当前位置:首页 > 汽车电子 > 汽车电子技术文库
[导读] 业内皆知,自动驾驶行业最近一件大事,发生在德国。 前几日,总理访德期间,中德双方签署了《关于自动网联驾驶领域合作的联合意向声明》:未来两国将加强政府、行业组织、企业等在自动驾驶/智能网联

业内皆知,自动驾驶行业最近一件大事,发生在德国。

前几日,总理访德期间,中德双方签署了《关于自动网联驾驶领域合作的联合意向声明》:未来两国将加强政府、行业组织、企业等在自动驾驶/智能网联汽车领域多层次交流与合作。中德两位总理还颇有兴致地打破原定安排,共同登乘体验了一辆中德合作研发的自动驾驶汽车。同时,两位总理还亲自见证了百度与宝马、长城与宝马等双方企业的一系列合作。

事实上,这并非自动驾驶领域在国家层面的初次合作,据日本NHK报道,在另一工业汽车重镇日本,中日两国也在政府层面就自动驾驶合作首次达成共识,表示将在自动驾驶的公路测试规则,以及通信基础设施国际标准制定等方面开展合作。

中国在自动驾驶的跑道上动作频繁,连续与两大汽车强国达成合作共识,其实并不令人意外,这在很大程度上是产业特性所致——作为人类交通领域的一次技术革命(要知道,身为工业时代的象征物,一百年来汽车在底层架构上基本没发生过质变),自动驾驶尚处于大规模爆发前的黎明阶段,无论是从国家还是企业层面,合作都远大于竞争。为了尽量消弭地区差异性,在标准统一,法律法规,基础设施和数据共享等诸多方面,需要在全球范围内的合力维护。

当然,遵循着已被市场验证多次的经济规律,自动驾驶行业的良性发展,无疑需要“政府搭台,市场唱戏”,企业自己的努力,才是整个自动驾驶行业向前推进的核心驱动力。

而谈及全球“市场唱戏”中的角色地位,就在上个月,全球知名创投研究机构CBInsights发文称,来自中国的百度有望凭借开放合作的思路,超越谷歌和特斯拉等美国科技巨头——更像是对这种开放策略的再次印证,在中德自动驾驶汽车展示活动上,百度与宝马集团宣布签署一份谅解备忘录:宝马加入Apollo自动驾驶生态,并获得Apollo理事会的理事席位。Apollo的生态边界,又向前拓展了重要一步。

其实在我看来,抛去CBInsights指出的致力于整车制造的特斯拉不谈,摊开自动驾驶的全球版图,搁置在“中美AI齐头并进”的叙事背景下,来自中美两国的百度和谷歌,或许最有可能发展成具备枢纽意义的平台化公司。

而当我们从技术、合作伙伴、生态构建和落地场景等不同角度深度剖析,就会发现:当两家搜索引擎起家的巨头切换到自动驾驶赛道,他们选择了两条不同的路。

技术福祉

不妨先从技术谈起。

在全球范围内,大众对自动驾驶的初次认知始于谷歌。2009年谷歌就启动了自动驾驶专项事业部,并在很长一段时间内成为该领域的唯一玩家。多年来他们也在不断完善技术,美国加州自动驾驶测试报告显示,2017年全年,谷歌无人测试车每1600公里的平均人工介入次数仅为0.8次,亦是谷歌技术过硬的证明。

不过,由于起跑线的相对公平,中国自动驾驶发展虽晚于美国,但双方在路测数据,高精地图储备,核心算法等方面并不存在代差。百度就从数年前开始着力布局,如今不但在技术上有着深厚积淀,甚至率先将技术转化为量产产品。

百度能迅速在技术上完成原始积累,很大程度受益于数据对于自动驾驶的独特价值——众所周知,自动驾驶技术存在很强的地域性,在技术路线上并非简单的“复制粘贴”,数据采集上非常依赖本地化。而置身于中国这个全球最大的汽车销售和生产市场,多年的技术积淀,让百度拥有完备的数据采集体系,他们第一个完成了中国30万公里高速/环路高精地图的制作,以及中国亿万公里ADS数据采集,拥有大量的中国路测数据,这让他们更了解国内复杂的驾驶环境。

