全球無(wú)人駕駛大洗牌，Robotaxi越發(fā)向頭部聚集
全球無(wú)人駕駛落地正呈現(xiàn)兩幅面孔。隨著資本熱潮褪去，一部分公司在資金和研發(fā)上已經(jīng)難以為繼，Robotaxi落地的資源和希望，正無(wú)限向頭部公司聚集。?
10月，Argo宣告關(guān)閉，員工將分流至福特和大眾，并轉(zhuǎn)向量產(chǎn)自動(dòng)駕駛的研發(fā)；9月，Aurora Innovation尋求出售，目前市值已跌至15億美元，不足其鼎盛期的1/10；ZOOX賣(mài)身亞馬遜之后，一部分研發(fā)轉(zhuǎn)向無(wú)人配送，而今年又有消息傳出，亞馬遜關(guān)閉了部分無(wú)人配送項(xiàng)目。假如把L4無(wú)人駕駛比喻成一座山峰，過(guò)去五六年間涌現(xiàn)的那些技術(shù)公司們，正在進(jìn)入更難更險(xiǎn)的路段。
觀察頭部公司們的表現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)「無(wú)人化」的突破是一個(gè)關(guān)鍵的分水嶺。那些跨過(guò)「無(wú)人化」的公司仍在快速挺進(jìn)，與行業(yè)中的裁員、關(guān)停呈現(xiàn)完全不同的一番景象。
Waymo近期獲得加州CPUC批準(zhǔn)在舊金山、灣區(qū)部分城市等區(qū)域向公眾提供無(wú)人駕駛網(wǎng)約車服務(wù)；并且宣布了和極氪合作的新進(jìn)展，基于概念車ZEEKER M-Vision打造量產(chǎn)車，車型將在2024年具備量產(chǎn)條件。
繼今年早些發(fā)布量產(chǎn)車Apollo RT6之后，百度也在本周舉行Apollo Day，第一次完整系統(tǒng)地向外界闡述了Robotaxi無(wú)人化落地新階段的思考。多位技術(shù)大牛，分享了大量百度在過(guò)去十年中的珍貴經(jīng)驗(yàn)和獨(dú)到的技術(shù)判斷。
百度也宣布，2023年將擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模，在更多區(qū)域開(kāi)展全無(wú)人自動(dòng)駕駛運(yùn)營(yíng)，著力打造全球最大的全無(wú)人自動(dòng)駕駛運(yùn)營(yíng)服務(wù)區(qū)。
浪潮滾滾向前，頭部公司們吹響了Robotaxi大規(guī)模落地的沖鋒號(hào)。
Robotaxi 2.0時(shí)代：百度Apollo的技術(shù)判斷
本屆百度Apollo Day的一大看點(diǎn)，是百度Apollo以及百度研發(fā)體系的多位大牛集體登場(chǎng)。更精彩的部分是基于百度的AI、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、地圖等的技術(shù)體系，Apollo的思考和技術(shù)判斷。非官方的說(shuō)法是，這是一場(chǎng)「價(jià)值百萬(wàn)」的技術(shù)分享。以百度十年千億級(jí)的研發(fā)投入來(lái)說(shuō)，這場(chǎng)分享價(jià)值百萬(wàn)毫不為過(guò)。我們先從陳競(jìng)凱的分享講起，他首先綱領(lǐng)性地拋出了Apollo的幾個(gè)技術(shù)選擇：
1. 工程化的技術(shù)體系打造能大規(guī)模落地的Robotaxi，核心是搭建安全、可規(guī)模化、智能高效的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。從系統(tǒng)設(shè)計(jì)上有兩種思路：一種是偏向?qū)W術(shù)派的，統(tǒng)一建模、端到端的解決方案；另一種是工程導(dǎo)向的，做系統(tǒng)拆分，逐個(gè)突破。端到端的解決方案存在很大的不確定性，雖然技術(shù)發(fā)展迅速，但到底在未來(lái)兩年還是十年能取得突破仍是未知的。目前百度Apollo的技術(shù)搭建仍然沿著工程化的思路，將車載體系大致分為：地圖、感知、預(yù)測(cè)決策、規(guī)劃控制四個(gè)大塊。
