百度做了什么?
今年对于百度来说是非常关键的一年 , 不管是自动驾驶领域的研发还是入局造车来说都是如此 。
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 。
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、 Apollo Moon 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 。
【百度|一家 10 年的自动驾驶公司的新 10 年】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 Apollo Lite 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(Apollo Navigation Pilot) 。
Apollo Lite 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 。
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 , Apollo Lite 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 。
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 2100 万公里 , 这些数据都能够反哺 ANP , 帮助其消除更多 Corner case , 保持长期进步 。
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 。
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