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一生三,三生N,百度现在全速自动驾驶造人???

最新更新时间:2021-12-29
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万博 发自 副驾寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

自动驾驶的探索,现在有点终局思维的意味。

至少在百度Create 2021(百度AI开发者大会)上,自动驾驶相关的话题议题,展现出的就是这样的氛围和气概。

作为国内首次在元宇宙中举办的大会,百度在可同时容纳10万人的空间里,从自动驾驶的“终局”,推演了自动驾驶的发展路径和当前阶段。

Apollo X计划,汽车机器人。

就是这个终局思维下标志性的倒推点。

汽车机器人遍地靠什么?Apollo X计划

如果说第一届百度AI开发者大会,开始对外开源Apollo自动驾驶能力,可以视为百度自动驾驶技术链接的起点。

那现在,中国自动驾驶探索的头雁——百度自己,为这种探索画出了终局。

这个关于终局的计划,叫Apollo X。

这个终局里的物种,就叫汽车机器人

而且汽车机器人,不仅连接的是这场自动驾驶变革的过去、现在和未来,也连接的是自动驾驶的技术探索和落地终局。

Apollo的开放,赋能的也不再只是开发者,更重要的还是产业。

贯穿我们日常出行、工作和生活的方方面面。

在每个领域,都有集成自动驾驶技术的汽车机器人提供服务。

百度称,Apollo X的核心意义,在于协同产业,赋能产业。

而这个计划之下,百度Apollo及其生态伙伴,已经和正在用汽车机器人,连接技术和场景。

实际上,Apollo X计划在一年前就已经启动,当时百度对外明确,要在人才、技术、资本、场景等多个维度,扶持催生不同赛道的独角兽。

但这种独角兽会有何不同?这种模式又是否work?当时外界并非没有质疑。

不过现在,一年实践之后,Apollo自动驾驶生态内,确实在每个领域内完成了阶段性成果——

打造了多款汽车机器人

每一款都由自动驾驶驱动,每一款都能在各自领域独当一面,而且每一款都是技术连接场景、产业和行业交织下的成果。

比如客运领域 ,出租车方向的汽车机器人是RoboTaxi,公交车方向,就有阿波龙这样的汽车机器人。

RoboTaxi,百度Apollo的进展是进入无人化测试,实路测试里程超过2100万公里。

无人驾驶小巴阿波龙,已经在北京、广州等22个城市落地部署,累计服务人次超过12万人,累计自动驾驶里程超12万。

货运领域,干线、支线、仓储和配送的物流领域,都能打造细分场景的汽车机器人。

今年百度联合狮桥发布自动驾驶重卡DeepWay星途,就是为干线物流场景而造的汽车机器人,预计到2023年就能有1000辆重卡上路。

另外针对特种作业场景,比如矿山和港口,也都有汽车机器人。

今年大会上,再次站到台前的华能伊敏自动驾驶矿卡,就是代表性产品。

作为中国首个在矿山领域实现车路云全方位覆盖的智能化方案,这个矿山汽车机器人不仅具备完全自动驾驶能力,可通过车路协同方案实现精准的位置及作业状态信息,未来还可以不断进化、支持跨工作面全流程作业。

最后,面向生活服务领域,有主打零售的——新石器零售汽车机器人,也有主打环卫的汽车机器人。

而且,这还是百度Apollo打造的汽车机器人样板间,只是当前阶段的代表成果……

Apollo X计划之所以在今时今日被强调,最重要的还是树起风向标——

更多场景、更多领域、更多细分赛道,都可以打造汽车机器人。

从技术到场景,从工具到方法,都准备好了。

支撑汽车机器人落地?Apollo 7.0发布

没错,Apollo 7.0的推出,就是上述汽车机器人落地的底层基础。

时间回到2017年,第一届百度AI开发者大会现场,Apollo 1.0上线,当时开源的是代码、开放的是具体能力。

但5年迭代之后,代码开源完备、能力落地趋近终极场景,还能有什么样的方式,可以降低门槛、赋能行业?

