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汽车|百度Apollo，不靠“小伎俩”( 二 )


也就是说 ， 车辆取消了自动驾驶汽车传统意义上的“安全员” 。 由工作人员在央视演播室内的驾驶舱进行远程操控 。 这种驾驶方式虽然看上去并没有什么特别 ， 好像军队在操控无人机一样 。 但在人工与车辆进行交替接管的背后 ， 则是5G与AI这两颗“双子星”的完美契合 。
汽车|百度Apollo，不靠“小伎俩”
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在一些固定场景比如泊车过程中 ， 百度的方案更倾向于使用AI进行引导与停靠 ， 这时的人工可以脱离接管 。 但是在一些复杂场景下 ， 如果车辆需要接管 ， 人工可以利用5G的低延时进行随时介入 。
如此一来 ， 百度并不需要在100辆自动驾驶车辆的背后 ， 配备100个人去日夜盯守 。 更何况这样的话 ， 技术也会失去其本来价值 。 这项技术的价值更在于 ， 百度可以利用更少的专业安全员 ， 去接管更多的自动驾驶测试车辆 ， 加快测试效率 。
毕竟 ， 在自动驾驶这条赛道上 ， “炫酷”倒是其次 ， “效率”与“速度”才是生命 。 谁能更早量产 ， 谁就能在未来占得先机 ， 拥有行业的话语权与标准的订制权 。
百度不敢停下 ， 也不能停下 。
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百度在世界大会上轻轻露出的这两块“肌肉” ， 背后所依仗的则是这些年在自动驾驶领域的积累 。 也许是百度不注重宣传 ， 人们在谈及百度自动驾驶时 ， 总会觉得百度空有其名 。
百度着实没什么特别 ， 不过就是在关键指标上国内第一的水平 ， 仅此而已 。
[·硬指标：路测里程/测试车数量/牌照数·]
想判定一家公司自动驾驶技术究竟有多么成熟 ， 有几个硬指标是无法忽视的 。 这也是国外一些著名的自动驾驶企业 ， 例如Waymo、Cruise争相追逐的 。 那就是自动驾驶路测里程、自动驾驶车数量 。
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测试车辆在真实道路上开了多长的路程 ， 是检测自动驾驶企业投入和其运营能力的一个重要指标 。 所有测试都需要有测试人员监控 ， 都需要车辆运行费用 ， 因此每公里都是实实在在的投入 。
路测里程的指标不仅能反映自动驾驶的技术如何 ， 还能在一定程度上反映企业的真实情况 ， 排除“PPT造车”的可能性 。
北京市自动驾驶车辆道路测试第三方服务机构 “北京智能车联产业创新中心” 公布的 《北京市自动驾驶车辆道路测试报告（2019 年）》显示 ， 百度Apollo以 52 辆测试车以及 75.4 万公里新增测试里程成为年度投入测试车数量最多、测试里程最长的企业 。
而在国内 ， 百度自动驾驶累计路测里程位居第一 ， 超过600万公里 ， 超过第二名与第三名两倍有余 。
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自动驾驶每一天进步 ， 都是真金白银“烧”出来的 ， 这本就是高投入的风险游戏 。 优步的自动驾驶部门Uber ATG ， 曾在优步的IPO进程中公开过它的月度账单 ， 每月要花费2000万美元 ， 这样的开销约等于A股一家普通上市公司半年的纯利润 。 而谷歌更是在Waymo上一掷千金 ， 每年的投入约为10亿美元 。
想要进军L4级自动驾驶 ， 测试车是“硬指标” 。 车越多数据也就越多 ， 数据越多算法越先进 。 而L4级测试车的单车价格约为25万美元 ， 相当于一辆兰博基尼 。 围绕测试车的一系列人员与场地费用 ， 更是天文数字 。
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在国内 ， 自动驾驶测试车数量第一的正是百度Apollo ， 超过300辆 ， 目前已在13个城市进行测试 。 第二梯队的文远知行、小马智行目前车队规模是100辆 ， 而滴滴的车队规模不足100辆 。


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