全球那麼多無人駕駛玩家，Uber為啥選擇蘿蔔快跑？_風聞

今年可算是無人駕駛的大年。以前好多人還在質疑，這無人駕駛到底行不行，結果今年特斯拉直接官宣加入，馬斯克更是表態：Robotaxi能讓特斯拉成為30萬億美元市值的公司。

不過，你有特斯拉，我有百度。

前陣子，百度的蘿蔔快跑和全球最大的出行平台Uber官宣合作，將在全球市場部署數千台無人駕駛車輛，是迄今為止，史上最大車輛規模的無人駕駛合作。

你肯定會問：全球那麼多無人駕駛玩家，Uber 為啥偏偏挑了蘿蔔快跑？最核心的原因，就在於蘿蔔快跑的技術路線足夠靠譜。

大家都知道，對無人駕駛來説，安全永遠是第一位的。

目前無人駕駛（感知技術）主要分為兩大派：1.純視覺 2.激光雷達 + 多傳感器融合。而後者經過行業驗證，對L4級的高階自動駕駛來説，確實是目前最好的選擇。

加州車管局 2023 年的報告裏有組實打實的數據：用激光雷達的 Waymo，每跑百萬英里需要人工介入才 0.68 次；

而純視覺的特斯拉，得介入 3.2 次，差了快 5 倍。

再看看具體場景，夜裏檢測行人時，激光雷達準確率能到 98.5%，純視覺只有 82.3%；遇上雨雪霧等惡劣天氣，純視覺看錯的概率能翻 4 倍，激光雷達僅為 1.2 倍。

現階段的差距明明白白，Uber自然看得很清楚 —— 要做大規模無人駕駛，目前還得選經過驗證更穩的技術底盤。

而蘿蔔快跑走的正是激光雷達 + 多傳感器融合的路子，而且配置相當硬核。

就拿它的 Apollo RT6 車型來説，裝了 4 顆激光雷達：

“128 線，能看 200 米遠，每秒 153 萬個點的掃描密度，比 Waymo 還高 1.5 倍”（劇）

除此之外，還有12 個 800 萬像素攝像頭，5 個毫米波雷達，12 個超聲波雷達，硬生生搭出了 5 層 360° 無死角的 “感知網”。

有了這層層保障，無論是極端天氣、還是複雜路況都能扛住，對於 Uber 這種全球佈局的平台來説，太重要了。

除了技術靠譜，蘿蔔快跑的 “實戰經驗” 也很豐富。Uber 要的肯定是能快速落地、規模化運營的夥伴，而蘿蔔快跑早就用實際行動證明了自己的能力。

大家都知道蘿蔔在中國各個城市複雜路況應對出色，它今年的出海節奏也非常迅速：3 月剛和迪拜簽了部署 1000 多台車的合同，5 月就啓動了路測；同期又和阿布扎比合作搞當地最大的無人車隊；甚至在瑞士都設了公司，準備啃歐洲市場。

香港是右舵左行也開始獲批載人測試，已經安全跑了 1.5 萬多公里，也就是説，蘿蔔快跑已經有了整個世界範圍的快速落地性。

這背後是 百度12 年的技術積累：L4 級自動駕駛安全測試跑了 1.7 億公里，高級別自動駕駛專利數全球第一，還有 Apollo ADFM 大模型幫忙看明白各種複雜場景。這種全球唯一“無人駕駛+大模型”的優勢，讓 蘿蔔快跑“到哪都能快速上手” 。這也正是 Uber 全球化佈局最需要的。

所以説，Uber 選蘿蔔快跑，不光是選了個合作伙伴，更是選了條能走通的技術賽道。這次合作，不光是幾千台車跑起來那麼簡單，也證明了中國的無人駕駛技術穩穩坐在全球規模化落地的第一梯隊。