在一大批主推L4級自動駕駛技術的公司相繼“碰壁”后，另一批持續(xù)推動自動駕駛無人化落地的玩家逐漸駛上了“快車道”。

最近兩個月，自動駕駛行業(yè)消息頻出：背靠福特、大眾兩大汽車巨頭的自動駕駛獨角獸ArgoAI突然宣布倒閉；英特爾旗下自動駕駛汽車子公司Mobileye上市前夕估值持續(xù)縮水，包括圖森未來、Luminar、Velodyne等在內的自動駕駛公司，近期的市值也呈現(xiàn)下降趨勢。

在一大批主推L4級自動駕駛技術的公司相繼“碰壁”后，另一批持續(xù)推動自動駕駛無人化落地的玩家逐漸駛上了“快車道”。

不久前，Waymo獲得了加州CPUC批準在舊金山、灣區(qū)部分城市等區(qū)域向公眾提供無人駕駛網(wǎng)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(yè)運營后，也在北京繼續(xù)擴大無人測試。

種種跡象表明，自動駕駛正進入加速洗牌期，行業(yè)內兩極分化越發(fā)明顯。11月29日，在百度Apollo Day技術開放日活動上，百度方面宣布，將繼續(xù)加速推動自動駕駛的無人化落地，2023年將擴大業(yè)務規(guī)模，在更多區(qū)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(qū)。

無人化落地成關鍵

高級別自動駕駛研發(fā)成本高、周期長。在新一輪行業(yè)洗牌中，前期投入帶來的滾雪球式技術積累效應開始顯現(xiàn)。全球自動駕駛行業(yè)正在加速呈現(xiàn)兩極分化的局面，其中關鍵分水嶺在于能否實現(xiàn)“無人化”突破。

具體來看，實現(xiàn)全無人落地、穩(wěn)步擴區(qū)推進規(guī)模商業(yè)化演進的實力玩家將迎來發(fā)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。

當前，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(guī)模商業(yè)化進程。

據(jù)百度Q3財報數(shù)據(jù)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(huán)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，蘿卜快跑的平均單車日訂單量在15次以上，也有顯著提高。

商業(yè)化落地的穩(wěn)步推進，為百度進一步實現(xiàn)業(yè)務規(guī)模的擴大打下了基礎。據(jù)悉，按照規(guī)劃，百度將在2023年在更多區(qū)域開展全無人自動駕駛運營，力爭打造全球最大的全無人自動駕駛運營服務區(qū)。

百度自動駕駛技術專家陳競凱介紹，百度Apollo依托的AI技術底座，可打造安全、智能、高效的自動駕駛技術體系，這是實現(xiàn)從全無人運營到規(guī)模商業(yè)化運營的基礎和前提。

據(jù)悉，目前，百度Apollo的自動駕駛技術泛化能力進步速度也有所提升，落地新城市技術交付時間僅需20天。

高精地圖構建自動化率達96%

在此次Apollo Day技術開放日活動上，百度自動駕駛技術專家還公布了自動駕駛系統(tǒng)感知、預測決策、規(guī)劃控制，以及數(shù)據(jù)閉環(huán)、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(yè)內首發(fā)，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(fā)展趨勢。

事實上，大模型技術是近年來自動駕駛行業(yè)偏愛的技術之一，但能否落地應用，如何用好技術則成為了關鍵難題。百度自動駕駛技術專家王井東透露道，得益于文心大模型和自動駕駛感知模型10億以上參數(shù)規(guī)模，通過大模型訓練小模型，可使得自動駕駛的感知泛化能力顯著增強。

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。在活動現(xiàn)場，百度自動駕駛技術專家黃際洲發(fā)布了Apollo自動駕駛地圖。據(jù)悉，目前百度的高精地圖構建自動化率已達到96%,可大幅解決應用成本高的問題。

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(shù)據(jù)與多源地圖，實時生成在線地圖，可滿足自動駕駛過程中實時更新的需求，確保自動駕駛安全。

構建數(shù)據(jù)閉環(huán)設計理念

隨著自動駕駛的規(guī)?；涞?，數(shù)據(jù)規(guī)模將出現(xiàn)爆發(fā)式增長。如何尋找更有價值的數(shù)據(jù)，如何高效地利用數(shù)據(jù)提升駕駛能力，成為自動駕駛持續(xù)學習和實現(xiàn)規(guī)?；年P鍵。

百度自動駕駛技術專家李昂提出了“高提純、高消化”的數(shù)據(jù)閉環(huán)設計理念，可全面強化自動駕駛的數(shù)據(jù)“煉金術”。

據(jù)介紹，該方案的數(shù)據(jù)提純路徑利用車端小模型和云端大模型，實現(xiàn)高效率數(shù)據(jù)挖掘和自動化標注。同時，數(shù)據(jù)消化架構可實現(xiàn)自動化訓練，具備聯(lián)合優(yōu)化和數(shù)據(jù)分布理解的能力，能有效地利用高純度數(shù)據(jù)進一步提升自動駕駛系統(tǒng)的整體智能水平。

編輯：陳英

校對：蘇煥文

聲明：以上未標明來源、無水印的圖片由百度方面提供。本文內容與數(shù)據(jù)僅供參考，不構成投資建議，投資者據(jù)此操作，風險自擔。

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