2. 高精地圖不是阻礙，而是助力行業(yè)今年提出了「重感知、輕地圖」的思路，原因是地圖資質(zhì)難、成本高、難獲取。而百度認(rèn)為高精地圖≠高成本的阻礙，難點(diǎn)在于車輛第一次通過(guò)已經(jīng)變更的現(xiàn)實(shí)世界時(shí)，如何安全通過(guò)，解決方案是實(shí)時(shí)地圖與離線高精地圖的融合。3. 多模態(tài)前融合感知，而非純視覺(jué)
以特斯拉為代表，行業(yè)今年在傳感器選擇上出現(xiàn)了較大分歧。百度的判斷是，充分發(fā)揮各傳感器的優(yōu)勢(shì)，并且在發(fā)展過(guò)程中將后融合方案轉(zhuǎn)為前融合方案。
4. 學(xué)習(xí)型PnC是實(shí)現(xiàn)全無(wú)人的必由之路
百度最初的預(yù)測(cè)和決策是分立的兩個(gè)系統(tǒng)模塊。預(yù)測(cè)由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，而決策規(guī)劃控制是基于規(guī)則的方案。規(guī)則系統(tǒng)的問(wèn)題是隨著系統(tǒng)迭代，策略分叉導(dǎo)致投入產(chǎn)出比越來(lái)越低，且面對(duì)城市擴(kuò)張、場(chǎng)景變化時(shí)，不僅需要分支節(jié)點(diǎn)的調(diào)整，而是需要從主干到分支的全面調(diào)整，基于規(guī)則的PnC是難以規(guī)?；?。
因此，百度的思路以漸進(jìn)的方式，以學(xué)習(xí)型的系統(tǒng)來(lái)吸收規(guī)則系統(tǒng)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)PnC的迭代，同時(shí)規(guī)則也作為安全的兜底。
5. 數(shù)據(jù)是仿真系統(tǒng)的靈魂
仿真系統(tǒng)的價(jià)值不僅是針對(duì)單一場(chǎng)景進(jìn)行模擬，而是對(duì)每次迭代帶來(lái)的系統(tǒng)表現(xiàn)變化進(jìn)行完整的評(píng)價(jià)。
因此仿真系統(tǒng)結(jié)合大規(guī)模的數(shù)據(jù)分布來(lái)構(gòu)建是必須的，數(shù)據(jù)是仿真系統(tǒng)的靈魂。將真實(shí)世界事件發(fā)生的概率與仿真掛鉤，才能在仿真系統(tǒng)一個(gè)相對(duì)扭曲的分布中，獲得更準(zhǔn)確的對(duì)系統(tǒng)能力的度量。
邁向全無(wú)人：Apollo的核心技術(shù)支柱
隨著百度在重慶、武漢開(kāi)展全無(wú)人的商業(yè)運(yùn)營(yíng)試點(diǎn)，以及Apollo RT6的量產(chǎn)推進(jìn)，百度下一階段的目標(biāo)是：持續(xù)擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模，在更多區(qū)域開(kāi)展全無(wú)人運(yùn)營(yíng)，打造全球最大的全無(wú)人駕駛運(yùn)營(yíng)服務(wù)區(qū)。Apollo Day上也展示了面向更大范圍的無(wú)人化，百度Apollo當(dāng)前幾個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)支柱。3.1? 輕成本、重體驗(yàn)的地圖，是L4系統(tǒng)達(dá)到99.99%的關(guān)鍵當(dāng)下「重感知、輕地圖」的趨勢(shì)，是一種從成本出發(fā)的技術(shù)主張。而百度Apollo堅(jiān)定認(rèn)為只有用上了高精地圖，L4自動(dòng)駕駛才能達(dá)到99.99%的成功率。比如當(dāng)?shù)缆窐?biāo)識(shí)出現(xiàn)遮擋、污損、新舊重疊時(shí)，單靠實(shí)時(shí)感知無(wú)法應(yīng)對(duì)。Apollo的勇氣來(lái)自于，百度是行業(yè)內(nèi)唯一一家既懂地圖又深耕自動(dòng)駕駛的公司。
