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汽车智能化发展的大趋势下，自动驾驶行业到底迎来了什么样的新变局？行业玩家到底该如何做？

在日前举办的“2022中国电动汽车百人会论坛”上，百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇表示，伴随着新一轮的科技革命和产业革命，中国汽车正在经历着百年一遇的重大变革，电动化拉开了汽车产业的序幕，而人工智能、自动驾驶和车路协同正在重构未来的汽车。

他认为，自动驾驶将成为智能汽车下一步竞争的焦点，而“车路云图”协同发展是中国汽车产业换道超车的关键路径。面向未来、服务当下，车路云图协同应用可以让交通出行更安全，更高效，让自动驾驶更快规模化落地。

考虑到百度在中国自动驾驶的地位，李震宇的发言也可以视为一份头部玩家的参考答案。

那么问题来了，李震宇口中的“车路云图”究竟是什么呢？

车路云图：百度自动驾驶的四张王牌

所谓的“车路云图”，可以看作是百度目前在自动驾驶领域布局的四个业务领域，也是百度的四张王牌。

第一张王牌：智能的车

提到一款车的智能程度，很多人首先想到的便是智能驾驶辅助和智能车联系统

早在2013年开始，百度汽车便布局自动驾驶。

据悉，在自动驾驶领域，百度Apollo的测试车队规模已经达到500辆的级别，收获了2900件专利，测试总里程超过1000万公里。

在全球知名研究机构Navigant Research的报告中，百度与Waymo、Cruise、福特并列为四大“领导者”。

具体技术层面，百度在 2020 年底就推出了ANP（Apollo Navigation Pilot） 领航辅助驾驶系统。

虽然同为领航辅助驾驶系统，但百度 ANP 和 NOP、NGP 、ADS相比依然存在很大差异。

其一，ANP 系统的应用场景广，能够支持高速公路、快速路、城市普通道路，甚至停车库等场景的自动驾驶。

其二，百度ANP 搭载了百度自研自采的高精地图，有更好的感知冗余。

其三，ANP 可以支持车路协同，这也是百度 Apollo 的一大技术特色。Apollo 目前在一些城市建成了车路协同技术覆盖区域。关于车路协同这点，后面我们也会说到。

其四，也是最重要的，与当前众多自动驾驶厂商采用激光雷达方案不同，ANP城市领航辅助驾驶方案采用了纯视觉感知的技术路线。

ANP 是国内最快实现普通城市道路自动驾驶的系统，也是全球唯二视觉优先实现该能力的系统。其直接竞争对手特斯拉 FSD 目前仍在持续迭代。

据了解，百度Apollo ANP方案搭载了12个摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达。其中，视觉感知的数据量每秒超1G，参与运算的深度学习模型超过30个，而所有运算压缩在1块GPU上完成。

此外，相较于激光雷达高成本的劣势，纯视觉方案具有低成本、可量产的特性。所以，对比同样是对外供应的华为 ADS 高阶智能驾驶方案来说，ANP 没有使用激光雷达，在量产成本方面会有明显优势。

而且，与大多数车企从下而上，从基础的L2自动驾驶技术向L3、L4推进不同，ANP方案则是从上至下。其技术基于百度Apollo L4级无人驾驶汽车技术降维而来。所以，在灵活性上，百度ANP方案更具优势。

百度方面表示，ANP整套标准解决方案不是固定的，可根据合作车企需求，进行适当减配，这更符合主机厂商对量产车的成本控制要求。

目前，与百度合作的车企包括比亚迪、长城、威马、广汽等。

智能车联方面，百度已经形成“小度车载 OS系统、度小镜、Carlife+等已经具备前装能力的Apollo智能车联系列产品。

目前，百度已经与奔驰、宝马、福特等70多家车企进行智能车联方面的合作。这些车载系统采集的海量数据，脱敏后，将为城市交通的管理与优化提供有力支持，同时也可以通过这些终端，获得更丰富的驾驶环境信息，这是其他企业所不具备的优势。

第二张王牌：智能的路

当下，百度在车路协同、智慧交管、智慧高速领域都所布局。

以车路协同为例，百度的车路协同方案是业内唯一既服务当下交通治理，又面向未来智能驾驶的解决方案。既支持全部L2/L3/L4智能网联车的车路协同系统，提升车辆安全，降低成本，又可为交通管理者获取全量交通参与者的结构化信息。

