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标题: 2022年L4自动驾驶年度答卷，真「无人」笑到最后 [打印本页]

作者: TUfMGyAI 时间: 2023-2-24 08:40
标题: 2022年L4自动驾驶年度答卷，真「无人」笑到最后

金磊贾浩楠发自凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

L4自动驾驶，今年走到了“大洗牌”、“大变局”的时刻。

一半是寒冬。平台型自动驾驶明星Aurora、背靠福特和大众的Argo……今年都先后传出裁员或破产的消息，还有不少之前专注Robotaxi的企业，转轨做起了乘用车辅助驾驶。

资本对于L4的故事，变得无比谨慎。于是人们说：L4寒冬已至。

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另一半，却是火焰。

王冠上的明珠遥遥在望，龙头公司已经窥见了决赛曙光，拿到入场券。

百度Apollo、谷歌Waymo、通用Cruise高歌猛进，进展不断。

比如，Waymo、Cruise在旧金山、凤凰城的商业运营范围、时长不断取得突破；而国内百度Apollo的萝卜快跑也接连落地十余个城市，完全无人驾驶在北京、武汉、重庆实现里程碑式落地，商业里程、运单数快速增长。

怎么解释？

其实很简单：自动驾驶行业洗牌浪潮中，只有真「无人」，才能最早看到到曙光。

为什么“全无人落地”如此关键？

百度Apollo、Waymo、Cruise这三个在L4商业化落地进展最快的玩家，都展现出相同的特质。

背靠巨头只是其一，更本质的，是他们的落地项目以“全无人”为前提。

比如在湖北武汉，你可以通过萝卜快跑App叫到全车无人的自动驾驶汽车，而这背后的技术就来自百度 Apollo。

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为什么“全无人”是L4级以上自动驾驶技术落地的关键？

首先是从商业层面，“全无人”是Robotaxi商业模式初步跑通的必要前提。

对于Robotaxi来说，商业化最大的挑战就是成本问题。首先是车辆改装成本。早期在没有与主机厂达成前装量产合作的条件下，一辆Robotaxi动辄上百万是很常见的事。

投入营运阶段，最大的成本则是车上的安全员。

一辆普通的人类司机驾驶的网约车，一年最低的人工成本也在12万左右，安全员比驾驶员只高不低。

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之前的Robotaxi在全运营生命周期内，很难平衡自身的成本

在技术上实现“全无人”，则意味着首先省下了人工费用。

其次，全无人的自动驾驶技术栈，必然是在前装量产的车型上实现的，所以在车辆本身层面面，也代表着和普通网约车进入相同成本区间。

另外，“全无人”还代表着技术提供方已经能够满足自动驾驶出行的高可靠和安全性。

政策也更倾向于向这样的技术提供商开放运营许可。

所以“全无人”对于自动驾驶的落地，最关键直接的一点是“降低成本”，背后更重要的深刻影响因素是技术的成熟带来安全可靠性的提升。

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百度Apollo给出的数据，是已经累计超过4000万公里测试里程。Robotaxi成功送达率已经超过99.99%。

这背后，既有Apollo讲L2、L4打通的自动驾驶数据闭环，也有百度在AI领域的其他积累打下的基础。

比如依靠文心大模型的数千种物体识别能力，大幅扩充自动驾驶语义识别数据，尤其是应用在特殊车辆（消防车、救护车）、塑料袋等异形物识别上，大大提高长尾场景的覆盖率，提升自动驾驶的可靠性。

此外， Apollo自动驾驶高精地图，构建自动化率已达到96%，基于百度地图1200万公里的领先路网覆盖范围级海量时空数据，再结合数亿司机的驾驶知识沉淀，构建全路网级别的驾驶知识图谱，提升自动驾驶决策舒适度。

目前，萝卜快跑的全无人自动驾驶车队商业运营和测试不断扩区、提量、增时。已经落地北京、重庆、武汉三城。

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以武汉经开区为例，覆盖总面积超130平方公里，覆盖居民超过100万。自动驾驶车队的运营场景包含城市高架、普通道路，运营时段覆盖白天黑夜，过程稿中遇到的长尾场景、复杂挑战，已经和普通网约车私家车无异。

而通过真实场景的数据积累磨炼，能够直接加速Apollo的技术迭代效率，从而发掘更多长尾场景，形成数据闭环的“飞轮”效应。

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全无人技术成熟，带来商业模式初步跑通，开启部分城市规模化运营。

