阿里下一步会造车吗？王刚借用了上汽陈虹的“灵魂说”：“我们有了灵魂，它会被安放到不同的躯干上。我相信行业需要精细化分工，但如果没有合适的躯干，我们也可以自己做。”
图/产线上的小蛮驴即便在传闻最喧嚣的时候，阿里也没正面表态要造车。
这不像阿里的风格，也不符合很多阿里人的自我认知。比如王兵，2017年，他博士毕业两年半，从美国一家自动驾驶公司跳槽到阿里，目的就是做自动驾驶汽车。
他只是没想到，一切开始得那么原始。前两个月的工作是买一辆车、拍张浙牌，找个可以一边写代码一边搞改装的办公场所。他在阿里园区弄了个车库，冬天凉，夏天暖，上厕所需要骑着平衡车去隔壁楼。
他更没想到，试验过各种车型之后，他曾经的博导、现在的老板，达摩院自动驾驶实验室负责人王刚，决定先做一款小物流车，车子高约1米、长约2米，像踩着四个轮子的货柜，区别是它有L4级自动驾驶能力。它的名字叫小蛮驴。
这跟王兵最初想象的“车”相去甚远。但王刚让他相信，这辆车，离真正的自动驾驶更近。
9月27日，很少露面的王刚在北京见媒体，他介绍，小蛮驴已经量产，并落地22个省市的100多个学校和社区，以每天8到10小时的工作量，接了超过100万包裹订单。他用的词不是“路测”，不是“试运营”，而是“常态化运营”和“规模化商用”。
商用，是自动驾驶行业在等待的“下个技术周期”的故事。
王刚证实，达摩院在做无人卡车，内部称之为“大蛮驴”。大蛮驴是在小蛮驴的技术栈上生长出的第二款L4级自动驾驶产品。
阿里下一步会造车吗？王刚借用了上汽陈虹的“灵魂说”：“我们有了灵魂，它会被安放到不同的躯干上。我相信行业需要精细化分工，但如果没有合适的躯干，我们也可以自己做。”
两股力量偶遇，“他们真菜”
2018年盛夏，叶腾驹在杭州云栖小镇测试小G，它是菜鸟团队几个人鼓捣了两年多做出来的送货机器人。
小G停在路中央，后方跑来一辆车，比小G大，长得像太空舱，车身写着“智能物流车”。开到小G跟前，太空舱刹车了。边上闪出个人，请叶腾驹挪一挪小G，给他们让个路。
叶腾驹认出这是隶属于阿里创新事业群旗下AI Lab的人，可把他牛逼坏了，“他们的车连借道都不会，菜啊。”他马上让小G灵动一闪。
图/谷明琴团队的“太空舱”那是AI Lab的谷明琴第一次见到小G，“天哪，他们做了那么小一个车，还啥都没有。”那时AI Lab团队已经在车库改装了20多辆乘用车，不巧，叶腾驹见到的是算法不够完善的新demo。
双方相视一笑，都觉得自己赢了。
阿里旗下两股自动驾驶力量就这么偶遇了。都是心比天高的草台班子，都不太被人理解，但都相信自己站在历史这边。
叶腾驹本来是做数据技术的，但老板陈俊波总找他聊股票，颠来倒去分析几只机器人概念股，最后表露真实企图：“有没有兴趣做机器人？不是仓内机器人，室外的，全自动驾驶。”
自动驾驶如果有信徒，陈俊波就是其中之一。他们这些人，相信有两个世界存在：没有自动驾驶的世界和有自动驾驶的世界，二者以DARPA大赛（美国国防部高级研究计划局举办的无人车挑战赛）为界。2005年，5支参赛队伍的无人车，在沙漠中跑完212公里的自动驾驶赛程，有史以来第一次证明，自动驾驶可以。陈俊波的执念，始于这场宇宙大爆炸。
陈俊波根本没买机器人股票。2015年底，他东拉西扯，组建出七八人小团队，又用“可以赌上股票奖金”的理由说服上司，如愿以偿投身自动驾驶。那一年，Waymo还没从母公司Alphabet独立出来，但嗅觉最敏锐的技术人已经捕捉到“未来将至”的气息。
2017年王刚的到来，使阿里开始正视这项技术。回国之前，王刚是新加坡南洋理工大学的终身教授，年纪轻轻就在深度学习和计算机视觉圈子颇有名望。
阿里本来是请他到AI Lab研发智能音箱的，他用几个月完成任务，交出第一代天猫精灵，就提出要做自动驾驶。
站在技术人的视角，这个转变并不突兀，自动驾驶是AI技术集大成的应用，比任何其他AI产品都更有挑战。只有自动驾驶，承载得起最大的技术野心。
