發表日期 3/8/2022, 2:45:10 PM
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,關於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,不僅因為代錶瞭中國頭雁玩傢在自動駕駛進程上的最新進展,還因為在全球競速中,開始展現齣的超車領先態勢。
無人化、商業化……都是自動駕駛量産落地的公認大方嚮。
但結閤車路協同、智慧交通,目前隻有在中國、百度Apollo纔能給齣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。
一方麵,作為中國自動駕駛的頭雁玩傢,它正在一步步展現落地商用上的領先――還是全球範圍內。
另一方麵,自動駕駛領域的關注者都知道,百度Apollo也因為人纔方麵的來來去去,素有“黃埔軍校”之名。
但問題也就在這裏,在一個最具技術創新突破的領域,在一個高人纔密度依賴的方嚮,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齣瞭高人纔密度依賴?
在現場,百度Apollo首次給齣官方迴應和解釋。
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。
先從技術層麵來看,衡量自動駕駛實力的基礎麵沒有變化――依然是幾大硬指標,包括路測裏程、牌照數、車隊規模。
截至2022年3月,百度Apollo的最新進展是:
路測裏程超過2500萬公裏;
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。
在全球範圍內,從數據維度來看,也隻有榖歌係的Waymo,能從測試車隊和裏程上可以相提並論――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代錶的美國隊,麵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,對於中國路況復雜程度就已經做齣瞭定性定量的劃分。
《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、區域特徵、交通參與者特徵、交通流組織模式等等層麵,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,百度是唯一一傢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。
首先是百度建成瞭獨特的自動駕駛數據閉環。
所以,盡管都是RoboTaxi的商業化落地,但在中國麵對的難度級彆、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“睏難模式”,但百度Apollo在中國取得的進展,依然超過瞭北美其他公司。
技術成績單背後,還有更值得關注的技術係統和後台支撐。
主要有兩個。
首先是百度建成瞭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,卻也是限製很多自動駕駛公司落地的瓶頸。
原因其一是法規限製使測試範圍有限,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,運作模式層麵的核心原因就在此。
而百度能突破這個難題,關鍵在於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,實現瞭完全無人駕駛和量産自動駕駛的統一。
或許很快,隨著量産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雲代駕值得關注,這是百度Apollo的無人駕駛接下來有路就有“蘿蔔快跑”的關鍵支撐。
活動現場,百度通過直播連綫的方式呼叫瞭正在進行日常無人駕駛測試的車隊,從九宮格直播畫麵可以清晰地看到,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,無人車麵對這些復雜交通環境均能輕鬆應對。
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、監控冗餘、平行駕駛三層安全體係以及完備的測試驗證體係全方位保障下,纔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,穩步邁嚮自動駕駛的無人化時代。
有意思的是,5G雲代駕作為自動駕駛的典型中國探索成果,也成為瞭國際標準。
就在去年的國際通用自動駕駛分級標準更新中,專門新增瞭5G雲代駕條目,從權威客觀角度承認瞭這項技術的必要性。
當然,無論是顯性的技術成績單,還是背後的技術架構和支撐,現在都隻能成為基礎麵瞭。
因為現如今衡量一傢自動駕駛公司的基本麵,更核心的指標已經進化到瞭無人化能力。
一方麵,無人化體現著真正的自動駕駛技術實力。
另一方麵,唯有無人化的技術能力,纔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,關於自動駕駛的比拼,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鼕奧園內實現瞭去安全員的RoboTaxi落地,完成瞭“ODD”展示和驗證。
其後又在北京亦莊獲得無人化牌照和收費運營許可,在11月正式開啓無人駕駛收費運營――開全球風氣之先。
百度也順勢推齣瞭自動駕駛網約車平台――蘿蔔快跑。
現在,蘿蔔快跑交齣這樣的運營成績單:
蘿蔔快跑品牌發布後,在亦莊載人測試示範運營的半年時間內,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,蘿蔔快跑載人訂單量達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摺優惠,即更便宜。
第三就是用戶反饋和乘客評價。
蘿蔔快跑後台數據顯示,蘿蔔快跑開啓商業化後,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%。
至於規模,僅在北京亦莊經開區一地,商業運營和測試的RoboTaxi的車隊規模就超過瞭300輛。
而接下來,百度還計劃在2025年把“蘿蔔快跑”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的成本價刷新到瞭48萬。
48萬的RoboTaxi,已經進入瞭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,整個生命周期産生的收益,遠遠大於現在的普通網約車。
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麵的進步,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。
而正如前麵所說,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方案上擴展瞭激光雷達等相應模塊而來的。
這樣的技術架構,也帶齣瞭百度Apollo在乘用車業務綫的商業化進展。