更多路测数据也意味着更快,更成熟的技术迭代——而比技术本身更值一提的是,百度选择将这些不断迭代的成熟技术(包括环境感知,路径规划,车辆控制等)全部开放,目前Apollo已开放超过22万行开源代码,来自全球的开发者都能通过Apollo,享用自动驾驶的技术福祉。

生态繁荣

说完技术,再来对比下自动驾驶的另一重要评判指标:合作伙伴。

业界常识是:自动驾驶的竞争关系,早已从各自为政,演变为企业联盟,尤其对于科技巨头来说,除了自身要不断夯实技术,更要迅速构筑一张价值网络,与多方利益达成共赢——这首先意味着,要尽快“拉拢”那些具备战略高地意义的传统车企。

不难发现,单纯从数量上,谷歌有菲亚特和丰田等不算多的合作伙伴;百度Apollo则囊括宝马,戴姆勒和福特在内的众多一线车企——而若从合作深度上分析,谷歌与车企的合作关系似乎更偏向“调用”之后的产品打造,譬如他们前段时间就向FCA订购了6.2万辆克莱斯勒Pacifica混合动力车型,用来扩大自己的公共自动驾驶车队。

如果说谷歌是用合作伙伴的车辆平台造自己的车,那么百度则是用技术和解决方案帮合作伙伴造自己的车,站在追寻效率最大化的车企角度,后者无疑更符合自身利益。

当然,除了合作数量和合作深度,剖析Apollo的合作宽度,或许才是洞悉百度战略模式更清澈的角度:在Apollo的118家合作伙伴中,包括英伟达,英特尔,微软,博世和大陆等供应链巨头,目前也已辐射OEM,TIer1,出行服务商,基金投资机构,相关政府及研究机构等“全产业链”玩家,是目前全球涵盖产业最全面的自动驾驶生态——某种意义上,与其说百度是在打造自动驾驶“产品”,不如说是在建立“网络”。

而并没有用太久的时间,这张网络内部就已盘根错节,初具规模效应。要知道,在任何制造业,供应链网络最核心的变量就是规模,规模越大,意味着整合不同玩家的效率越高,相互组合的可能性也越多。规模效应不但会让作为中心节点的Apollo自己迅猛增长,还将带动产业链不同价值节点的共同发展。

就像许多业内人士希望看到的那样,在自动驾驶行业发展初期,相比于一家独秀,更重要的是生态繁荣。

合力塑造

其实从与合作伙伴的关系上不难发现,秉持生态繁荣理念,自诞生伊始,开放就是Apollo的关键词。

譬如从技术开放的力度上,尽管今天的谷歌已放弃自主造车,选择与车企合作,但并未完全对合作伙伴开放核心技术。百度则希望将开发者和合作伙伴联合在一起,通过开放特性和资源共享,加速行业落地。

短短一年有余,面向全球开发者和合作伙伴,Apollo开放平台不仅开放了代码和数据,还为开发者提供开发者社区,硬件与车辆合作,测试支持和资本扶持(已经投资了25+自动驾驶相关企业)等方面的支持。

而随着Apollo版本的不断进化,其开放程度也不断增大。在今年百度AI开发者大会上,Apollo发布了自动驾驶解决方案,进一步降低了开发门槛,并将原先的硬件参考平台升级为硬件开发平台,车辆参考平台升级为车辆认证平台,不仅要为开发者提供参考,还要为开发者提供与Apollo“配套”的硬件和车辆,解决硬件和测试车辆的问题,从而在满足开发者不同层次需求的同时,为国内外厂商提供商机,百度自身也能更深地嵌入到自动驾驶产业链中。

所以综合类比的话,为了迎接即将到来的自动驾驶时代,如果说谷歌的战略规划更像是要成为无人车中的“苹果”,那么百度则有机会成为无人车中的“安卓”。其实CBInsights也在文章中指出,Apollo颇为类似安卓开放源代码项目,都在建立一个行业通用操作系统,这种做法对高度碎片化的中国汽车供应产业尤其有效,可以让制造商无需付出高昂的研发成本就能制造出自动驾驶汽车。

