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总路测狂甩对手好几条街 是谁踩下了Apollo加速的“油门”

时间:2019-11-19 13:53:35  浏览数:4099

今年6月,百度阿波罗获得长沙市政府颁发的45个载人测试牌照,并于9月底正式登陆。现在,45辆具有自动驾驶能力的robotaxi车队已经开放了试验路段的试运行(全部135公里长)。

近日,继长沙之后,百度获得了沧州在京津冀地区颁发的首批30个无人驾驶载人测试许可证。10月底,这个自动驾驶团队还将在河北沧州进行大规模测试。

让人们深思的是,一个对财务业绩没有任何贡献的企业已经远远超过了它的竞争对手几条街。根据北京去年发布的汽车驾驶测试报告,百度的汽车驾驶测试总里程达到14万公里,占测试总里程的91%,发放的测试许可证的83%。

那么究竟是谁踩了阿波罗的加速器?

阿波罗速度提高的原因很大程度上取决于开发者。

阿波罗从开放开始。百度首次发布时,曾提出一个16个字的宣言——“开放能力、共享资源、加速创新、持续双赢”最早的自驱动开源平台也给开发者带来了无限的价值(如鱼石无人零售车有160,000个订单)。百度坚信阿波罗的成功在很大程度上来自开发者。

开源的成功为阿波罗打开了更多的空间。在今年1月的消费电子展上,阿波罗企业版正式推出。企业版主要致力于为汽车公司和城市合作伙伴提供大规模生产、定制和安全解决方案,包括自动驾驶、汽车联网和面向未来的智能交通。

随着阿波罗的不断迭代,阿波罗5.0的最新版本为开放平台和企业版带来了又一次巨大的升级。对于开发人员来说,新平台提供了智能数据采集器、开放式复合数据集、大规模云培训、自定义模拟验证器、开放式数据应用程序集等新功能。,使其能够在30分钟内完成一辆汽车的动态校准,并在一周内完成100次校准。

特别值得一提的是,它新发布的基于阿波罗场景的仿真编辑器为开发人员提供了快速的模型验证能力。这意味着开发人员可以根据实际需要定义和编辑场景,这些场景与以前的版本历史完全兼容,生成的场景可以立即启动。

至于企业版,阿波罗5.0赋予它提供城市级解决方案的能力。最近看到的无人驾驶出租车解决方案是最好的代表。与此同时,智能交通也有一个交通灯优化解决方案将一起发布。

今年,这种市级解决方案——智能交通灯系统——已经在保定等地得到应用。在实际应用中,市民早晚高峰时段的交通延误时间减少了20%-30%。

5g和v2x将是无人驾驶飞行器走向第三阶段的关键。

上述智能交通灯的案例只是百度未来自动驾驶规划的初始阶段。在这一阶段,技术主要用于帮助城市完成基础设施的智能升级,从而智能优化交通。

百度想将基础设施领先一步的原因是,与传统的道路扩建相比,基础设施改造具有成本低、周期短的绝对优势。相反,它已经通过使用人工智能来“恢复”以前静态计时的交通灯,在缓解交通方面发挥了巨大的作用。

当然,对于自动驾驶来说,智能交通解决方案的意义在于借助摄像机、雷达、线圈等传感器来感知当前道路上的交通流量。布置在道路的上部,并随时和在所有区域实时了解当前的道路状况。

例如,如果自动驾驶车辆在十字路口跟在一辆大卡车后面,或者如果由于强光照射而出现相机曝光问题,那么它对前方道路的感知基本为零。此时,车路协调可以更好地提高驾驶过程中的安全性。所有这一切也为接下来的两个阶段奠定了基础。

第二阶段是不久前在开发者大会上提到的“最后一公里自动驾驶仪”。第三阶段是无人驾驶出租车,它已经开始在范围内逐步降落。

它被称为靶场着陆的原因与v2x和5g技术密切相关。v2x的意义是通过车路协作使无人驾驶更加安全,也是实现两级和三级规模应用的重要支撑技术。正如上面提到的交叉路口案例,它弥补了自动驾驶的盲区,即它不仅依赖于摄像机的感知能力,还可以将红绿灯状态推到车辆末端,从而实现全方位的道路感知。

不久前在长沙降落的无人驾驶出租车配备了这样一个车路协调系统。车内屏幕将实时显示当前路面上行人和汽车的信息。它还可以显示驾驶员从车内驾驶员的角度看不到的盲区。它甚至可以提前预测交通灯的变化和等待时间,以便对路况做出敏感反应。

然而,另一种技术5g将为自动驾驶带来另一个颠覆性的变化。与4g相比,5g具有传输延迟短、带宽大、网络稳定的天然优势。基于这些特点,无人驾驶汽车可以将车载终端的视频实时传输到云端,并将大量信息从云端实时发送到车载终端,实现云端智能交通中心,可以对云中的应急车辆、公共交通等进行实时调整控制和远程调度。

将来自动驾驶的大规模应用还会远吗?

可以说,从熊安到港珠澳大桥再到长沙的自驾出租车,百度的自驾技术在过去两年里一直与时俱进。阿波罗还从封闭的场地→固定车道→简单的城市道路条件→封闭的高速路段→公园→城市道路→有限的城市道路延伸。

也许正如李彦宏之前所说:“第一张自动驾驶的票已经来了。无人驾驶汽车的大规模生产会远远落后吗?”目前,没有一辆出租车到达。将来自动驾驶的应用会很远吗?

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