为了搞定自动驾驶最难的「从1到100」，文远知行放出了这个大招
无论是创业还是创新，从0到1的过程，往往是最艰难的。这是因为开拓者们面对的，是一条没人走过的路，每一步怎么走，都没有参考。
俗话说「摸着石头过河」，从零到一往往连「石头」都没有。
自动驾驶行业，便是这样的一个行业。
虽然早在1939年，通用汽车公司便在纽约世博会上展出了世界上第一辆自动驾驶概念车，但这个由无线电控制的电磁场引导的电动玩意，更多是当年工程师的一种浪漫畅想。
事实上，自动驾驶的正式探索和发展，也不过是近十几年的事儿。
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在这段不算长的时间中，各家由天才工程师们组成的自动驾驶公司，八仙过海各显神通，真正让车子自己开起来了——或者说，基本完成了「从0到1」的过程。
计算机「感知」自然世界、算法与人类行为「博弈」、克服不可控的天气和环境、用机器模拟人类驾驶的体感……工程师们所面临的，都是在过去从未碰过的事儿。
然而，在软件工程师和硬件工程师的努力下，好不容易「改」出了表现接近完美的自动驾驶车，结果发现问题来了：
自动驾驶从1到1难，但从「1」到「100」更难。
看着都是四个轮子，但实际上不同车型之间的差异可谓天差地别，形状不同，重量不同，底盘不同，性能不同，都会为自动驾驶系统「赋能」带来各种问题。
这就好比同一款看似华丽的衣服，穿到每个人身上，效果都不同——甚至有些还穿不下。
自动驾驶能力规模化、多元化赋能的难题，可谓自动驾驶行业下一阶段发展的关键挑战。
不解决好这个问题，自动驾驶车辆和应用，永远将是「少数派」。
自动驾驶企业的工程师们，自然也意识到了这个问题，大家都尝试钻研自己的新「招式」。
而这一轮「1到100」比拼中，率先提交答卷的，不是美国的几个自动驾驶老大哥，而是文远知行，其答案是：WeRide One。
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不懂就问，什么是WeRide One？
根据文远知行的官方定义：
WeRide One是文远知行新一代自动驾驶通用技术平台，它以文远知行自研的自动驾驶全栈式软件算法为核心，涵盖自动驾驶模块化硬件解决方案以及自动驾驶云架构平台，通过三大层级全面打通“研发—部署—应用”的自动驾驶产品生命周期，能够为不同车型实现城市场景内的自动驾驶赋能，不仅增加了自动驾驶系统的稳定性与安全性，同时极大降低了企业的研发成本。
翻译一下， WeRide One就是自动驾驶层面的「金牌教练」，不管你是小轿车、SUV、小货车还是小巴车，经过它的「指导」，都能成为自动驾驶老司机。
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可以说，文远知行这个杀手锏让「从1到100」这个大难题，迎刃而解。
并且大家都知道，对于通用平台来说，应用越多，其「底子」也会越深厚，今天能够覆盖文远知行旗下的4类车型，明年、后年可能就是十几款、甚至更多。
那么问题来了，为什么WeRide One能做到？
核心因素，首先一定是文远知行多年来深厚的技术积累。
成立5年多，这家扎根广州的自动驾驶公司，一路以来解锁了多个行业第一：最快完成开放道路无人测试（成立81天）的创业公司、成立中国第一支可运营无人车队、推出中国第一辆L4自动驾驶出租车、首家同时拥有中美两地无人驾驶测试许可的初创企业、推出中国首款L4级自动驾驶货运车、推出中国首款前装量产无人环卫车……
这些成就都源于文远知行一直都处于全球领先位置的自动驾驶全栈式软件算法，以及不断提升的自研硬件方案与工具平台。
在不断地研发与实践中，文远知行也逐步提炼出了自己的自动驾驶生态体系，这也正构成了WeRide One的三大层级：
1. 文远知行自动驾驶全栈式软件算法，这是自动驾驶的大脑
2. 文远知行模块化硬件解决方案，这是自动驾驶的躯体
3. 文远知行先进云端架构平台，这是自动驾驶的血管
在多年的探索中，文远知行发现，能够解决好这三个事情，让它们协同运作，可覆盖、解决绝大部分的城市场景内下的自动驾驶应用需求。
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因此，通过「大脑+躯体+血管」的组合拳，文远知行成功打通了「研发—部署—应用」的链路，提炼出一个真正通用的技术平台。
这就好比一件简简单单的白T恤，但不管高矮胖瘦，穿上身都不会出错——如果再进行一些简单裁剪调整，白T恤更会成为一件时尚利器。
文远知行对WeRide One的期望，大概也是这样的一个可用、好用和实用的存在。
事实上，文远知行目前旗下的4款产品线，都应用了 WeRide One平台。得益于此，文远知行才能在短短5年时间里，成功覆盖动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车和正在进行中的高阶智能产品5大产品线，呈现出遍地开花的局面。
掰开揉碎，WeRide One到底牛在哪儿？
正如前面所说，软件、硬件和云端架构平台三大部分，撑起了WeRide One平台。
看似简单明了的组成，但背后并不简单。
我们知道，想要做一个「通用平台」，最难的就是「通用」这二字。
什么是通用？通用就是没有限制，可以共同使用。