而在这个过程中，有实力的玩家会进一步验证、完善Robotaxi商业模型，并进一步扩大落地范围，由此形成领先优势。

这正是当前百度Apollo、Waymo等玩家正在走的路，也是寒冬之中让人们依然相信技术、相信自动驾驶的“火把”。

需得有什么样的技术？

要做到全无人落地，背后的技术，需得是实打实的够硬。

而百度作为此次行业大洗牌、两极分化里稳步发展的那一个，且在国内常年占据自动驾驶头雁的地位，其技术的发展可以说是具备一定借鉴的意义。

因此，我们不妨从百度自动驾驶的技术发展路径，来看待这个问题。

不同于其它玩家的打法，百度自动驾驶一个非常旗帜鲜明的特点，便是与文心大模型的深度结合。

而且纵观整个业界，大模型在自动驾驶感知上应用落地，百度还是头一个。

具体而言，在解决自动驾驶长尾数据挖掘问题上，百度所采用的是文心大模型-图文弱监督预训练模型。

几个较为典型的长尾数据挖掘问题包括：

• 少见的车型：例如消防车、救护车等，由于它们在路面上的“出镜率”较低，且形态、形状不规则，对感知和理解上带来了一定挑战。
• 各种姿态的行人：在行驶道路上往往并不是一个人出现在路面，这不仅对识别带来挑战，而且对后续的预测跟踪也带来了一定难度。
• 低矮物体以及交通、施工的元素：低矮物体（比如道路中的护栏等）一直是感知里面非常有挑战的问题。

面对上述固有的问题，借助文心大模型对数千种物体的识别能力，便可大幅扩充百度自动驾驶的语义识别数据，在效率上达到指数级提升。

除此之外，得益于文心大模型-自动驾驶感知模型10亿以上参数规模，通过大模型训练小模型，自动驾驶感知泛化能力也得到了显著增强。

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对此，百度自动驾驶技术专家王井东表示：

大模型，已经成为自动驾驶能力提升的核心驱动力。

而促使百度自动驾驶能够快速实现全无人落地的“第二大法宝”，便是百度Apollo自动驾驶地图。

不同于我们平时使用的导航地图，高精度地图可以说是实现智能驾驶必不可少的那一个。

整体而言，高精度地图需得满足三大特点。

首先便是厘米级的高精度。

人类在使用普通导航地图时，只需要精确到5-10米，加之驾驶员自身的判断即可。

但智能汽车是不具备人类这种判断能力，因此1-2米的误差便有可能导致压线等问题的出现，这也就是为什么要将精度保持在厘米级的范围内了。

其次是涵盖的大量道路信息。

高精度地图需要给智能车提供的信息，可不止于普通导航地图包含的道路选择、拥堵情况、行驶时长等基础信息。它还需得包括大量驾驶辅助信息，例如车道宽度变化offset点、导流区、圆形标牌、高速出口等等。

最重要的是道路网的精确三维表征，以及有几条车道、边界线在哪里、护栏、路灯，甚至是马路牙子的大小方圆在内的100多种道路特征。

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第三是高精地图会出现绕路的情况。

这是因为高精地图面向的是智能汽车而非人类，它所提供的信息是用于智能车的定位系统、感知系统和决策系统。

因此在面对诸如隧道等情况，高精地图就有可能会出现“绕路”的情况，因为在它眼里，这条路就是不存在的。

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由此可见，要想实现全无人落地，高精度地图是必不可少的存在，而且实现起来并非易事。

但作为已经“上岗”的百度Apollo自动驾驶地图，它必然已经hold住上述难点的那种。

据了解，百度高精度构建自动化率已经达到了96%，这也就意味着可以较大程度解决应用成本高的问题。

与此同时，它也具备实时生成在线地图的能力，可以融合扯断感知数据与多源地图，在自动驾驶安全性上保驾护航。

在决策方面，基于百度地图1200万公里的领先路网覆盖范围级海量时空数据，以及数亿司机驾驶知识数据，百度还构建了全路网级别的驾驶知识图谱，以此来提升自动驾驶决策舒适度。

而除了算法、软件层面之外，百度实现全无人落地也没落下在硬件上的发力。

据了解，百度自研AI芯片昆仑芯2代已完成无人驾驶场景端到端性能适配，以此来夯实百度在自动驾驶软硬一体的优势。

当然，百度自动驾驶能够在全无人落地上实现领先，并非是一蹴而就的事情，实则是“台下十年功”不断技术沉淀的结果。

一组公开数据便可一目了然：

目前百度Apollo已经成长为全球最活跃的自动驾驶开放平台，拥有全球生态合作伙伴超过210家，汇聚全球开发者 80000 名，开源代码数70万行；测试总里程超过4000万公里；自动驾驶专利族3477件，连续四年全球第一。

以上就是率先实现全无人落地玩家背后所具备的技术实力了。

决赛圈的入场券已定

正如我们最开始提到的，今年全球自动驾驶行业正在上演“大洗牌”。

从陆续被曝出倒闭、申请破产、大幅裁员的自动驾驶公司来看，它们身上似乎是存在着一个共性——未能实现全无人落地。

毕竟自动驾驶这件事，不只是一场技术实力上的大比拼，更是时间与耐力上的较量。

好比只有在潮水退去之时，才能看到是谁在裸泳一样，站在2022年岁末的当下，加速全无人落地成为了“上岸”玩家发力的必然节点。

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不仅是国内自动驾驶头雁的百度在这么做，国际领头玩家亦是如此。

