10 公里、20 分钟、10 大核心观点，重识「百度智能驾驶」丨新智驾实测

百度ANP，能否一战？

作者 | 田哲

去年12月，百度Apollo在“2020年百度生态大会”上正式推出领航辅助驾驶ANP，希望凭此攻入乘用车市场。

四个月后，百度Apollo第一次以独立展商的身份参加上海车展，一展其在自动驾驶领域的技术实力。

一方面，原有的赛道玩家持续精进；另一方面，华为、大疆等科技巨头强势入局。

群狼环伺之中，百度和它的ANP，能否一战？

ANP试乘体验

ANP，即Apollo Navigation Pilot，是百度自主研发的领航辅助驾驶产品。主要用于城市开放道路和高速等驾驶场景的L2.5级智能辅助驾驶产品。

4月18日，Apollo举办ANP试乘体验活动，新智驾也前往现场实测体验。

本次试乘的区域为上海嘉定区智行港，体验时长近20分钟，全程约10公里。

与通常所见的无人驾驶汽车有所不同，本次试乘的为量产车型威马W6，车身之上不见略显呆笨的激光雷达，外观上与普通的新能源汽车别无二致。

据现场工程师介绍，百度之所以没有选择无人驾驶公司较多采用的林肯MKZ(参数|图片)，原因在于百度以可量产为出发点，将ANP搭载于接近量产车型的威马W6之中。

至于为何没有装载激光雷达，因为ANP是纯视觉自动驾驶解决方案，车身上搭载了12枚视觉传感器摄像头，5枚毫米波雷达以及12枚环视超声波雷达，并配合高精地图。

换句话说，无需激光雷达，ANP功能也能达到L2.5级自动驾驶。

进入主驾驶位，启动汽车，点击显示屏中左下方的“使用领航辅助驾驶”的蓝色按键即可开启ANP功能。

除了这一启动方式之外，现场工程师介绍还可通过拨动方向盘下方的拨杆启动。

在新智驾的实际体验过程中，ANP的起步、变道、超车、掉头等动作比较果断，并无不适感。

该工程师介绍，百度Apollo将L4级自动驾驶汽车收集的数据和模型与ANP融合，实现即使没有激光雷达，也能达到与配备激光雷达的L4级自动驾驶汽车几乎相同的行驶效果。

需要指出的是，本次试乘虽然总体平稳，但ANP也自行退出过一次。（当时试乘路段车流量及人流量没有太多，路段也没有特别复杂）

现场工程师表示，由于新智驾乘坐的车辆临时换上新的ANP版本，各项调校工作也未及时完成，因此导致系统不太稳定。

据悉，ANP将分为基础版和高配版两种模式，分别搭配一块和两块单个算力为250Tops的英伟达Orin芯片。

除此之外，两者的应用场景也不太相同，前者主要应用于城市道路；后者则应用于城市道路+高速道路。

（点击观看完整体验视频）

对话李震宇

试乘结束后，百度Apollo在上海车展6.1号馆举办了一场产品发布会，介绍新版智能汽车解决方案，以及取得的成就。

会后，百度集团副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇与包括新智驾在内的多家媒体展开对话，一同分享百度Apollo的过去、现在以及未来。

本次的群访内容中，李震宇的核心观点大概如下：

以下为新智驾等媒体与百度集团副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇的对话节选，新智驾做了不改变原意的编辑和整理：

单车智能发展后，5G和车路协同的作用才能体现

当前，5G和车路协同的发展时冷时热，我个人认为是因为当前的自动驾驶还没有发展到一定阶段。只有单车智能发展到一定阶段，5G和车路协同对自动驾驶的推动作用才能得到体现。

5G和车路协同对自动驾驶的发展起着重要作用，但是在高速公路场景下，如果自动驾驶汽车的行驶速度不到10公里每小时，那么5G和车路协同的作用自然不大。

去年的“2020 百度 Apollo 生态大会”上，百度Apollo发布了“5G云代驾”。此处的代驾是指在行驶中，大部分由人工智能控制，另一部分由人控制。

比如在开车过程之中，大家经常会遇到修路的情况，我们发现这种情况下车辆借道、逆行等将导致接管率非常高，这对通用的人工智能而言很难解决。如果是我们的“5G云代驾”，就会索性停车。因为人类接管的时间只有几秒，通过路段之后继续由单车智能行驶。

