百度 Apollo 的技術情節和商業想象力_風聞

百度今年不好過。 

我説的不是李彥宏今天瓶裝水淋頭的事情，而是 5 月 17 日的百度 Q1 財報——百度上市以來的首季虧損。這樣的大背景下，一年一度的百度 AI 開發者大會，向用户、向上下游合作伙伴、向股東做好信心的傳遞就顯得非常必要了。 

一如既往地，百度 AI 開發者大會 2019 上，百度在過去一年來在技術、商業方面的信息得到集中釋放。 

光是百度智能駕駛事業羣（IDG），就宣佈了 Apollo × 吉利合作、L4 級自動駕駛汽車裏程/量產/落地進展、Apollo 5.0、AVP 智能泊車解決方案、小度車載 OS、智能化交通信控系統、阿波龍車型升級、低速無人車商業化、自動駕駛安全白皮書等八項更新，這個時候，我們就需要學會甄別信息，篩選出值得關注的部分。 

下面，我從兩個角度説説，百度 Apollo 的技術情節和商業想象力。 

首先是 Apollo 5.0，換句話説就是百度在無人車領域的技術能力到底有多強。想了想，還是有必要貼一下。 

城市道路測試里程 200 萬公里

測試車輛 300 輛

已在 13 個城市測試運營落地

新增專利 438 項（全國第一）

全國測試牌照 100+ 張

首家獲批 T4 級自動駕駛測試牌照 

説這麼多什麼意思呢，其實很簡單，從研發投入、規模、進展的角度來看，百度 IDG 是為數不多的可以跟世界級自動駕駛研發企業進行 PK 的研發機構。 

今天過後，關於 Apollo 5.0 的商業分析會逐步多起來。自 Apollo 平台建立以來，圍繞百度一個廣泛又很有市場的質疑是：百度的技術能力到底有多強？ 

不該被忽視的****Apollo Lite

這裏我想説的，是歸屬於 Apollo 5.0 下，於 6 月 17 日百度 L4 事業部在全球計算機視覺及模式識別會議（CVPR 2019）上發佈的 L4 級自動駕駛純視覺城市道路閉環解決方案 Apollo Lite。

 

前綴很長，Lite 又容易誤解，實際上，Apollo Lite 一點兒也不 Lite。百度在介紹 Apollo Lite 的時候用了「重大突破，國內唯一！」這樣的沸騰體標題，但如果細細品一下，這樣的標題其實也沒説錯。 

Apollo Lite 支持對 10 路攝像頭、200 幀/秒數據量進行並行處理，單視覺鏈路最高丟幀率能夠控制在 5‰ 以下，實現全車 360° 實時的視覺環境感知，前向障礙物的穩定檢測視距可以達到 240 米。

 

按照百度的説法，經過 2019 年上半年的路測迭代，依靠這套 10 相機的感知系統，百度無人車已經可以在城市道路上實現不依賴高線數旋轉式激光雷達的端到端閉環自動駕駛。

 

看到這裏不明真相的吃瓜羣眾可能會説，激光雷達 + 攝像頭兩條腿走路才是最穩的，純視覺感知路線的自動駕駛汽車就是不負責任。 

來看看百度是怎麼説的。

現今很多傳感器融合的方案設計較為複雜，技術人員往往從快速解決問題的角度出發設計算法，這個過程中難免避重就輕地利用異構數據各自的優勢進行缺陷互補從而繞過困難的問題。

基於這種思路設計的多傳感器融合方案雖然能夠在短期規避單傳感器方案難以解決的問題，長遠看，數據和策略間深度耦合的設計不利於為環境感知系統提供真正意義上的冗餘（true redundancy）。

什麼叫 true redundancy？我來翻譯翻譯。true redundancy 就是很多 L4 的創業公司，為了儘快讓自動駕駛 Demo 車型上路，打着重視安全的旗號選擇多傳感器融合感知路線，卻也藉此規避了真正核心的技術挑戰：單個傳感器感知能力的研發和探索。 

這種思路下催生的多傳感器融合感知解決方案本質上是互補關係，而不是真正的冗餘。 

百度 Apollo 技術委員會主席王亮是進一步解釋了研發純視覺 L4 的必要性。

百度研發純視覺感知解決方案並不意味着放棄現有基於激光雷達的技術路線，而是在技術實踐過程中充分意識到無人駕駛系統 true redundancy 的必要性，決定通過壓強環視視覺技術來夯實多傳感器融合感知框架。

