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从百度「无人车队」出发,看中国「自动驾驶」的底色

作者:伍文靓
2022/03/08 19:46

从百度「无人车队」出发,看中国「自动驾驶」的底色

自动驾驶,已经成为了深入人心的热词。

过去一年,政府已出台与自动驾驶、新能源汽车相关的多项政策,无不推动着行业健康发展。

上周五,来自全国各行业的政协委员及人大代表再一次齐聚北京,提交了相关提案与建议,反映了当下行业发展当中存在的难题。

其中,在自动驾驶/智能汽车领域,百度李彦宏、小米雷军、360 周鸿祎等来自科技界的大咖都提出了宝贵的意见,譬如:

李彦宏认为,尽管我国自动驾驶技术已领跑全球,但仍面临许多资质和责任厘清问题,需要进一步突破与技术、产业发展不相适应的政策瓶颈,激发自动驾驶领域创新能力;尤其是针对自动驾驶无人化进行规模化商用。

事实上,「两会」各方代表委员的建言献策有着深刻的意义——是当下中国各领域发展情况的缩影,其中部分提案甚至将影响法律及政策的制定。

公开资料显示,科学技术部、工信部等部委已对去年两会的部分提案认真考虑,其中一些与新能源汽车、智能网联汽车相关工作已经展开。

而上述科技界大佬的提案也势必将加速我国自动驾驶、智能汽车产业的发展。

终局冲刺赛,正在争分夺秒

作为未来新一轮产业变革的核心组成部分,自动驾驶的重要性不言而喻,国内外也都在抢占这个新高地。

而美国加州交通管理局(DMV)公布的 2021 年度自动驾驶路测报告排名,则被视为是自动驾驶玩家实力的体现。

以无人驾驶测试为例。截至 2021 年 11 月 19 日,共有 8 家公司获得过加州 DMV 全无人驾驶路测牌照,来自中国玩家占了半数。

不过,这 8 家公司中只有四家在加州全无人自动驾驶测试中提交了数据,分别是百度Apollo、小马智行、Cruise 以及Nuro。其中,百度在仅有 3 辆测试车的情况下跑出了测试总里程最高的成绩(近 1 万英里),且没有出现脱离情况,表现十分优异。

从百度「无人车队」出发,看中国「自动驾驶」的底色

更重要的是,中国城市道路比美国更为复杂,譬如拥挤狭窄的道路、横穿马路的行人、各式各样的异形车等,对于自动驾驶汽车而言都是不容忽视的挑战。

饱经中国式路况的磨炼,国内玩家的技术实力已经与美国一道跑在全球的最前沿。

尤其眼下处于自动驾驶下半场开启的关键节点,行业已经从技术验证迈向规模化的商业落地,更是需要进一步突破与技术、产业发展不相适应的政策瓶颈,激发自动驾驶领域创新能力。

在自动驾驶上半场的竞赛中,美国凭借着先发优势,在 2014 年便开展了允许企业配备安全员进行自动驾驶路测,并且在之后的几年里不断通过相关政策扶持产业发展,于 2021 年 9 月进一步颁发了全无人驾驶道路测试和商业化许可。

同时,由于过去近十年在自动驾驶领域中积累的实战经验和测试数据,加州对自动驾驶企业的监管机制逐步完善,对这些企业的技术水平也有了更大的信心,愿意给予其更大的自由度,比如允许获得牌照的企业进行无安全员的测试,以及开展无人化的商业运营活动。

不过,我国的政策会相对保守一些。根据目前相关法律的规定,国内企业在进行无人化道路测试时仍需保留副驾驶安全员;若需进行商业化运营活动则要保留主驾驶安全员。

除此之外,国内政策对自动驾驶产业的支持与美国并无两样。

做好「小我」,成就「大我」

李彦宏的提案并不是一座空中楼阁。百度在自动驾驶领域的运营、数据、技术等长期积累,正是其底气所在。

今天,百度 Apollo Day 在北京亦庄正式举办。

为了彰显无人车测试车队的实力,百度汽车机器人部总监徐宝强在活动现场直播了测试车队的日常,包括轻松自如地通过亦庄交通环境最为复杂,人流量、车流量密度最高的路口。

从百度「无人车队」出发,看中国「自动驾驶」的底色

这样在中国十分常见的道路场景在美国却非常鲜有。

普遍来说,欧美的城市规划呈现为小面积的城市核心区,住宅及生活区分散稀疏,整体道路场景比较规范,交通参与者也比较少;而中国典型的城市场景呈现为大面积城市核心区,生活区、商业区与住宅区高密度混合分布,出行高峰期时出现拥堵是常态化现象。

除了城市规划不同,在中国城市的道路场景中,人车混行问题严重,尤其是数量繁多的快递车以及外卖车,对自动驾驶系统的识别能力和反应能力提出了更高的要求。

以北京亦庄为例,城市道路交通参与者密度为美国加州的 15 倍。这也是为什么徐宝强指出,自动驾驶想要在中国实现规模化全无人部署会更具挑战性。

事实上,百度的测试车队在面临挑战时之所以能够做到如此游刃有余,离不开此前多年一点一滴的积累。

据百度副总裁、自动驾驶技术部总经理王云鹏分享,百度 Apollo 自动驾驶测试里程已经超过 2500 万公里,无人化测试已经从首钢封闭园区驶入亦庄核心区社会道路、商业化收费运营也从园区接驳应用到公众日常出行服务。