百度集团副总裁、智能驾驶事业群组总经理 李震宇

在单车智能没有5G的参与下，我们也有4G、2G的解决方案。

在4G解决方案下，只能由车辆自己计算下一条路，了解你意图后继续行驶。在3G状态或者2G状态，只能叫救援车。

当然，我们在单车智能上无疑能做好。

另外，车路协同有的时候可以比喻成路灯。没有路灯的时候车也可以开，有了它你会更安全，效率更高。

单车智能做到安全很难，有车路协同何乐而不为呢？为什么大家不让被加持，因为做的太差的时候不需要被车路协同加持，在此之前需要解决的东西太多了。

坐在主驾驶位，才是真正的人机共驾

以前号称L4级别的自动驾驶，人们在体验时方向盘后还坐着一个人，这不是无人驾驶。

在L2+级别自动驾驶的人机共驾体验时，也不算是真正的体验。

真正的体验是让人坐在主驾驶位，有时候是人开车，有时候是机器开车。在你不舒服的时候机器可以接过方向盘，遇到危险的时候人类可以接管。

我们早就注意到，人类没有坐在驾驶位体验。为什么没有公司做到让人类坐在驾驶位上呢？是因为能力不够。

可能在三年前，我们能做出来很酷的Demo，但是不敢叫人坐在驾驶位上，也不敢把驾驶位上的安全员去掉，这一次百度Apollo能做到了。公司之外的人看，这是我们前进的一小步，但对我们来说是一大步，其中包含很多心血。

在主驾驶位上实现无人，做到了最后几百米的自主泊车，在这两个方面的实现速度上，百度Apollo是第一名。

在L2级别的人机共驾方面，特斯拉值得整个行业致敬。

特斯拉的人机共驾是结合美国的高速公路和城市环线道路，同时道路环境相对简单，高速公路的行驶难度也比城市道路简单一些。

而在中国，除了一线城市之外，中国人的驾驶场景大部分在城市道路。这是在中国的道路上结合L4级自动驾驶技术。

现在很多无人驾驶公司号称无人驾驶路测达到千万公里，事实上，数据有些是沙子，有些是金子。中国的路测数据是金子，含金量比在美国的含金量还高，因为中国的路况更复杂。

而我们把无人驾驶技术降维到L2级别的量产车型上，这是我们一个非常有信心的表现。

智能座舱已经普及，Apollo不会同质化

在过去，智能座舱的差异化体现在硬件配置。比如说屏幕大小不一样、算力不一样、位置不一样，又或者是你涉及安卓系统开发，我基于iOS系统开发。

而乐高式智能汽车解决方案解决了这个差异化，不然百度Apollo的智能座舱推广不了那么多车型。

下一步百度Apollo要做的事情，是力推小度车载助手。我认为，车载助手是互联网公司相对擅长的。

你的车机系统虽然看着和我的车机系统一样，但是内容不一样。

以百度信息流搜索为例，同样型号的手机，你看的内容和我看的内容肯定不一样，这和汽车圈一样。

小度车载助手带来的东西，是基于数据、学习、场景而来，以后开车会结合信息，数据，场景训练车载助手。

某个场景、某个地点发生的一些事件可以跟你融合，我们将在未来的车载助手中看到情景化的内容。

另外地图方面，现在座舱中占比最大的是地图，我们在行驶中相当长时间看到的也是地图，大家已经习惯把地图做成桌面。在这一方面，我可以自信地说百度对地图理解太深了，因为手机上的地图不多，我们是其中一个。

现在车机地图的展现形式是ipad形式，但实际场景是非常复杂的，百度未来将制作人机共驾的地图。这其实和高精地图很像，两者都是三维立体的。但桌面上浮动的车载助手会告诉你加油站在哪，附近的商店活动等信息，这一方面与目前的地图不同。

