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Apollo生态再升级,百度加速落地自动驾驶的“安卓梦”

2017-09-21 来源: 钱皓 原文链接 评论0条

在李彦宏不厌其烦地强调了自动驾驶在AI时代的重要性后,百度也一次次用实际行动验证了其拥抱自动驾驶的决心。

7月5日,百度在AI开发者大会上对外公布了Apollo技术框架及开放路线图,并正式启动Apollo 1.0。

时隔2个多月后的今天,1.0的余热尚未消退,百度又在“Apollo Meetup”开放技术发布会上推出全新升级的Apollo1.5。在如此短的时间内,Apollo又带来了哪些变化呢?

一、Apollo 1.5带来了哪些重磅升级?

本次发布会亮点颇多,皓哥稍稍总结了下,有三大亮点:

第一,Apollo从六大维度,向合作伙伴和开发者分享了核心通用能力。包括专项基金、数据集和工具、软件合作方、硬件合作方、开发者社区、测试场地。

其中,Apollo基金“双百计划”首期的20亿资金已到位,且三年内将落实100亿资金,实现100+个项目的投资。这绝对是自动驾驶生态创业者的福音,百度相比纯VC,不仅有资金的扶持,还有大量的生态资源扶持。

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另外,值得强调的是,在硬件合作方面,Apollo与Velodyne已达成合作,将为成员开辟专门的购买渠道。

相比图像识别的解决方案,激光雷达视角覆盖更全,没有盲区。要达到L4,唯有激光雷达才能满实现。而众玩家纷纷加码自动驾驶,激光雷达自然供不应求。

而百度在2016年就以7500 万美金投资了业内唯一的高线束激光雷达生产商Velodyne,在激光雷达供应链环节占得先机。

巧妇难为无米之炊,百度牵手Velodyne,意味着帮合作伙伴卡位住了上游优质供应链,意义重大。

第二,百度Apollo还开放了五大专业能力,包括障碍物感知、决策规划、云端仿真、高精地图服务、端到端的深度学习。其中,原本计划于年底开放的端到端的深度学习(End-to-End),在当天宣布提前开放,跑赢时间表。

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并且支持昼夜定车道自动驾驶,提高了夜间行驶障碍物识别能力,以及识别异形障碍物如狗、垃圾桶的能力。

第三,在应用层面上,Apollo在多场景、多车型、多维度实现了应用落地,包括乘用车到商用车的跨车型应用、自动驾驶技术在作业车的落地应用等。

二、Apollo 1.5发布

百度到底在打什么算盘?

本来参加发布会前,皓哥也在纳闷,仅仅过了两月,百度就又马不停蹄地发布了Apollo 1.5,这回百度咋那么激进了?发布会后,我终于明白了……

首先,比起一步到位,百度明智地选择了“敏捷迭代”的思路。

不得不承认,百度All in AI选择了难度系数最高的自动驾驶,并非常激进的将实现L4全自动驾驶的时间点,设定在了2020年。寄希望于,一下子拿出一个满分的Apollo生态,着实强人所难。

毕竟像iPhone这样,一出世便艳惊四座的产品,上百年也出不了一个。

因此,百度采取了“敏捷迭代”的策略。将Apollo计划进行阶段性的任务拆分,每达成一段目标,就将资源分享出来,接收合作伙伴的反馈,以确认推进方向是否和业内需求一致,同时,也为下一阶段的推进提供指导。

小步快跑、快速迭代的方式,也能助力百度更敏锐地感应行业需求,减少摸着石头过河的弯路,加快Apollo生态的缔造速度。

同时,Apollo节奏密集的发布进展,也彰显了陆奇加入百度后,企业狼性归来的新特质。

相较于腾讯、阿里,此前的百度给人的感觉相对有点儿迟缓。不仅对趋势感知不够敏锐,执行起来也是雷声大雨点小。而陆奇加入后,情况有了明显的改观。

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一方面,百度All in AI牢牢占据人工智能趋势的前沿;另一方面,执行力也得到了前所未有的加强。

举个简单栗子,皓哥听百度朋友说,现在百度的汇报机制效率极高,负责人必须在规定时间内汇报完毕,并完成决策,严格控制会议时间。陆奇在雅虎时代养成的雷厉风行的管理风格可见一斑。

值得强调的是,百度制订了一张Apollo路线时间图,一是为了让外部了解其进程,同时也为了内部鞭策,促使团队在执行时间表上只准提前,不准延后。而1.5的迭代成果,一定程度上就是为了凸显Apollo正如期推进,提振业内对百度自动驾驶的信心。

此外,也是为了加强百度对自动驾驶生态的“布道”,吸引更多外部资源加入,实现开放共赢,再造千亿美金级的新百度。

Apollo生态系统非常庞杂,不仅有汽车、软硬件等等,还涉及政府政策、产业园区土地合作和高校科研人才培养等多方的跨界合作。即便是百度,也难以凭借一己之力,推动自动驾驶生态驶入快车道。