具体来说,萝卜快跑目前已服务八个城市,且订单量正在飞速增长,仅去年四季度就完成 21.3 万订单,对比三季度翻番,半年获超 30 万订单。短短半年时间,萝卜快跑在亦庄的车辆数、站点数的增长均超过 50%,单车日完单峰值超过 28 单。

由此可见,作为聚焦短途出行的服务平台,萝卜快跑实现了单车效率接近现有专车水平,运营能力远超 Waymo,跻身全球最大的自动驾驶出行服务商。

落地规模不断扩大的同时,萝卜快跑的商业化也在有序推进,目前已在北京、重庆、阳泉三地开始商业化收费运营服务,不断为百度 Apollo 带来现金流,强化自我造血能力。

而萝卜快跑收集的来自不同城市、不同地段、不同场景的数据,则能够进一步反哺 Robotaxi 的迭代。

百度去年5月在首钢园面向公众开放无人车服务,率先迈进了无人驾驶全新阶段。随后在亦庄公开道路启动了无人化测试的征程。

这样的无人化进展不仅属于国内领先的水平,即便在全球也算得上是第一梯队。

为了更好地对外提供无人驾驶服务,百度Apollo Moon 应运而生,除了最基本的无人驾驶能力,还能够为乘客带来个性又舒心的乘坐以及交互体验。而且,相比于业内动辄上百万的自动驾驶车型成本价,Apollo Moon 仅需要48万的成本。

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值得注意的是,测试里程不断增加、落地范围不断扩大以及安全员逐步撤离,这背后是其对「安全第一」的思考——毕竟如果无法完成保证安全问题,自动驾驶行业的发展将变得不可持续。

徐宝强介绍,单车智能主系统、冗余监控系统以及平行驾驶系统是百度自动驾驶车辆实现安全运转的三大核心方法。

其中,单车智能系统能够将更多的不安全场景变为安全场景,而 冗余监控系统则能够充分识别系统状态和风险,将未知场景变为已知,并在必要时提前干预。

平行驾驶系统就是所谓的 5G 云代驾。作为远程驾驶方案,5G 云代驾是自动驾驶的重要配套服务,基于 5G、智慧交通、V2X 等新基建设施,可为 Apollo 车队的无人化运营作兜底。

除了不断精进自身的技术、打磨自动驾驶车队,当然,百度作为国内自动驾驶行业的领头羊,此前也一直身体力行参与相关自动驾驶的道路测试政策的制定、自动驾驶技术能力评价以及自动驾驶运营服务管理体系研究,支持了国内首个自动驾驶政策出台,搭建了首套自动驾驶评价标准体系和管理体系。

去年 11 月,百度还发布了《自动驾驶汽车交通安全白皮书》,积极输出安全理念和安全方法,期望推进业界共同进步。

另一方面,百度深谙自动驾驶的发展不是单打独斗,与合作伙伴一同构建了全球最大规模的自动驾驶开放生态。

由此可以想见,不仅是为了自身进步,百度自动驾驶前行每一步都能在一定程度上发挥行业价值。而李彦宏对自动驾驶的发展现状有着充分的发言权,而其关于未来趋势的预判对行业走向乃至政策出台都极具参考意义。

当仁不让的黄埔军校

自动驾驶作为 21 世纪最具颠覆性的技术,不仅需要探路者、领航者,同样也需要布道者。

同时,在走向自动驾驶的终局的过程中,也需要天时地利人和,即时代的发展、政策的扶持、人才的积淀三者缺一不可。

而百度则被业内公认为是自动驾驶行业的黄埔军校。

从百度「无人车队」出发,看中国「自动驾驶」的底色

2013 年,百度在中国最早启动了自动驾驶研发工作,到 2015 年实现了在北京五环的自动驾驶测试验证。这是中国最早的自动驾驶道路测试,也算得上是中国科技公司发展自动驾驶的起点。

自 2015 年起,不少技术大牛相继离职百度,并在自动驾驶领域重新贡献力量。回首细数,当年的百度人已经占据中国自动驾驶领域大半壁江山,在各自的岗位上促进行业发展,增大了我国在自动驾驶行业对美国弯道超车的可能性。

事实上,出走的「大牛」只是极少数,有更多的人留在了百度或是即将入职百度,一起为全无人驾驶添砖加瓦。

据了解,百度自动驾驶团队的高 T 人员规模不小,目前至少有 80-100 位,“这些小伙伴像「扫地僧」一样踏实做事,「扫地僧精神」也正是百度集团自上而下的工作风格。”

不久后,百度还将有一大批校招的同学陆续入职,数量比过去三年校招的总和还多一倍。

百度今年的校招非常之火爆,但需要注意的是,目前行业的人才短缺问题仍然比较严重。

多个求职软件的调研数据显示,目前中国具有「自动驾驶」「新能源汽车」标签的技术人才仅有 3 万人;到 2025 年,我国智能网联汽车产业的研发人员存量将在 7.2 万人左右,人才净缺口将达 1-4 万人。

除了内部的人才培养,百度对外也在积极响应国家号召。比如,与机构和高校进行产学研联合培养人才,为行业输送优质人才。

此外,随着智能网联汽车被列入“十四五”发展规划,教育部在《普通高等学校本科专业目录》中新增“智能车辆工程”专业,包括哈尔滨工业大学、重庆理工大学在内的多所高校已开设这一专业。

在可预见的未来,还会有更多有志之士加入这个想象空间巨大的赛道,而百度将会成为这些人才的好去处,共同为中国自动驾驶行业弯道超车贡献力量。

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