百度Apollo Day 公布無人駕駛關鍵技術

　　? “自動駕駛”最近一段時間以來，頻頻被推上熱搜。雖然整個行業還未成功過渡到L3，但倒閉、估值縮水、股價跳水、業務收縮等負面信息卻纏繞著曾經的自動駕駛頭部玩家，尤其是Waymo、Argo AI 這些無人駕駛明星企業。于是，外界用“寒冬”來形容眼下的自動駕駛行業，對“無人駕駛”的信心似乎正在動搖。

　　而百度卻要反其道而行之，在近日舉辦的百度Apollo Day技術開放日活動上，發布新一代Apollo自動駕駛地圖，并在業內首發“文心大模型”落地應用于自動駕駛的技術。此外，百度Apollo宣布將持續擴大業務規模，2023年著力打造全球最大全無人自動駕駛運營服務區。L4落地成關鍵分水嶺　　關于自動駕駛的“寒冬”，百度方面認為，高級別自動駕駛研發成本高、周期長。在新一輪行業洗牌中，前期投入帶來的滾雪球式技術積累效應開始顯現。全球自動駕駛行業正在加速呈現兩極分化的局面，其中關鍵分水嶺在于能否實現“無人化”突破。　　具體來看，實現全無人落地、穩步擴區推進規模商業化演進的實力玩家將迎來發展新機遇；反之，潮水退去，技術積累不足無法跨越無人化落地的公司或將面臨掉隊局面。　　百度、Waymo等公司均跨過全無人自動駕駛運營落地的門檻，密集推進規模商業化進程。例如，Waymo近日獲得加州CPUC批準在舊金山、灣區部分城市等區域向公眾提供無人駕駛網約車服務；與此同時，百度繼重慶、武漢雙城開展全無人自動駕駛商業運營后，在北京繼續擴大無人測試。Apollo Day技術開放日活動上，百度也宣布，2023年將擴大業務規模，在更多區域開展全無人自動駕駛運營，著力打造全球最大的全無人自動駕駛運營服務區。

　　百度Q3財報數據顯示，2022年第三季度蘿卜快跑訂單量超過47.4萬，同比增幅高達311%，環比增幅高達65%。其中，武漢重慶兩地的全無人自動駕駛訂單量增長迅速；此外，在北上廣三個一線城市，平均單車日訂單量15次以上，逼近傳統網約車服務的日均訂單量。從覆蓋范圍、訂單量、用戶粘性等多個維度來看，蘿卜快跑均已形成“連點成線、積線成面“之勢。率先運用大模型技術 高精地圖構建自動化率達96%　　“為什么這次無人駕駛公司集體暴雷出現在美國，很可能是因為美國企業堅持的單車智能路線，搞不定高階自動駕駛。” 同濟大學教授、汽車安全技術研究所所長朱西產近期在與汽車之家的交流中談道，L3級以上高級自動駕駛非常難實現。得益于5G技術的發展，中國開創性地提出通過基于車路云協同的智能網聯平臺來實現高等級自動駕駛。　　以自動駕駛賴以支撐的高精度地圖來說，目前全國28家擁有甲級測繪資質的廠商大多為第三方機構。因此，一眾車企提出了“重感知、輕地圖”的自動駕駛路線，來避開高精地圖的壁壘。　　此次Apollo Day技術開放日活動上，百度自動駕駛技術專家公布了自動駕駛系統感知、預測決策、規劃控制，以及數據閉環、地圖、算力等全鏈條技術方案。其中，文心大模型加持的自動駕駛技術為業內首發，低成本、重體驗、能量產的Apollo自動駕駛地圖更是重新定義了新一代地圖發展趨勢。　　大模型技術是自動駕駛行業近年的熱議趨勢，但能否落地應用、能否用好是關鍵難題。百度自動駕駛依托文心大模型特色優勢，率先實現技術應用突破。百度自動駕駛技術專家王井東表示：文心大模型-圖文弱監督預訓練模型，背靠文心圖文大模型數千種物體識別能力，大幅擴充自動駕駛語義識別數據，如：特殊車輛識別、塑料袋等，自動駕駛長尾問題解決效率指數級提升；此外，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顯著增強。

　　百度方面認為，對于L4級自動駕駛而言，要達到99.99%以上的成功率，地圖是不可或缺的底層能力。百度自動駕駛技術專家黃際洲發布了Apollo自動駕駛地圖，強調其具有知識增強、分層多維、為自動駕駛而生的新一代地圖優勢。目前，在高精地圖層面，AI是降本增效的核心驅動，百度高精地圖構建自動化率已達到96%，大幅解決了應用成本高的問題。同時，為保障自動駕駛高安全性，Apollo 自動駕駛地圖融合車端感知數據與多源地圖，實時生成在線地圖，滿足自動駕駛過程中實時更新的需求，確保自動駕駛安全。此外，為提升自動駕駛舒適性，Apollo自動駕駛地圖基于百度地圖1200萬公里的領先路網覆蓋范圍及海量時空數據，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。學習人類司機經驗，用駕駛知識圖譜為自動駕駛搭建進步的階梯。自研芯片 打造數據閉環　　隨著自動駕駛的規模化落地，數據規模將出現爆發式增長。今天的智能汽車,已經成為一個移動的數字節點,通過車身攝像頭、傳感器以及車內服務交互等方式,一輛智能汽車每天可產生10TB級的數據。

　　于是，如何尋找更有價值的數據，如何高效地利用數據提升駕駛能力，成為自動駕駛持續學習和實現規模化的關鍵。百度自動駕駛技術專家李昂提出了「高提純、高消化」的數據閉環設計理念，全面強化自動駕駛的數據煉金術。據介紹，該方案的數據提純路徑利用車端小模型和云端大模型，實現高效率數據挖掘和自動化標注；數據消化架構實現自動化訓練，具備聯合優化和數據分布理解的能力，有效地利用高純度數據進一步提升自動駕駛系統的整體智能水平。　　數據閉環的能力有多重要，朱西產曾在與汽車之家的交流中說道，自動駕駛出問題大部分情況都是感知出了問題。擁有數據閉環的能力，意味著可以把出問題的數據標注好重新開始訓練。反之，如果沒有這個能力，只能眼巴巴地把這個場景交給供應商去做。

　　自動駕駛技術關聯廣泛，目前自動駕駛技術的底層之爭，更多是聚焦在兩個領域，一是芯片，二是軟件算法。與此同時，芯片，也成為自動駕駛公司擁有自主可控技術的關鍵。Apollo Day技術開放日上，昆侖芯科技CEO歐陽劍透露，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，這也將持續夯實百度Apollo軟硬一體優勢。

　　此外，百度也積極將自動駕駛技術落地高級輔助駕駛產品，探索L4/L2+技術共生路線。百度自動駕駛技術專家王亮認為，百度賦能汽車智能化的信心和底氣源于十年自動駕駛技術沉淀。目前，技術棧層面已實現L4與L2+智駕產品視覺感知方案統一、技術架構統一、地圖統一、數據打通及基礎設施共享。L4將持續為L2+智駕產品提供先進的技術遷移，L2數據反哺也將助力L4泛化能力提升。同時，王亮也強調高精地圖是保障L2+城市級智駕產品高安全、體驗好的必需必要條件。

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