图/王刚团队早期改装的乘用车不过看得出来，阿里没什么准备，毕竟连办公场地都是从公司车库化缘而来。好在，对这位前南洋理工大学终身教授，高层给予了充分自由，接下来大半年，公司没给王刚设置任何KPI，静静看他能整出什么东西来。当然必要的时候，也开了不少绿灯。
团队的第一辆车是王兵买的，林肯，所有权归属浙江天猫技术有限公司，拍牌用的是公司法定代表人张勇的身份证。10月1日完成采购，11月完成初步改装，第二年3月进入封闭区域路测。再后来，他们改买比较便宜的比亚迪，继续堆传感器、堆算法、跑路测。
2018年上半年，马云去体验无人车，大家有点紧张，让马云在边上等着，车子先空跑了好几圈。车子靠边停下时，马云趴车窗上嘲讽工程师：“砸了吧！”体验完，他又说“还可以！”
云栖小镇偶遇之后没多久，阿里决定让隶属菜鸟的小G团队和隶属阿里创新事业群的AI Lab团队合二为一，并给了他们新的番号：达摩院自动驾驶实验室。王刚被任命为实验室负责人，开启推进阿里自动驾驶技术的整合统一。
一头蛮驴问世，“就这？”
上世纪20年代，汽车大量涌入城市，推动人类出行方式全面机动化。一百多年后，很多人相信，自动驾驶会带来汽车革命的重演。
人心期盼，资本狂热。统计显示，2016到2018年有数百亿美元热钱涌入自动驾驶行业，2018年全球自动驾驶总投融资规模超过70亿美元，其中国内就超过11.5亿美元。
达摩院自动驾驶实验室成立后，阿里完成了内部自动驾驶人才的整合，又招进来不少业界大牛，一时心气颇高，各个准备大展身手。直到王刚平静宣布，别的事情先放一放，我们研发一款无人车，用来做末端物流配送。它不能是个demo，得有量产能力。
图/可量产的小蛮驴“就这？”这跟大家想的不一样，很多人如坠半空，有的人闪电离职。刚从主机厂来达摩院、做了十几年乘用车的硬件专家何浩，眼前缓缓打出三个问号，“我知道要做物流车，但没想到是这么小的车”，他要带30多人的硬件团队，入职第一件事竟然是安抚军心。
谷明琴也被巨大的落差击中：“哪个技术人不想做最牛的东西？”
王刚知道这些情绪，但他不愿意画更大的饼。
在他看来，“做一款量产商用无人车”已经够难了。大家过于纠结“物流车”的小，却低估了“量产商用”的难度之高。
花钱堆硬件不难。自动驾驶进入2019年，人们见过太多酷炫的车型，大部分L4公司都走上了烧钱研发-产品路测-争取投资-继续烧钱的路。只是，另一面的故事随之而来，无人车事故致死案例出现、大公司自动驾驶战线收缩、头部创业公司资金链断裂等等，它们提醒着行业：从demo到落地，征途遥远。
沿着“技术成熟度曲线”起伏的行业历史，王刚并不陌生。大学任教期间，他和研究团队研究过各种AI应用，比如自动服装检索、辅助驾驶、自动药品检测、医疗发票OCR识别。早在2011年他们就开发了类似淘宝拍立淘的服装检索算法。受限于场景，产品化并不成功。
“AI是数据驱动的系统，自动驾驶的本质，则是数据驱动的超级AI系统。”王刚想要回到技术本源，“业界主流的自动驾驶技术路线有两派，一派走L2到L4的纵向技术迭代路线，另一派走垂直场景L4到泛化场景L4的横向场景迭代路线，我们是后者。就像攀登珠峰，有人走南坡，有人走北坡，两个路线都有可能登顶。不过，不论哪条路线，都要以‘数据驱动’为原点。”
只有让足量的车跑出足量的里程、见过足量的长尾场景，自动驾驶系统才可趋于理想。正因如此，前一派选手急于把L2、L3级别的辅助驾驶系统推向市场，后一派选手比拼着车队规模和路测里程，“多数公司的路测车队，规模在几十到一两百辆，远远不够，于是大家都在拼命融资扩大规模。”
Uber 2015年成立自动驾驶部门Uber ATG，每年烧钱5亿美元，5年后终于不堪重负，以40亿美元出售了整个部门。据业内人估算，自动驾驶乘用车的落地成本为500亿美元左右。
烧钱是不可持续的，王刚想走一条“产品驱动”的路，也就是做一款成熟产品，通过解决社会需求产生价值，以产品价值牵引无人车规模化落地。
图/从路测驱动到产品驱动短期内，跑在公开道路中高速场景下的大部分车型，不具备产品化条件。好在阿里的业务生态，提供了另一套需求土壤：物流。
