百度今年捷报频传，年初与吉利合资的集度汽车进展神速不说，仅仅是百度 Apollo 项目，在今年也接连取得突破。

　　今年 6 月，百度 Apollo 正式对外发布第五代 Robotaxi Apollo Moon，这款无人车最大的亮点就是将成本降至 48 万元，低成本才意味着更易实现商业化运营。而就在上月 26 日，百度 Apollo 宣布获得无人驾驶出行服务商业化试点许可，这标志着百度 Robotaxi 郑重进入商业化试运营阶段。

　　在无人车领域，百度 Apollo 有着绝对的优势，不管是真实路测里程，还是车辆的迭代，百度始终都在行业前沿。

　　但是 Robotaxi 更多还是聚焦于公共无人出行领域，对于用户来说，大家都更关心何时才能在量产车上用上百度无人驾驶系统，这就必须提到百度的另一条纯视觉无人驾驶技术路线——Apollo Lite。

　　另一派则是一众新势力车企，他们义无反顾地选择拥抱多传感器融合路线，甚至车辆搭载的激光雷达数量都能「卷」起来。

　　在百度看来，不同的技术路线并无对错之分，视觉路线能够以更低的成本量产上车，多传感器融合方案则能提供更结构化的数据。这就是 Apollo Lite 诞生的原因。

　　2019 年 Apollo Lite 诞生时，百度对它寄予的希望是降低对激光雷达的强依赖，进而以相比来说较低的成本实现 L4 级无人驾驶。据介绍，Apollo Lite 能够依靠 12 路摄像头进行 360 度环境感知，稳定检测距离达到了 240 米。

　　在发布当年，百度就在北京稻香湖进行了实地无人驾驶验证测试。由此，百度 Apollo 成为继 Mobileye 之后，全球第二家能够仅依靠视觉进行实地无人驾驶测试的科技企业。

　　首先，摄像头虽能获得图像信息，但是无法直接感知物体距离信息（通过特殊算法处理可实现）；毫米波雷达的探测覆盖面积较为有限，需要算法过滤大量无关信息。

　　其次，Apollo Lite 10 路摄像头（2019 年尚未增添两颗鱼眼摄像头）产生的数据量超过了 1G，百度 Apollo 参与计算的深度学习模型超过了 30 个，将所有的数据压缩在一块 GPU 计算平台上完成。

　　即便已经克服了重重困难，想要将它做成产品并交付上车，仍然面临四大重大挑战。

　　首先是车辆的变化。在研发阶段，百度 Apollo Lite 采用的是林肯 MK-Z，但是很显然这种后装硬件的方式无法量产。但是，前装量产对冗余设计、线控调校、散热方案和传感器集成等都是全新的挑战。

　　前装也代表着车辆的可靠性、一致性和稳定能力都要通过考验。基于 Apollo Lite 进化而来的智能领航辅助驾驶产品 ANP 率先在威马 W6 上搭载进行前装量产测试，从这款测试车身上，我们也可以看出智能驾驶硬件很好地融入了车身设计。

　　第二点是计算硬件问题，计算平台要适应车规级。在早期研发阶段，百度使用的硬件与 Robotaxi 相同，尽管百度对它限制了算力，基本上没有量产车会使用服务器级的 GPU。所以百度将自研计算平台转向可量产、低功耗的计算单元。

　　第三点则是架构从 X86 转向 ARM，算力直接减半。AI 算力的一下子就下降意味着 Apollo Lite 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。而在规划与控制方面，大部分程序还不是 AI 驱动，所以团队又对软件系统来进行了大刀阔斧的重构改造。

　　最后一点则是对于高精度地图的应用。在研发阶段，系统可完全依赖 Robotaxi 的高精度地图。因为规划、控制和决策都没有变动，地图的标注非常精细。

　　但是在量产车上，继续沿用「厚重的」高精地图是不现实的。因为用户可能会将这款车开到任意地方，所到之处都需要地图。

　　为了提升高精地图的覆盖和降低生产所带来的成本，ANP 减少了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。所以，量产版车型上，Apollo Lite 适度放宽了对高精地图的要求。

　　百度将高精地图元素减少到了原来的 50%，单位距离地图大小仅为原来的 10%，同时 Apollo Lite 工程师研发了与轻量级地图相适配的感知、定位和决策规划算法，通过车端算法的升级弥补地图信息缺失。

