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不爱种技术「盆景」的百度Apollo,到底在做啥?

本文作者:伍文靓 2021-10-02 11:14
导语:自动驾驶将在公共出行、个性出行、商业新物种、交通效率等四大方面带来前所未有的变化。

不爱种技术「盆景」的百度Apollo,到底在做啥?

一年一度的世界智能网联汽车大会,又变成了各家自动驾驶企业暗中比拼较量“技术盆景精致程度”的舞台。

不过,这次大会上,一些新的行业趋势已经逐渐显露了出来。在一场论坛上, 2013年就进入了自动驾驶领域的百度Apollo,分享了关于自动驾驶落地的最新思考——对未来城市交通新形态的改变。

百度智能驾驶事业群副总裁、首席安全运营官魏东认为,自动驾驶将在公共出行、个性出行、商业新物种、交通效率等四大方面带来前所未有的变化。

不过,要想实现上述愿景就要做到一个前提:

自动驾驶就必须成为常态化、规模化的存在,而不是提供经过多次打磨,仅供观赏的“技术盆景”。

自动驾驶不应成为供人观赏的技术“盆景”

事实上,自动驾驶技术的应用将真正改变未来交通与出行形态,这一点已成业内公认。

但自动驾驶会如何颠覆交通出行,鲜少有人系统地梳理这之中的逻辑。

魏东的分享或许可以给行业带来一定的启发。比如自动驾驶技术的应用将创造商业新物种、重塑新公共出行、重塑新个性出行、促进新交通效率。

不爱种技术「盆景」的百度Apollo,到底在做啥?

正如魏东所言,自动驾驶会给交通乃至是整个社会带来新的想象力。不过,要真正释放自动驾驶的商业价值、社会效益并不是一件简单的事情。

过去五年,一众自动驾驶玩家如雨后春笋般冒出,拼算法、比 demo 是当时的主旋律。当下,自动驾驶已经过了概念验证阶段,在全国范围内也有不少玩家逐步向公众开放了测试运营。

但从整体上来说,行业玩家的落地大多还集中在一两个固定的城市/区域。

回归到实用出行工具的本源,如果不能为更多更广的区域为大众提供服务,自动驾驶将失去自身的意义。

相比之下,百度在自动驾驶领域起步更早、积累更厚、动作更迅猛。

目前已经在北京、广州、长沙、沧州、上海五个城市开放了自动驾驶出行服务,运营覆盖面积超600平方公里,获得测试运营牌照超410个。

这些成绩的背后是百度对自动驾驶本质的深刻理解——自动驾驶不是技术“盆景”,它更像一颗拥有顽强生命力的蒲公英,可以随风散落在全国各地,并且深深扎根、融入普罗大众的日常生活。

也就是说,在其他玩家还在探索如何推动 demo 展示之际,百度已经大步流星地迈进了自动驾驶商业落地新时代。 

常态化、规模化,百度领跑行业的杀手锏 

正如上文所说,自动驾驶赛道已经跨过了概念验证的阶段。参与者正在汲汲奔跑、憧憬抵达光明的终点。

在这场旷日持久的战事中,玩家们技术可行性能够在一定程度上通过 demo 验证,但技术实力的含金量却要从更高的维度来挖掘。比如,谁先进入了常态化、规模化的运营阶段,谁就抢占了行业落地的高峰。

百度,作为最早出发的一批玩家,无疑功力深厚,武器最全,并且已经在规模化运营落地阶段遥遥领先。

就目前而言,百度已经将自动驾驶技术从"仅供观赏"的demo淬炼成常态化、规模化的产品,即“萝卜快跑”。

不爱种技术「盆景」的百度Apollo,到底在做啥?

具体来看,萝卜快跑是一种类似网约车的自动驾驶出行方式,可以实现全时段覆盖,满足多样化出行需求,正推动了自动驾驶技术融入大众的日常生活。

而且,经过百度过去两年的 Robotaxi 运营实践以及长期稳定的路测,萝卜快跑可面向大众提供商业化运营和多元化增值服务,比如在确保驾驶安全的前提下通过无急刹、提前预判等技术,优化用户乘坐感受;比如通过实时数据更新来提升车队调度效率,减少乘客等待时间。

其中,在2021年上半年,百度自动驾驶出行服务平台叫车平均等候时长4.6分钟,平均42秒就会有车接单,平均3.9分钟便可接驾,完全达到用户叫车快速响应。

上述这些都是业内其他玩家目前鲜少思考的问题,这也说明了萝卜快跑是比眼下其他 demo 展示更高阶的形式。

实际上,萝卜快跑之所以能够先人一步助力百度实现自动驾驶的常态化运营,离不开此前的稳扎稳打、步步为营。

百度的自动驾驶技术从内部自研走向真实场景获得反馈,最早可以追溯到2019年。那时,百度在长沙提供了国内首个向市民开放的自动驾驶的 Robotaxi 试运营项目。

此后的几年里,百度自动驾驶车队的规模逐渐壮大,其征战的脚步也踏至了天南海北,比如上文提到的北上广、长沙、沧州等城市,落地城市数量远高于行业 demo。

更重要的是,包括这五个城市在内,百度的测试车的身影已出现在中美两地超 30个城市。

基于如此规模的落地,百度的L4级自动驾驶累计道路测试总里程数已突破1600万公里,成为了全国第一家实现千万公里级路测积累的企业。

得益于大规模的、高质量的路测以及十亿公里仿真里程的放大和验证能力,百度能够快速化繁为简,将 demo 所认为的「长尾场景」变成自动驾驶系统能够轻松应对的「普通场景」。