令人欣喜的是,更像是对于开放策略的理论认可,如今Apollo这张盘根错节的生态网络,已依次在不同场景落地生根。

不同于目前谷歌以自动驾驶乘用车(尤其出租车)为主要切入场景,Apollo想让自动驾驶在不同路面上并行奔跑,已经在乘用车,巴士,物流车,扫地机,农机,货运叉车和代步车等9大场景落地,从而让不同行业看到,自动驾驶并不等同于乘用车自动驾驶,它既可以穿梭于闹市之间,也可以出现在高速路,码头,农田等不易被大众察觉的场景,Apollo不仅能支持开发者在不同方向上的想法,还将激发出自动驾驶在不同场景的“物种大爆发”。

总之,通过上述分析不难发现,随着与更多合作伙伴的落地,Apollo构建价值网络,促进生态繁荣的模式已验证了其可行性。

当然,最后有必要提及的是,在市场唱戏的同时,致力于促进产业结构改革的中国政府,对自动驾驶的支持力度也非常大:今年年初,发改委重申了中国到2035年发展成为智能汽车“全球大国”的战略规划,预计2020年中国市场上的汽车,将有一半会搭载半自动或自动驾驶系统;而近几个月,中国多地也在不断为自动驾驶道路测试“开绿灯”,这也为百度Apollo提供了良好的政策环境。

所以综合来讲,在多方合力塑造之下,遵循着生态网络的滚雪球效应,在未来的中国乃至全球汽车产业,Apollo势必将承担更多领跑者的责任。

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除( 邮箱:macysun@21ic.com )。
换一批
延伸阅读

随着汽车向高阶自动驾驶、舱内全域互联和引入更多视频媒体设备快速演进,车载摄像头、雷达、显示终端与中央计算平台之间的高速数据交互需求呈爆发式增长。作为车载高速SerDes领域的新一代开放标准,OpenGMSL有效突破了传统...

关键字: SoC 自动驾驶 传感器

然而,根据市场需求推进兆瓦级充电设施的规模化部署是一项复杂的系统工程,现有的验证方法和解决方案已无法应对这一挑战。在此背景下,测试与验证成为货运行业电动化、智能化转型中破解相关瓶颈的关键路径之一。

关键字: 自动驾驶 电气化 连接器

Waymo 分享自动驾驶网约车服务的未来愿景 旧金山2026年9月22日 /美通社/ -- 拥有并制作 CES® 的消费者技术协会 (CTA)&...

关键字: TE CE AN 自动驾驶

增强型 DSP 架构性能相比上一代 ADSP 处理器内核提升 5 倍

关键字: DSP 架构 处理器 自动驾驶

德国汉诺威2026年9月15日 /美通社/ -- 在2026汉诺威国际交通运输博览会上,广汽领程围绕"领未来之程,与世界同行"(Delivering The Future Together)主题,集中...

关键字: 交通运输 广汽 新能源 自动驾驶

上海2026年9月3日 /美通社/ -- 2026年9月3日,嬴彻科技宣布其卡车自动驾驶商业运营里程突破10亿公里,形成行业最大规模的真实运营数据资产。目前,嬴彻以超90%的市场份额领跑中国卡车智驾市场,并已完成从&qu...

关键字: 自动驾驶 AI 模型 网络

德国斯图加特2026年8月27日 /美通社/ -- 随着自动驾驶技术从试点项目迈向规模化落地,行业核心挑战已不再是技术研发本身,而是如何安全、合规、高效地将其应用于公共道路。...

关键字: 自动驾驶 测试 自动驾驶系统 ADS

自动驾驶看见的并不是同一瞬间的世界,而是被各路时间戳重新拼接后的场景。只要时基和曝光节拍没有对齐,后端模型越复杂,几何失真反而越难解释。

关键字: 自动驾驶 同步误差 滚快门

自动驾驶做能量回收时,常把约束首先放在电池和电机上,但真正决定能回多少、能回多稳的,往往是轮胎先不先进入非线性区。只看电气侧余量去加大回灌,纵向稳定性会比能量收益更早碰壁。

关键字: 自动驾驶 稳定性 液压补偿

自动驾驶在低附着路面上最容易犯的错误,不是看不见障碍,而是高估了自己对速度的把握。轮速和纵向加速度若还按干燥柏油的逻辑融合,制动、跟车和稳定控制都会先建立在假速度上。

关键字: 自动驾驶 轮速 加速度
关闭