六大技术突破，百度Apollo Day都有哪些看点？

百度无人驾驶再进一程！

11月29日，在百度Apollo Day技术开放日上，百度自动驾驶技术专家团队向外界全景化展示了自动驾驶系统感知、预测决策、规划控制，以及数据闭环、地图、算力等全链条技术方案，并发布了新一代Apollo自动驾驶地图。

同时，百度还宣布将持续扩大业务规模，2023年着力打造全球最大全无人自动驾驶运营服务区。

作为国内最早一批拥抱自动驾驶的企业之一，百度深耕自动驾驶领域已经10年。

这10年来，百度不仅在自动驾驶领域积累了大量的技术专利，建立起了世界领先的自动驾驶技术优势，随着百度旗下的自动驾驶出行服务平台——萝卜快跑订单量的不断增长，百度在自动驾驶商用化赛道上，也跑赢了国内外多家自动驾驶企业。

伴随自动驾驶技术不断向智能汽车C端市场渗透，百度在自动驾驶领域的一举一动也颇受外界关注。

在此次Apollo Day技术开放日上，据百度自动驾驶技术专家团队的介绍，经过十年的技术积累，此次百度Apollo主要包括自动驾驶技术安全性的突破；Apollo自动驾驶地图在成本、精度以及体验上的突破；文心大模型解决自动驾驶长尾问题效率指数级提升的突破；自动驾驶数据在提纯和消化上的突破；自研AI芯片在无人驾驶场景端到端性能适配上的突破，以及L4与L2+技术共生六大技术的突破。

其中，高精地图尤其值得一提。

随着越来越多的车企开始加入自动驾驶布局的浪潮中来，围绕自动驾驶到底该不该依赖高精地图，行业一直有着不小的争议。

作为自动驾驶商业化落地离不开高精地图的支持者，百度在此次Apollo Day上，就再次坚定了自己的立场。

“轻成本、重体验的地图对于自动驾驶至关重要。”据百度自动驾驶技术专家黄际洲表示，“对于L4的自动驾驶而言，要达到99.99%以上的成功率，高精地图必不可少。”

而作为实现无人驾驶的关键一环，百度认为不仅需要在保持精度、质量不变的前提下，通过AI赋能提升高精地图的智能化生产能力，把成本降低，同时还需要从安全、舒适以及高效三个维度，强化个人体验。

目前看来，百度Apollo在这两个关键维度已经取得重要突破。

据黄际洲介绍，目前在高精地图层面，百度高精地图构建自动化率已达到96%，大幅降低了成本。与此同时，为了保障自动驾驶的高安全性，Apollo自动驾驶地图还可以根据车端感知数据和多源地图，实时生成在线地图，满足自动驾驶过程中实时更新的需求，确保自动驾驶安全。

此外，为提升自动驾驶舒适性，基于百度地图1200万公里的领先路网覆盖范围，以及海量时空数据，并结合数亿司机的驾驶知识沉淀，Apollo自动驾驶地图还可以学习人类司机的经验，最终带给用户更智能和超前的自动驾驶体验。

要实现高阶的自动驾驶，大模型技术也尤其值得关注。在此次Apollo Day上，百度就详尽的介绍了文心大模型技术。

据百度自动驾驶技术专家王井东表示：文心大模型-图文弱监督预训练模型，背靠文心图文大模型数千种物体识别能力，大幅扩充自动驾驶语义识别数据，如：特殊车辆（消防车、救护车）识别、塑料袋等，可以有效的提升自动驾驶长尾问题解决效率。

此外，得益于文心大模型-自动驾驶感知模型10亿以上参数规模，通过大模型训练小模型，自动驾驶感知泛化能力显著增强。

简单点来说，通过文心大模型的加持，百度Apollo对于场景的精准感知和识别将更为“犀利”。

回归到具体的自动驾驶技术路线上面，百度则认为要探索L4与L2+技术共生路线。目前，百度已经在技术栈层面实现了L4与L2+智驾产品视觉感知方案统一、技术架构统一、地图统一、数据打通及基础设施共享。

在百度Apollo技术逻辑中，L4将持续为L2+智驾产品提供先进的技术迁移，L2数据反哺也将助力L4泛化能力提升。

值得一提的是，为了实现自动驾驶技术链的全栈自主可控，百度还在此次Apollo Day上发布了百度自研AI芯片昆仑芯2代，是百度Apollo打造软硬一体优势的关键一环。

红点观察：

在百度看来，无人驾驶的落地将成为自动驾驶技术产业的关键分水岭。从此次Apollo Day技术开放日上，百度公布的自动驾驶全链条技术方案来看，相比于目前部分车企的自动驾驶技术逻辑，百度不仅有创新，更有对自动驾驶技术的独到理解。

虽说从目前产业的技术成熟度来看，我们距离自动驾驶大规模商业化还有较大一段距离，但百度作为自动驾驶赛道的领先者，目前无论是在技术还是在数据的积累上，已经跑到了行业前列。

那么，最终百度能否成为无人驾驶落地大规模商用的第一人，我们也将拭目以待！