百度Apollo：CTO級無人車大牛不稀缺，我們這也就百八十個吧

賈浩楠 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI

中國路況場景下的無人化車隊實況、自動駕駛商業化的最新進展……

剛剛，在百度Apollo技術開放日上，關于自動駕駛的最前沿探索成果，都一一展現。

而且百度Apollo的成果之所以備受關注，不僅因為代表了中國頭雁玩家在自動駕駛進程上的最新進展，還因為在全球競速中，開始展現出的超車領先態勢。

無人化、商業化……都是自動駕駛量產落地的公認大方向。

但結合車路協同、智慧交通，目前只有在中國、百度Apollo才能給出最富參考價值的成果——更何況還是在更復雜的中國路況場景下。

然而，圍繞在百度Apollo身上的疑問仍然懸而未決。

一方面，作為中國自動駕駛的頭雁玩家，它正在一步步展現落地商用上的領先——還是全球范圍內。

另一方面，自動駕駛領域的關注者都知道，百度Apollo也因為人才方面的來來去去，素有“黃埔軍校”之名。

但問題也就在這里，在一個最具技術創新突破的領域，在一個高人才密度依賴的方向，百度Apollo發展和現狀中的這種反差，如何解釋？抑或自動駕駛領域已經走出了高人才密度依賴？

在現場，百度Apollo首次給出官方回應和解釋。

百度自動駕駛技術最新進展？

Apollo Day上，百度依然從兩大維度來體現進展。

一是技術上。

二是商業化落地。

這也是自動駕駛江湖最新的“華山論劍”標準。

先從技術層面來看，衡量自動駕駛實力的基礎面沒有變化——依然是幾大硬指標，包括路測里程、牌照數、車隊規模。

截至2022年3月，百度Apollo的最新進展是：

路測里程超過2500萬公里；
中國自動駕駛牌照411張，其中載人牌照231張；
測試車隊超過500輛。

毫無疑問，從數據本身來講，百度Apollo依然是國內當之無愧的自動駕駛頭雁，從體量到速度——此誠不可爭鋒。

在全球范圍內，從數據維度來看，也只有谷歌系的Waymo，能從測試車隊和里程上可以相提并論——不過這種狀況看起來也正在發生顯著變化。

自動駕駛技術真正開始談商業落地，Waymo代表的美國隊，面臨的難度與中國相比不可同日而語。

2018年官方發布的《北京市自動駕駛車輛道路測試報告》中，對于中國路況復雜程度就已經做出了定性定量的劃分。

《報告》按照北京市自動駕駛能力評估標準，從交通密度、車道類型、交叉路口形態、交通設施種類、區域特征、交通參與者特征、交通流組織模式等等層面，將城市交通復雜度劃分為五大類場景。

