当前位置:首页 > 百度apollo
  • 国内首个L4自动驾驶测试基地落户重庆 百度Apollo中标

    国内首个L4自动驾驶测试基地落户重庆 百度Apollo中标

    近日,百度Apollo中标重庆永川区“西部自动驾驶开放测试基地”建设项目,项目金额为5280万元。百度作为国内唯一具备自动驾驶车、路、云、图全栈能力的公司,入选该项目的单一采购供应商。 据了解,根据项目协议,百度Apollo将在重庆永川城区20平方公里范围内建设车路协同测试示范区,为该示范区提供一整套支持 L4 级自动驾驶的车路协同系统整体解决方案,并在永川大数据产业园内建设3000平方米的智能网联创新示范基地,开展测试技术和标准规范研究。 百度Apollo将在该项目中主要负责建设包括城市立交、城市主干道、城市行政区道路、城市商务区道路等城市测试场景;完成前端系统建设,包括部署点的感知、传输、边缘服务器、信号控制系统的部署;完成数据中心车路协同云控平台、自动驾驶车辆监管平台的部署。项目首期建成后,将可承载 100 台以上自动驾驶车辆开展示范运营。

    时间:2020-03-24 关键词: 自动驾驶 百度apollo

  • 疫情呼唤无人车,百度Apollo驰援武汉

    疫情呼唤无人车,百度Apollo驰援武汉

    前不久,京东无人驾驶小车在武汉街头为医院送快递的身影迎得了无数掌声,这种非接触、智能便捷的无人车在应对当前疫情传播时期,帮上了大忙。 疫情防控呼唤无人车,为此,百度推出了Apollo无人智能车,投放为海淀医院的医护送餐。据了解,从眉州东坡餐厅中关村店所在的中关村大厦楼下出发,只需几分钟,Apollo无人智能车就将热乎乎的饭菜送到了海淀医院,为这里的一线医护人员送来美味的午餐。送餐和取餐的人,不接触、不见面,极大的保证了人员的安全。 为助力疫情防控工作高效进行,打赢武汉保卫战,2月20日百度Apollo无人智能防疫车又来到了武汉,驰援武汉高校集中隔离点。经过调试后,这批无人智能防疫车将首先在武汉商学院和江汉大学进行消杀作业,和无数坚守在前线的逆行者们并肩作战,用科技力量驰援疫情防控,助力武汉“早日康复”。 Apollo无人智能防疫车 据了解,此次百度Apollo无人智能防疫车以消毒为主,将装备双80L的药箱,一共160L的消毒水,以5km的速度前进,一次作业可长达7.4km,覆盖2.9万平方米,主要投放到武汉高校隔离点的疫情防控工作中去。

    时间:2020-02-24 关键词: 无人驾驶 无人车 百度apollo

  • 张亚勤出任百度Apollo生态理事会理事长 10月曾宣布退休

    12月18日消息,今天,百度举办Apollo生态大会,会议宣布张亚勤出任百度Apollo生态理事会理事长。 据了解,2019年10月,张亚勤从百度退休。此前于2019年3月15日,李彦宏通过一份公开信,推出百度高管退休计划,张亚勤是加入退休计划的第一位高管。(定西) 相关阅读: 百度推出高管退休计划 张亚勤将于十月退休 2019年3月15日消息,百度公司发布内部邮件,宣布了新的人才梯队建设计划。百度将加速干部年轻化的进程,选拔更多的8090后年轻人进入管理层。同时,百度还正式推出了高管退休计划,对于为公司倾注心血、陪伴公司成长的高级管理者,如因个人意愿或家庭需要选择新的生活,都将纳入高管退休计划给予关怀和照顾。 百度宣布,张亚勤博士是申请加入退休计划的第一位高管,他将于今年十月从百度公司退休。