百度在Apollo 7.0给出答案:

工具化平台。

百度称,升级到Apollo7.0后,可以实现从代码到工具、从开源平台到工具化平台的里程碑式完整进化。

此前,百度Apollo已经完成的开源架构,包括四大平台:

云端服务、开源软件、硬件开发和车辆认证。

现在,Apollo 7.0在四大开源平台基础上,将提供包括一站式实践云平台Apollo Studio、业内领先仿真服务、高效新模型在内的重要升级。

而且指向明确:更易用、更领先、更高效——也更低门槛。

比如云端服务平台,Apollo 6.0版本中深受欢迎的“数据流水线”服务升级为Apollo Studio。

开发者不仅可以一键获取Apollo在线实训环节,不再需要本地繁琐安装;还能在线管理车辆,实现上车实践与云端工具链的无缝衔接。

真正做到了开发者从上机到上车的全流程实践,都有工具链可用。

仿真平台,Apollo 7.0最受关注的是引入了PnC强化学习平台。

这也是业界首个开放的自动驾驶训练和仿真测试接口。

不仅覆盖了基于真实路测的场景仿真、端到端训练测评和产业测评标准,还有针对强化学习的可扩展架构。

最后,开源软件平台层面,Apollo 7.0此次重点针对感知和预测算法,进行了模块升级。

引入MaskPillars、SMOKE、Inter-TNT三个基于深度学习的模型,有效减少漏检、抖动等痛点。

比如此次开源的Inter-TNT预测模式,通过引入障碍物与主车轨迹交互、高效编解码器,预测精度和性能都有显著提升。

相比Apollo 6.0基于语义地图的预测模型方法,前向计算时间从15ms提升至10ms,minADE和minFDE等关键指标,均有20%以上提升。

所以归结起来,Apollo 7.0的一系列升级,一方面可以视为更加工具的迭代和补充,另一层面,从Apollo的开源技术架构图来看,这个自动驾驶领域的开源开放计划,现在也正式到了里程碑时刻:

技术到场景的时刻。

行业到产业的时刻。

Apollo的自动驾驶技术拼图已然完整,现在是时候全速驶向——汽车机器人了。

全速驶向汽车机器人

汽车机器人,百度创始人李彦宏今年在上海世界人工智能大会上提出的新思考,并且在其后的百度世界大会上,展出了样本成果。

但当时,外界更多作为新概念视之。

只是随着特斯拉、小鹏汽车等智能车领域玩家纷纷呼应,“汽车机器人”才开始被真正重视。

并且随着Apollo 7.0的升级,Apollo X生态布局展示,汽车机器人背后,似乎还是一种自动驾驶终局思维

自动驾驶终局是什么?

有人说是RoboTaxi。

但即便是现在,百度Apollo亲身实践和合作推动的,就早已溢出了客运出行本身。

现如今在货运、生活服务等领域,都有了自动驾驶落地开花的新物种、新成果。

自动驾驶小巴、自动驾驶卡车、自动驾驶矿卡、自动驾驶环卫车、自动驾驶贩卖机……多种多样,多元应用。

放在百度启动自动驾驶研发的2013年,你能想象吗?

放在百度公开把自动驾驶车辆驶上五环的2015年,你能想象吗?

放在百度决定推出Apollo开源计划的2017年,你能想象吗?

现实的一切,似乎都比当初预计的还要疯狂。

在百度Apollo开启后,对于自动驾驶的探索,勇攀珠峰、沿途下蛋常常被用来解释现状。

但从Apollo X开始,或许汽车机器人,才是终极答案。

因为这个“终极答案”,能用“以史为鉴”的方法,看清我们所处的历史阶段。

虽然当前这些汽车机器人,还都只是阶段性成果,但也可视为百度Apollo打造的“样板间”,并且它们身上,有着非常一致的共同点——

场景性极强,需求性显著。

RoboTaxi的场景和需求,从自动驾驶被喊得响亮时就广为人知。

但多人出行、公共出行的场景和需求,阿波龙是中国范围内当之无愧的开创者,阿波龙自动驾驶小巴,就是公交出行领域的汽车机器人。

同样的逻辑,省际城际高速和国道上的货运,是否也有场景和需求?是否也可以用自动驾驶技术打造汽车机器人?

