其次 ， 滴滴自动驾驶自主研发的 Fallback G 备用系统 ， 形成了第二层冗余 。即使极端场景下主系统不可用 ， 仍能毫秒级提供足够的安全应对方案 ， 能满足 ASIL-D 最高等级安全认证要求 。ASIL 全称 Automotive Safety Integration Level（汽车安全完整性等级） ， 共有四个等级 ， A 是最低等级 ， D 是最高等级 。
此外 ， 滴滴自动驾驶远程护航中心为自动驾驶测试运营构建了第三层安全冗余 。通过车辆四周 4 个鱼眼摄像头 ， 配合后台全方位自动驾驶运行场景检测 ， 硬件平台能协助远程护航中心实现零距离多视角的远程监控 ， 从而有效实施远程辅助或通过 5G 实现低延迟的远程控制 。
最后 ， 通过与沃尔沃合作构建了第四层保障 。沃尔沃的主动安全系统有口皆碑 ， 加上滴滴双子星平台 ， 车辆能实现制动、转向、供电、通信冗余 ， 进一步确保行驶安全 。
在自动驾驶硬件平台的定制上 ， 同样依赖于滴滴的数据能力和场景经验 。滴滴可能是最解城市交通复杂度和多样性的出行平台 ， 这让团队在定位问题时 ， 无论是制定软件还是硬件解决方案时 ， 都能更接近真实的使用的场景 ， 并且找到性能和价格的平衡点 ， 不是随意豪气堆叠传感器和计算资源 ， 也不是一味追求低价 。
冗余硬件设计提供了强大的感知能力 ， 但怎么利用感知到的数据 ， 提高软件层面的决策能力同样重要 。现在业内流行用深度学习算法做决策 ， 但深度学习产生的模型越来越复杂 ， 以至于它们自己也变成了一种 “黑盒” 系统 ， 也变成了一种不确定性的来源 。滴滴的做法是优先解决那些定义完备 ， 数据丰富 ， 且有明确兜底方案的模块 。中期考虑以持续提升模块性能为主 ， 长期也需要投入一部分兵力做一些前沿研究 ， 比如可解释 AI 系统 。
不难看出 ， 滴滴的自动驾驶技术发展很快 ， 但都是在确保其可靠性上进行的 。滴滴采取了足够的措施 ， 比如硬件冗余设计和软件算法的谨慎 ， 来保障安全 。
据滴滴透露 ， 其自动驾驶网约车从去年6月份开始在上海运行 ， 已经有超过5万人报名体验 。目前在上海嘉定的测试区域 ， 整个测试规模已经到了530公里 ， 场景覆盖上包括会展中心、酒店、学校、商业区、工厂、办公区域等 。

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