来源：雪球App，作者： 向往自由的程序员，（https://xueqiu.com/9348594977/297449871）

一、引言

最近，萝卜快跑预计在2024年底将在武汉实现收支平衡，并在2025年全面进入盈利期。这表明无人驾驶商业化具备了可持续发展的能力。在萝卜快跑的推动下，无人驾驶技术作为人工智能与交通行业的深度融合产物，正逐步从概念走向现实。作为多年的GIS系统引擎程序开发者，本人搜集$百度(BIDU)$ 在无人驾驶领域的相关实现细节，分析其目前领先的原因，做好记录并分享给大家。

1.1 无人驾驶技术概述

1.1.1 无人驾驶技术概念

无人驾驶技术是指利用人工智能、机器学习、传感器、地图等多种技术，使汽车等交通工具能够在没有人类驾驶的情况下自主完成行驶、避障、停车等操作，从而实现自动驾驶的一种技术。

1.1.2 无人驾驶技术等级划分

无人驾驶技术根据智能化程度（基于系统执行动态驾驶任务）可以分为不同的等级，目前主要采用的分级标准是由SAE （国际汽车工程学会）在2014年发布，目前，$百度集团-SW(09888)$ 已发布了L4级别的自动驾驶模型。自动驾驶分级见图1：

图1 自动驾驶分级一览

1.1.3 无人驾驶技术体系

无人驾驶技术体系主要包括如下三个层面：

感知技术：搭载多种传感器，获取周围环境的信息。

决策技术：利用机器学习、深度学习等人工智能技术，结合高精地图，从而做出正确的车辆控制和运动规划决策。

控制技术：将决策结果转化为具体的控制指令，通过自动驾驶控制系统、电动机控制系统等技术实现车辆的自动驾驶。

1.2 百度在无人驾驶领域的地位与影响力

在无人驾驶领域的地位与影响力显著，主要体现在以下几个三个方面：

1.2.1 技术领先

Apollo自动驾驶：无人驾驶技术的核心。集成了先进的传感器、高性能计算单元和深度学习算法，能够实现车辆的高精度感知、决策规划和智能控制。已经历了多代更新，Apollo L4级自动驾驶安全运营测试里程累计已超1亿公里。

专利数量领先：在无人驾驶领域的专利数量上占据领先地位。截至2023年底，百度在人工智能全领域专利申请量达到19308件、授权量9260件，连续六年蝉联国内第一。

技术持续创新：最近十年来，一直坚持压强式、马拉松式的研发投入。除了运营的萝卜快跑外，其Apollo平台发布了包括纯视觉城市领航辅助驾驶产品ANP3 Pro、百度地图V20版本以及智舱大模型2.0等在内的全新产品。这些产品体现了百度深厚技术及创新能力。

1.2.2 引领商业化应用

商业化运营率先落地：Apollo是全球最大的自动驾驶出行服务商之一，其自动驾驶出行服务平台“萝卜快跑”已在全国10多个城市提供自动驾驶出行服务，并率先在北京、武汉、深圳和重庆开展车内无人出行服务。

与车企合作：Apollo与多家车企建立了深度合作关系，共同推动自动驾驶技术的商业化应用。其汽车智能化解决方案已在30+个汽车品牌的130+车型上实现量产，累计搭载超700万辆。

1.2.3 行业影响力与认可度

Apollo在自动驾驶领域的创新成果和技术实力得到了业界的广泛认可。在自动驾驶领域的国际排名中稳居前列。百度Apollo连续多年稳居全球自动驾驶“领导者”阵营，并且是领导者行列中唯一上榜的中国公司。见图2：

图2：在全球自动驾驶的地位

二、百度无人驾驶技术发展历程

2.1 百度无人驾驶迭代图

2013年，成立自动驾驶研发团队，进入无人驾驶技术研发领域。

2014年，发布了全球首个自动驾驶开放平台Apollo。

2017年，实现了城市道路自动驾驶。

2019年，实现了自动泊车、自动穿越十字路口等高级自动驾驶功能。

2024年，萝卜快跑已在部分城市进行商业化运营，并跑通盈利模式。

2.2 关键技术难题的攻克

通过引入多模态与大模型、AI技术自动化生产高精度地图、预测决策一体化、数据闭环与云端AI芯片以及远程操控系统（5G云代驾）等关键技术手段攻克了无人驾驶技术中的一系列难题。

