又獲大額融資？一文了解滴滴自動駕駛發展歷程

[首發于智駕最前沿微信公眾號]就在最近，滴滴自動駕駛又再次登上熱搜。公司宣布獲得新一輪融資——D輪約20億元人民幣，出資方包括中關村科學城科技成長基金、北京市信息產業發展投資基金、北京市人工智能產業投資基金、廣汽集團、廣州廣花基金以及滴滴自身。據悉，這筆錢將用于加大AI領域的研發投入，并推動L4級自動駕駛在更多場景的落地。滴滴作為出行提供商，其一直致力于自動駕駛的研發，那滴滴是如何布局自動駕駛的？

從團隊起步到公司化

滴滴自2016年便開始組建自動駕駛研發團隊，幾年的積累使得這項業務在2019年8月正式升級為獨立公司，專注自動駕駛技術研發、產品化以及商業化落地。這種從內部孵化到獨立法人實體的路徑，在中國出行平臺里并不罕見，但滴滴走得比較快也比較系統，其不僅有技術研發基礎，也開始同步搭建運營、調度、用戶接入等配套能力。

滴滴并沒有一上來就大規模商業化，而是走了比較謹慎的路線。2020年6月，滴滴自動駕駛在上海面向公眾推出載人測試服務，開始讓普通用戶在受控示范區域體驗Robotaxi服務，隨后在北京、廣州等地也陸續開展示范運營。這樣做無非是出于兩個原因，一是把公眾/安全監管的可控作為前提；二是把運營能力與技術能力并行推進，不把技術當作孤立的“實驗室成果”。

滴滴自動駕駛并不是只做自動駕駛領域中的某一個模塊，公司已經構建了較為完備的自動駕駛研發模塊，包括感知、預測、規劃、控制，以及用于測試和驗證的仿真系統等，這些都是L4商用化必備的基礎能力。除了這些軟件能力，滴滴也在硬件端投入，包括自研的三域融合計算平臺“Orca（虎鯨）”以及面向量產的傳感器方案（如2K圖像級高精度激光雷達的聯合研發）。硬件和軟件的同步推進，有助于縮短自動駕駛從“原型”到“量產”的適配周期，這是做前裝自動駕駛車型時的關鍵。

在產品形態上，滴滴在示范區推出過Robotaxi，也將技術向貨運領域延伸，推出貨運機器人KargoBot，2023年公司發布了概念車DiDiNEURON，并在2024年展示了以慧桔港為原型的運營體系沙盤，這說明公司在業務邊界上有一定探索，不把自己限定在單一場景。此外，對外合作也是滴滴的重要策略，2021年與沃爾沃簽署協議獲取帶備用轉向、剎車系統的XC90作為測試車；與廣汽埃安在2021年達成戰略合作，隨后在2023年共同發布面向量產的無人駕駛新能源項目“AIDI計劃”，并在2024年與廣汽埃安成立合資公司廣州安滴科技，目標是把L4前裝量產車推向市場，計劃在2025年實現首款量產車型交付并接入滴滴出行網絡。

滴滴在運營與運維體系上也做了大量工程化工作。面向“無人化、規模化”場景，滴滴打造了24小時自動運維中心“慧桔港”，并逐步完善業務中心、安全中心、支持中心、用戶中心與運維中心五大職能模塊，試圖把車輛的智能回港、充電、清洗、停車等流程自動化，降低人工介入成本，提高車輛周轉效率。這類運營支撐體系，對Robotaxi在城市里長期運行至關重要，也是很多純技術公司的短板所在。

運營模式與商業化嘗試

為了能夠商業化運作，滴滴自動駕駛率先提出并實踐了“混合派單”模式：乘客在滴滴App發單時可以選擇包括自動駕駛在內的出行方式，平臺根據乘客的起終點是否在自動駕駛運營區來智能匹配自動駕駛車輛或人工駕駛車輛。這種模式的好處在于它把自動駕駛作為出行服務生態的一部分，能借助滴滴已有的調度與用戶體系，逐步測試不同城市、不同時段、不同出行路徑下的可行性與成本。

