單車裏程最長，測試場景最多，百度Apollo北京路測碾壓羣雄_風聞

有個段子眾所皆知，世界最可怕的不是牛人比你牛，而是比你牛的人比你還努力。這個段子拿來形容百度Apollo再合適不過了。

百度本來就家裏有礦，自動駕駛技術獨步天下。作為領頭羊，百度在做路測時還比其他公司要努力上心。

根據北京市剛剛公佈的《自動駕駛車輛道路測2018年度工作報告》（以下簡稱《路測報告》）來看，百度不管是單車測試里程、總測試里程、有效測試車輛以及測試主體覆蓋區域都排名第一。

這是國內自動駕駛領域出爐的首份權威報告，也是目前國內唯一可以和業界知名的DMV報告（加州車輛管理局DMV公佈的榜單）和NR報告（美國市場研究機構NavigantResearch的自動駕駛研究報告）相抗衡的“中國報告”。

我一直認為，自動駕駛是一項需要反覆驗證的技術，這是個“證明題”。台上一分鐘台下十年功，大部分技術其實都是在做路測時不斷修正、完善的。

百度恰恰正是把自動駕駛這道“證明題”做得最好的企業。百度在這份報告中的表現如同一面照妖鏡，可以測出“真假無人車”。

一

單向碾壓的數據對比

今年3月31日，北京市交通委、公安交通管理局、經濟和信息化局聯合對外發布了北京市《自動駕駛車輛道路測2018年度工作報告》。

這份報告披露了8家公司過去一年在北京進行自動駕駛路測的情況，包括百度、蔚來、北汽新能源、小馬智行、戴姆勒、騰訊、滴滴、奧迪。

如果仔細去看這份報告所呈現的表格就能發現，百度數據在整個報告數據對比呈現了單向碾壓的態勢。

從單車測試里程來看，百度Apollo數據最高，2018年25輛車年平均單車測試里程達到5595公里，小馬智行和蔚來汽車各有兩輛車，年平均單車測試里程分別為5066公里和1207公里。

有關單車測試里程，網上曾經有過誤讀。有些媒體根據報告提及的數據，簡單相除計算得出一個錯誤結論。也就是假設百度全年有45輛車，全年裏程139887.7公里，這樣平均每輛行駛只有3109公里。

但要知道，百度有20張牌照是在2018年12月25日新獲取的。路測之前車輛一般需要調試，這20輛新車在短短五天之內估計很難加入2018年的路測。按照正常推測，這20輛新車基本可以忽略不計。按照這樣計算的話，北京市54輛無人車實際只有34輛參與了路測，而其中其中25輛都是百度的。

當然，單車跑多少里程僅僅只是一個層面。説極端一點，單車在自己跑高速跑再多里程都沒意義。單車裏程必須結合場景複雜度來談才有意義。小馬和蔚來沒有實現全場景覆蓋，而百度實現了全場景覆蓋。

創業公司，專心拿少量實驗室規格的高配車，跑一種狀態下的場景，做不到大而全，更無法實現全車型自動駕駛車路協同這種量產場景模擬。

有關測試場景的問題，我們接下來可以從測試主體覆蓋區域中看出一些端倪。

從測試主體覆蓋區域來看，百度同樣表現最好。北京市依據五大類場景，對開放測試路段道路進行分級，分為R1-R5；測試道路具備V2X車路協同功能，則被特別標註為RX 道路。

從《路測報告》來看，百度覆蓋了北京市所有測試區域和所有測試場景，包括R1、R2、R3、RX。

其他廠商一般只是覆蓋了1-2個測試區域的1-2個測試場景。比如小馬智行只跑了海淀區和經開區的R3場景，蔚來則是隻跑了海淀區的R3場景。

R3場景當然重要，但是隻跑R3場景是肯定不夠的。

這就像大學裏老師畫重點，普通的學生僅僅只是看看重點而已，優秀的學生會把整本書全部看完。只看重點不看整本書並不能知曉知識點前後所有邏輯，不能算融會貫通。

自動駕駛做路測其實也是這樣，只跑R3場景其實有偷懶的嫌疑，沒辦法解決自動駕駛過程中遇到的各種問題的，更沒辦法做到自動駕駛量產。

自動駕駛攸關人命，必須高度模擬量產自動駕駛，在全場景進行高頻度測試。這種規模化測試的目的在於為落地量產做準備。目前看，在整個《測試報告》中，只有百度一家廠商做到了這一點。

特別值得注意的是，也只有百度和北汽新能源共同進行了車路協同的測試。車路協同是自動駕駛快速量產落地的必由之路，不做車路協同，做自動駕駛基本只是畫餅融資而已。

從總測試里程來看，百度接近14萬公里位居第一，小馬智行排名第二數據為1萬公里，蔚來汽車排名第三數據為2400公里，其他公司普遍數值只是幾百公里甚至幾十公里。百度呈現碾壓態勢。

