【全球车子网 技艺频道】本届上海车交会中，极狐阿尔法S华为HI版的都市导航协助驾驭可行说是一种极大的特点，加上差不多全部的高定位纯电新款汽车都配上了激光雷达，一时间自动驾驭和激光雷达的话题成为了热门。但技艺路线总非是固定的，有全家互联网巨头就塑造了一套纯视线领航协助驾驭体系，而且也将要在量产车上装载运用，而这家互联网巨头正是百度。

　　在自动驾驭的范畴，国外有Waymo、Cruise、特斯拉、Uber等公司在做，而国家内部则有百度、滴滴、文远知行、小马智行、AutoX等企业在努力。但从范围和测试路程来看，google麾下的Waymo和百度Apollo是日前自动驾驭范畴的第一梯队。

　　百度最初做自动驾驭是在2013年首尾，在2015年百度最初大范围投入没有人车技艺研发。在2017年，百度正规对外发表自动驾驭平台——Apollo。进行于今，Apollo曾经演变为全世界第一大的自动驾驭开放平台，截至2019年底，具有生态合作伙伴177家，这此中囊括了全世界的最重要的车子生产商以及零部件供给商、芯片企业、传感器企业等等，掩盖从硬件到软件的资产链，具有全世界开发者3.6万名。

　　Apollo的焦点是自动驾驭，而自动驾驭脱离不了的便是测试。由于唯有经过测试才能提高体系能力。截至2019年，百度自动驾驭测试路程超越了300万千米、在美国测试路程为10.33万英里、在北京测试路程89.39万千米。百度也是国家内部独一得到T4 等级自动驾驭测试执照的企业，而T4等级的测试情景，对应的是都市繁杂公路，包括隧道、林荫路、潮汐车道等等，日前国家内部仅百度得到了T4测试执照。

　　在实质利用中，百度在北京、长沙、广州、沧州等都市曾经展开了自动驾驭出租车（Robotaxi）测试，机动车总数超越400辆，累计实现了10万次以上的平安载客外出、累计路测路程超越300万千米。在2020年10月，百度Robotaxi在北京周全开放，乘客在数十个Robotaxi站点钟可行干脆APP下单运用Robotaxi效劳。

　　本来前面说了这一大堆，本来就想要叮嘱大伙，在自动驾驭这种范畴，本来有不少的公司早就开跑，而百度是此中的一种佼佼者。而且百度在自动驾驭这一块一开局便是以L4等级最初研发利用的，是以可能在少许不太熟悉的友人看来会感觉百度的此刻推的纯视线驾驭是忽然显露的。实质上百度是从L4级的自动驾驭技艺最初降维演变，最终公布了这一套L2++级（官方便是那么定义）的驾驭协助体系。

　　百度Apollo的Robotaxi自动驾驭体系运用的硬件是旋转式激光雷达、mm波雷达、摄像头以及高精度地图。由于Robotaxi是L4级的自动驾驭体系（高度自动化，划定情景内由自动驾驭体系达成全部操作，而且车祸责任归属自动驾驭体系方而非驾驭座的人），是以须要的硬件请求也更高，而且这种硬件架构是前几年最初研发时就定下了（视线+人力智能尚未老练，激光雷达更能提高平安性），延续研发也全是围绕着这套硬件方案开展的。

　　而近年来，越来越多的车规级激光雷达产物显露，与此同一时间，激光雷达上车的气氛也一步步变浓。上海车交会上，绝多数定位高档的纯电产物，都装载上了激光雷达，尽管绝多数皆是“期货”，但也表明出了厂家们对未来源动驾驭路线的一种抉择。

　　只是在2019年，百度Apollo就公布了L4 级自动驾驭纯视线都市公路闭环解决方案——百度 Apollo Lite。这是百度对未来源动驾驭路线的一次押注，但也有不少人在猜疑，这样的方案，是非是意指着百度背叛激光雷达路线呢？