示范區落地是滴滴的一條主線。公司在上海、廣州（花都）、北京等地率先取得示范運營或公開道路測試牌照，并在這些區域開展商業化或半商業化運營。示范區運營的經驗包括如何處理用戶接入、車輛回港、故障應對、安全監控、監管匯報等完整流程，這些經驗積累使得滴滴在向更多城市復制時能更從容。

滴滴自動駕駛這些年的進展，也得到了外界一定程度的認可。早在2019年，團隊就在CVPR AI City Challenge（AI城市大賽）獲獎；隨后在2020年被評為“中國人工智能年度十大創新企業”，并與清華大學合作的項目獲得中國汽車工業科技技術進步獎特等獎。2023年～2025年，滴滴自動駕駛獲得多筆行業投資，其中包含廣汽集團的多次戰略投入——公司2023年10月獲廣汽集團1.49億美元投資；2024年10月宣布完成2.98億美元的C輪融資，由廣汽集團領投并有滴滴參與。到近期的D輪更是得到20億元融資，可以看出車企、地方政府背景的產業基金以及滴滴自身共同支持其在前裝與運營層面的推進。

其實滴滴自動駕駛已然進入一定體量，在國內自動駕駛領域獲得了一席之地，2025年被胡潤研究院列入《2024胡潤中國人工智能企業50強》第7位，2025年6月在全球獨角獸榜中以365億元人民幣估值位列第169位。這更說明滴滴自動駕駛不僅是技術團隊，更被視作一個具有產業化潛力的公司。

行業環境與競爭態勢

在自動駕駛這條賽道上，滴滴出行并非毫無對手。國內其他出行平臺和技術公司也在爭相布局L4Robotaxi賽道，行業內的資本、車企和技術資源都在向這一方向集中。享道出行、如祺出行、哈啰、地平線等都在不同程度上進入或加碼自動駕駛出租車領域，而已經在規模化運營的企業如小馬智行、文遠智行、百度蘿卜快跑等也在推動行業的整體節奏。可以說，自動駕駛出租車賽道正處在一個從“技術驗證、示范試點”向“規模化運營”過渡的階段，這對每一家想拿下市場份額的企業都提出了更高要求，不僅要把技術做穩，還要做出可持續的運營和成本模型。

滴滴的優勢在于其出行平臺的流量與調度能力、長期積累的運營經驗以及在前裝與后端服務（慧桔港）上的設計與試點。但這些優勢也伴隨著成本控制、車輛與傳感器的量產適配、開城效率（把技術從示范區推廣到更大范圍的效率）、以及在復雜天氣、夜間、擁堵等城市長尾場景下的持續可靠性等多重挑戰。這些都是任何一家想把L4帶到城市街頭的企業必須面對并解決的問題。

滴滴在做什么樣的“自動駕駛”？

在自動駕駛領域，滴滴并不只是“做算法原型”，公司在感知和決策鏈路上投入了工程化工作，如開發等三域融合計算平臺Orca（虎鯨），嘗試把攝像頭、雷達、激光雷達等多源感知融合到一個可量產的計算平臺上。滴滴還與產業鏈伙伴協作研發更符合量產車標準的高精度激光雷達，這些動作的共同目標是把實驗室級別的能力轉化為能夠在量產車上長期穩定運行的系統。

要把L4放到城市里跑，單靠道路測試顯然不夠；大規模仿真、場景覆蓋、回放分析、故障注入等工程手段是必需的。據滴滴公開信息表示，其已構建包括仿真系統在內的測試鏈條，并在運營中不斷用真實數據回饋模型升級，這種持續的“數據-迭代-驗證”閉環，是技術可靠性提升的關鍵。

如果把自動駕駛行業看作一場馬拉松，滴滴目前是在跑道上保持較快配速的選手之一，它有流量端的天然優勢，也在把技術和運營能力結合起來。但未來能否在更大范圍、更復雜環境中以經濟合理的方式實現無人化運營，仍取決于接下來幾年在量產、成本、法規與用戶體驗上的表現。未來的關注點或許不只是“融資多少”或“哪年交付”，而應更看重供應鏈能否穩定、軟件在真實長時間運營下的表現、以及整個生態（車企、傳感器廠商、運營方、監管方）能否形成良性互動。這樣才能把“示范”變成真正能持續運行的“服務”。