因此,百度要通过密集的“布道”,吸引更多的社会资源,加速自动驾驶业态成熟,让每个参与者能从中分享到生态成长的红利。

同时,百度通过持续的布道,能加强Apollo作为生态缔造者的地位,从而成为趋势红利的最大受益者。正如马云当年布道电商,称要扶持100万家100万年销售额的小店一样。

不少人听完血脉贲张,生产者、渠道商一拥而上,聚力打造阿里电商生态,使阿里的电商生态迅速崛起。

三、Apollo 1.5是百度开启

通向自动驾驶之巅路径的里程碑

如果将目光从百度Apollo延展开去,放眼全球,你会看到,自2009年谷歌开始自动驾驶高速路测试起,全球各大互联网新贵和传统汽车品牌巨头们在自动驾驶领域投入了大量研发资源。其中,Google和百度作为中美两大主战场的代表企业,尤为引人注目。

相比Google较重的全自营模式,百度Apollo开放生态更具想象空间。

自动驾驶是复杂度极高的产业,与其孤军奋战,开放合作、整合多方资源才是更优解。

与智能手机不同,自动驾驶汽车的复杂度要高出好几个量级。例如,从整个产业链来看,不仅需要在激光雷达、摄像头等传感器层面具备硬件研发与整合能力,在油门、转向、刹车等操作层面也需要深厚的技术积累,从而更好地实现不同车型的软硬件适配。

而这些在Google基因里,并不算其所长。全盘自营反而会拖累其在软件、数据和算法方面的优势,不能实现术业有专攻。

百度Apollo开放合作的方式,不仅更轻,同时还能更快地积累海量数据,迭代模型,降低事故率。全自动驾驶对安全性和精度要求极高,需要达到99.9999999%的精度才能推广运行,否则就是以牺牲人类生命为代价的科技试错。

与Google自己运营车辆积累数据不同,百度Apollo提供开源的自动驾驶解决方案,赋能合作伙伴,能更快积累海量行驶数据,不断提升系统的精准度,进而实现良性发展的循环。

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资料来源:八六证券

Apollo的业务组合也更合理健康,既有短期能商业化的L3,也有着眼中长期的L4研发,相比Google的商业化落地会更早。

L3与L4在功能上的区别是,前者只限于在高速公路、环路、园区等封闭道路实现自动驾驶,而L4适用于任何道路。由于场景复杂度更低,L3技术的可行性相对更高,实现商业化也会更容易。

例如,通常卡车司机是通过城际间的高速路进行运输,而高速上没有行人、自行车等障碍物,行驶路线也相对固定;L3可以让司机解放双手,实现自动驾驶,有效解决疲劳驾驶的痛点。

相比Google死磕L4的研发战略,百度Apollo选择了更务实的L3与L4协同发展,随着其L3逐渐往商业化的临界点靠近,未来将直接提振百度的股价,更快释放积极的信号。

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资料来源:八六证券

从这次发布会来看,Apollo计划正稳步按既定路径发展,这源于百度清晰地定义了自己的能力边界,专注于自己最擅长的事,将核心技术优势释放出来,赋能伙伴。

如前文所述,百度不断帮助产业链的各环节伙伴降低进入门槛。而百度自己则专注于利用大数据、算法技术优势,开发出高精地图服务和Apollo云端仿真功能。

此次Apollo计划的有力落地,也初步验证了其模式可行性,树立了生态标杆,未来将逐步打消观望者的顾虑,有助滚雪球效应的形成。

“Apollo已成为最扎实、最全面的自动驾驶生态,开发者的成功就是Apollo平台的成功。” 百度副总裁邬学斌在会上如是说。

的确,生态的核心是让参与方提升效率与产品竞争力,获得实质价值。在发布会上,百度输出自动驾驶底层能力,赋能确实产生了正面的价值。

例如,金龙客车加入Apollo生态以来,与百度共同研发自动驾驶技术在商用车领域的应用,高效地推进了各项智能化驾驶系统和模块,目前已进入实车装载测试。

标志着Apollo成功从乘用车到商用车的跨车型应用落地,展示出了商用车等更多场景和车型内的强大的赋能能力。

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金龙客车工程研究院院长陈卫强与李震宇

在开发者端,百度Apollo与智行者科技展开合作,利用Apollo先进的高精地图及定位技术,研发出了具备自动避障、定点起停、自主扫地等功能的自动驾驶扫路机“蜗小白”,实现了自动驾驶技术在作业车的落地。

在皓哥看来,Apollo未来的核心是持续夯实生态的深度,而非广度。通过持续迭代,不断开发新的功能模块,为合作伙伴提供更优质的服务和工具,才能让每一位合作伙伴的体验越来越好,帮助其搭上自动驾驶产业快速发展的顺风车。

正所谓“开发者的成功就是百度的成功”,当合作伙伴受益,作为生态缔造者的百度也将收获最大的红利。

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