高精地圖要大規(guī)模應(yīng)用，首先要降本。從百度的經(jīng)驗(yàn)看，2020 - 2022年Robotaxi高精地圖單公里生產(chǎn)成本逐年明顯下降。目前，百度高精地圖構(gòu)建自動(dòng)化率達(dá)到96%。大規(guī)模地圖生產(chǎn)的難點(diǎn)是自動(dòng)化的數(shù)據(jù)融合，關(guān)鍵是融合的絕對(duì)/相對(duì)精度要達(dá)到厘米級(jí)。在數(shù)據(jù)融合上，百度做了3方面的技術(shù)創(chuàng)新：多層級(jí)的圖優(yōu)化；場(chǎng)景化關(guān)聯(lián)和匹配；以及基于學(xué)習(xí)的匹配算法。其次是提升體驗(yàn)。百度地圖本身有超過(guò)1200萬(wàn)公里的路網(wǎng)覆蓋，日均20億公里的軌跡數(shù)據(jù)，通過(guò)向數(shù)億的司機(jī)學(xué)習(xí)，形成全路網(wǎng)級(jí)的駕駛知識(shí)圖譜。這個(gè)圖譜包括：行駛速度、變道時(shí)機(jī)、變道軌跡等等。這一層輸入，是自動(dòng)駕駛由笨拙變得順滑的關(guān)鍵。第三是通過(guò)百度地圖和智能交通技術(shù)，提高通行效率。
3.2 文心大模型，2.0時(shí)代的多模融合感知體系
「大模型，已經(jīng)成為自動(dòng)駕駛能力提升的核心驅(qū)動(dòng)力。」這是王井東的觀點(diǎn)。
百度Apollo自動(dòng)駕駛感知1.0，是以激光雷達(dá)為主，加入環(huán)視、毫米波的后融合感知方案，后融合是以規(guī)則驅(qū)動(dòng)的，因此泛化能力不夠。
感知2.0是多模態(tài)、前融合、端到端的方案為主；除此之外，補(bǔ)充以遠(yuǎn)距離的視覺(jué)感知以及近距離的魚(yú)眼感知。大模型在其中發(fā)揮的作用，包括數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)標(biāo)注等等。
自動(dòng)駕駛有幾類典型難題：
· 遠(yuǎn)距離物體感知；
· 激光雷達(dá)升級(jí)點(diǎn)云變化，引發(fā)的數(shù)據(jù)重標(biāo)注挑戰(zhàn)；
· 長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)挖掘，比如異形車、行人、低矮物體等；
文心大模型的應(yīng)用，主要是用大模型提升車載小模型的感知能力；并且可以利用弱監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練的方式挖掘長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)。
自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集中，2D數(shù)據(jù)容易獲取，3D數(shù)據(jù)獲取相對(duì)困難?？梢岳?D標(biāo)注數(shù)據(jù)和3D標(biāo)注數(shù)據(jù)，迭代自訓(xùn)練的方法得到一個(gè)效果不錯(cuò)的感知大模型，再利用大模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行3D的偽標(biāo)注，同時(shí)使用模型蒸餾的方法，獲得感知效果比較好的小模型。
3.3 高提純、高消化的數(shù)據(jù)閉環(huán)是如何設(shè)計(jì)的？
無(wú)人車跑得越遠(yuǎn)，會(huì)遇到各種意想不到的場(chǎng)景，比如羊群過(guò)馬路。解決罕見(jiàn)、長(zhǎng)尾場(chǎng)景，是數(shù)據(jù)閉環(huán)的價(jià)值。與感知、規(guī)控、決策的技術(shù)棧相比，大規(guī)模數(shù)據(jù)閉環(huán)的建設(shè)是行業(yè)里的嶄新命題。
