2022年L4自動駕駛年度答卷，真「無人」笑到最后

金磊 賈浩楠 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

L4自動駕駛，今年走到了“大洗牌”、“大變局”的時刻。

一半是寒冬。平臺型自動駕駛明星Aurora、背靠福特和大眾的Argo……今年都先后傳出裁員或破產的消息，還有不少之前專注Robotaxi的企業，轉軌做起了乘用車輔助駕駛。

資本對于L4的故事，變得無比謹慎。于是人們說：L4寒冬已至。

另一半，卻是火焰。

王冠上的明珠遙遙在望，龍頭公司已經窺見了決賽曙光，拿到入場券。

百度Apollo、谷歌Waymo、通用Cruise高歌猛進，進展不斷。

比如，Waymo、Cruise在舊金山、鳳凰城的商業運營范圍、時長不斷取得突破；而國內百度Apollo的蘿卜快跑也接連落地十余個城市，完全無人駕駛在北京、武漢、重慶實現里程碑式落地，商業里程、運單數快速增長。

怎么解釋？

其實很簡單：自動駕駛行業洗牌浪潮中，只有真「無人」，才能最早看到到曙光。

為什么“全無人落地”如此關鍵？

百度Apollo、Waymo、Cruise這三個在L4商業化落地進展最快的玩家，都展現出相同的特質。

背靠巨頭只是其一，更本質的，是他們的落地項目以“全無人”為前提。

比如在湖北武漢，你可以通過蘿卜快跑App叫到全車無人的自動駕駛汽車，而這背后的技術就來自百度 Apollo。

為什么“全無人”是L4級以上自動駕駛技術落地的關鍵？

首先是從商業層面，“全無人”是Robotaxi商業模式初步跑通的必要前提。

對于Robotaxi來說，商業化最大的挑戰就是成本問題。首先是車輛改裝成本。早期在沒有與主機廠達成前裝量產合作的條件下，一輛Robotaxi動輒上百萬是很常見的事。

投入營運階段，最大的成本則是車上的安全員。

一輛普通的人類司機駕駛的網約車，一年最低的人工成本也在12萬左右，安全員比駕駛員只高不低。

之前的Robotaxi在全運營生命周期內，很難平衡自身的成本

在技術上實現“全無人”，則意味著首先省下了人工費用。

其次，全無人的自動駕駛技術棧，必然是在前裝量產的車型上實現的，所以在車輛本身層面面，也代表著和普通網約車進入相同成本區間。

另外，“全無人”還代表著技術提供方已經能夠滿足自動駕駛出行的高可靠和安全性。

政策也更傾向于向這樣的技術提供商開放運營許可。

所以“全無人”對于自動駕駛的落地，最關鍵直接的一點是“降低成本”，背后更重要的深刻影響因素是技術的成熟帶來安全可靠性的提升。

百度Apollo給出的數據，是已經累計超過4000萬公里測試里程。Robotaxi成功送達率已經超過99.99%。

這背后，既有Apollo講L2、L4打通的自動駕駛數據閉環，也有百度在AI領域的其他積累打下的基礎。

比如依靠文心大模型的數千種物體識別能力，大幅擴充自動駕駛語義識別數據，尤其是應用在特殊車輛（消防車、救護車）、塑料袋等異形物識別上，大大提高長尾場景的覆蓋率，提升自動駕駛的可靠性。

此外， Apollo自動駕駛高精地圖，構建自動化率已達到96%，基于百度地圖1200萬公里的領先路網覆蓋范圍級海量時空數據，再結合數億司機的駕駛知識沉淀，構建全路網級別的駕駛知識圖譜，提升自動駕駛決策舒適度。

目前，蘿卜快跑的全無人自動駕駛車隊商業運營和測試不斷擴區、提量、增時。已經落地北京、重慶、武漢三城。

以武漢經開區為例，覆蓋總面積超130平方公里，覆蓋居民超過100萬。自動駕駛車隊的運營場景包含城市高架、普通道路，運營時段覆蓋白天黑夜，過程稿中遇到的長尾場景、復雜挑戰，已經和普通網約車私家車無異。

而通過真實場景的數據積累磨煉，能夠直接加速Apollo的技術迭代效率，從而發掘更多長尾場景，形成數據閉環的“飛輪”效應。

全無人技術成熟，帶來商業模式初步跑通，開啟部分城市規模化運營。

而在這個過程中，有實力的玩家會進一步驗證、完善Robotaxi商業模型，并進一步擴大落地范圍，由此形成領先優勢。

這正是當前百度Apollo、Waymo等玩家正在走的路，也是寒冬之中讓人們依然相信技術、相信自動駕駛的“火把”。

需得有什么樣的技術？

要做到全無人落地，背后的技術，需得是實打實的夠硬。

而百度作為此次行業大洗牌、兩極分化里穩步發展的那一個，且在國內常年占據自動駕駛頭雁的地位，其技術的發展可以說是具備一定借鑒的意義。

因此，我們不妨從百度自動駕駛的技術發展路徑，來看待這個問題。

不同于其它玩家的打法，百度自動駕駛一個非常旗幟鮮明的特點，便是與文心大模型的深度結合。

而且縱觀整個業界，大模型在自動駕駛感知上應用落地，百度還是頭一個。

具體而言，在解決自動駕駛長尾數據挖掘問題上，百度所采用的是文心大模型-圖文弱監督預訓練模型。

幾個較為典型的長尾數據挖掘問題包括：

? 少見的車型：例如消防車、救護車等，由于它們在路面上的“出鏡率”較低，且形態、形狀不規則，對感知和理解上帶來了一定挑戰。
? 各種姿態的行人：在行駛道路上往往并不是一個人出現在路面，這不僅對識別帶來挑戰，而且對后續的預測跟蹤也帶來了一定難度。
? 低矮物體以及交通、施工的元素：低矮物體（比如道路中的護欄等）一直是感知里面非常有挑戰的問題。

