在步入十周年之际，一向低调的百度Apollo，举办了一次信息量极大的Apollo Day。
现场，百度Apollo不仅发布了首个支持L4级自动驾驶的大模型Apollo ADFM（Autonomous Driving Foundation Model），同时还上新了搭载百度第六代智能化系统解决方案、价格仅为20.46万元的萝卜快跑第六代无人车。
相应的，其纯视觉城市领航辅助驾驶产品——ANP3，也将全面应用自动驾驶大模型Apollo ADFM，升级为ASD（Apollo Self-Driving），且即将在极越全系车型量产首发，实现“有百度地图的地方都能开”。
百度集团副总裁、智能驾驶事业群组总裁王云鹏更是宣称：“百度Apollo自动驾驶已经远比人类驾驶更安全。”
为了支持这一说法和目标，包括王云鹏与百度自动驾驶技术部总经理徐宝强在内的多位高层，分别就技术架构、车型设计以及商业市场等层面进行了解读。
L4级大模型的关键意义
要想像网约车一样普及，那无人驾驶车就不只是要达到人类驾驶员的水准，而是要明显超越人类驾驶员。同时，无人驾驶套件、服务及安全成本也要做到低廉可控。
对于这些技术重构的需求，百度Apollo给出的答案正是“大模型”。
从2021年开始，百度Apollo将系统中的多个小模型任务逐步整合，扩大模型规模，探索自动驾驶大模型技术，并彻底相应升级了整体研发范式，通过持续地积累形成技术突破。
到现在，自动驾驶大模型已经全面部署上车，并带来了显著的技术能力提升。在活动现场，百度发布了自动驾驶大模型Apollo ADFM。
“这是首个能够支持L4级别全无人驾驶应用的自动驾驶大模型，也是我们实现城市级全无人驾驶的核心技术基础。”
据徐宝强介绍，自动驾驶大模型中的感知部分涵盖了检测、跟踪、理解、建图的基本能力。它包含预训练基础模型，以及解决具体问题的任务模型：
1、基础模型通过点云和视觉多模态融合的方式，实现了相机和主动光多类型传感器的优势互补，最大化刻画和还原环境中的障碍物。”
2、感知大模型能有助于实现更完善的数据标注，它将原始数据批量的自动化标注转化为目标数据以及精标数据，极大地解决了感知效果提升的瓶颈问题。
3、通过感知大模型，可实现更精准的超长尾场景检测能力，对异形车辆等不规则障碍物、以及各种姿态、位置关系的行人和非机动车，都具备更好的动静态识别能力。
4、基于针对高阶场景的语义理解能力，感知大模型对于施工占道、聚合障碍物变化，都可以进行理解，并形成新的可通行区域。
5、借助对行人朝向和姿态的识别，系统能够更好地掌握行人的意图，在博弈中做出正确的交互应对。
至于规划大模型，它实现了合规避障、博弈、预判等基本能力，并具备以下特性：
1、跳出了原有的各个阶段性任务，而是通过全链路、模型化综合输入的多元环境信息，直接生成最终的可执行轨迹。
2、可通过金牌司机的驾驶行为数据，训练形成行为标准，并以此从海量的驾驶数据中，识别筛选优秀数据，持续更新序列模型——从拟人，到超越人。
3、能够优化强交互场景下的安全处理能力。例如，在窄路会车场景中，车辆能动态寻找自身可通行区域，同时给对方留出通行空间，实现合理避让；在密集车流中，系统也能够通过摆动车头贴线，逐步试探等一系列动作，实现变道汇入。
4、提升预判和规避潜在风险的能力。在有几率出现鬼探头的场景，系统会结合环境信息放慢车速，预留更充分的反应时间，避免潜在风险的发生；在静态盲区场景下，也会结合道路错误，选择低风险车道，并在违规障碍物出现后快速判断意图，果断采取制动措施。
“以感知大模型和规划大模型为基础，我们进一步实现了端到端的自动驾驶大模型，通过对中间结果做隐式传递，实现了端到端的联合训练。整体的数据训练评测都更为简化，进一步减少了信息损失。该方案已经告别了科研探索阶段，能够满足非常高的安全标准，亦可解决L4级别无人驾驶的问题。”