數(shù)據(jù)閉環(huán)的前半是大量數(shù)據(jù)帶來(lái)的存儲(chǔ)和標(biāo)注的壓力，后半是大規(guī)模數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練的計(jì)算量需求暴增。百度Apollo設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)閉環(huán)，核心是解決「高提純、高消化」的問(wèn)題。在數(shù)據(jù)提純上，百度的方案是利用車端小模型+云端大模型，做高效的挖掘和自動(dòng)化標(biāo)注；數(shù)據(jù)消化架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化訓(xùn)練，具備聯(lián)合優(yōu)化和數(shù)據(jù)分布理解的能力，利用高純度的數(shù)據(jù)進(jìn)一步提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的整體智能水平。除此之外，訓(xùn)練、推理以及數(shù)據(jù)分布在數(shù)據(jù)消化過(guò)程中，形成有效的反饋機(jī)制，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)消化的整體效率和效果。3.4 L4與L2+共生，百度的獨(dú)家秘技百度是行業(yè)內(nèi)第一家同時(shí)具有L4 Robotaxi技術(shù)和量產(chǎn)L2+輔助駕駛方案的公司。其內(nèi)部的判斷是：2023年具備城市道路輔助駕駛能力的產(chǎn)品上市后，會(huì)帶動(dòng)C端用戶需求，并在2025年引發(fā)消費(fèi)者對(duì)高階輔助駕駛/自動(dòng)駕駛的需求爆發(fā)。
百度的L2+ 領(lǐng)航輔助駕駛產(chǎn)品ANP 3.0 將在2023年夏天在首家客戶的車型上量產(chǎn)上市，支持復(fù)雜城市道路場(chǎng)景，并且銜接融通高速和泊車場(chǎng)景。
ANP 3.0的硬件是雙Orin-X芯片，部分配置800萬(wàn)像素攝像頭，搭載半固態(tài)激光雷達(dá)。從技術(shù)特點(diǎn)來(lái)講，ANP 3.0的視覺(jué)感知和激光雷達(dá)感知，是兩套獨(dú)立運(yùn)行、低耦合的系統(tǒng)。背靠百度Robotaxi的數(shù)據(jù)積累，ANP 3.0在BEV的數(shù)據(jù)供給上有先天優(yōu)勢(shì)，融合LiDAR信息的L4感知結(jié)果可以作為BEV模型的標(biāo)注數(shù)據(jù)，直接用于模型預(yù)訓(xùn)練。目前，百度Robotaxi的累計(jì)里程超4000萬(wàn)公里。其次ANP使用了一套為智駕規(guī)模化輕地圖方案，提升安全，也降低制圖成本。百度內(nèi)部認(rèn)為實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛商業(yè)化的最佳路徑是：前期在限定區(qū)域?qū)崿F(xiàn)技術(shù)積累，通過(guò)技術(shù)降維和L4數(shù)據(jù)，為L(zhǎng)2+產(chǎn)品做熱啟動(dòng)；
更長(zhǎng)期看，利用L2的規(guī)模優(yōu)勢(shì)，提前收集L4泛化所需要儲(chǔ)備的長(zhǎng)尾問(wèn)題。
內(nèi)部預(yù)期未來(lái)3 - 5年內(nèi)，百度領(lǐng)航輔助駕駛產(chǎn)品搭載量有望突破百萬(wàn)，百萬(wàn)級(jí)的車輛營(yíng)造的數(shù)據(jù)壁壘也將有效成為L(zhǎng)4的技術(shù)護(hù)城河。
3.5 One more thing：自研昆侖芯片