    时间:2020-01-13 关键词: 张亚勤 百度apollo

  • 百度Apollo生态大会发布鸿鹄芯片等15项新品及解决方案

    12月18日,首届百度Apollo生态大会今日召开,会上百度Apollo发布自动驾驶、车路协同、智能车联三大平台,同时发布Apollo5.5全球首个点到点城市自动驾驶开放能力、中国最成熟的自动驾驶云、新一代智能交通解决方案、小度车载2020、鸿鹄芯片等15大新品及解决方案。 据介绍,截至目前,Apollo 拥有自动驾驶路测牌照数150张、全年新增专利数1237件、测试里程超300万公里、23个城市展开路测、全球开发者36000名、生态合作伙伴177家、开源了56万行代码。 以下为首届百度Apollo生态大会发布的15大新品及解决方案: Apollo5.5 开放点到点城市自动驾驶能力 针对城市复杂多变的路况场景,5.5版本全新发布语义地图,为高精地图增加交通规则、车辆行人等语义能力,构建一个深度学习与复杂城市路况预测问题的桥梁,最终使自动驾驶车辆对周边场景能够有更深的观察和理解,降低平均误差30%,突破目前业内的最好水平。 针对城市出租的舒适快捷需求,5.5版本引入非线性速度规划优化,使自动驾驶乘坐舒适度提升15%。 另外,Apollo 5.5首次提出了“舒适度指数”。点到点城市自动驾驶,使需测试路线的道路数和复杂度呈指数级上升,“舒适度指数”把符合体感的人类司机驾驶行为建立成深度学习模型,大幅提升了体感评估效率。 引入MRAC双循环控制器,自动驾驶连续变道横向精度提升60%。 针对城市开放道路的Robotaxi方案 这是中国首个面向开放道路提供出行服务的乘用车无人驾驶解决方案。它包括自动驾驶套件、安全产品套件、交互产品套件、云端服务套件,和运营支持服务。它是目前市场上最全面,最符合中国市场,也是唯一经过无人出租车队试运营验证的自动驾驶套件。 面向最后一公里的自主泊车方案 这是中国首套自主泊车套件,针对解决用户在不同场景下停车难的核心痛点,实现“最后一公里自动驾驶”。 针对用户在不同场景的停车需求,提供两类自动驾驶解决方案:一类是针对家/公司固定场景打造的Home-AVP;二是针对交通枢纽、商业中心等公共场景打造的Public-AVP。在家和公司这样较为固定的停车场景,Home-AVP能够让驾驶员直接在停车场电梯口下车,车辆在视距内沿固定路线泊入固定车位。在商业中心或者交通枢纽等热点停车场,Public-AVP可以让驾驶员直接在目的地下车,车辆自动驾驶入停车场寻找车位泊车。如果在停车场入口拥堵时,车辆也可自动排队。 Apollo自主泊车套件能够帮助客户OEM迅速实现产品智能化,从而形成最强市场竞争力。目前,百度与威马汽车合作的中国第一批搭载自主泊车功能的自动驾驶车辆,最早将在2020年量产下线,并开启用户体验和预售。 面向城市BRT道路的Minibus 2.0方案 Apollo全新升级发布Minibus 2.0套件,为城市BRT量身打造,适配了Apollo智能交通车路协同方案,能力得到了全面提升。 Minibus2.0有完善的自动驾驶能力,新增的V2X等能力,可实现红绿灯识别、盲区检测等更全面的自动驾驶功能。实现多种路口场景覆盖,大幅度提升行车安全。 Minibus2.0有更加完善更加舒适的乘车体验,相比于一般公交车体感,Minibus2.0具备更加柔和的起步和刹车。未来,Minibus2.0能够帮助无人公交在多个城市BRT场景中落地使用,为城市公共出行带来改变。 面向低速低成本场景的低速微型车方案 基于ARM架构,能让硬件成本降低60%,研发时间缩短一半以上。Apollo低速低成本微型车方案系统扩展性非常强,经过厉时一年多的迭代,已经帮助多家合作伙伴将自动驾驶技术应用到景区漫游、智慧农业、环卫、物流等多种垂直场景。 高精地图 Apollo进一步为OEM提供专属定制化服务。通过驾驶与感知数据平台,客户可以实现车身数据生态闭环与数据增值;借助高精位置服务开发套件,客户可以快速孵化高精地图相关自动驾驶策略和原型,进而打造客户自定义专享服务。 Apollo自动驾驶云 Apollo自动驾驶云是是现阶段中国已建成、运行时间最久、最成熟的自动驾驶云,能够为车企提供自动驾驶研发和大规模落地的端云一体解决方案。 通过6年23个中国城市的持续安全运营,Apollo自动驾驶云最符合中国市场复杂的自动驾驶环境,全面覆盖了从小规模测试直至千辆规模化运营的全频谱,同时结合高效的车路云V2X实时联动,Apollo自动驾驶云是OEM自动驾驶研发和大规模落地的最佳选择。 新一代智能交通解决方案 它由一个边缘智能底座,一个基础云端服务,和六大可应用场景组成。可应用场景包含智能网联自动驾驶、智能网联辅助驾驶、交通诱导与信号控制、运营车监管、出行服务、智能停车等,支持外部的开发者和合作伙伴在一个底座上研发孵化自己海量的城市管理、交通出行应用场景。 以智能车联辅助驾驶为例,它可以为不同车型打造可定制的辅助驾驶应用,全面提升交通安全和出行效率。 全面开放小度车载2020 不但将端到端解决方案小度车载OS进一步开放,还推出了可集成的嵌入式解决方案小度车载DAS。车企可以自由选择适合自己的智能化、个性化车联解决方案,实现让每⼀个车企都拥有属于⾃⼰的智能车联系统。其中的小度车载开放平台在入口、内容、底座三大层面全面开放,所有能力都可以支撑OEM进行定制开发和拓展,实现和OEM真正的共创。 推出可集成的解决方案小度车载DAS(DuerOS Auto Service) 可集成嵌入式解决方案,OEM可进行定制化选择,将小度车载2020强大的应用及服务集成到OEM的车机系统之中。 车载大屏 引领未来的车内大屏交互产品智能驾舱,百度将未来智能驾舱定义为“以智能语音为核心,整合多端服务,多屏联动的全视野开放的全情交互体验,有情感的洞悉和反馈用户深层次需求”。 CarLife+ 百度CarLife升级为CarLife+,不仅从有线连接进化为Wifi或蓝牙的无线连接,真正的实现手机接管车内屏幕,用手机的算力和车内硬件组成最良好的体验。同时CarLife+全面接入数以千计的小程序,实现从封闭走向开放,手机厂商通过CarLife+可以轻松连接千万汽车,构建自己的车端生态。OEM厂商可基于CarLife+充分定制的手机投屏方案,并且在这个过程实现用户的共享。 度小镜 度小镜是业内首款车机联动智能后视镜,集成了CarLife+智能互联解决方案、小度助手车载语音交互、百度地图智能车载导航、ADAS高级驾辅、海量车内娱乐内容、车家互联生态等六大核心功能,全方位满足用户驾驶、安全、娱乐等车载场景高频需求。 智能车云 Apollo智能车云提供营销云、运营云与出行云三大服务,其中营销云通过智能线索筛选、区域市场定价、潜在客户画像洞察等,对线上线下⽤户⾏为进行融会贯通,更精准获取汽车存量市场意向;运营云通过车主个性化服务策略、车主驾驶行为分析、车主画像素描,提升车主⽤车养车综合体验;出行云通过车辆⾼效能调度、车轨迹追踪、出行驾驶行为分析,助⼒定制最符合OEM未来出⾏布局。未来,Apollo智能车云将以云端互联形式,助⼒中国最⼤规模的车路协同布局实现。 鸿鹄芯片 百度鸿鹄芯片是集成完整信号处理、语音唤醒、指令词识别于一体的车规级芯片。全方位支持多音区识别、个性化语音合成、高精度离线识别、高噪音识别、回声消除、声源定位,专为车载而生,具备极致性能及超低价格,可满足车载语音交互极严苛的需求,为用户带来极致的语音交互体验。

