说起滴滴，人们第一个想到的肯定是一款手机应用。
一款将打车服务带到手机上的软件，方便人们。
滴滴被称为“互联网公司”。
毫无疑问，大家看重的是公司在软件方面的优势。
然而，互联网行业已经不能像人们过去想象的那样被视为“在线”。
仅仅两个字并不能概括互联网四通八达的覆盖面。
在此背景下，“在线”滴滴推出了硬件解决方案。
4月19日，滴滴自动驾驶在上海车展上发布了全新硬件平台——滴滴Gemini。
第一款采用该新平台的车辆是沃尔沃XC90冗余车型。
沃尔沃还与滴滴出行旗下自动驾驶公司签署了战略合作协议，双方将在自动驾驶测试车队方面展开合作。
严格意义上的自动驾驶是无人驾驶。
很多没有安全人员就可以看到的自动驾驶测试并不具有普遍意义，因为这些测试车辆还没有提供安全方案。
例如，现在用户在路上开车时，车内的大部分安全防护措施并不需要发挥作用，无论是安全带、安全气囊，还是车内的灭火器，但这些都是必要的安全防范措施。
汽车如此，更何况自动驾驶汽车，更需要精心的安全防护。
滴滴推出自动驾驶硬件平台，可以推测是为了下一阶段的无人驾驶测试，提前做好硬件安全准备。
据官方介绍，基于此次签署的合作协议，沃尔沃汽车希望与滴滴自动驾驶建立长期合作伙伴关系。
滴滴还将继续扩大在中国和美国的自动驾驶测试车队，推动自动驾驶的商业运营。
据极客公园了解，这也是沃尔沃合作的第一家中国自动驾驶公司，并且在海外市场与Waymo合作。
滴滴的自动驾驶硬件平台怎么样？将时间拨回到11天前。
4月8日，滴滴自动驾驶发布了一段自动驾驶汽车连续5小时不接管行驶的视频。
在此过程中，它遇到了很多复杂的自动驾驶场景，包括连续逆光行驶、狭窄道路超车等。
、无保护左转、大型路口掉头等，对自动驾驶提出了更高的要求，滴滴自动驾驶路测车表现稳定，Udacity创始人兼董事长、谷歌自动驾驶项目创始人Sebastian Thrun表示，给出的评价是，视频中的图像展现了自动驾驶技术的全球领先水平。
通过展示这段视频，滴滴无疑秀出了自己的技术“肌肉”。
据了解，视频中的自动驾驶技术研发过程中，滴滴自动驾驶研发团队基于机器学习算法分析利用了该地区大量的人类驾驶车辆数据，提高了预测的准确性。
交通参与者的行为。
，从而提高自动驾驶车辆在交叉路口避让等交互场景中的处理能力。
但滴滴并不满足于自己制作软件。
而是低调推出了硬件平台。
极客公园了解到，滴滴长期以来一直在研发自动驾驶硬件平台。
硬件平台是指包括传感器、计算平台、车内交互设备等在内的一整套解决方案。
Gemini硬件平台被滴滴内部认为是第三代产品。
之所以现在正式对外公布，是因为这一代产品能够同时实现足够高的性能——几乎是国内最顶级的L4级自动驾驶设备，而且成本也能降低到团队的水平。
期望。
滴滴Gemini堪称滴滴自动驾驶计算平台的集大成者。
传感器的大小和类型均已升级。
例如传感器数量达到50个，采用多种测量原理交叉使用传感器。
长距离、中距离、短距离都有相应的传感器硬件配置。
摄像机可以捕捉远至数米之外的交通信号灯和交通标志。
近距离方面，车身周围还新增了4个鱼眼摄像头，覆盖了汽车周围的环境。
近距离盲区。
不仅如此，滴滴还在其自动驾驶传感器套件中增加了对红外摄像头的支持，以准确识别人身安全。
也就是说，为了保证行人的绝对安全，滴滴自动驾驶专门增加了硬件，可以更准确地识别行人。
每增加一个硬件都需要一部分计算能力来支持。
为了配备如此大量复杂的硬件设备，Gemini还配备了高算力自动驾驶计算单元，达到+TOPS算力，40Gb+/s传感器数据访问，并采用车载以太网架构以实现可靠和低延迟。
满足功能安全要求。
而且，在保证性能成倍提升的同时，还能控制成本。
这是沃尔沃等合作伙伴需要的，也是滴滴自动驾驶最需要的。
