一家 10 年的自动驾驶公司的新 10 年( 二 )


集度计划2023年量产交付 , 同时智能驾驶软件还在并行研发 , 丝毫不拖泥带水 。 不管是初代新势力还是同一批造车选手 , 都没集度来得快 。
一家 10 年的自动驾驶公司的新 10 年
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无人车领域 , 百度正式发布了第五代Robotaxi , 并陆续推出了极狐版、威马版以及广汽埃安版 。 并且Apollo将Robotaxi成本史无前例地降低至48万元 , 换算到日常成本里计算 , 它的成本与人类网约车司机已经相差无几 。
另外 , Apollo还实现了无人车常态化运营、5G云代驾全面规模化落地、ApolloMoon量产下线投入运营、获批开启付费搭乘Robotaxi商业模式等等 。
这里绝对不容忽视的一点就是Apollo的Robotaxi已经在限定区域内实现了主驾无人的商业化运营 , 这也是目前唯一一个实现了主驾无人运营的Robotaxi 。
从这一举动不仅可以看出Apollo在能力上的自信 , 也可以看出政府对Apollo的认可 , 这也是Robotaxi发展史上的重要一步 , 毕竟真的敢无人了 , 才能真正实现Robotaxi的价值 。
遗憾的是目前主驾无人的商业化运营只限定在首钢园区内 , 范围相对较小 , 而且我们实际到现场体验的时候单次可体验的路程也比较短 , 但话说回来 , 千里之行始于足下 , 这是重要的一步 。
站在2021这个微妙的时间节点 , 自动驾驶的竞争已经由技术积累转向产品肉搏 。 百度虽然在无人车上取得了重大突破 , 但是想要把量迅速扩大 , 仅仅依赖集度和限定区域内行驶的无人车还远远不够 。
百度将会在几年加快ANP的落地 , 百度将ApolloLite视觉感知技术从L4应用降维至L2+级领航辅助驾驶 , 打造覆盖「泊车域+行车域」的城市全场景智能驾驶一体化解决方案——Apollo智驾产品ANP(ApolloNavigationPilot) 。
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ApolloLite是一套轻感知设备的纯视觉系统 , 但同时具有较高的自定义灵活度 。 客户可根据自身的需求 , 在这套感知基础上添加其他硬件 。 Robotaxi则是百度数十年来呕心沥血研发的重点 。 二者结合 , ANP就此成为赋能车企的产品 。
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技术降维数据反哺
想要为车企提供打包方案 , 直接将Robotaxi那一套搬到民用车上显然不现实 。 百度做的第一步就是砍硬件 , ApolloLite诞生之初 , 百度对它寄予的希望就是降低对激光雷达的依赖 。 想要实现城区L4 , 用12路摄像头 , 感知范围覆盖360度一样能实现 。
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第二步则是架构的转变 , Robotaxi采用的是X86架构 , 但很难满足民用车的车规级 , 于是百度将架构转向ARM 。 架构转变后 , 算力直接减半 , 百度必须精进视觉感知模型 , 在降低计算量、降低时延的同时还要兼顾模型精度 。
最后一点是 , 封闭路段可以依赖高精度地图 , 但是在开放的城区道路依赖高精地图是不现实的 。 ANP必须减少对高精地图要素的需求 , 在精度和鲜度不变的情况下更加轻量化 。
在数据为王的自动驾驶竞赛中 , 百度有着先天优势 。 截止本月 , 百度真实路测已达2,100万公里 , 这些数据都能够反哺ANP , 帮助其消除更多Cornercase , 保持长期进步 。
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同时 , 搭载了ANP、AVP的车型还能够不断收集数据 , 反哺Robotaxi , 形成闭环 。 在高效的框架下 , 产品和技术都能够快速迭代 。
此前我们认为百度Apollo是国内版的Waymo , 现在来看 , 多战略发展的百度Apollo却更像是具备本土化能力的Mobileye+Waymo 。