【世界新视野】自动驾驶的寒潮，由百度来破局

当自动驾驶热潮褪去，是谁在裸泳一看便知，许多企业难以存活纷纷退出竞争，然而作为目前稳居前列的头部企业百度却在行业寒潮时，迎来了一股暖流。

11月29日，百度Apollo Day技术开放日活动线上举办，百度展示了Apollo技术实力及前沿技术理念，发布新一代Apollo自动驾驶地图，并在业内首发文心大模型落地应用于自动驾驶的技术。凭借扎实技术积累与持续创新突破，百度Apollo宣布将持续扩大业务规模，2023年着力打造全球最大全无人自动驾驶运营服务区。

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得益于在行业深耕数十年的积累，百度终于在这个寒冬有所突破，而对于行业来说，无异于是雪中送炭。那么时过境迁，究竟哪些弱者被淘汰，百度又是怎么平稳落地的呢？

行业频繁暴雷，百度Apollo却平稳落地

相比于国内，自动驾驶赛道爆雷在国外越发显著，今年随着Ibeo、Canoo、Argo AI等企业相继暴雷，浇灭了欧美自动驾驶行业的热火，其中，Argo AI轰然倒塌的消息更是引发了业界大轰动。Argo AI创办于2016年，创立一年后就被福特汽车以10亿美金天价收购，随后在2019年，大众汽车又豪掷26亿美金对其进行战略投资，此时的Argo AI一时风光无两，掀起了自动驾驶行业的一股热潮。但好景不长，目前Argo AI即将关停，其员工和部分零部件将分别被福特汽车公司和大众汽车公司接收。

除此之外，今年十月底英特尔自动驾驶部门发行了股票，可开盘结果却远不如当初预期，只有预计中的一半，随着国外企业的暴雷，自动驾驶“遇冷”的气息也逐渐蔓延到国内市场。曾经融资超过10亿美金的小马智行，在国内更是被曝出裁员，或面临着经营问题。种种现象都表明了自动驾驶市场虽好，但资方的耐心已经被耗尽了，这些公司大部分短期内无法做到盈利，需要大量的资金去进行研发，这显然不是资方想要看到的，所以一旦撤资，倒闭、裁员是难以避免的事。

但百度得益于自己雄厚的家底，有更多的时间和金钱去投入，此前百度就曾宣称其在人工智能领域投入已经超过了1000亿。除此之外，得益于国家及地方关于自动驾驶的行业政策也密集出台，百度更是可以放心进行自动驾驶技术研发，所以平稳落地是在所难免的。

如今，百度 Apollo的汽车解决方案继续受到领先汽车制造商的青睐，中国最大的汽车科技公司之一打算将 ANP、AVP和高精地图用于另一种流行车型。该合作伙伴关系是现有合作的延伸，证实了汽车制造商对Apollo自动驾驶解决方案日益增长的需求，2022年第三季度。百度Apollo Go在2022年第三季度提供了超过474,000次乘车，同比增长311%，环比增长65%。截至2022年第三季度，Apollo Go累计向公众提供的乘车次数达到140万次。

未来百度靠什么脱颖而出？

01：安全可靠的数据系统

随着自动驾驶的规模化落地，数据规模将出现爆发式增长。如何寻找更有价值的数据，如何高效地利用数据提升驾驶能力，成为自动驾驶持续学习和实现规模化的关键。百度自动驾驶技术专家李昂提出了“高提纯、高消化”的数据闭环设计理念，简单来讲就是云端获得高纯度数据的能力，以及在云端消化高纯度数据的能力。

首先在提纯方面，该方案的数据提纯路径利用车端小模型和云端大模型，实现高效率数据挖掘和自动化标注，数据消化架构实现自动化训练。在消化方面，百度Apollo具备联合优化和数据分布理解的能力，有效地利用高纯度数据进一步提升自动驾驶系统的整体智能水平。

