百度背叛激光雷达路线了吗？( 二 )
编者按：
百度背叛激光雷达路线了吗？2019年夏的CVPR ， 纯视觉方案Apollo Lite第一次亮相开始 ， 这种猜疑就没停过 。 一年后 ， 自动驾驶江湖中的两条路 ， 愈加清晰分明 。
一方面 ， 自动驾驶公司纷纷增加车端激光雷达数量 ， 提升雷达扫描密度 ， 传感器“军备竞赛”趋势延续 。 另一方面 ， 车企基于纯视觉方案的“全自动”驾驶功能交付无期 。
而百度Apollo Lite ， 成为了国内唯一纯视觉L4级城市道路自动驾驶解决方案 。 并且Apollo Lite还以自主泊车产品AVP和领航辅助驾驶产品ANP ， 实现了L4能力的降维商用 。
这条纯视觉路线背后 ， 百度Apollo究竟有何逻辑？技术和产品上有哪些不为人知的考量？未来又如何落地发展？
在Apollo Lite诞生两周年之际 ， 没有人比百度Apollo技术委员会自身 ， 更适合揭秘了 。 我们邀请他们以第一亲历者身份 ， 完整讲诉Apollo Lite相关的一切 。
以下是专栏全文：
《Apollo Lite两周年：纯视觉L4级无人驾驶技术挑战复杂城市场景》
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01 为什么是视觉方案？2019年美国长滩 ， 面对台下听众关于Apollo Lite诞生是否意味着百度将放弃其现有激光雷达技术方案的提问 ， Apollo技术委员会主席王亮表达了百度的技术主张：
“在L4级自动驾驶传感器选型上 ， 激光雷达和摄像头不是排它的 ， 也不是单纯的从属或互补关系 ， 从安全性考虑 ， 二者具备相同的重要性和不可替代性 ， 缺一不可 。 ”
谈论纯视觉方案 ， 一个绕不过去的话题是自动驾驶领域长期存在的路线之争 ， 一方是以Waymo为代表的Robotaxi阵营 ， 选择用相对昂贵的旋转式激光雷达辅以多路摄像头和毫米波雷达直接落地L4级自动驾驶 。
另一边是以Tesla为代表的渐进式阵营 ， 志在依托海量数据和深度学习从辅助驾驶起步跨越无人鸿沟 ， 其商业模式决定了纯视觉方案是兼顾驾驶体验和成本的产品最优解 。
一年后 ， 百度的技术主张发生变化了吗？长跑途中 ， 百度将如何站队又选择了什么技术路线呢？
针对技术路线问题 ， 王亮给出了百度的思考：无人驾驶的规模化落地是一次长征 ， 除有笃定的信念支撑 ， 更要基于正确的路线才能到达目的地 。
何谓“正确”？百度眼中 ， 路线设定既不是权衡利弊后的选择站队 ， 也不是简单一句“各取所长 ， 避之所短” ， 百度寻求的是一条符合国情同时也最适合百度的技术路线 。
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Robotaxi商业模式验证途中最大的技术挑战是 「无人」（去掉安全员） ， 过程中要平衡的两个关键因素是“能力”和“规模” ， 二者相辅相成 ， 不具备过硬的驾驶能力无法在扩展规模同时保证安全 ， 反之规模跟不上 ， 驾驶系统无法获得充分验证 。
百度内部牵引研发的两大核心指标是「安全」和「成本」 ， 安全保障结合有竞争力的成本能够助力百度尽早跨入规模化运营阶段 ， 逐步实现拿掉安全员的终局目标 。
为何在激光雷达技术方案进展顺利的同时转向发力纯视觉技术？背后的逻辑 ， 与百度的实践经验和技术主张密不可分 。
激光雷达 – 拥抱生态年初Waymo推出其第五代自动驾驶传感器套件 ， 包括对其自研激光雷达的全方位升级 。 大洋彼岸的Cruise、Argo、Aurora等头部公司也通过「收购+自研」布局未来的激光雷达产品 。
而百度选择了一种「不一样」的路线 ， 王亮表示：“Apollo从第一天起就明确走开放道路 ， 百度选择聚焦自己擅长的事情 ， 我们充分信任合作伙伴的设计制造能力和创新速度 ， 用开放共赢的心态拥抱生态 。
与全自研或借收购押注某类原型产品相比 ， 我们相信拥有大规模用户和成熟供应链体系的生态合作伙伴必将迭代出性价比更优的产品 ， 百度愿意在攀峰途中与合作伙伴紧密配合共同成长 。 “
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