例如Waymo、Cruise为等自动驾驶公司，均在加速推进无人驾驶规模商业化进程。

据了解，目前美国旧金山已开放了全市区7×24小时的无人驾驶出行服务。同时，凤凰城的无人驾驶运营区域也不断向核心城区扩充。

此外，从凤凰城天港国际机场到市中心，还落地全球首个全无人自动驾驶打车服务，进行7×24小时全天候运营。

而百度也是在近期发布了一个新的信号：

2023年，百度Apollo将持续扩大业务规模，计划在全国范围内陆续增加投放200台全无人驾驶运营车辆，着力打造全球最大无人驾驶运营服务区。

据了解，百度今年量产的第六代无人车Apollo RT6（成本仅25万元），也即将于明年率先在萝卜快跑上投入使用。

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总体而言，百度在全无人落地这事上是做到了成本的降低、安全和质量有保证，与此同时还在不断加速扩大规模。

究其原因，百度目前要保证的便是在低成本下（毛利为正）各个城市能够跑通商业模式；但若是目光放置长远，其运营规模的指数增长是可以预见的。

由此可见，“全无人落地”已经成了玩家进入自动驾驶决赛圈的关键。

那么在自动驾驶如此下半场的局面之下，谁能笑到最后？

百度，毋庸置疑是其中之一。

— 完 —
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作者: 丁陆 时间: 2023-2-24 08:41
无人首先要有海量的数据。

作者: bjldf 时间: 2023-2-24 08:41
把自动驾驶用到战争中是狠厉害的，加油我的大中国

作者: 为子怡拉票 时间: 2023-2-24 08:42
厉害了

作者: 中信大厦 时间: 2023-2-24 08:43
自动驾驶的未来应该在特斯拉，因为马斯克有脑机接口技术，可以最大限度地让电脑模拟人脑对外部世界的反应和判断

作者: 恒德法援 时间: 2023-2-24 08:43
收藏了

作者: 57830716 时间: 2023-2-24 08:43
就想问一句，出了事算谁的责任，保险公司还是汽车制造商…

作者: zizi3 时间: 2023-2-24 08:44
美国没有5G都没普及怎样搞自动驾驶？！

作者: akebe 时间: 2023-2-24 08:45
一直看好百度的科研创新能力

作者: 名被占用 时间: 2023-2-24 08:45
量子学说认为：量子无位。量子只是在一个模糊的空间范围内以一定的概率存在。

作者: 国产大熊猫_ 时间: 2023-2-24 08:46
百度用的无人驾驶汽车是极狐汽车

作者: presario1500 时间: 2023-2-24 08:46
海量数据会造成电脑出错吗？

作者: 简～单 时间: 2023-2-24 08:47
偶发和不确定性是个难题，另外要人们接受人工智能、自动驾驶可能给人类带来伤害将会是个漫长的过程。
现在的计算机只是半自主，未来如果做到偶发，实现了真正的智能，就需要面对它会拥有自己的意识，会像小猫小狗乃至小孩子那样不听话甚至反叛。而且对于自主个体，机器人三定律这样的软约束是无法保证其不会伤害人类，这时候监督、惩罚、筛选等措施将会是十分必要的。同时人机共存的社会人们恐怕要接受机器人会伤害人的事实，这个过程将会是曲折而漫长的，这在自动驾驶上就已经开始应验了。

作者: 法律咨询肖专员 时间: 2023-2-24 08:47
这个不对：要想实现全无人落地，高精度地图是必不可少的存在

作者: 掐死你的温柔 时间: 2023-2-24 08:48
百度依靠高清地图占据世界自动驾驶领先地位，可喜可贺！

作者: 王老七 时间: 2023-2-24 08:49
什么时候能买到百度这种车

作者: igodemy 时间: 2023-2-24 08:50
别的不知道，只知道马斯克说今年要出L4，又没出来[捂脸]

作者: pybbs 时间: 2023-2-24 08:50
加速发展无人驾驶技术，抢占世界智能汽车时代的先机。

作者: 沃达丰会展 时间: 2023-2-24 08:51
什么时候保险公司承保，费用与小客车相差无几，就是L4真正上路之时。

作者: 3612972239 时间: 2023-2-24 08:51
25万成本，那能挣钱了

作者: 1179767 时间: 2023-2-24 08:51
呵呵，既然是地图，断网时候怎么办？地图一成不变？

作者: ororo 时间: 2023-2-25 20:02
众里寻他千百度，蓦然回首在这里！

作者: kelong520 时间: 2023-2-26 07:02
前排，哇咔咔

作者: littlefox514 时间: 2023-2-26 17:52
有空一起交流一下

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