物流是经济体的血管，中国每天产生3亿件快件，它们从产地、货仓，经由交通干线、城配线路，流入社区、校园等终端。在包裹逐年递增、劳动力日益短缺的压力下，整个链路都有无人化需求。相对而言，成本最高、效率最低的末端环节，需求最为急迫。
这就是小蛮驴的目标了。问题不在于车子设计得多玄幻，而是“做一辆对社会有用、真正能解决问题的车”。
一切挑战归根结底都是技术挑战
找到需求，开发产品，解决问题。一个朴素的道理，在自动驾驶的世界，竟要绕那么大的圈才能说清。至少，谷明琴读了好几个月的王阳明《心学》，才让心情平复，并慢慢理解王刚的思路。
那段时间，两支队伍完成了两套技术框架的融合，包括底层操作系统、通信中间件、仿真平台等等。技术融合完了，团队也磨合得差不多了。
现在谷明琴和叶腾驹都觉得对方“有两下子”，值得联手做事，解决王刚所说的“量产”挑战。
量产，一要让无人车成本足够低，让客户用得起，二要让车子足够聪明，独立完成万千末端场景下的送货任务。
末端是没有车道线和交通规则的世界。相比公开道路，时速要求更低，但智能要求更高。想象一下上班族、老人、小孩、猫猫狗狗、婴儿车、平衡车、电动车、垃圾车同时出现的画面，想象狭窄的小区路面上停了一辆车，边上还有一辆车和小蛮驴面对面交互。
图/高校里的小蛮驴如果把自己代入小蛮驴，它开在社区和校园，无异于荒野求生。它平均每天要识别4000多万个障碍物，完成5000多次交互。有辆小蛮驴遇到过这样的场景：一块10厘米高的黑色滑板车出现在黑色柏油路面。人眼不一定能判定的画面，无人车要凭精细化感知能力瞬间识别。
至于会车交互，则是几方交通参与者“预判对方的预判”的过程，你停我走或我退你进，一辆车子的决策影响周围车子，进而影响更多车子。就像《三体》中的“猜疑链”，无穷无尽的程序递归，导致决策空间呈指数爆炸。每当算法做出一次决策，不确定性就会逐步累积，运气不好的话，可能导向从未见过的数据分布状态，这就是著名的“分布偏移”问题。
这是一辆大巧若拙的车。
如果没有成本压力，很多问题可以靠堆硬件来解决，但这不符合量产逻辑。事实上，不仅不能“向硬件要智能”，反而倒过来，硬件要“向算法要成本”。
Demo时代的小蛮驴，曾经配置昂贵的高精惯导，用以实现厘米级精度的定位。后来自动驾驶团队通过多传感器融合算法和软硬一体化设计，自研了一套能达到同样精度的高精定位系统，把成本降低了90%左右。
图/阿里巴巴集团副总裁、达摩院自动驾驶实验室负责人王刚从核心传感器、嵌入式计算单元到线控底盘，小蛮驴的核心硬件全部采用自研或深度定制。现在，小蛮驴使用的传感器数量业界最少，整车成本不到业界平均水平的三分之一。用王刚的话说，“不管场景挑战还是成本挑战，归根结底都是技术挑战。”
2020年9月，达摩院院长张建锋在云栖大会正式发布小蛮驴，并称，希望用自动驾驶技术为末端物流提供解决方案。
时间过去一年，小蛮驴开进全国22个省份，在100多所学校和社区常态化运营。它们奔波于快递代收点和用户住宅楼/办公楼之间，最忙的驴，每天要送近300件快递，效率已经超过人类快递员。
今年6月，阿里巴巴首席技术官、达摩院常务副院长程立宣布，接下来一年，将投入1000辆无人车到末端场景。小蛮驴产能爬坡的加速键就此按下。
这时，王刚又平静地宣布，大蛮驴也在路上了，下一阶段的重点工作，是用无人卡车解决城配问题。他希望，3年后能在1万条城配路线上看到大蛮驴的身影。
以王刚谨慎寡言的个性，这个表态堪称激进。
小蛮驴在“技术落地无人区”的探索，给大蛮驴打了样。大小蛮驴共享同一套技术框架，为小蛮驴研发的自动驾驶机器学习平台AutoDrive、云上智能仿真测试平台、嵌入式计算单元以及深度定制传感器技术，都已平移到大蛮驴的技术栈。未来，大小蛮驴也能共享他们对物流需求、场景运营的理解。
小蛮驴，终将拉起阿里自动驾驶这辆大车。
至于外界反复问起的乘用车，王刚还是不着急：“我们内部经常说‘既要又要还要’，但做产品的时候，我不同意既要又要还要，应该专注。”
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