据滴滴官方介绍，Gemini上一代硬件平台仅支持11个传感器，价格与Gemini相差无几。
即使硬件平台标准化后，这个硬件平台也可能用于其他车型的售后改装。
安全、数据和硬件平台的必然性。
滴滴为何要打造一个自己似乎并不擅长的自动驾驶硬件平台？从逻辑上讲，滴滴进军自动驾驶领域与其网约车核心业务紧密相连，领域间也不乏互操作性。
滴滴过去几年在网约车领域获得的宝贵经验，可以在自动驾驶领域得到重用。
首先是安全。
安全已融入滴滴公司的血液中。
对于自动驾驶的实现，只是通过软件迭代而没有升级硬件系统，实际上缺乏系统安全解决方案。
例如，只注重技术而忽视力量训练的运动员无法进一步提升。
以滴滴Gemini与沃尔沃XC90的合作为例。
双方已实现一辆车的4层冗余：第一层是沃尔沃XC90车型。
这款车拥有专为自动驾驶设计的前置量产冗余。
当主执行器发生故障时，另一个执行器仍能提供足够的制动力和转向力，保证安全停车；第二层配备了多种类型的车规级冗余传感单元，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，每个组件均可达到ASIL B级别，并具有更高功能的组件异构叠加安全级别。
在感知层面实现自下而上的保护。
第三层是替换系统的控制器，采用基于嵌入式开发的MCU计算单元，可以保证决策控制层出现问题时的保护，相当于一个后备大脑；第四层是滴滴自动驾驶的远程控制。
押运中心可在云端远程及时接管车辆。
其次，滴滴成立自动驾驶公司后，凭借数据和场景优势实现了闭环。
滴滴出行平台日均网约车订单数千万。
驾驶员的驾驶轨迹数据以及车辆上安装的橙色查看设备可以全年采集近亿公里的场景数据，覆盖绝大多数想象长尾场景。
如此丰富的场景和数据，是滴滴自动驾驶的数据“营养”。
仅有数据实际上是不够的。
自动驾驶的另一个关键步骤：模拟训练，需要提取有效数据。
有限的自动驾驶测试车辆和仿真流程不足以支撑完全自动驾驶技术的实现。
由于滴滴在数据上具有定量和定性的优势，因此它还使用模拟系统来增加测试里程。
滴滴可以将效果提升到一个更高的水平。
那个地方。
据悉，滴滴目前采用模拟系统进行自动驾驶，模拟可以将测试里程提高5-6个数量级。
此外，除了路测之外，滴滴还可以根据滴滴八年积累的运营数据，整合运营地图、安全地图、技术地图，形成滴滴的自动驾驶战术地图，帮助其在有限的能力和能力范围内运营。
在时间范围内，我们会探索更好的业务闭环模式，比如自动驾驶和滴滴网约车的混合调度模式。
现阶段自动驾驶试运营的区域和车队都有限。
滴滴可以为网约车司机和自动驾驶车辆调度行程，弥补自动驾驶车辆只能在特定区域使用的限制。
借助滴滴规模化的运营网络以及技术和政策的逐步发展，滴滴将实现网约车订单的混合调度，并根据路况、天气和路线确定调度模式，既有普通车辆，也有自营车辆。
驾驶车辆。
同时可以为用户提供服务，逐步让自动驾驶服务更多的人。
将自动驾驶与网约车整体运营结合起来，实现“混合调度”，可以使自动驾驶“有条件商业化”，即自动呼叫自动驾驶在合适的区域载客。
这是一个旅游公司的旅游场景。
优点。
经过多年的场景和数据积累，自动驾驶业务实际上已经为滴滴开辟了一条释放之路。
随着数据不断丰富，自动驾驶日益与各种出行场景融合并涉及商业化。
，不仅仅是软件，所有因素都开始倒逼硬件适配和升级。
这时滴滴需要有自己的底层硬件平台来支撑所有上层业务。
一位业内人士曾向极客公园表示，一味为自动驾驶“堆料”，追求硬件参数，并用在智能手机等汽车上，其实并不是最好的解决方案。
最重要的是在“可用”范围内达到最高的有效计算能力，最大限度地发挥硬件的作用。
这同样适用于滴滴。
在追求高性价比硬件方案的同时，能够释放最有效的数据，适应最多的场景。
Gemini硬件平台是目前最适合滴滴自动驾驶的解决方案。