王剛稱，該方案為通用方案，支持所有車輛，而因為物流是阿里巴巴集團的重點，所以在研發(fā)中會對物流場景更加側重。

在他看來，上述方案的局限在于感知存在視覺盲區(qū)，而且由于傳感器自身技術局限導致有效感知距離不超過80米，而當車速超過每小時60公里，就無法實現(xiàn)安全下的自動駕駛;其次，由于高精度地圖的更新速度慢，難以應對突發(fā)時間;以及單車決策難以調動整個交通場景，如果遇到遮擋，就無法形成有效決策。

不僅如此，王剛表示，現(xiàn)在自動駕駛車輛需要包括攝像頭和雷達等多個傳感器，其整體成本達20萬美元，而中國2017年汽車保有量為3億輛，如果全部要更新到自動駕駛汽車，花費巨大。事實上，業(yè)內普遍認為只有當路面上行駛車輛超過90%是無人駕駛車時，才會逐漸安全。

因此，該研究室選擇了協(xié)同智能的路徑，王剛稱，這將幫助阿里巴巴實現(xiàn)自動駕駛的落地和商業(yè)化。其所需要的就是增加一個額外的交通智能設施，目前被稱為“智能感知基站”，由于靜態(tài)部署，所以將具備處理復雜情況的能力，同一個“基站”可以服務同一條道路上得多輛車，從而降低車本身對傳感器的需求。

王剛表示，采用這種方案，汽車本身可以減配，但具體減掉哪些部件需要后續(xù)驗證。

不過，王剛拒絕透露基站的裝建成本，以及部署規(guī)模需求。但其為記者演示的視頻樣片中，自動駕駛汽車針對路面突發(fā)情況做出了相應的判斷，而王剛表示，感知基站參與下的協(xié)同智能，無人汽車的避讓率達到了100%。

據(jù)悉，目前該團隊研發(fā)進展是，已有車輛進行常態(tài)化路測，并具備了在開放路段測試的能力。目前其選取的技術路線為L4(全自動駕駛)，這并非真正意義上的無人駕駛，而是形式由機器主導，在絕大多數(shù)場景下，都不需要人工干預。

阿里巴巴的路測車輛改裝自林肯MKZ，百度、英偉達以及多家創(chuàng)業(yè)公司的自動駕駛系統(tǒng)均采用該款車改裝部署。