徐宝强表示，自从自动驾驶大模型逐步部署上车以来，已经带来了明显可见的效果提升，这证明了大模型是实现L4级城市场景下全无人驾驶的有效方法。
“一直以来，业界对L4的可行性和技术路线始终存疑，对其商业化也有不同的声音。自动驾驶大模型的部署效果是回应质疑的有力答案，我们认为这就是实现无人驾驶的必由之路。”
安全水平接近C919
截止今年4月，百度自动驾驶测试里程已超过1亿公里、萝卜快跑累计服务已超过600万单。虽然也存在小刮小蹭，但没有出现过重大的人员伤亡事故。
在Apollo Day亮相的萝卜快跑第六代无人驾驶车，虽然价格低至20.46万元，但根据官方数据，它具备10重安全冗余和6重安全策略，系统失效概率低于10的-8次方。
据百度汽车机器人部总经理尹颖介绍，第六代无人车全面应用了“百度Apollo ADFM大模型+硬件产品+安全架构”的方案，安全水平接近国产大飞机C919。
“百度认为，无人车的极致安全应该是‘永不宕机，永不失准，永远在线’。”
王云鹏则介绍称：“我们为每辆无人车及乘客购买了500万的高额保险，但过去两年的数据显示，车辆出险率仅为人类司机的1/14。因此我认为，百度Apollo自动驾驶已经远比人类驾驶更安全！“
目前，百度Apollo的无人车已经覆盖了城市主干路及毛细支路，包括各类商圈、工业区、住宅区及城郊区域。
据徐宝强介绍，依靠自动驾驶大模型，百度Apollo已经攻克了武汉的复杂道路场景，实现了武汉全域覆盖，运营范围达到3000平方公里，每天的全无人驾驶里程超过10万公里。
“数据证明，我们的无人驾驶安全性，要比人类驾驶员高出10倍以上。”
王云鹏还表示，特斯拉计划8月8日发布Robotaxi，也有传闻说FSD和Robotaxi即将入华，百度对此特别期待，也非常欢迎。
“不过也友情提醒一下，在中国复杂的道路场景下做Robotaxi真心不容易。比如在武汉，特斯拉想要做到当前百度的全无人运营水平，还是需要挺长时间，少则3年、多则5载，如果不信可以先来武汉跑一跑。“
今年实现收支平衡
据百度自动驾驶业务部总经理陈卓介绍，无人车运营的最大优势同样在于“自动”二字，其运营网络可实现无人车服务全生命周期的自动化。
首先，当无人车开始“上班”，只需要云端一键唤醒车辆，完成自检和自动出车后，车辆自动调度到运营区域，开始接送乘客；同样，它也可以自动调度，回停车场完成入库，全程不需要人工介入。
同时他也指出，第六代无人车采用了换电模式——所有车辆会根据服务状态、位置信息、电量情况，被自动调度到换电站完成换电。
“比起需要人工插拔充电枪的充电模式，换电全流程可以实现完全的自动化，人工0介入。另一方面，换电能大幅提升运营效率。”
在提及永恒的商业化主题时，陈卓指出，关于Robotaxi的单车成本,主要分为三个维度:
1、整车成本。百度Apollo的6代车型中，每一代都比前一代成本降低一半，能力提升十倍；
2、营运成本。随着萝卜快跑全自动无人车运营网络的建设完成，营运成本可降低30%；
3、服务成本。通过自动驾驶技术和人车舱效率的持续优化，将使服务成本降低80%。
而在收入侧，想要实现提升收入，就需要持续提升时空覆盖，满足更多用户需求。“只做技术demo的时代已经过去了。从今往后，只做固定路线测试、几十辆车的小范围运营，都不能叫Robotaxi。”陈卓说道。
他介绍称，直到2023年初，萝卜快跑的每辆车跑一天都还要亏不少钱。到了今年，随着时空覆盖和运营效率的大幅提升，萝卜快跑营收增长了9倍，亏损减少了一半。
之后，随着千台无人车陆续投入使用，萝卜快跑将接近收支平衡的临界点。
“我们的目标是，2024年底在武汉实现收支平衡，在2025年全面进入盈利期。萝卜快跑将成为首个实现商业化盈利的自动驾驶出行服务平台。”
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