　　脱胎于百度Apollo的Apollo Lite，要点赫然是在Lite，也便是轻身上。

　　第一种轻是传感器， Apollo Lite车外是无激光雷达的，仅凭借10个摄像头以及mm波雷达发展数据采集。第二个轻是算力，10个摄像头发生的数据量，每秒会超越1个G，而参加计算的深度学习模子超越30个，这点计算都被紧缩在一块GPU显卡上来达成，全体算力在30TOPS左右，这样就能下降整套体系的本钱。

　　本来在Apollo Lite公布之时，Apollo的Robotaxi高阶自动驾驭激光雷达方案曾经相对老练，不论是在算法仍是运转中都体现良好，尽管Robotaxi运用的是旋转式激光雷达，却非车规级的固态或混合激光雷达，但也声明了这种路线是可以的。那为什么这种节点上百度还要公布纯视线的自动驾驭方案Apollo Lite呢？

　　“在咱们的技艺规划中，未来百度在激光雷达的抉择上要更从容。重度依赖激光雷达的感知体系面对的难题之一即是雷达技艺的革新换代。比较成像原理和时空采样密度各异的激光雷达，视线成像技艺的进行趋向清楚，视线感知在数据标注、数据复用和模子泛化技艺上都愈加老练可控”这是百度智能驾驭工作群组技艺委员会对这种难题的谜底。本来容易来讲，百度其实不是抗拒或抛弃了激光雷达，只只是是多给了本人一张船票，让百度在剧烈的自动驾驭技艺竞争中维持本钱和数据优势，对激光雷达的抉择更敏捷自由，做到进可攻退可守。

　　截至到此刻，Apollo Lite诞生曾经有2年时间，在这两年中，Apollo Lite曾经有了庞大的提高。通过近一年的技艺迭代，Apollo视线感知能力稳步提高，百度显示Apollo Lite日前具有了仅运用10颗摄像头应对华夏繁杂都市公路环境的自动驾驭能力。而且与一年前比较，纯视线配置的测试机动车范围提高3倍，累计L4闭环测试路程增添18倍，平均送达（没有人为干预的点到点自动驾驭）成功率提高60%。

　　而从百度推出的这系列数据中，不难瞧出，Apollo Lite尽管能够在都市公路中发展自动驾驭，但距离真实的没有人驾驭，仍是有很长距离的。这其实不就意指着百度技艺不能，却是全个自动驾驭范畴日前也没能做到纯视线方案就可以没有人驾驭，这对算法的深度学习请求十分高，即使是数据量巨大的特斯拉日前也仅在美国开放了小部分都市公路自动驾驭测试权限，距离大范围推送仍是有一段距离。

　　本来日前更多的都市领航驾驭或自动驾驭功效，更多是帮助减少驾驭员压力，让驾驭员在多数概况下全能释放双手。但驾驭员的眼光依旧须要聚集在路面上，由于自动驾驭体系不行确保100%能够料理路上的全部概况。

　　Apollo Lite车外大家都有10个摄像头，区别是位于前遮风玻璃上方的短焦/中焦/长焦摄像头、位于车顶前方两侧的摄像头、位于左右翼子板的侧后摄像头和鱼眼摄像头、位于车尾的正后摄像头。

　　尽管说是纯视线解决方案，但mm波雷达是必不可少的。真实只依托摄像头的高阶自动驾驭方案当下差不多无。Apollo Lite在车前有3个、车尾有2个mm波雷达。

　　自然，Apollo Lite内部另有一项玩意是必不可少的，那便是高精度地图。

　　先来瞧瞧高精度地图与平凡导航地图有甚么区分吧：

　　高精度地图更多是用于自动驾驭体系中，高精度地图可行提供精准的地图数据，比如前方公路的坡度、弯道的曲率、车道分布概况、路面两侧的设备、匝道分布、收费站车道布置等等消息。机动车可行依据高精地图的消息规划出明确的驾车路线。

　　考量到高精地图与国防消息相干，日前国家内部唯有14家供给商具有高精地图的采集和运用权。而百度是这此中的全家，是以Apollo Lite名正言顺地运用上了自家的高精地图。