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三月的下旬，Roadstar.ai 的无人车出现在深圳的马路上，这并不是它第一次路测，却是非常具有里程牌意义。
成立于2017年4月的Roadstar.ai，是由佟显乔（CEO）、衡量（CTO）、周光（首席科学家）三位创立。他们曾在谷歌、苹果、特斯拉、英伟达、百度等公司就职，有着丰富的自动驾驶实战经验，并都是自动驾驶研发的中坚力量。经过一年多的发展也取得了长足的进步，是L4级无人车瞩目的明星战队之一。
此前，Roadstar.ai已经在硅谷进行过多次的路测，这些路测地区太多是守规则、行人和自行车较少的路段；与之相比，深圳的路况还为复杂、车流量更多、人流量也更多、偶尔还有外卖小哥的电动汽车横空闯出、共享单车的逆行等等情况出现；也正因如此，Roadstar.ai选择了深圳西丽的路段，才更具有技术上的说服力。
对于为什么选择深圳，Roadstar.ai的战略副总裁那小川对雷锋网新智驾说：“公司未来是剑指运营车队，因此技术储备一定要过硬。深圳将是一个非常有代表性的场地，如果深圳能够Run起来，在其他地方也能够Run起来。”
雷锋网新智驾是除了Roadstar.ai内部员工以外，首个体验深圳路测的独家媒体，下文将详细地讲述路测的情况和路测之后，雷锋网新智驾和Roadstar.ai的对话。
今年以来，Roadstar.ai卯足了劲。
1月，完成CES和东京车展的首秀；2月，正式开始在深圳进行路测的准备；而新智驾所参与的路测正是Roadstar.ai在一个月之前开始着手准备的深圳路测。
此次，所参与路测的车辆是一辆红色的林肯MKZ，车顶上顶着五个醒目的激光雷达和六个摄像头（正面配置三个摄像头，左、右、后各安装一个摄像头），车身也配有GPS定位仪。
雷锋网新智驾所参与的路测总长度为10公里，耗时25分钟，平均速度均保持在限速上限，中间多个红绿灯、斑马线、中间还遭遇了外卖小哥的电动车突然超车的突发情况，Roadstar.ai的测试车辆也成功地避让了。在试乘期间，在距离红绿灯150米远的地方，Roadstar.ai的点云阵已经标出了红绿灯所在之处。
此外，在深圳西丽的路段当中，周围的树木非常茂密，路况极其复杂，单一传感器在这种情况下作用并不明显，甚至GPS完全不工作。依靠的是Roadstar.ai的基于前融合的多传感器感知以及定位技术，路测实际上也证明了Roadstar.ai多传感器融合的可行性以及安全性。
此前Roadstar.ai首席科学家周光在接受新智驾采访时，也详细地解说多传感器融合的必要性：他认为自动驾驶是一项具有长尾效应的系统工程，由于现实路况过于复杂，以至于99%的精力可能都会用于解决那1%的问题。多传感器融合就是解决这种长尾效应的方法，毕竟异构传感器则可以互相弥补缺点，而如果用同质的传感器，再多也没用，因为缺点是一致的。
西丽路段并不是平顺的道路，中间还有上坡、下坡的路段。新智驾采访另一位同行试乘的乘客——东京大学松尾研究室研究员韩知躬对新智驾说：“整个试乘过程感觉比人类司机驾驶好，并未感受到明显的颠簸感。并且整个过程不加塞（车辆插队）、 不违规、车辆反映比较快。”
需要说明的一点是，Roadstar.ai的无人车上配有司机，以应对交通法规和保障安全的的需要。在新智驾试乘期间，并未发生需要人类驾驶员接管的情况，在试乘期间，新智驾观察到Roadstar.ai的感知系统识别出了所有的车辆和行人，并且在25分钟的路段当中，都处在于自动驾驶的状态。
当天同在现场的日本先进Mobility的社长青木，青木是这样评价Roadstar.ai的无人车：Roadstar.ai的技术已经达到了相当高的完成度，是他们迄今为止坐过的无人车中表现最佳的一家。
以下为路测的实拍视频：
雷锋网新智驾注：视频由Roadstar.ai拍摄提供。
