视角——从城市规划角度来看这个问题呢？

王鹏在城市规划行业已经工作了十余年之久，是城市规划领域资深专家，他指出，“困扰自动驾驶多年的混行问题如果放到城市规划行业来看，其实并不是什么难事儿，只是大家都觉得这个问题不应该由城市规划去考虑。”

放眼全球来看，如今越来越多科技公司开始将自动驾驶与城市规划进行结合研究。

例如，2017年，谷歌旗下Sidewalk Labs官宣投资5000万美元在加拿大多伦多湖滨区打造的Quayside项目；2021年，丰田在日本静冈县裾野市启动的Woven City项目。

在这些项目中，科技公司都在尝试通过城市规划解决很多技术上目前难以解决的问题，例如通过改变道路系统硬件基础设施，通过设计独立的路权、设计更合适的段面，解决自动驾驶混行的难题。

WeCityX计划，实则正是腾讯从城市规划出发解决技术问题的一次尝试。

在WeCityX计划中，腾讯的团队规划了步行系统与自动驾驶系统共享的中央绿轴，设计了适用于自动驾驶车辆的独立路权和三级路网，构想了与建筑、交通多个系统融为一体的分布式储能系统……

苏奎峰说，“我们最终是希望我们的员工下地铁或开车到停车场后，在岛内通过编队行驶的小巴车，可以迅速抵达相应的办公楼下。”

值得注意的是，在这个计划中，腾讯关注的并非只有自动驾驶技术。

王鹏说，“综合来看，WeCityX计划的核心是自动驾驶、可再生能源这样的标志性、变革性技术会带来怎样的变化，我们的城市空间如何响应这样的变化。”

以这次北京路测项目中的路侧感知系统为例，这一系统采集到的数据既是自动驾驶所需的数据，也是服务于所有城市系统、描述人、车行为的一个基础数据，是理解未来智慧城市的基础。

如此来看，腾讯自动驾驶，也就成了一次不是为了自动驾驶的自动驾驶冒险之旅。