面對上述固有的問題，借助文心大模型對數千種物體的識別能力，便可大幅擴充百度自動駕駛的語義識別數據，在效率上達到指數級提升。

除此之外，得益于文心大模型-自動駕駛感知模型10億以上參數規模，通過大模型訓練小模型，自動駕駛感知泛化能力也得到了顯著增強。

對此，百度自動駕駛技術專家王井東表示：

大模型，已經成為自動駕駛能力提升的核心驅動力。

而促使百度自動駕駛能夠快速實現全無人落地的“第二大法寶”，便是百度Apollo自動駕駛地圖。

不同于我們平時使用的導航地圖，高精度地圖可以說是實現智能駕駛必不可少的那一個。

整體而言，高精度地圖需得滿足三大特點。

首先便是厘米級的高精度。

人類在使用普通導航地圖時，只需要精確到5-10米，加之駕駛員自身的判斷即可。

但智能汽車是不具備人類這種判斷能力，因此1-2米的誤差便有可能導致壓線等問題的出現，這也就是為什么要將精度保持在厘米級的范圍內了。

其次是涵蓋的大量道路信息。

高精度地圖需要給智能車提供的信息，可不止于普通導航地圖包含的道路選擇、擁堵情況、行駛時長等基礎信息。它還需得包括大量駕駛輔助信息，例如車道寬度變化offset點、導流區、圓形標牌、高速出口等等。

最重要的是道路網的精確三維表征，以及有幾條車道、邊界線在哪里、護欄、路燈，甚至是馬路牙子的大小方圓在內的100多種道路特征。

第三是高精地圖會出現繞路的情況。

這是因為高精地圖面向的是智能汽車而非人類，它所提供的信息是用于智能車的定位系統、感知系統和決策系統。

因此在面對諸如隧道等情況，高精地圖就有可能會出現“繞路”的情況，因為在它眼里，這條路就是不存在的。

由此可見，要想實現全無人落地，高精度地圖是必不可少的存在，而且實現起來并非易事。

但作為已經“上崗”的百度Apollo自動駕駛地圖，它必然已經hold住上述難點的那種。

據了解，百度高精度構建自動化率已經達到了96%，這也就意味著可以較大程度解決應用成本高的問題。

與此同時，它也具備實時生成在線地圖的能力，可以融合扯斷感知數據與多源地圖，在自動駕駛安全性上保駕護航。

在決策方面，基于百度地圖1200萬公里的領先路網覆蓋范圍級海量時空數據，以及數億司機駕駛知識數據，百度還構建了全路網級別的駕駛知識圖譜，以此來提升自動駕駛決策舒適度。

而除了算法、軟件層面之外，百度實現全無人落地也沒落下在硬件上的發力。

據了解，百度自研AI芯片昆侖芯2代已完成無人駕駛場景端到端性能適配，以此來夯實百度在自動駕駛軟硬一體的優勢。

當然，百度自動駕駛能夠在全無人落地上實現領先，并非是一蹴而就的事情，實則是“臺下十年功”不斷技術沉淀的結果。

一組公開數據便可一目了然：

目前百度Apollo已經成長為全球最活躍的自動駕駛開放平臺，擁有全球生態合作伙伴超過210家，匯聚全球開發者 80000 名，開源代碼數70萬行；測試總里程超過4000萬公里；自動駕駛專利族3477件，連續四年全球第一。

以上就是率先實現全無人落地玩家背后所具備的技術實力了。

決賽圈的入場券已定

正如我們最開始提到的，今年全球自動駕駛行業正在上演“大洗牌”。

從陸續被曝出倒閉、申請破產、大幅裁員的自動駕駛公司來看，它們身上似乎是存在著一個共性——未能實現全無人落地。

畢竟自動駕駛這件事，不只是一場技術實力上的大比拼，更是時間與耐力上的較量。

好比只有在潮水退去之時，才能看到是誰在裸泳一樣，站在2022年歲末的當下，加速全無人落地成為了“上岸”玩家發力的必然節點。

不僅是國內自動駕駛頭雁的百度在這么做，國際領頭玩家亦是如此。

例如Waymo、Cruise為等自動駕駛公司，均在加速推進無人駕駛規模商業化進程。

據了解，目前美國舊金山已開放了全市區7×24小時的無人駕駛出行服務。同時，鳳凰城的無人駕駛運營區域也不斷向核心城區擴充。

此外，從鳳凰城天港國際機場到市中心，還落地全球首個全無人自動駕駛打車服務，進行7×24小時全天候運營。

而百度也是在近期發布了一個新的信號：

2023年，百度Apollo將持續擴大業務規模，計劃在全國范圍內陸續增加投放200臺全無人駕駛運營車輛，著力打造全球最大無人駕駛運營服務區。

據了解，百度今年量產的第六代無人車Apollo RT6（成本僅25萬元），也即將于明年率先在蘿卜快跑上投入使用。

總體而言，百度在全無人落地這事上是做到了成本的降低、安全和質量有保證，與此同時還在不斷加速擴大規模。

究其原因，百度目前要保證的便是在低成本下（毛利為正）各個城市能夠跑通商業模式；但若是目光放置長遠，其運營規模的指數增長是可以預見的。

由此可見，“全無人落地”已經成了玩家進入自動駕駛決賽圈的關鍵。

那么在自動駕駛如此下半場的局面之下，誰能笑到最后？

百度，毋庸置疑是其中之一。