    时间:2020-01-13 关键词: 芯片 AI 自动驾驶 百度apollo 鸿鹄

  • 百度Apollo发布车路协同、智能车联等三大平台

    12月19日上午消息,Apollo在长沙举办首届生态大会。除自动驾驶开放平台升级版本Apollo5.5外,Apollo还发布了车路协同、智能车联两大开放平台,形成了三大平台、三重开放的布局。 百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇表示:“自动驾驶时代尚需时日,但汽车的智能车联时代已经扑面而来。当数以千万搭载智能车联的车辆,以云端互联的形式共享信息,就会创造出中国最大规模的车路协同网络, 真正助力城市交通基础设施智能化的升级。” 会上,Apollo发布点到点城市自动驾驶开放能力、自动驾驶云、新一代智能交通解决方案、小度车载2020等15大新品及解决方案。 其中,Apollo自动驾驶云的对外开放,可以帮助车企快速进行自动驾驶研发和大规模落地。 Apollo车路协同开放平台由一个边缘智能底座,一个基础云端服务,和六大可应用场景组成。可应用场景包含智能网联自动驾驶、智能网联辅助驾驶、交通诱导与信号控制、运营车监管、出行服务、智能停车等,支持外部的开发者和合作伙伴在一个底座上研发孵化自己海量的城市管理、交通出行应用场景。以智能车联辅助驾驶为例,它可以为不同车型打造可定制的辅助驾驶应用,全面提升交通安全和出行效率。 据介绍,截至目前,Apollo拥有自动驾驶路测牌照数150张、智能驾驶专利数1237件、测试里程超300万公里、23个城市展开路测、全球开发者36000名、生态合作伙伴177家、开源了56万行代码。百度车联网及AI能力已覆盖60大车企,超过400款车型。 此次,百度车联网全面开放了小度车载2020,包含全语音车载智能小程序、车载真人语音定制、一次唤醒多次交互、车规级百度鸿鹄芯片等技术能力。 其中,小度车载2020进一步开放了小度车载OS,推出可集成的解决方案小度车载DAS。小度车载2020还提供了智能驾舱、CarLife+、度小镜等三种形态,覆盖AI时代人和车的多种交互方式。(雪梅)

