文远知行发布中国首份自动驾驶出租车Robo-Taxi试运营报告 首月完成8,396个出行订单


汽车商业评论消息:2020年02月14日,文远知行WeRide携旗下合资公司文远粤行发布中国首份L4级自动驾驶出租车Robo-Taxi的试运营报告。文远粤行试运营首月,即2019年12月01日至31日,共完成8,396个出行订单,零安全事故,日均出行服务270.8次,单天最多订单达到438单,服务订单总里程达41,140公里,共服务4,683名用户。

文远粤行于2019年11月底在广州开启Robo-Taxi试运营服务,运营范围覆盖广州市黄埔区、广州开发区中心区144.65平方公里的城市开放道路,是迄今为止中国唯一对公众全开放的Robo-Taxi服务。市民只需要下载叫车应用WeRide Go,即可呼叫使用,无需申请、审核。

文远知行COO兼文远粤行CEO张力说:“在中国,对公众全开放的Robo-Taxi运营没有先例可循,首月我们获得了大量的复杂道路路测数据,以及Robo-Taxi载客运营的第一手经验,为下一阶段的研发和运营开了一个好头。文远粤行试运营服务得以顺利开展,有赖于文远知行与白云出租车集团双方团队的紧密合作。”

运营水平接近传统出租车,94%的乘客打出五星评价

文远粤行Robo-Taxi试运营的首份月度报告显示,在2019年12月,Robo-Taxi共完成了8,396次出行服务,占总订单需求的62%。

文远粤行Robo-Taxi的运营时间为每周一到周日,早八点到晚十点。从12月份每天各运营时段的平均订单数量来看,早晚通勤高峰的订单需求量最高。

单个用户平均每天的叫车次数为1.8次,每单平均服务里程为4.9公里。作为对比,白云出租的传统出租车在12月份的每单平均服务里程为7.17公里。Robo-Taxi仅在电子围栏范围内提供服务,未有高速、机场等长距离订单,与传统出租车的正常运营水平比较接近。

文远粤行Robo-Taxi服务目前不支持扬招打车,而是固定上下车点、选点打车。市民可通过文远粤行旗下WeRide Go的公众号、App、H5等渠道,留言提交新的上下车点需求。只要满足基本的要求,如在电子围栏范围内、不违反交通法规等,便可通过申请。

截至目前,文远粤行Robo-Taxi上下车点已由运营初期的三十几个扩充到百余个,增加两倍多,并且仍在持续添加中,覆盖运营区域内的商场、行政办公场所、大型小区、地铁、公交站点等热门叫车位置。运营报告显示,目前运营区域内最热门的前三个上下车点分别为:黄埔区行政服务中心、百丰汇广场、万达广场(黄埔店)。

上下车点的增加使得Robo-Taxi日常规划的行驶路线由最初的上千条扩充到上万条,涉及的场景更为复杂多样。目前,文远粤行Robo-Taxi的日常运营已基本覆盖除高速以外的所有城市开放道路场景。

在12月份的服务订单中,有94%的乘客给予了最高的五星级评价。五星评价中,认为“车辆行驶平稳”、“车内整洁”及“安全员态度好”的反馈居多,分别有接近30%的用户勾选以上选项。

在五星以下的评价中,认为行驶或刹车状态不够稳定、路线规划不合理的反馈居多,等车时间较长也是用户希望尽快改善的一个方面。

行驶的稳定性在五星好评和五星以下的评论中都备受关注,这主要是每位乘客乘坐Robo-Taxi的期望不同和对自动驾驶技术理解的差异造成,这也是文远知行把稳定性作为衡量无人驾驶水平重要标准之一的原因。

走向运营的自动驾驶技术,以安全为首要原则,兼顾效率与用户体验

将Robo-Taxi作为一个产品进行开发,是这一年多来文远知行始终坚持的研发战略。文远知行推出的WeRide ONE自动驾驶通用算法,能够实现Robo-Taxi运营全场景、全天候的覆盖。截至2019年12月,文远知行自动驾驶路测里程已经超过1,150,000公里,这些都为文远粤行Robo-Taxi的顺利运营提供了坚实的保障。

安全是文远知行的第一准则。自动驾驶出租车自运营以来保证了零安全事故的纪录,这得益于文远知行在整个运营期间对技术安全冗余和安全员工作的严格把控。同时,在Robo-Taxi的真实运营场景中,文远粤行重点优化了有关运营效率与用户体验的技术细节,包括上下车环节的人车互动、无订单情况下自动驾驶巡游路线等。

在上下车环节,文远粤行Robo-Taxi重点优化了在狭窄场景下的规划能力,使得Robo-Taxi可以在停车点附近根据周围环境、车辆及行人的动态变化,合理规划停车路径,选择最方便乘客上下车的具体位置。

通过分析订单分布特点,文远粤行的车队管理系统实时统筹无订单情况下车辆的自动驾驶巡游路线,在需求旺盛的路段和时段有效配置Robo-Taxi,大幅提高了车辆接单效率,降低乘客等待时间。

试运营启动后,每天每辆Robo-Taxi在环境信息、感知数据、车辆决策行为等各个维度为数据库贡献1.5TB的数据量,为仿真场景库和模型训练积累了更为丰富的场景,实现了产品与运营之间的数据闭环。