而依據五大類場景，對開放測試路段道路進行分級，分為 R1-R5。

僅在北京一地的路測中，百度是唯一一家有能力覆蓋全部路況復雜度的企業。

按照《報告》中的標準估計，百度RoboTaxi落地的北京亦莊經開區，最復雜的道路交通參與者密度為美國加州的15倍。

首先是百度建成了獨特的自動駕駛數據閉環。

所以，盡管都是RoboTaxi的商業化落地，但在中國面對的難度級別、和對技術實力的要求，顯然比在北美高得多。

即使商業化開局就是“困難模式”，但百度Apollo在中國取得的進展，依然超過了北美其他公司。

技術成績單背后，還有更值得關注的技術系統和后臺支撐。

主要有兩個。

首先是百度建成了獨特的自動駕駛數據閉環。

無論叫“數據閉環”，還是叫“數據飛輪”，其核心都是“路測-收集數據-反哺算法-測試-部署-路測”的循環。

這既是提升自動駕駛算法的最便捷途徑，卻也是限制很多自動駕駛公司落地的瓶頸。

原因其一是法規限制使測試范圍有限，其二是高昂的車隊成本。

Waymo這兩年進展放緩，以及特斯拉FSD的飛躍式進步，運作模式層面的核心原因就在此。

而百度能突破這個難題，關鍵在于ANP-RoboTaxi架構做到數據共生共享。

百度的RoboTaxi、搭載ANP方案的乘用車，以及內部的仿真測試數據互相融通，各種不同車型相互反哺，形成一個超強數據閉環。

這也意味著百度Apollo的數據迭代，實現了完全無人駕駛和量產自動駕駛的統一。

或許很快，隨著量產自動駕駛數據開始匯流其中，無論從數量還是質量，百度Apollo都將迎來飛躍。

其次，還有5G云代駕值得關注，這是百度Apollo的無人駕駛接下來有路就有“蘿卜快跑”的關鍵支撐。

活動現場，百度通過直播連線的方式呼叫了正在進行日常無人駕駛測試的車隊，從九宮格直播畫面可以清晰地看到，其中一輛無人車正在通過亦莊交通環境最為復雜，人流量、車流量密度最高的路口，無人車面對這些復雜交通環境均能輕松應對。

如前文所述，中國路況要比美國路況復雜更多，自動駕駛想要在中國實現規模化全無人部署更難。

而百度Apollo正是在單車智能、監控冗余、平行駕駛三層安全體系以及完備的測試驗證體系全方位保障下，才得以在復雜的中國路況下逐步推進從封閉區域到公開道路、從主駕無人到車內無人的規模化無人測試進程，穩步邁向自動駕駛的無人化時代。

有意思的是，5G云代駕作為自動駕駛的典型中國探索成果，也成為了國際標準。

就在去年的國際通用自動駕駛分級標準更新中，專門新增了5G云代駕條目，從權威客觀角度承認了這項技術的必要性。

當然，無論是顯性的技術成績單，還是背后的技術架構和支撐，現在都只能成為基礎面了。

因為現如今衡量一家自動駕駛公司的基本面，更核心的指標已經進化到了無人化能力。

一方面，無人化體現著真正的自動駕駛技術實力。

另一方面，唯有無人化的技術能力，才能讓商業化成為可能。

所以百度Apollo此次披露的無人化商用落地的最新數據，更受關注。

自動駕駛競速新標準：無人化、商業化

是的，關于自動駕駛的比拼，正在進入新賽道、新階段。

這個階段的最核心指標就是這兩個——

無人化。

商業化。

去年開始，百度先是在北京首鋼冬奧園內實現了去安全員的RoboTaxi落地，完成了“ODD”展示和驗證。

其后又在北京亦莊獲得無人化牌照和收費運營許可，在11月正式開啟無人駕駛收費運營——開全球風氣之先。

百度也順勢推出了自動駕駛網約車平臺——蘿卜快跑。

現在，蘿卜快跑交出這樣的運營成績單：

蘿卜快跑品牌發布后，在亦莊載人測試示范運營的半年時間內，車輛數量、站點密度、訂單密度增長超過50%，單車日均完單峰值達28單。2021年第四季度，蘿卜快跑載人訂單量達21.3萬單，環比增加近一倍，第三、第四兩個季度獲得超過30萬訂單，2022年這一數據仍在高速增長中。