    时间:2020-01-06 关键词: AI 百度apollo 智能车联

  • 前百度Apollo产品负责人加盟自如 出任智能家居事业部CTO

    11月16日消息,据新浪科技消息,前百度Apollo(阿波罗)产品负责人David Zhou(周达文)于日前宣布,正式加入国内长租品牌自如,担任智能家居事业部CTO,全面负责智能家居整体技术战略规划。 此前,David Zhou曾供职于百度、微软等知名企业,负责过多款日活千万级互联网产品,有丰富的互联网及AI软硬件产品技术管理及实践经验。 在百度就职期间,David Zhou作为Apollo产品负责人,带领团队从0到1,打造了开放无人驾驶生态。

    时间:2019-12-09 关键词: 智能家居 apollo 自如 百度apollo

  • 百度Apollo披露纯视觉L4无人车方案:10摄像头 对标Mobileye

    百度Apollo披露纯视觉L4无人车方案:10摄像头 对标Mobileye

    巨头新动作来了,行业风向可能要变。百度Apollo,中国自动驾驶的最大玩家,刚刚在AI视觉顶会CVPR上,披露了一套纯视觉城市道路闭环解决方案—;百度Apollo Lite.百度将此方案与英特尔旗下Mobileye相类比,认为在前期技术积淀和半年路测迭代后,Apollo Lite的性能表现与Mobileye在同一维度。按照业内对Mobileye纯视觉高级辅助驾驶的王者地位评价,百度言外之意,再明确不过。Apollo Lite此次亮相CVPR 2019,由百度Apollo技术委员会主席王亮进行新进展披露。Apollo Lite,一套城市道路L4级视觉感知解决方案,能够支持对10路摄像头、200帧/秒数据量的并行处理,单视觉链路最高丢帧率能够控制在5‰以下,实现全方位360°实时环境感知,前向障碍物的稳定检测视距达到240米。王亮还说,经过前期的技术研发投入和半年的路测迭代,依靠这套10相机的感知系统,百度无人车已经可以在城市道路上实现不依赖高线数旋转式激光雷达的端到端闭环自动驾驶。2019年上半年,Apollo Lite已经在北京稻香湖等多地多路段落地测试。在路测过程中,测试车辆数目、累计测试里程和车辆在城市道路上的闭环自动驾驶表现优异。Apollo方面“优异”的对标参照是Mobileye,全球最大的ADAS(高级辅助驾驶技术)供应商,2016年被英特尔以153亿美元收入麾下,并整合成为英特尔自动驾驶部门。Mobileye此前最知名的方案是特斯拉,后来特斯拉自研AutoPilot,依然沿袭了纯视觉方案。Mobileye最新的纯视觉自动驾驶方案,除了自研芯片EyeQ4处理器外,主要依靠12路摄像头。Apollo首次纯视觉值得注意的是,这也是百度Apollo在L4自动驾驶领域的首次纯视觉方案披露。百度Apollo方面也谈到了原因:相比旋转式激光雷达感知方案,视觉感知方案价格低且便于获得。这套低成本近车规级环视感知方案也能够降级支持ADAS辅助驾驶应用,创造更多有价值的应用场景,将ADAS产品的能力提升到一个新的高度,为企业、开发者们提供了一个低价、优质的自动驾驶解决方案。不过,百度Apollo也强调了纯视觉方案的挑战所在:摄像头是相对成熟的传感器,除具备轻巧低成本和符合车规的优势外,高分辨率高帧率(成像频率)的成像技术发展趋势意味着图像内蕴含的环境信息更丰富,同时视频数据也和人眼感知的真实世界最为相似,但和三维点云数据相比,二维图像中的信息更难挖掘,需要设计更强大的算法、大量数据的积累和更长期的研发投入。百度Apollo技术委员会主席说,现今很多传感器融合的方案设计较为复杂,技术人员往往从快速解决问题的角度出发设计算法,这个过程中难免避重就轻的利用异构数据各自的优势进行缺陷互补从而绕过困难的问题。基于这种思路设计的多传感器融合方案虽然能够在短期规避单传感器方案难以解决的问题。长远看,数据和策略间深度耦合的设计不利于为环境感知系统提供真正意义上的冗余(true redundancy)。传感器融合意味着多套能够独立支撑全自动驾驶的感知系统强强联手,独立工作相互校验,最大概率的保证感知结果的准确性和完备性。王亮强调,百度下决心投入资源研发纯视觉感知解决方案并不意味着放弃现有基于激光雷达的技术路线,而是在技术实践过程中充分意识到无人驾驶系统true redundancy的必要性,决定通过压强环视视觉技术来夯实多传感器融合感知框架。在传统激光雷达为主,视觉为辅的传统融合策略中,视觉感知自身的问题和缺陷在雷达感知的掩盖下暴露不够充分。所以现在通过Apollo Lite打磨迭代的纯视觉技术,正在持续反哺百度坚持的多传感器融合解决方案,提升无人驾驶系统的鲁棒性和安全性。百度Apollo方面也表态:始终坚持多传感器融合的技术路线。在L4级自动驾驶传感器选型上,激光雷达和摄像头不是排它的的也不是单纯的从属和互补关系。从安全性考虑,二者具备相同的重要性和不可替代性,缺一不可。