移动生态服务内容不一样的原因，很大程度基于用户。用户之间不同，智能座舱也将不同，可完全解决智能座舱同质化问题。

就像手机外表看上去都一样，把手机放成一排，离远一点看几乎分不出来，但手机里面的内容是不一样。

2024年起，自动驾驶开始大规模商业化落地

自动驾驶商业化分为两部分：

第一，无人驾驶，致力于真无人驾驶技术的研发。

第二，自动驾驶，高级辅助驾驶功能有时也被称为高级自动驾驶。我认为后者的推动大幕已经拉开，特别是在这次车展中热度明显比较高。

我觉得在2023年、2025年时，如果车辆中没有高级别辅助驾驶，那么这款车的竞争力就不强，也不是高端类型。

在下一代车型至2027年左右，智能交互系统将是汽车中的辅助标配，如果没有智能交互系统，汽车将很难对外销售。因为个人消费需要升级，需要从辅助驾驶升级为无人驾驶。

无人驾驶将率先在两个场景应用：泊车场景，即最后几百米、最后一公里。还有封闭园区场景，通过特定车辆比如Apollo，正在封闭园区所做的事情。

我认为大概在2024年，无人驾驶车辆能实现从封闭场景行驶到开放场景行驶，进而推向市场，我觉得这是将无人驾驶推向市场的前奏。届时，无人驾驶的场景将会发生明显变化。

无人驾驶在简单环境下，比复杂环境下的有人驾驶更难实现

在简单环境下做到无人驾驶，远远比在复杂环境下有人驾驶难很多。

原因在于即使在简单的情况下，也有复杂的情况出现。比如在停车场中，小猫小狗、小孩的行为很不规则，也将在停车场中穿梭。

我们把无人驾驶技术降维到L2级自动驾驶汽车上，这是我们的新举动。在研发无人驾驶技术的时候，我们需要解决任何问题，这是很难的。但是我们将L4级自动驾驶技术向低级自动驾驶推动，我们觉得并不特别难。

未来四年，Apollo将培养优秀开发者，推广开放平台

未来四年想干什么？

首先，Apollo将培养试图进入自动驾驶行业的优秀开发者。

另外，我们将面向主机厂，通过“智云”推动Apollo开放平台。

我们了解到，主机厂都在进行数字化升级或者智能化转型，他们想开发自主泊车能力。但是从头建立“云”是很难的，比如数据标注、存储、仿真，怎么在操作系统层面把这些起来。

这一条路上我们走了八年，一直包装这方面。我们现在可以告诉他们，您可以给我半年时间建设一套这个东西，您可以在这里面做大胆创新。这一方面，我们已经跟合作伙伴奇瑞宣布合作，还有几个合作伙伴正在路上。

ANP优势在于，推广速度和成本

第一，对车企来说，ANP的普及速度会快一些。

车企在乎车规级和成本，目前有一些先进的技术不太成熟，可能研发一段时间后，也不一定能达到车规级。因此很多主机厂不愿意使用不成熟的激光雷达，在他们看来不太靠谱。

第二，成本方面，现在摄像头+激光雷达的路线很普遍，价钱也十分昂贵。

Waymo的发展路径和百度不一样

我觉得Waymo和特斯拉同样值得产业尊敬，因为他们的创造和创新使得产业有很多点学习，如果没有他们可能车展也不会这么火。

Waymo的发展路径跟我们不一样。我们以前讲过“沿途下蛋，勇攀珠峰”，“沿途下蛋”就是商业化，同时也要有“攀登珠峰”的奋斗目标。这个过程中需要不断造血以维护团队，创造未来。

“沿途下蛋”过程中是向下释放L4级自动驾驶能力，以此反哺团队。通过这样的方式，我们可以相当强大。我们有这么多合作伙伴，比如跟丰田、福特、吉利、长城等。在和他们的打磨过程中，我们增加了对汽车产业界的了解，沿途过程中我们可以变得更强。

小米、大疆进入了智能驾驶赛道，这是很好的事情

这么多伙伴一起进入造车赛道，这样产业就更红火，大家忙起来后也将有创新活力，这绝对是一个非常好的事情。

他们在造车，我们也多了客户，双方都很高兴。

无人驾驶到来不易，也并非遥不可及

每次想到Robotaxi的时候，我总想到国家一些大话，比如人民群众对于美好生活的向往是我们奋斗的目标。

难道你不想有无人驾驶的Robotaxi吗？我相信谁都会想拥有，到那个时候交通出行都会随之改变，人会更加自由。

虽然现在的打车体验有很多进步，但还不够完美。假如你让一个机器人任你所用，你肯定希望以后有私人座舱，在这之中肯定有美好东西。

可能大家想到在Robotaxi里面睡觉、喝茶、吃火锅唱歌，这个是我们想要的。还有没有想到的，为了美好事情绝对是值得我们奋斗的，而在奋斗过程中锻炼的是我们能力技术。

大家的不同看法，我觉得不同战略选择绝对是可以理解的。在百度Apollo的过去和未来，我们都相信无人驾驶终有一天会到来，没有大家想象得容易，也没有想象得遥不可及。

END

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