近几年来，国家对数据安全、公民隐私安全愈发重视。在汽车行业，随着智能化技术的飞速发展，数据安全更是变得至关重要。近日百度Apollo智驾数据脱敏产品通过国家级检测机构测试验证，成为国内首家完成该测试的智驾供应商。此次通过该机构的检测验证，意味着百度Apollo的相关产品已经满足该标准的技术要求，具备行业领先的数据安全保障能力。

百度Apollo将智驾视频与图像脱敏产品模块集成在智能驾驶系统中，保障了智驾视频与图像数据的匿名化处理在车端完成，并有效支撑旗下自主代客泊车AVP、行泊一体ANP2.0、城市域领航辅助驾驶ANP3.0等各类智驾产品应用。目前，Apollo智驾产品全线具备智驾视频与图像脱敏能力，AVP与ANP2.0已在已经在广汽埃安全系，哈弗神兽、坦克500、欧拉闪电猫等多款明星车型上量产，可消除企业与消费者的隐私顾虑。

此次，百度Apollo通过的智驾视频与图像匿名化检测验证，进一步为汽车行业在数据的采集、存储、处理等过程的脱敏技术实践提供了重要参考方向，为行业做出表率。

02：自动驾驶大模型技术率先应用

大模型技术是自动驾驶行业近年的热议趋势，但能否落地应用、能否用好是关键难题。百度自动驾驶依托文心大模型特色优势，率先实现技术应用突破。

百度自动驾驶技术专家王井东表示：文心大模型－图文弱监督预训练模型，背靠文心图文大模型数千种物体识别能力，大幅扩充自动驾驶语义识别数据，如：特殊车辆（消防车、救护车）识别、塑料袋等，自动驾驶长尾问题解决效率指数级提升；此外，得益于文心大模型－自动驾驶感知模型10亿以上参数规模，通过大模型训练小模型，自动驾驶感知泛化能力显著增强。

03：高精地图构建自动化率达96%

对于L4级自动驾驶而言，要达到99.99%以上的成功率，地图是不可或缺的底层能力。百度自动驾驶技术专家黄际洲发布了Apollo自动驾驶地图，强调其具有知识增强、分层多维、为自动驾驶而生的新一代地图优势。

目前，在高精地图层面，AI是降本增效的核心驱动，百度高精地图构建自动化率已达到96%，大幅解决了应用成本高的问题。同时，为保障自动驾驶高安全性，Apollo 自动驾驶地图融合车端感知数据与多源地图，实时生成在线地图，满足自动驾驶过程中实时更新的需求，确保自动驾驶安全。此外，为提升自动驾驶舒适性，Apollo自动驾驶地图基于百度地图1200万公里的领先路网覆盖范围及海量时空数据，结合数亿司机的驾驶知识沉淀，构建全路网级别的驾驶知识图谱。学习人类司机经验，用驾驶知识图谱为自动驾驶搭建进步的阶梯。

不难看出，百度Apollo在许多重要领域已经处于行业领先的地位了，而在未来作为头部企业，百度Apollo为行业的持续发展打下了坚实的基础，在无人驾驶时代，它将带领中国自动驾驶行业跑出最优解。

写在最后：辅助驾驶或是集度汽车的王牌

随着汽车智能化时代，辅助驾驶对我们来说也是不可或缺的，百度也积极将自动驾驶技术落地高级辅助驾驶产品，探索L4/L2+技术共生路线，L4将持续为L2+智驾产品提供先进的技术迁移，L2数据反哺也将助力L4泛化能力提升。而得益于百度在L4自动驾驶技术的成功，L2辅助驾驶技术也会随之改变，那么运用到智能汽车上的L2辅助驾驶系统会成为集度汽车的亮点吗？

目前，百度旗下的集度汽车ROBO-01探月版电动汽车已在10月开启预订，限量推出一千辆，并有望在2023年实现量产，随着量产车开启交付，依附着百度Apollo的自动驾驶技术突破，可能会让高于同行的辅助驾驶技术成为它的王牌。

关键词： 不可或缺 模型技术