    时间:2019-07-17 关键词: 百度apollo

  • 百度Apollo首次披露纯视觉L4无人车方案 对标Mobileye

    李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 巨头新动作来了,行业风向可能要变。 百度Apollo,中国自动驾驶的最大玩家,刚刚在AI视觉顶会CVPR上,披露了一套纯视觉城市道路闭环解决方案—;百度Apollo Lite. 百度将此方案与英特尔旗下Mobileye相类比,认为在前期技术积淀和半年路测迭代后,Apollo Lite的性能表现与Mobileye在同一维度。 按照业内对Mobileye纯视觉高级辅助驾驶的王者地位评价,百度言外之意,再明确不过。 Apollo Lite 此次亮相CVPR 2019,由百度Apollo技术委员会主席王亮进行新进展披露。 Apollo Lite,一套城市道路L4级视觉感知解决方案,能够支持对10路摄像头、200帧/秒数据量的并行处理,单视觉链路最高丢帧率能够控制在5‰以下,实现全方位360°实时环境感知,前向障碍物的稳定检测视距达到240米。 王亮还说,经过前期的技术研发投入和半年的路测迭代,依靠这套10相机的感知系统,百度无人车已经可以在城市道路上实现不依赖高线数旋转式激光雷达的端到端闭环自动驾驶。 2019年上半年,Apollo Lite已经在北京稻香湖等多地多路段落地测试。在路测过程中,测试车辆数目、累计测试里程和车辆在城市道路上的闭环自动驾驶表现优异。 Apollo方面“优异”的对标参照是Mobileye,全球最大的ADAS(高级辅助驾驶技术)供应商,2016年被英特尔以153亿美元收入麾下,并整合成为英特尔自动驾驶部门。 Mobileye此前最知名的方案是特斯拉,后来特斯拉自研AutoPilot,依然沿袭了纯视觉方案。 Mobileye最新的纯视觉自动驾驶方案,除了自研芯片EyeQ4处理器外,主要依靠12路摄像头。 Apollo首次纯视觉 值得注意的是,这也是百度Apollo在L4自动驾驶领域的首次纯视觉方案披露。 百度Apollo方面也谈到了原因: 相比旋转式激光雷达感知方案,视觉感知方案价格低且便于获得。 这套低成本近车规级环视感知方案也能够降级支持ADAS辅助驾驶应用,创造更多有价值的应用场景,将ADAS产品的能力提升到一个新的高度,为企业、开发者们提供了一个低价、优质的自动驾驶解决方案。 不过,百度Apollo也强调了纯视觉方案的挑战所在: 摄像头是相对成熟的传感器,除具备轻巧低成本和符合车规的优势外,高分辨率高帧率(成像频率)的成像技术发展趋势意味着图像内蕴含的环境信息更丰富,同时视频数据也和人眼感知的真实世界最为相似,但和三维点云数据相比,二维图像中的信息更难挖掘,需要设计更强大的算法、大量数据的积累和更长期的研发投入。 百度Apollo技术委员会主席说,现今很多传感器融合的方案设计较为复杂,技术人员往往从快速解决问题的角度出发设计算法,这个过程中难免避重就轻的利用异构数据各自的优势进行缺陷互补从而绕过困难的问题。 百基于这种思路设计的多传感器融合方案虽然能够在短期规避单传感器方案难以解决的问题。 长远看,数据和策略间深度耦合的设计不利于为环境感知系统提供真正意义上的冗余(true redundancy)。 传感器融合意味着多套能够独立支撑全自动驾驶的感知系统强强联手,独立工作相互校验,最大概率的保证感知结果的准确性和完备性。 王亮强调,百度下决心投入资源研发纯视觉感知解决方案并不意味着放弃现有基于激光雷达的技术路线,而是在技术实践过程中充分意识到无人驾驶系统true redundancy的必要性,决定通过压强环视视觉技术来夯实多传感器融合感知框架。 在传统激光雷达为主,视觉为辅的传统融合策略中,视觉感知自身的问题和缺陷在雷达感知的掩盖下暴露不够充分。 所以现在通过Apollo Lite打磨迭代的纯视觉技术,正在持续反哺百度坚持的多传感器融合解决方案,提升无人驾驶系统的鲁棒性和安全性。 百度Apollo方面也表态: 始终坚持多传感器融合的技术路线。在L4级自动驾驶传感器选型上,激光雷达和摄像头不是排它的的也不是单纯的从属和互补关系。从安全性考虑,二者具备相同的重要性和不可替代性,缺一不可。 —; 完 —;