其次是收費情況。百度RoboTaxi和網約專車相當，但在目前的推廣階段，官方會給用戶發各種優惠券抵扣車款，基本每單都能享受1-2折優惠，即更便宜。

第三就是用戶反饋和乘客評價。

蘿卜快跑后臺數據顯示，蘿卜快跑開啟商業化后，用戶滿意度保持在4.8分，整體滿意度4.8，5星好評率超93%。

至于規模，僅在北京亦莊經開區一地，商業運營和測試的RoboTaxi的車隊規模就超過了300輛。

而接下來，百度還計劃在2025年把“蘿卜快跑”自動駕駛服務計劃擴展到65個城市，到2030年擴展到100個城市。

與該史無前例的壯舉計劃相對應，百度還在不斷降低成本——

聯手主機廠，百度已經把RoboTaxi的成本價刷新到了48萬。

48萬的RoboTaxi，已經進入了普通乘用車的成本區間，而且能省去大筆的司機人工費。

按照RoboTaxi 24小時不停的最高運營強度來計算，一輛車1-2年之內就能覆蓋成本，整個生命周期產生的收益，遠遠大于現在的普通網約車。

百度第五代RoboTaxi的低成本，不是通過減配實現，而是在自動駕駛技術層面的進步，使得第五代L4級自動駕駛套件的成本大幅降低，同時性能還能大幅提高。

而正如前面所說，這套自動駕駛套件，和百度賣給主機廠的ANP互通，RoboTaxi的L4級自動駕駛，其實就是在ANP方案上擴展了激光雷達等相應模塊而來的。

這樣的技術架構，也帶出了百度Apollo在乘用車業務線的商業化進展。

截至3月，自主泊車產品AVP已經交付威馬、廣汽、長城，今年還會在比亞迪、嵐圖等等車型上看到行泊一體的ANP產品。

ANP之外，百度的自動駕駛還有一條被易于忽略的盈利路線，包含了Apollo在5G車聯網、智慧城市交通等等方面的積累。

簡單理解，就是未來智能交通基礎設施建設。

百度在這一市場已經吃掉了巨量訂單，而且這一塊業務直接To G，所以它具有其他企業不可復制的優勢。

算上這一部分，才是百度全部無人駕駛商業化的全貌。

所以從整體上來看，百度Apollo在無人化和商業化方面的進展，也在進入無人之境，不僅國內無人能及，放眼全球，這份成績單也實屬獨一份。

于是從基礎面來論，全球自動駕駛的江湖格局，似乎還是三超多強：Waymo、百度Apollo和通用Cruise保持數據和體量上的領先，其他力量處于追趕的第二梯隊。

但如果從更具真實力檢驗的無人化和商業化來看，百度Apollo領銜的中國自動駕駛，正在實現身位上的領先。

全球自動駕駛的競速排位，很可能會從2022年開始迎來變局。

百度自動駕駛最隱秘系統

新問題是，這種領先是否可持續？

圍繞在百度Apollo身上的疑問，仍然懸而未決。

一方面，作為中國自動駕駛的頭雁玩家，它確實正在一步步展現落地商用上的領先——還是全球范圍內。

另一方面，自動駕駛領域的關注者都知道，百度Apollo也因為人才方面的來來去去，素有“黃埔軍校”之名。

問題也就在這里，在一個最具技術創新突破的領域，在一個高人才密度依賴的方向，百度Apollo究竟如何應對這種挑戰？

百度副總裁、自動駕駛技術部總經理王云鵬，在現場被問及，首次開誠布公解答。他認為，這種“黃埔軍校”現象確實存在，也是行業領軍者必須承擔的行業責任。

既是領軍者也是布道者。

而且這種布道，也是通過人才流動實現的，客觀上壯大了整個自動駕駛行業，加速自動駕駛在各個賽道、場景成為主流。

雖然這種“行業價值”，聽起來更像是百度對外得體的表述，但確實也是實情。

在更早之前，行業內其他大牛也都感慨過：人工智能尤其是自動駕駛領域，百度在國內開展的最早，投入也是最多、最堅定，在這個過程中培養了大量非常優秀的人才，也為行業輸送了一些人才。

而現在可以看到的是，這些百度Apollo歷練出來的人才，又憑借自己對行業的深刻認識，以及深厚的技術能力促進自動駕駛的發展，既表現在技術的推陳出新，又體現在推動政策進一步開放。