2.3 商业化进程与市场布局

技术与成本优化:萝卜快跑出行服务车辆搭载Apollo领先的L4级自动驾驶技术，可从容应对海量的城市道路场景。百度第六代无人车相较于前代车型成本大幅下降，进一步推动了商业化进程。

政策与法规支持：最近国家及地方政府相继出台了一系列利好政策，为自动驾驶的商业化提供了良好的政策环境。

三、百度无人驾驶技术实现细节

3.1 感知系统构建

3.1.1 传感器选择与集成

无人驾驶汽车通过集成多种传感器，形成了一个全方位的感知网络，能够实时、准确地感知车辆周围的环境和状态，为自动驾驶系统提供可靠的数据支持。这些传感器包括：

激光雷达（LIDAR）：通过发射激光束并接收反射回来的信号，精确测量车辆与周围物体之间的距离，并构建出周围环境高精度的三维信息，帮助车辆识别障碍物、道路标线、行人等。

摄像头：用于捕捉车辆周围的图像信息。通常配备前视、侧视、后视和环视摄像头等，捕捉道路标志、交通信号灯、行人、其他车辆等丰富的视觉信息。

毫米波雷达：利用毫米波进行测距和测速的传感器。擅长在恶劣天气下工作，它能够穿透雾、烟、灰尘等障碍物，提供较远的探测距离和较高的测量精度。主要探测车辆前方的障碍物和行人。

其他传感器：除了上述主要传感器外，还可配备惯性测量单元（IMU）、轮速传感器、方向盘转角传感器等。这些传感器可以提供车辆的位置、姿态、速度、加速度等信息。

3.1.2 环境感知算法优化

通过合理的传感器布局：可以确保车辆对周围环境的全面感知，减少盲区。

利用机器学习算法进行数据处理和分析：通过深度学习算法(卷积神经网络、循环神经网络等)，对摄像头和激光雷达等传感器获取的数据进行处理和分析。通过多传感器融合算法，将不同传感器的数据进行整合和处理，得到更全面、准确的环境感知结果。

结合高精度地图和定位系统:高精度地图提供了详细的道路信息、车道线、交通信号灯等，可以帮助车辆更准确地理解周围环境，提高感知精度和路径规划能力。

高精度定位系统：提供车辆在道路上的实时位置和姿态信息，为感知算法提供准确的参考。

3.2 决策与规划系统

3.2.1 决策机制与策略

无人驾驶的决策机制与策略是一个高度集成和复杂的系统，它结合了多种传感器数据、高精度地图、深度学习算法以及实时环境感知与预测技术。能够在复杂多变的道路环境中做出准确、安全的决策。根据感知系统提供的信息和预测结果，生成车辆行驶状态的决策指令。这些决策指令包括加速、制动、转向等操作，旨在确保车辆安全、平稳地行驶到目的地。

决策策略:

多策略并发机制：先进行不同道路策略上的规划，然后通过比较选择最优策略。

道路内规划：系统会将道路信息整合在道路中心线构建的平滑坐标系上，找到满足交通规则的道路内最优解。

逆行与特殊情况处理：对于逆行等特殊情况，会根据当前速度预测逆行障碍物的位置，并修正路径和速度规划，以确保安全避让。还具备处理行人横穿、车辆故障等突发情况的能力。

数据驱动与规则结合：决策问题通常采用POMDP加上一些机器学习的技术来解决。

3.2.2 高精度地图与定位技术

高精度地图：是自动驾驶领域的关键技术之一，它相比传统导航地图提供了更高精度、更丰富的道路信息，包括车道线、交通标志、道路坡度、曲率等。

定位技术:采用多传感器融合，全球导航卫星系统，载波定位技术，激光点云定位，视觉定位等。

3.3 控制系统实现

3.3.1 车辆控制算法

无人驾驶车辆的控制算法主要包括横向控制和纵向控制两个方面。横向控制主要负责车辆的转向控制，使用LQR、MPC等横向控制算法，使车辆能够沿着预定的轨迹行驶；而使用PID控制、MPC等纵向控制算法，负责车辆的速度和加速度控制，以实现平稳的加速、减速和停车。

3.3.2 冗余设计与安全机制

无人驾驶车辆采用了多重冗余设计，以提高系统的可靠性和安全性。

冗余设计：包括计算单元冗余、传感器冗余、转向冗余、制动冗余、通信冗余、电源冗余和架构冗余。

安全设计：在设计之初会从整车、自动驾驶系统、系统的软硬件等各个层级提出一整套安全需求，并在不同场景下对硬件、软件、系统集成、整车等方面进行不同层面的测试，以此验证是否满足安全需求。