为了使得读者更加理解此段视频，雷锋网新智驾做了简单的说明，提取亮点之处（备注：以下说明时间为视频画面中右上角显示的真实时间。）
00:29-00:38：Roadstar.ai 无人车马上要通过前方可掉头区域了。此时，多传感器前融合系统感应到对面车道有车辆试图掉头驶入左边车道，于是先进行减速，然后感应到后面还有一辆车将会掉头，并预测到该车辆进入左边车道时，无人车与其距离将会小于安全距离，于是在减速的同时，在路口换道，避开前车安全通过路口；
02:42-03:18：Roadstar.ai 无人车驶入丁字路口，由于地理位置关系，此时处于逆光观察红绿灯，如果此时为人类司机驾驶，只能通过前方车辆的动态判断交通灯的变化，而无人驾驶却可以通过传感器逆光识别交通信号灯的颜色。视频中安全员右侧的显示器显示在02:42时，显示系统已经感应到了交通指示灯为红灯，在02:42-03:18这段时间里，屏幕最右侧的信号灯标志由红变绿，精确地判断了交通信号灯的状态；
07:08：在等待红绿灯时，路口逐渐拥挤起来，车辆越来越多，待到红灯变绿灯，车辆起步，左侧车辆比较靠近无人车所在车道，于是在起步时无人车系统做出避障动作，向右微打方向盘，避开左车，以免发生擦碰；
07:57：左后方车辆加速行驶超越Roadstar.ai 无人车，并在无人车前方做出并道动作，由于车辆切入车道的位置太靠近无人车，出于对安全的考虑，系统及时做出减速让行的判断；
12:08：起步时便向左打方向盘避让了右侧公交车，又遇见迎面过来开着左转向灯的汽车。由于交规规定，在路口时，左转需要避让直行车辆，所以Roadstar.ai 无人车具有高路权，在判断出对方车辆处于等待左转而并未行动的状态，于是无人车在路过该车时做出避障动作，向右打方向盘，避开左边车辆有些靠近的车头；紧接着向左微打方向盘，避开右侧的公交车，保证行驶安全；
16:45：Roadstar.ai 无人车感应到前方有一辆电动车正从左侧横穿马路，于是降低速度，准备避让。但该电动车行驶到无人车前方时改变路线，变为向前行驶，出于安全考虑，无人车跟随其后缓慢行驶，等待其加速拉开距离后，便按照规划路线右转驶离道路。
据Roadstar.ai的CEO 佟显乔向雷锋网新智驾说：“除了在白天进行路测以外，Roadstar.ai也在深圳的晚上进行路测。目的是为了收集更多的场景，使得模型更加精准，车辆运行得更加平稳。此外，Roadstar.ai也在雨天进行过测试。”
除了白天之外，Roadstar.ai还向雷锋网新智驾展现了一段硅谷雨夜的路测实拍。Roadstar.ai的无人车在硅谷的晚上进行路测，期间一直有雨，驾驶环境非常具有挑战性，中间有若干个红绿灯，Roadstar.ai的车能够准确识别，开车的过程都十分平稳。
以下为路测的实拍视频：
雷锋网新智驾注：视频由Roadstar.ai拍摄提供。
白天、夜晚、晴、雨这些最为常见的驾驶场景，Roadstar.ai都已经进行过非常多次的实地测试。这些扎实的一步一步路测都是剑指落地。
近两年的无人车大战，玩家越来越多，无人车的竞争重点始终没有脱离技术这个核心；而现在，随着大家对于商业化运营能力，行业的关注，重点已经发生了微妙的偏移——技术固然是无人车的立身之本，但扎实好技术以后，如何做好精细化运营，同样重要。
这一点，显然身在浪潮之中的Roadstar.ai同样意识到，并且在逐步摸索和践行。据Roadstar.ai向新智驾介绍:目前Roadstar.ai已经在日本，欧洲和美国均有一些和当地车厂/Tier 1的合作项目落地。无论如何，Roadstar.ai的实地路测，在大部分业内人士看来是十分有意义的，更多真实道路的交通测试能够加速商业化的落地。
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