從有效測試車輛來看，百度Apollo數據最為亮眼，有45輛車（其中有20張牌照是在2018年12月25日新獲的，並未參與2018年路測）。其他公司的有效測試車輛普遍在1-2台左右。百度依舊呈現出了碾壓的態勢。

這些問題都需要企業不斷去驗證、嘗試、解決。以“變更車道”測試專項為例，其中就包括一系列的測試場景。

比如：避讓障礙物變道、避讓靜止車輛變道、避讓故障車輛變道、避讓事故車輛變道、避讓施工路段變道、避讓 低速行駛車輛變道、臨近車道有車變道、前方車道減少變道8個細分場景。

每個測試場景中的測試難點均不同，對自動駕駛系統的技術要求也不同。 事實上“變更車道”測試專項還僅僅只是這份路側報告86個測試中的一個而已。

經過反覆試驗，自動駕駛技術在2018年有了很多質的改善。

1、通過測試基地測試，測試主體在交規遵守、感知、控制等方面有明顯提升。

2、部分測試主體較大的調整了傳感器方案，改變了傳感器的類型、數量、精度、選型與佈局；部分測試主體優化了控制系統算法，提升了控制精度，

3、測試中發現，車輛線控精度對自動駕駛系統控制的穩定性影響較大；部分測試主體在交規遵守上，尤其在車輛燈光使用、禁令類標誌識別與遵守上有質的改變；

4、部分測試主體因高低温的影響，調整了設備的選型，部分測試主體為了通過更高級別的能力評估，調整了原有技術路線。

實際上，這些改善基本都和百度相關。百度可以把更多實際路測中遇到的各種問題反饋給自動駕駛周邊企業，和合作夥伴共同排查自動駕駛技術供應鏈的每一個問題。

這還僅僅只是北京一個地區的測試狀況。百度Apollo如今已經在全國多地取得自動駕駛路測牌照，數量高達50餘張，位居全國榜首。

如果整體核算下來，百度如今在國內總測試里程已經達到了百萬級別。隨着45輛測試車輛在2019年全面投入，百度的測試數據還將進一步躍升。

可以説，百度做了如此之多的測試，推動了整個中國自動駕駛技術的飛躍和改進。

三

“中國報告”引全球關注

北京公佈《路測報告》後，全球自動駕駛領域形成了幾份可以完整看清整個產業發展現狀的文件——北京的《路測報告》、加州車輛管理局（DMV）公佈的榜單以及美國研究機構NavigantResearch（簡稱NR）的最新自動駕駛研究報告。

這幾份文件也各有側重。

北京的《路測報告》主要特點是注重安全，權威性比較高。更多把目光集中在規範企業測試管理這個維度上。這和目前國內自動駕駛政策相對趨緊的現狀是相一致的。這也是目前國內唯一一份可以和DMV報告和NR報告相抗衡的“中國報告”。

DMV報告的主要特色在於自由管理，畢竟加州是全世界自動駕駛政策最開放的地方，企業可以撒着歡隨便跑。不過DMV報告數據很大程度是靠企業自由申報，企業容易對數據做手腳，水分較大。而且畢竟只算加州本土數據，區域侷限性比較大大。因此DMV報告這一年多來面臨較多爭議。

NR報告主要是從市場發展策略、合作伙伴、生產策略、技術、營銷、銷售、產品、產能、產品質量、可靠性、產品組合和長期投入度等十個維度去綜合評價。這份報告的特點在於全面多樣。在這份2019年3月發佈的最新報告中，百度全球進一步提升。

過去分析自動駕駛產業，往往都是唯DMV報告和NR報告馬首是瞻。未來想要真正看清產業現狀，恐怕還要奪取看看北京的《路測報告》。

綜合3個報告來看，百度是中國唯一和Waymo抗衡的企業。事實上，在北京這份《路測報告》發佈之後，就引起了海外媒體高度關注。

美國媒體GlobeNewswire提到，百度是測試牌照最多、道路上測試車輛最多、行駛距離最長和測試情景最為多樣化的行業領先企業。

科技媒體Techcrunch則是認百度為通過他們的自主車隊已經建立了巨大的領先地位。

Ecommerce daily news甚至評價道：“科技巨頭們在自動駕駛商用化的道路上不斷嘗試，百度已經率先佔據了領導地位”。

雖然國內都在談自動駕駛，但別人在喊無人車的時候，百度在實實在在做無人車。

這種在自動駕駛領域的“制霸”能力不是説出來的，而是説做出來。

實證主義的開拓者孔德有一個觀點：

一切都應以科學的方法加以驗證。凡是不能通過加以實際驗證的知識，都是無意義的。科學方法是獲取經驗的唯一方法。

百度恰恰正是自動駕駛的“實證主義者”。

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