**在激光雷達為主、視覺為輔的傳統融合策略中，視覺感知自身的問題和缺陷在雷達感知的掩蓋下暴露不夠充分。**通過 Apollo Lite 打磨迭代的純視覺技術可以持續反哺百度堅持的多傳感器融合解決方案，提升無人駕駛系統的魯棒性和安全性。

再用大白話翻譯一下，對於很多自動駕駛從業公司來説，激光雷達的存在掩蓋了其視覺感知能力不足的問題，而視覺感知能力是全行業面臨的技術挑戰。在視覺感知問題尚未取得突破的前提下，一旦移除激光雷達，很多自動駕駛汽車的感知系統會直接停止工作。 

這種偽冗餘的感知方案無助於自動駕駛汽車感知能力的提升。 

你可能會問，王亮是誰？ 

除了 Apollo 技術委員會主席，王亮還是百度美研的首席架構師、2015/6/7 連續三年的 3D Vision 國際會議的區域主席。在 CVPR/ICCV/ECCV/T-PAMI 和 IJCV 等頂級期刊/會議上發表過 30 多篇論文。——百度在技術領域仍然有着足夠強的人才號召力。 

百度的説法是，在路測過程中，Apollo Lite 測試車輛數目、累計測試里程和車輛在城市道路上的閉環自動駕駛表現可與全球最大的 ADAS 供應商 Mobileye 提供的純視覺解決方案相媲美。 

這樣的成績實在讓人印象深刻，@百度期待 Apollo Lite 測試車的試乘體驗。 

AVP 的商業想象力

AVP，放在行業是 Automated Valet Parking 的簡稱，放在百度是 Apollo Valet Parking 的簡稱。不過意思都一樣：自動泊車。 

在百度之外，AVP 的玩家比比皆是，博世、安波福、馭勢、特斯拉、小鵬…這個賽道是很擁擠的，百度憑什麼突圍？ 

簡單來説，百度的 AVP 從四個技術點出發：車－雲－圖－場融合方案去實現。首先是車輛本身的感知、決策和控制，其次是百度雲端信息、百度高精度地圖和停車場改造打通，多方感知信息融合的方案。 

顧維灝

打通百度地圖和雲端一體來做 AVP，這是百度依據自身業務垂直整合的一些差異化優勢。 

按照百度智能汽車事業部總經理顧維灝的説法，自主泊車（Valet Parking）很快會在百度大廈和百度科技園開啓試運營。 

在商業化層面。威馬已經成為百度 Apollo 自主泊車（Valet Parking）已經商業化訂單客户。今年 CES Asia 上百度威馬聯合展示的 Model EX5 2.0，就集成了百度 AVP 軟硬一體化解決方案。 

威馬汽車董事長兼 CEO 沈暉在現場表示：未來雙方將繼續聯合開放 L3、L4 級別自動駕駛技術，打造車企智能化轉型的標杆。 

最後，百度 AVP 已經和威馬、長城、力帆、比亞迪、江淮汽車、gofun出行、盼達出行、停簡單等企業就商業化落地展開了合作。 

這個合作像極了百度 Apollo 的微縮版本。Apollo 開源至今，一直有源源不斷的軟硬件產業鏈合作伙伴、OEM、政府機構和高校加入，而商業化層面的進展緩慢是它飽受詬病的另一面，大多數企業加入 Apollo 都會選擇觀望而無實質性的合作推進。 

今天，Apollo 細化成 AVP 開始落地了，依然是一呼百應式的打法。百度並不需要吃下所有訂單。但 IDG 一旦攻下一城一池，在軟硬件方案層面的規模效應帶來的成本優勢和商業經驗，會一步步跟創業公司拉開越來越大的差距。而另一方面，百度又具備比傳統 Tier 1 更快的迭代能力。 

更重要的是，就像威馬 CEO 沈暉説的，AVP 只是個開始，百度可能就此一步一步慢慢撬開汽車行業客户的大門，讓 Apollo 成為下一個搜索業務。 

這是 Apollo 比李彥宏淋水更值得思考的地方。