于是DeepWay这个新能源重卡公司为此而生,星途智能卡车,也就能开启正向开发历程。

而且这种基于场景和需求的特点,是不是有了产品开发的意味?

多年前,自动驾驶业内的玩笑,都是工程师,还没有产品经理。

但在Apollo X计划成果初现之际,上述调侃都将明确成为历史过去时。

汽车机器人,就是自动驾驶时代的“产品”。

自动驾驶时代的产品经理,实际上就是结合场景需求,去定义不同汽车机器人的人。

所以这才是Apollo X背后隐而未宣的历史性意义,这也是以“汽车机器人”为核心的终局思维的最大价值。

站到更高处,如果把我们现在前进的航向,称为智能交通时代。那么我们现在所处的阶段,再明确不过——

正在从自动驾驶技术阶段,全速进入汽车机器人产品进程

只是问题是,在自动驾驶全速驶入汽车机器人时代后,业界还缺什么?

在此次大会上,百度Apollo也给出了答案:

人才

名为Apollo EDU的自动驾驶教育人才计划,也在此次被发布。

百度Apollo宣布,计划未来3年赋能千万所院校和企业、培养百万自动驾驶工程型人才的目标,全面覆盖应用型及研究型人才,让自动驾驶真正赋能各行各业,推动自动驾驶产业持续繁荣发展。

需要注意的是,这不是Apollo关于人才培养方面的全部。

从百度推出和启动Apollo计划以来,人才方面的努力就被放在了重中之重的位置。

并且还在过程中,形成了体系,核心培养两大类人才:

一种是研究型人才,与高校合作、联合办学,既能提供源于最新实践的学习内容和技术交流平台,还能在产学研联动中塑造行业人才培养和评价标准。

Apollo与清华大学、北京航空航天大学在内的知名高校,都达成了这种研究型人才的培养机制。

另一种则是应用型人才,比如百度Apollo在四川交通职业技术学院的落地,就正在通过产教融合的方式,帮助新型专业技术人才,更快落地。

而且随着自动驾驶进程,进入汽车机器人的产品创新时代,人才的需求和机遇,目测将迎来新一轮井喷。

所以归结起来,在元宇宙中更新的Apollo 7.0、Apollo X计划和Apollo EDU教育人才计划,换个角度讲,也是以自动驾驶为轴的宇宙体系。

三大维度,相辅相成,又互为依仗。

  • Apollo 7.0,代表了技术方向上的最新成就和进展。

  • Apollo X计划,代表了产品化落地的前进方向。

  • Apollo EDU,则是人才和教育体系维度产业闭环的关键。

每一个维度本身,充满全新的机遇;每一个维度的横截面,也充满着全新的机遇。

或许也只有到了如此时刻的时候,百度Apollo的几大维度历史性会师之际,才能真正理解,为何“自动驾驶”被视为下一个科技生态基座,为何“自动驾驶”被苹果CEO库克,视为AI之母。

而百度在2017年决定推出Apollo计划时,是否看清了自动驾驶的这种母生态底色?

不得而知。

但百度Apollo的从无到有至今,确实推动了整个行业前进,加速揭开了这个母生态的面纱。

One more thing

最后,随着母生态面纱的降下,行业格局是否也到了应声而变的时候?

更早之前,关于自动驾驶的行业格局和竞速,就有过“集团战”、“生态战”和“联盟战”等等类比和说法,不是一家公司和另一家公司的竞争,而是一个生态平台与另一个生态平台之间的竞争。

现在,这种行业格局维度的审视,自然而然变得更显意味深长。

更有意思的是,即便在全球自动驾驶江湖中,公认的头部三强——Waymo、百度和Cruise,还都以“单枪匹马”为依据。

虽然Waymo背后是谷歌集团,Cruise背后是通用,百度自动驾驶也依托整个集团的支持…

百度在自动驾驶江湖格局中的发展和潜力,也到了必须用平台和生态角度认识的阶段。

因为现如今的Apollo生态,正在全速从技术走向产品,走向规模化商用和落地…各个场景的汽车机器人,正在席卷各个赛道。这场从技术到产品,从行业到产业的落地,起于百度,影响却覆盖了整个行业。

所以如果按照Apollo来计,百度的自动驾驶,又该置于怎样的位次?

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