這么多年來，百度Apollo人才的流動，甚至是行業內成熟自動駕駛公司的人才流動，客觀上都帶來了行業的進一步繁榮。

然而百度Apollo用現實答卷給出的結果是：人才流動，的確沒有影響百度Apollo這艘航母的方向和速度。

這是為什么？

在開放日現場，王云鵬展示了一條“百度自動駕駛之路”，從第一輛第一代車到最新一代無人駕駛車型，從2013年至今，從技術到產品，從路線到方案……

而事業成果的展示背后，則是人如何凝聚和組織運轉。

人才問題的答案似乎再明確不過——作為中國自動駕駛的最早探索者，百度Apollo已然在實踐中形成了一整套自動駕駛人才和組織機制，一整套自動駕駛的人才系統。

百度Apollo則從三大方面，首次揭開這個隱秘系統的冰山一角。

第一，技術、資源和機遇上的底盤架構。

百度Apollo已經具備的大量數據、大量車輛，以及百度在云計算方面的積累，使得模型的訓練能夠不斷的采集數據跑通人工智能模型。

一個團隊的新想法、新方案能最快部署、驗證和收集反饋。

對于非技術團隊來說，百度依然有行業內最齊全的落地場景和無人化、商業化嘗試機會。

目之所及的百度無人車落地項目，就有乘用車ANP、RoboTaxi、造車、智慧交通、智能卡車、無人物流、工業生產（礦山）等等。

概括起來，就是天地廣闊，想做啥都有場景、有資源，天高任鳥飛。

這對應屆生和行業新人來講，更容易實現有序可期的成長。

另外，也有一些技術骨干，被問及為啥選擇百度Apollo——

他們給出的理由是，百度有長期堅持的企業戰略，還擁有規模化、體系化、服務化、產品化的能力。

這對致力于希望實現自動駕駛夢想的人來說，是初創公司更難具備的吸引力。

第二，從入門到精通的人才培養機制。

外界看到的是，在每一個時期，百度自動駕駛都有明星球員流向業內。

但對于百度Apollo而言，又總是有新的明星球員很快脫穎而出，成為舞臺中央中的大牛。

這是因為百度自動駕駛內部有成熟的人才培養機制。

不同的人才對于自動駕駛未來的理解可能不同，在百度這里可以自由選擇投身的賽道。

無論是乘用車、RoboTaxi，或是物流，也無論是算法開發或者硬件平臺。

對于愿意踏實奮斗的成員，百度內部會拿出足夠的資源支持他進步。

量子位了解到的是，Apollo內部如今有幾十近百人T7、T8級別的技術骨干團隊，都是在Apollo一步步成長起來的。他們曝光不多，不少人像“掃地僧”一樣神秘。

王云鵬的說法是，很多百度技術大牛都是低調扎實的風格，說得少還很強，按照外界大牛標準，內部粗略估算也有百八十個吧。

按照江湖獵頭的說法，如果業內其他自動駕駛公司、創業公司缺CTO、技術負責人、自動駕駛負責人，首先想到的就是百度、百度Apollo。

實際上，此言倒確實不虛，在自動駕駛江湖進入創投時間以來，眾多創業公司都難逃“百度含量”的評估，諸多技術的核心人才，很少沒有百度的履歷或錘煉……

百度曾經有言：聚是一團火，散成滿天星。

在自動駕駛江湖更是如此，中國自動駕駛車隊出百度，是調侃，但也是事實。

第三，百度的積累和技術落地場景，在自動駕駛實現上有更大優勢。

相信自動駕駛技術和未來的人，要實現自己的理想，百度Apollo是目前最有吸引力的平臺。

有領先成熟的技術儲備，并由此打開了豐富的商業應用場景，這是百度自動駕駛人才戰略的兩塊“基石”。

不同的應用場景，為不同類型的人提供了豐富的舞臺。

技術儲備，又給了他們實現構想的工具。

完整的培養和激勵機制，讓選擇留在Apollo的人能心無旁騖實現自己的價值。

而這些人才又反過來打造出了百度Apollo這塊金字招牌，吸引新鮮血液加入自動駕駛“頭雁”，開始一輪新的學習和成長。

這一套“飛輪”，正是百度人才自動駕駛系統的核心。

在這樣的體系優勢下，百度對人才的吸引力也是業內領先的。

雖然百度自動駕駛團隊已經是全行業的人才高地，但要加速實現無人駕駛的夢想，還遠遠不夠，需要吸引大量的優秀人才。

2021年加入百度的big name，就包括原首汽約車CEO魏東和北汽研究院副院長尹穎。

他們的到來使得百度Apollo商業化運營和汽車機器人的推進大大加速，組織能力的短板也被補齊。

新生力量方面，百度透露2022年校招人數，會比19、20、21三年加起來的總和還多一倍。

開啟自動駕駛業務的10年間，百度Apollo在技術和商業兩個層面做到雙雙領先，其背后的深層原因固然值得重視。

深究百度領先的核心原因，技術也好，商業化也好，說來說去最后都落在人才。

縱觀整個行業的發展，百度能抵御人才流動對業務的沖擊，始終保持航向和加速度不變，就是建立起了自己的“人才自動駕駛系統”。

所以自動駕駛的速度之爭、實力排名，確實可以用里程、牌照等基礎面觀照，也能用無人化、商業化等基本面參考，但最核心的還是人才系統的魯棒性，在熙熙攘攘的熾熱江湖中，人才的自動駕駛系統，決定了走多快，更決定了走多遠。

更決定了走多遠。