目前，百度自研的昆侖芯片已經(jīng)量產(chǎn)了兩代，實(shí)現(xiàn)數(shù)萬(wàn)片的商業(yè)化部署。第三、第四代產(chǎn)品都在研發(fā)中，三代芯片預(yù)計(jì)明年量產(chǎn)，四代芯片后年量產(chǎn)。
作為一款云端通用人工智能計(jì)算處理器，昆侖芯CEO歐陽(yáng)劍介紹，昆侖芯主要是幾大優(yōu)勢(shì)：是業(yè)界為數(shù)不多大規(guī)模部署的AI芯片，具備完善的生態(tài)，靈活易用。自動(dòng)駕駛的業(yè)務(wù)和模型算法復(fù)雜度不亞于數(shù)據(jù)中心，而昆侖在數(shù)據(jù)中心積累的優(yōu)勢(shì)可以很好地移植到自動(dòng)駕駛上。目前昆侖芯二代已經(jīng)在百度的Robotaxi系統(tǒng)上進(jìn)行了完整的適配，并開(kāi)始道路測(cè)試。
什么樣的公司有望無(wú)人駕駛落地的勝利？
今年無(wú)論是特斯拉的AI Day，還是百度的Apollo Day，眾多科技公司的開(kāi)放日都變得極其技術(shù)化。
一方面，面對(duì)自動(dòng)駕駛、機(jī)器人這些尖端前沿的話題，行業(yè)公司嘗試開(kāi)放一部分的思考加速整個(gè)行業(yè)的技術(shù)推進(jìn)；另一方面，公眾對(duì)無(wú)人駕駛的商業(yè)應(yīng)用、技術(shù)實(shí)現(xiàn)和使用體驗(yàn)也逐漸顯露出了濃厚的興趣。無(wú)人駕駛/自動(dòng)駕駛/高階輔助駕駛的落地，是安全、成本、體驗(yàn)的極致平衡。與無(wú)人駕駛相比，輔助駕駛更重成本和體驗(yàn)；而無(wú)人駕駛首重安全和成本。一位業(yè)內(nèi)人士評(píng)價(jià)：L2與L4之爭(zhēng)，好比是飛機(jī)和火箭。L2進(jìn)階，飛機(jī)越飛越快、越飛越遠(yuǎn)，但仍然難以到達(dá)月球，這是本質(zhì)上架構(gòu)設(shè)計(jì)的不同。頭部的L4公司已經(jīng)淌過(guò)了近10年的坑，在無(wú)人駕駛落地上將持續(xù)領(lǐng)先。目前L4 Robotaxi已經(jīng)可以在國(guó)內(nèi)的部分城市在特定區(qū)域，可以開(kāi)展無(wú)人化的商業(yè)運(yùn)營(yíng)，下一階段的難點(diǎn)是：成本下降和規(guī)模部署。
好消息是：
成本下降，已經(jīng)點(diǎn)連成線。依托輔助駕駛的大規(guī)模量產(chǎn)，在關(guān)鍵零部件上激光雷達(dá)、大算力芯片的成本已經(jīng)大幅下降。以百度為例，第六代量產(chǎn)無(wú)人車Apollo RT6成本僅為25萬(wàn)元，相當(dāng)于一輛普通新能源汽車的價(jià)格。
法律法規(guī)也逐漸開(kāi)放。重慶、武漢落地?zé)o人化試點(diǎn)，北京在本月開(kāi)放了前排無(wú)人，深圳試點(diǎn)L3立法，廣深發(fā)放首批城市高精地圖許可。
什么樣的公司能迎來(lái)無(wú)人駕駛落地的勝利？要有雄厚的資金資源實(shí)力持續(xù)投入；體系化的AI能力積累；工程能力與對(duì)汽車安全的深入理解。
過(guò)去一年，百度蘿卜快跑的運(yùn)營(yíng)范圍遍及北京、上海、重慶、武漢等10多個(gè)城市，超過(guò)了Waymo等廠商，成為全球最大的自動(dòng)駕駛出行服務(wù)提供商。
蘿卜快跑累計(jì)訂單量達(dá)到140萬(wàn)單，上個(gè)季度公眾累計(jì)乘車47.4萬(wàn)次；在部分地區(qū)，單車每日完成15次以上出行服務(wù)，已經(jīng)與傳統(tǒng)網(wǎng)約車服務(wù)相當(dāng)接近。
無(wú)人駕駛在技術(shù)研發(fā)上遇到的問(wèn)題越來(lái)越難，頭部公司也越發(fā)看到勝利的曙光。
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