如果能够路测阶段就尽可能地将问题解决,那么在常态化、规模化运营时就能够给用户带来更安全、更顺畅的乘坐体验。

比如说,当 demo玩家在为解决行人横冲直撞、高峰期换道汇流等技术问题而苦恼时,百度就已经通过规模化的路测反馈强化了自己的技术实力,并且获得了全面的认可:

  • 政府侧。测试运营牌照超410个;

  • 用户侧。乘坐体验五星好评95.3%;

  • 权威机构。自动驾驶专利3400件;

更重要的是,随着常态化和规模化的落地,百度在自动驾驶商业化的进展自然也领先于人。

今年第二季度,Apollo自动驾驶出行服务在沧州和北京首钢园区开展商业化试点,商业化开始破局落地,并成为世界第二家 、中国第一家实现Robotaxi商业收入的公司。

不爱种技术「盆景」的百度Apollo,到底在做啥?

据介绍,百度的自动驾驶出行服务还将进一步扩大规模、进一步走向常态化,成为真正意义上的实用出行工具:

未来 3 年内,拓展到 30 个城市,车队规模扩大至 3000 辆,用户数量达到 300 万,并且预计在 2025 年实现盈利。

一方面让自动驾驶触手可及,贴近老百姓的日常出行,一方面又尊重基础的商业逻辑,让自动驾驶具备可持续发展的商业闭环。

无论从何种程度来看,百度早已甩开了技术 demo 的桎梏,先人一步进阶到了「常态化、规模化」的新时期,而且越走越快,越走越远。

ACE 智能引擎,支撑百度自动驾驶的后盾

目前而言,百度已经成为了覆盖城市最多、获取牌照最多、路网规模最大的自动驾驶服务商。而百度的自动驾驶车也有了相当聪明的大脑。

为了给大脑匹配一个更强壮的身体,百度推出了新一代共享无人车 Apollo Moon。 

Apollo Moon是百度今年推出的第五代L4级自动驾驶量产车型,性能较上一代提升10倍的同时,同时造价是行业平均造价的1/3。

不爱种技术「盆景」的百度Apollo,到底在做啥?

而车辆作为自动驾驶实现的载体,如果能够在保证高性能的基础上降低成本,无疑能够助力百度更快、更好地开展常态化、规模化的落地运营。

但不可忽视的是,百度领先的自动驾驶能力背后,是百度构建的庞大的智能交通帝国——集自动驾驶生态和百度AI能力之大成,聚合自动驾驶、车路协同和高效出行的ACE 智能交通引擎可以看作是其具体体现。

据介绍,百度是目前唯一具备自动驾驶及车路协同的企业,也是唯一同时具备导航地图甲级测绘资质、自动驾驶高精度地图采集制作和L4级自动驾驶实车规模化落地应用能力的企业。

那么,这些能力与自动驾驶有什么关系?

目前而言,自动驾驶的感知能力大多来自于车辆上的传感器套件,如果想要进行常态化、规模化的落地可能会面临两个限制:

  • 其一,车上的激光雷达等传感器非常昂贵,如果要进行规模化的布局,传感器的购置成本也会直线上升。

  • 其二,出于天气、光线或是其他特殊原因,激光雷达、摄像头等传感器的感知效果可能会受到影响,从而引发行车的安全隐患。

如果能够有车路协同作为兜底方案,就相当于给车辆的眼睛(传感器)多配备了一副望远镜,提升行车安全,优化乘坐体验。

不爱种技术「盆景」的百度Apollo,到底在做啥?

而基于百度推出的 Apollo Air,自动驾驶车辆能够在没有车端传感器、仅借助路端轻量感知和红绿灯信息的情况下,利用V2X、5G等无线通信技术实现车-路-云的信息交互,从而实现稳定、安全的驾驶,进一步压低了自动驾驶车队规模化所需要的成本。

再来看高精度地图。高精度地图一直凭借着亚米级的相对精度、车道线、交通信号灯、路障等精细内容,为自动驾驶车辆提供先验信息,解自动驾驶之所急。

基于在车路协同领域的积累,百度可以通过道路上的路侧单元(里面包含摄像头、雷达等传感器)轻松获得动态的交通流、天气变化、温度湿度等数据。

这些信息与高精地图结合,百度就能准确知道车辆故障、行人,到底处在地图空间的哪个位置,为自动驾驶车队提前做好路径规划,规避可能存在的安全风险。

上面两个例子只是百度 ACE 智能引擎能力的冰山一角。

得益于 ACE 智能引擎的加持下,百度已经成为了全球唯一贯穿了自动驾驶平台、车路协同、智能驾驶系统、汽车智能化赋能、整车制造、数字城市管理等所有环节的参与者。

这些能力可以融会贯通、随用随取,在恰当的时候赋能百度自动驾驶的常态化、规模化落地。

总结 

从目前的行业现状来看,向公众开放的 Robotaxi 服务并不算少。

不过,业内不少玩家的运营范围还是在相对较小的区域,距离真正意义上的常态化、规模化应用还尚需时日。

反观百度,已经在这一领域潜心根植了 8 年,逐渐跳脱出了单一的路测场景,能够回流的路况数据会更加多元,加速技术的稳步迭代。

百度已经找到了自己的路子,并迈出了重要的一步。

或许这也是为什么有人说,回归到实用出行工具的本源,自动驾驶技术实力的衡量标准应该是长期、稳定的大规模安全路测了。

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