    时间:2019-07-16 关键词: mobileye 百度apollo l4无人车

  • 百度Apollo为何能扛起自动驾驶的大旗,而不是深耕自动驾驶的Waymo

    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。

    时间:2018-07-17 关键词: 自动驾驶 waymo 百度apollo

  • 百度Apollo 自动驾驶平台采用安森美半导体图像传感器

    推动高能效创新的安森美半导体成为百度Apollo自动驾驶平台的重要合作伙伴。此次合作让生态伙伴可以获得双方联合研发的即插即用兼容性的成像方案。Apollo提供了开源代码和可靠的软件和硬件系统,让汽车系统设计人员能够高效地开发自动驾驶系统。图像传感器是Apollo平台的关键组件,支持和加强自动驾驶功能。 安森美半导体完全符合标准的基于3um的先进CMOS图像传感器产品为客户能即时开发自动驾驶的视觉系统奠定了基础,并在批量部署时可灵活地升级到未来的传感器。该图像传感器具有高动态范围(HDR)特性,能够在汽车驾驶常见的恶劣低光和混光环境下提供清晰的单一图像和视频。 除了简化和加快汽车摄像机应用的设计、测试和实现外,这项合作关系还使得Apollo生态成员能够优先获得安森美半导体的技术支持和产品信息。所有Apollo成员均有优先机会使用安森美半导体的新一代突破性图像传感器技术。 百度副总裁、百度智能驾驶事业群组总经理李震宇说:“图像传感器和摄像机对于自动驾驶来说非常重要,我们为Apollo平台挑选合作伙伴时考虑了许多方面,包括产品路线图、汽车电子经验、以及为生态系统平台提供的技术支持等,安森美半导体是Apollo平台图像传感器很好的选择。” 安森美半导体图像传感器部汽车方案副总裁兼总经理Ross Jatou表示:“我们能与百度Apollo平台合作,倍感容幸。我们相信,这样一个开放平台对汽车系统设计人员有重大的价值,从众多行业领袖已参与和打算使用该平台可见一斑。图像传感器是先进驾驶辅助系统(ADAS)的基本组件,贯穿整辆汽车,其作用将随着汽车行业迈向完全自动驾驶汽车而越趋重要。我们能与百度携手合作,为Apollo平台提供图像传感器解决方案,进一步证明安森美半导体在全球汽车图像传感领先的强大实力。”

    时间:2018-01-02 关键词: 图像传感器 安森美半导体 百度apollo

发布文章

技术子站

更多

项目外包