四、百度在无人驾驶领域的引领之路

4.1 核心技术自主研发

在无人驾驶核心技术领域进行了深入的自主研发，涵盖了自动驾驶系统、高精度地图与定位技术，环境感知算法、控制系统等各方面，且均处于领先地位。

4.2 法规政策推动与标准制定

积极参与政策制定：通过提供技术建议、参与政策讨论等方式，推动相关法规政策的出台和完善，为无人驾驶技术的合法合规发展创造有利条件。

遵守现有法律法规：例如在无人驾驶汽车上路测试时，遵守《中华人民共和国道路交通安全法》等各项法规。

推动法规创新：在自动驾驶出租车领域的商业化运营为相关法规政策的制定提供了实践经验和数据支持，有助于推动相关法规政策的进一步完善和创新。

牵头制定技术标准：牵头各大机构共同起草的Robotaxi技术要求标准正式发布，包括《自动驾驶出租车 第1部分：车辆运营技术要求》和《自动驾驶出租车 第2部分：自动驾驶功能测试方法及要求》等。

参与国际标准化工作：与国际标准化组织和其他国家相关机构合作，共同推动无人驾驶技术标准的制定和完善。

推动标准落地应用：通过与汽车制造商、出行服务商等合作伙伴的紧密合作，将无人驾驶技术标准应用于实际产品中，提升了产品的安全性和可靠性。

4.3 跨界合作与生态构建

与汽车制造商、出行服务商、供应链企业、与政府部门的合作，通过开放平台建设，构建产业生态建设，展现出了积极的姿态和深远的布局。

在社会责任与可持续发展方面，通过加强政策合作和社会关怀等措施，推动绿色出行与节能减排，加强公众教育与认知提升，推动无人驾驶技术的普及，为未来的智能出行和交通变革贡献自己的力量。

五、面临的挑战

5.1 技术挑战与应对策略

尽管在无人驾驶技术方面取得了显著进展，但仍面临一些技术挑战：

高精度地图的依赖与更新:高精度地图的制作和更新需要大量时间和资源，且难以覆盖所有道路和场景，尤其是在快速变化的城市建设区和乡村道路。需探索不依赖高精度地图的自动驾驶技术路线，如纯视觉方案等。

复杂交通环境的应对：包括多变的道路状况、突发的交通事件和其他道路使用者的行为等。这要求车辆具备强大的感知、决策和执行能力。

人机交互与信任建立：需与乘客或驾驶员进行有效的交互，以建立信任并确保安全和舒适的驾乘体验。

5.2 法规政策不确定性

法规框架不健全：国家对无人驾驶技术还没有明确的法规框架或法规不够完善，导致企业在研发和部署无人驾驶技术时面临法律风险和不确定性。

责任认定不明确：在无人驾驶车辆发生事故时，责任认定成为关键问题。目前各国法律对无人驾驶车辆事故的责任认定尚不明确，这给企业和社会带来了困扰。

5.3 市场与商业化挑战

5.3.1其他参与者

Waymo：作为全球自动驾驶领域的领军企业之一，Waymo不断扩大无人驾驶出租车辆的运营规模和服务区域。

：特斯拉也在积极推进自动驾驶技术的发展，将战略重点押注到Robotaxi领域，并计划发布相关车型。

5.3.2 市场接受度与消费者信任

尽管无人驾驶技术具有巨大的潜力和前景，但消费者对其接受度和信任度仍需进一步提升。这包括技术安全性、隐私保护、数据安全等方面的担忧。

5.3.3 商业模式与盈利路径

无人驾驶技术的商业模式和盈利路径尚未完全清晰。如何在保障安全性的同时实现盈利是企业和投资者关注的焦点。

5.4 社会与伦理挑战

就业与职业转型：无人驾驶技术的普及可能会对传统驾驶行业造成冲击，导致部分驾驶员失业。

伦理与隐私问题：无人驾驶技术的发展涉及许多伦理和隐私问题，如自动驾驶车辆的决策权归属、事故责任认定、用户隐私保护等。

六、结论

随着自动驾驶技术的不断成熟和商业化进程的加速推进，自动驾驶市场将迎来爆发式增长，这将为相关企业带来巨大的市场机遇。自动驾驶和智能驾驶领域的技术发展日新月异，市场竞争也日益激烈，然而，凭借深厚的技术积累、创新的产品和前瞻性的商业布局，值得有一个更好的未来。

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