自动驾驶生态的“无限宝石”集齐了几颗

　　第二颗宝石： AI、深度学习、高精度地图等软件、系统、数据层面的技术储备

　　有一句话是，“自动驾驶是人工智能的终极场景，没有之一”。我觉得这句话非常准确，基本没有偏颇。

　　自动驾驶本质上看，是人工智能和深度学习发展到一定阶段的产物。人工智能主要细分技术，包括机器视觉、深度学习、增强学习、传感器技术等，基本都和自动驾驶有关。

　　这也是为什么，国内最早开始做自动驾驶的企业会是百度，因为AI各个领域的技术储备到了可以推进自动驾驶的火候，一切都会自然而然诞生。

　　这些技术，还不能缺少高精地图。因为人工智能的各个细分领域，更多起到了感知和计算的作用，目前的普通地图导航能将车辆位置精确到数米之内，高精地图则可以精确到10cm 的级别。

　　自动驾驶能够配合高精地图不断识别周边的状态，最终实现空间感知。所以，在研究自动驾驶技术的同时，百度还建成国内规模最大的高精地图采集车队。

　　可以说，在软件、系统、数据层面上，百度在自动驾驶领域的研究目前是最全面的。这颗“宝石”经过多年来技术储备，早就收入囊中。

　　第三颗宝石：光雷达、传感器、芯片、5G网络、周边配套等硬件技术储备

　　软件、系统、数据仅仅只是一个层面，光雷达、传感器、芯片、5G网络这些周边硬件和配套设施，也是自动驾驶技术不可或缺的一部分。

　　能保证L3及其以上无人驾驶功能的驾驶员辅助系统，至少需要三种传感器系统：摄像头、雷达和激光探测。每种传感器分布在汽车的不同位置上，共同工作。

　　由于传感器、摄像头、雷达在自动驾驶过程中不断采集周边的数据，单车每小时所产生的数据高达100GB。因此每一辆汽车的数据都需要上传到一个中枢——也就是芯片，由其处理并洞悉每一辆车的状态。

　　自动驾驶依高度依赖芯片以及云端的实时数据展开大量的处理运算。这也迫使，想要达到无人驾驶阶段，必须采用5G网络。

　　因为，5G具有高速率(可达10G峰值速率)、低延时(1ms)、大容量(相当于目前的1000倍容量)的特点，只有5G才能真正让延时缩短至1毫秒，并且容纳庞大数据处理的带宽。

　　这部分技术互联网厂商往往需要靠投资、并购来集齐这颗“宝石”。

　　所以你可以看到，百度专门投资了激光雷达厂商Velodyne和禾赛科技，还在和英特尔、英伟达等芯片厂商合作，共同推动自动驾驶芯片的适配。在5G网络层面上，则是在和中国电信、中兴等企业展开5G网络环境下的无人驾驶车测试。

　　某种意义上说，周边配套等硬件技术的整合，是最考验厂商的部分，这一块我们暂且按下不表，下文再谈。

　　第四颗宝石：低成本的自动驾驶解决方案以及易于参与的开发者工具

　　自动驾驶不是一家企业或者几家企业的任务，而是需要全行业共同参与的生态。它需要开发者投入其中。目前，国内形成了稳定、完整自动驾驶开发生态的企业，只有百度。

　　为了提升开发者研发效率，百度今年发布的Apollo2.5版本开放了可视化的调试工具、Apollo高精地图数据采集器、Apollo云端仿真模拟器等更高效的开发工具。Apollo生态甚至汇聚了100个合作伙伴超过1万名开发者。

　　对汽车企业以及开发者来说，百度的Apollo2.5就像是一个可以“拎包入住”的房子，“交钥匙”解决方案让企业、开发者可以最大程度降低开发成本。

　　第五颗宝石：传统汽车厂商的参与带来整车制造和量产能力

　　自动驾驶产业中，最不可或缺的恐怕就是传统汽车厂商。因为它们是根基，是整车制造和量产能力的掌握者。多年来，车企在软件和硬件的集成方面拥有得天独厚的经验优势，其工厂和生产线更是最重要的砝码。

　　比较纠结的问题是，汽车厂商与汽车厂商之间很难连接起同盟，同仇敌忾做一件事情。

　　因为自动驾驶不只是技术问题，也非单纯的产品问题，而是产业价值链重塑和产业生态圈重建的问题，涉及到硬件、软件与环境，涵盖了车辆、网联与智能，并与应用场景和商业模式密切相关。

　　因此，互联网厂商、科技厂商很多时候，成了连接汽车厂商与汽车厂商，做长袖善舞、纵横捭阖工作的那个人。

　　百度和奇瑞、北汽等汽车厂商之间的关系就是如此。百度成为了方案提供者，用Apollo生态把所有企业团结在生态内，形成共同的利益目标。

　　第六颗宝石：自动驾驶的安全性，技术、法规层面保证其安全性高于人工驾驶

　　自动驾驶生态最重要一颗“宝石”恐怕就是安全性——安全性这个问题，不仅仅是技术层面的安全性，还包括法律法规层面上的种种善后安全保障。

　　三部委联合印发的《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》中已经有各项安全措施来应对自动驾驶的安全问题。

　　同时，作为国内自动驾驶领头羊，百度在不断加快技术迭代的同时还牵头行业安全标准的设立，今年4月百度牵头成立了Apollo汽车信息安全实验室，整合了产学研资源，推进智能驾驶信息、数据、系统安全。　　

　　百度还需要进一步降低周边供应链的生产成本：

　　1、道路设施还需要进一步改进

　　自动驾驶车辆需要通过无线信标或应用来通过电信号指挥车辆的行驶。对于复杂的交通状况，需要提前发出通知，让自动驾驶车辆及早规划行驶线路。但是目前大部分道路都没有配套这些方案。

　　2、5G网络也还没有商用普及

　　目前的4G网络数据吞吐量和延时都无法满足这种需求，即使是4.5G，也只能勉勉强强，只能缩短至100毫秒。

　　面临复杂的交通环境时，采用4G网络，自动驾驶会像喝了酒一样只能慢半拍，可能数据还没传输，现场情况就已经发生了改变;4.5G网络危险还是太大，无法确保安全;使用了5G网络才能让延时缩短至1毫秒，让安全系数提到最高。

　　3、激光雷达目前价格还是相对较贵

　　目前百度无人驾驶汽车车身所用激光雷达高达50万元人民币一个，车载大脑价格也接近20万元一台，加上车身上其他的雷达、传感器，一台成本达到上百万元。

　　不过，另外“半颗宝石”，可以预见将会在这1-2年最终集齐。

　　周边配套硬件在百度Apollo生态的整合下，通过基于摄像头的视觉感知方案，传感器成本可较此前降低90%，大大降低自动驾驶研发门槛。

　　5G商用也已经在紧锣密鼓展开，北京5G试用基本已经做好准备，等国家颁布相应的标准后，就将正式走入市场。

　　目前北京已经在怀柔试验场对5G进行相应的试验工作。上海也已经在北外滩滨江区域率先完成5G测试站建设和行业应用测试。

　　雄安甚至还在和百度一起建设智能公共交通为主的出行道路，在智能城市规划设计、信息基础设施建设、智能产业试点示范等领域深化合作。

　　可以说，另外“半颗宝石”，已经在路上了。