可能很多人还并不了解究竟什么是车路协同？这里我们给大家简单普及下。

目前，自动驾驶路线主要分为两种：

其一，是单车智能路线，主要通过激光雷达、摄像头等车端感知设备和算法，收集并分析道路信息，进行规划和决策，赋予车辆自动驾驶的能力；

其二，便是车路协同的技术路线，即借助新一代的无线通信技术，实现车与车、车与路等多方位的实时动态信息交互，进一步赋能车辆自动驾驶、道路协同管理等；

就技术发展的现状而言，单车智能在现阶段还不能完美应对极端天气、复杂路况等一系列的现实难题，且该技术路线的单车成本过高，自动驾驶还不能实现大规模的落地和普及。

而通过超视距的道路感知、车路云多个终端的智能信息互通互联，车路协同不仅可以扩大车辆感知范围、保障自动驾驶安全，还能降低对车端感知系统的要求，从而进一步降低单车自动驾驶的成本。

因此，行业认为，车路协同是中国自动驾驶发展的最优解！

在2019年的Apollo首届生态大会上，李震宇即表示，“聪明的车+智能的路，将是实现自动驾驶的最优解。”

在去年，百度发布了车路协同领域的最新技术路线——Apollo Air计划，这也是目前全球唯一仅通过路侧感知就能实现开放道路L4自动驾驶闭环的技术。

通过解读这一技术的项目代号——Air的不同词性，就可以进一步了解Apollo Air的三大特点：

作为形容词，意为“极轻的”，即在这一技术路线中，车端和路端的感知都是轻量化的——车端无传感器、路端为压强视觉感知；

作为名词，意为“空中”，即该项技术可以通过V2X、5G等无线通信技术就能实现车-路-云协同；

作为动词，意为“公开发表”，即该计划和Apollo一直以来贯彻的理念是一脉相承的，也是可以开放、共享的；

总的来说，Apollo Air技术可以在没有车端传感器，仅借助路端轻量感知和红绿灯信息的情况下，通过利用V2X、5G等无线通信技术实现车-路-云的信息交互，从而赋能自动驾驶。

在智慧交管领域，百度也形成交通大脑、智能信控、出行服务、安全管控等多场景解决方案体系。在智慧高速领域，百度的视频AI能力、百度昆仑芯片以及行业算法仓是其核心技术，能够赋能包括全天侯通行、智慧管养、事件检测、收费稽核等业务。

第三张王牌：智能的云

早在2016年7月，百度董事长兼CEO李彦宏宣布了百度云“人工智能+大数据+云计算”三位一体的发展战略，即ABC三位一体战略，其中A代表人工智能（AI）、B代表大数据（Big Data）、C代表云计算（Cloud Computing），相当于算法、数据与算力的结合，是企业数字化建设的三大基础元素。2019年，百度云正式升级为百度智能云。

据悉，百度智能云拥有十万级自建数据中心，承载服务器数量及运维能力120万+，单日的交付超过10000个服务器节点。

根据IDC报告，百度智能云在中国 AI 公有云服务市场连续三年市场份额排名第一。主要包括9大领域、58类和273项技术能力的产品、解决方案和服务，24小时实现快速集成赋能，开发者超265万。

第四张王牌：百度高精地图

对于更高级的自动驾驶，高精度地图无疑发挥了明显作用。

高精度地图可以精确自动识别交通标志、地面标志、车道线、信号灯等上百种目标，还有道路坡度、曲率等准确的数据信息。

有了高精地图指路，即便在阴雨等不良天气下，自动驾驶车辆也不会因为数据延迟进行错误判断。同时还有辅助环境感知的作用，比如雷达感知到前面道路上的坑洼，可以和高精地图进行数据对比。

简单来说，高精地图就像是自动驾驶的引路向导，可以为车辆环境感知提供辅助，提供超视距路况信息，并帮助车辆进行规划决策。

按照高德汽车总裁韦东的说法，高精度地图就像自动驾驶汽车的记忆，“离开了记忆，无论眼睛和思考（摄像头及雷达+控制系统）速度有多么发达，还是无法对事件有全局把控”。

据了解，百度从 2013 年开始高精地图的研究，是国内少有具备完整的自主知识产权，拥有从采集设备到数据加工全流程自主技术研发能力的高精地图数据提供商。目前，百度 Apollo 平台的高精地图具备“精细化程度最高、生产效率最高以及覆盖最广”三大优势。

这些年，百度和宝马、奔驰、大众和福特等 OEM 进行联合研发，侧面证明车厂对百度高精地图的认可。

以上便是百度在自动驾驶领域的四张王牌——“车路云图”。可以看到，在智能汽车方面，百度拥有智能驾驶、智能云、车路协同、高精地图在内智能化解决方案，可以说集齐了让一辆汽车变成智能汽车的所有底层技术。