当然不谈前提就说自动驾驶，都是瞎忽悠。作为一家十分务实的自动驾驶公司，文远知行自动驾驶布局一路以来走的都是价值为先的路子。
自动驾驶落地哪里价值最多？一块就是文远知行已经深耕多年的城市场景，另一块则是物流干线场景。
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作为WeRide One，首先解决的就是城市场景下的自动驾驶落地。
那么，面向城市场景下的自动驾驶，如果WeRide想要实现通用化自动驾驶技术赋能，难在哪里？
其一，是城市场景的复杂路况；其二，是城市场景内多元化的车型特征；其三，则是城市场景下大规模应用的成本权衡。
也就是说，想要帮助文远知行全方位覆盖城市场景下的自动驾驶应用，WeRide One得拿出一套又强（应对各种复杂路况），又标准（能够满足各类车型），又门槛不高（照顾成本）的东西。
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面对这个「既要又要还要」的要求，文远知工程师有备而来。
想要强的？没问题。
在自动驾驶核心软件算法层面，WeRide One包含了文远知行这些年软件算法中的所有精华部分：
- 多传感器融合 + 多通道冗余感知，这可以说是目前感知效果最好，同时也最稳定的感知方法，L4级自动驾驶企业利用激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多元化传感器进行综合感知效果自不用说，同时文远知行还采用了多通道冗余，确保感知的稳定和可靠。
- 引入博弈机制的规划控制模块，不同于市面上的低级别自动驾驶辅助系统，高级别自动驾驶系统之所以开车开得好不好，与其博弈机制做得好不好有很大关系，在WeRide One中最大化保留了文远知行的领先博弈算法。
- 成熟的高精定位模块，在WeRide One中，误差2厘米以内的高精定位也是标配之一，这样的精度，能够充分满足各种车型的在城市内的自动驾驶行驶。
想要标准的？没问题。
- 在WeRide One中，涵盖了文远知行的模块化硬件解决方案，简单来说，就是能够满足绝大多数需求，复用率可达90%以上的传感器套件，不管是什么车，只需基于这个进行微调，就可以快速应用。
- 另一方面，还有文远知行设计的，算力远超目前行业标准的记载计算单元，基本可以满足未来几年内的发展需求，不需要再为算力操心。
想要性价比的？也没问题。
- WeRide One中也包括了文远知行自研的自动驾驶专用操作系统，目前行业中只有少数几个头部选手，才有这样的自研操作系统。
- 除了操作系统，仿真平台、数据分析平台、远程协助平台和云端开发环境，在WeRide One中都齐齐整整，全部配上。
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所谓「工欲善其事，必先利其器」，拥有了如此完善的工具链，搭配上成熟的模块化硬件解决方案，无疑可以极大程度上降低企业的研发成本，无论是对于现有自动驾驶产品线的迭代升级，还是后续新产品线的拓展研发，都是如此——所以，如果未来文远知行的WeRide One进一步覆盖到干线物流场景上，也不是什么稀罕事儿。
是一个总结，更是一个开始
根据知名机构调查显示，2022年中国无人驾驶市场规模超过140亿元；而至2030年，全球自动驾驶相关的新车销售及应用服务创收将超过4.3万亿元。
蛋糕是实打实巨大的，但面对这么大的蛋糕，自动驾驶玩家所思考的，便成了：这么大的蛋糕，到底怎么吃才吃得完？
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进入2022年后，不难发现，由国家牵头，各地政府都开始不断出台利好自动驾驶发展与落地应用的文件和法规，明确地向行业玩家们释放出一个信号：
你们不光要发展自动驾驶，还要把自动驾驶真正用起来。
这也是为何文远知行选择在这个节点上放出WeRide One的重要原因之一。
从Robotaxi到无人小巴，从无人货运车到无人环卫车，文远知行是行业中公认的「落地王」，在兼顾「技术复杂」和「场景丰富」这个事儿上，一直走在行业前沿，在行业内部，文远知行这些年迅速爬到自动驾驶商业化营收的头把交椅这个事儿，也不是什么秘密。
五年多的创业历程，WeRide One可以说是文远知行「第一学期」的成绩单，但目前看来，WeRide One更像是文远知行「第二学期」的入场券。
在自动驾驶进入「下半场」的大环境下，文远知行借助WeRide One，或许能够真正意义上，让自动驾驶走入人们的日常生活。 自动驾驶目标尚选 量子位头像量子位,量子位官方账号 优质科技领域创作者,,null为了搞定自动驾驶最难的「从1到100」，文远知行放出了这个大招 量子位头像量子位,量子位官方账号 优质科技领域创作者,,null为了搞定自动驾驶最难的「从1到100」，文远知行放出了这个大招 H6,做一个特别简单的人，好相处就处，不好相处就不处。跟谁一起舒服，就跟谁在一起，没有必要对每个人都好，他们又不给你w。 量子位头像量子位,量子位官方账号 优质科技领域创作者,,null为了搞定自动驾驶最难的「从1到100」，文远知行放出了这个大招 [大哭][胡瓜] 新科技 转发了 转发了
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