　　得益于 Apollo Lite 三年来的研发和优化，加之百度在 Robotaxi 产业深厚的积累和迭代。终于在今年，百度交卷了，且答卷内容足够丰富。从泊车域 AVP，到行车域 ANP，百度能完成全场景覆盖。

　　目前，AVP 自主泊车功能已经上车威马 W6、广汽埃安 V Plus、长城 WEY 摩卡，并推送给了用户。而城市领航辅助驾驶系统 ANP 也会在集度首发新车上率先量产。

　　这里有一个重点需要我们来关注，虽然很多车企和科技公司都在苦苦钻研开放道路的领航辅助驾驶，但是真正向外界展示产品表现的可没几家。除了新势力车企代表小鹏的城市 NGP 和科技巨头华为 ADS 系统之外，只有百度 ANP，而前两者均搭载了两颗及以上激光雷达。

　　相比之下百度 ANP 由于获得了 Apollo Lite 纯视觉技术感知无人驾驶技术的支撑，并不依赖昂贵的激光雷达。

　　所以在这三者中，百度的方案成本最低，且最具拓展性。说得再直白点，小鹏作为新势力车企，城市 NGP 的渗透率目前来看只能靠 P5 车型销量。

　　华为与百度相同，在这其中扮演的是供应商的角色，但是华为 ADS 方案成本过高，车型需要前装激光雷达不说，光是动辄几百 TOPS 的 MDC 算力平台，这价格就不菲了。

　　而 ANP，则是能够像一套「模版」一样，根据不同的车型做「粘贴」，下至普通平价车型，上则不设上限。更重要的是，这套系统与激光雷达是不具排他性的，车企也可在 ANP 纯视觉的基础上增加激光雷达。

　　另外，城市领航辅助驾驶这样的功能需要大量的真实路测经验作为基础，否则安全性无法保障。而这恰好也是百度的优势所在，ANP 与 Robotaxi 本是同源，前者由后者削减配置降维而来，而百度 Robotaxi 线 万公里，这能保证 ANP 在交付之初以及后续的很长一段时间内，保持真实路测经验数据的领先性。

　　然而 ANP 产品也并未无懈可击，虽然 Apollo Lite 的技术方案带给了我们无限遐想，但是威马 W6 交付已有些时日，ANP 软件却至今还未推送；百度即将隆重推出的集度汽车也还在路上，它在真实场景中体验如何，是我们共同期待的。

　　百度纯视觉方案 Apollo Lite，历经三年的蛰伏，同时结合 Robotaxi 多年路测、迭代，终于在今年，交付了 L4 级无人驾驶量产方案。这其中的意义所在，恐怕并不能简单地用一个「全国唯一、全球第二」来定义它。

　　挖掘视觉的潜能，百度并不是一个人在战斗。提到无人驾驶，我们始终绕不开特斯拉与 Mobileye。前者作为整车制造企业，软件能力是保持竞争力的核心所在。虽然特斯拉 FSD 在北美取得了突破性进展，但是在目前阶段，还未给中国市场带来显著的价值。

　　另外，特斯拉在国内没办法使用高精度地图，这让它的按导航辅助驾驶系统 NoA 的能力大打折扣。虽然特斯拉在基础辅助驾驶能力上有着很深厚的功力，但是面对较为高阶的领航辅助，本土化能力便成了它的桎梏。

　　Mobileye 与百度 Apollo 则更加相似，甚至二者都同时布局了多传感器融合方案和纯视觉方案。但是与特斯拉相似的是，Mobileye 也要遵守游戏规则。

　　作为供应商，它目前只能为车企提供 L2 级别辅助驾驶的基础感知能力，其纯视觉方案 Supervision 中，REM（道路经验管理）至关重要。

　　尽管 Mobileye 选择和上汽、紫光集团合作，以此获得地图测绘资质，但是在短期内来看，这是不可能实现的。所以，Mobileye 很难在与国内车企的合作中寻求角色上的突破。

　　相比之下，百度作为目前国内市场占有率最高的图商，已拥有了包括自有资质、自有成熟的地图产线、成规模的地图采集车队等积累。同时，百度还与国内大多数车企建立了合作伙伴关系，为后者提供了经过量产验证的高精地图。

　　在这样的时间节点，百度率先将技术产品化，相比其他供应商绝对具有领先性。但是量变才能引起质变，如何让更多客户以较低的成本搭载先进的产品、以及让更多用户使用上高级别辅助驾驶，这样的重担还在百度身上，而百度要做的，就是让质变发生。

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