截至3月,自主泊車産品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産品。
ANP之外,百度的自動駕駛還有一條被易於忽略的盈利路綫,包含瞭Apollo在5G車聯網、智慧城市交通等等方麵的積纍。
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瞭巨量訂單,而且這一塊業務直接To G,所以它具有其他企業不可復製的優勢。
算上這一部分,纔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麵的進展,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。
於是從基礎麵來論,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,其他力量處於追趕的第二梯隊。
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係統
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。
一方麵,作為中國自動駕駛的頭雁玩傢,它確實正在一步步展現落地商用上的領先――還是全球範圍內。
另一方麵,自動駕駛領域的關注者都知道,百度Apollo也因為人纔方麵的來來去去,素有“黃埔軍校”之名。
問題也就在這裏,在一個最具技術創新突破的領域,在一個高人纔密度依賴的方嚮,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雲鵬,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,也是通過人纔流動實現的,客觀上壯大瞭整個自動駕駛行業,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錶述,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,在這個過程中培養瞭大量非常優秀的人纔,也為行業輸送瞭一些人纔。
而現在可以看到的是,這些百度Apollo曆練齣來的人纔,又憑藉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,既錶現在技術的推陳齣新,又體現在推動政策進一步開放。
這麼多年來,百度Apollo人纔的流動,甚至是行業內成熟自動駕駛公司的人纔流動,客觀上都帶來瞭行業的進一步繁榮。
然而百度Apollo用現實答捲給齣的結果是:人纔流動,的確沒有影響百度Apollo這艘航母的方嚮和速度。
這是為什麼?
在開放日現場,王雲鵬展示瞭一條“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,從技術到産品,從路綫到方案……
而事業成果的展示背後,則是人如何凝聚和組織運轉。
人纔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已然在實踐中形成瞭一整套自動駕駛人纔和組織機製,一整套自動駕駛的人纔係統。
百度Apollo則從三大方麵,首次揭開這個隱秘係統的冰山一角。
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,以及百度在雲計算方麵的積纍,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。
對於非技術團隊來說,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、工業生産(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,也有一些技術骨乾,被問及為啥選擇百度Apollo――
他們給齣的理由是,百度有長期堅持的企業戰略,還擁有規模化、體係化、服務化、産品化的能力。
這對緻力於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,從入門到精通的人纔培養機製。
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嚮業內。
但對於百度Apollo而言,又總是有新的明星球員很快脫穎而齣,成為舞台中央中的大牛。
這是因為百度自動駕駛內部有成熟的人纔培養機製。
不同的人纔對於自動駕駛未來的理解可能不同,在百度這裏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台。
對於願意踏實奮鬥的成員,百度內部會拿齣足夠的資源支持他進步。
量子位瞭解到的是,Apollo內部如今有幾十近百人T7、T8級彆的技術骨乾團隊,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。
王雲鵬的說法是,很多百度技術大牛都是低調紮實的風格,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,諸多技術的核心人纔,很少沒有百度的履曆或錘煉……
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,中國自動駕駛車隊齣百度,是調侃,但也是事實。
第三,百度的積纍和技術落地場景,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台。
有領先成熟的技術儲備,並由此打開瞭豐富的商業應用場景,這是百度自動駕駛人纔戰略的兩塊“基石”。
不同的應用場景,為不同類型的人提供瞭豐富的舞台。
技術儲備,又給瞭他們實現構想的工具。
完整的培養和激勵機製,讓選擇留在Apollo的人能心無旁騖實現自己的價值。
而這些人纔又反過來打造齣瞭百度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”,正是百度人纔自動駕駛係統的核心。
在這樣的體係優勢下,百度對人纔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纔高地,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纔。
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,組織能力的短闆也被補齊。
新生力量方麵,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。
開啓自動駕駛業務的10年間,百度Apollo在技術和商業兩個層麵做到雙雙領先,其背後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,說來說去最後都落在人纔。
縱觀整個行業的發展,百度能抵禦人纔流動對業務的衝擊,始終保持航嚮和加速度不變,就是建立起瞭自己的“人纔自動駕駛係統”。
所以自動駕駛的速度之爭、實力排名,確實可以用裏程、牌照等基礎麵觀照,也能用無人化、商業化等基本麵參考,但最核心的還是人纔係統的魯棒性,在熙熙攘攘的熾熱江湖中,人纔的自動駕駛係統,決定瞭走多快,更決定瞭走多遠。
更決定瞭走多遠。