Apollo 2.0，百度，自动驾驶

人工智能和自动驾驶已经不是什么新鲜的话题，在去年的CES展会上，和汽车相关的技术就成为了展会上的热点话题，而自动驾驶更是各大科技巨头和车企未来战略的重中之重。同年4月，百度正式发布了Apollo计划，7月份的百度AI开发者大会上Apollo 1.0版本正式开放，9月20日发布Apollo 1.5版本，在CES 2018上，Apollo 2.0又与大家正式见面了。

百度Apollo计划一路高歌猛进，这也是百度All in AI战略的极致体现。在社交、金融、O2O、游戏等方面诸事不利的百度，将重心全部押在了人工智能领域，Apollo计划就是其在AI领域孤注一掷的缩影，也正是因为专注，所以Apollo在短短半年的时间中已经成为自动驾驶领域中不可忽视的重要力量。

●CES 2017 自动驾驶的技术层面展示

在去年的CES展会上，自动驾驶技术已经成为了当时的一个热门话题，很多厂商都展示了与自动驾驶相关的最新技术，包括车载雷达、传感器、芯片以及人机交互等等方面趣头条会检测模拟器吗，但是没有人能够拿出一套相对完整的解决方案，即便零星有路测的消息，但自动驾驶的成熟度连展示的程度还没达到。

自动驾驶技术层面的展示已经成为了CES 2017的焦点话题之一

当时很多产业内人士以及媒体都表示，自动驾驶技术可能还需要几年的时间进行技术积累和测试。

Apollo 1.0实现了封闭道路的初步自动行驶

在2017年夏天，在百度首届AI开发者大会上，我们首次看到Apollo 1.0版本。百度在1.0版本中开放了车辆的自定位功能以及端到端的数据能力，借助Apollo体系，车辆已经可以实现在封闭道路内借助高精度的地图以及定位模块按照预先划定的轨迹自行驾驶。按照百度的说法，Apollo 1.0可以让“开发者在三天的时间内搞定一辆属于自己的自动驾驶汽车”。

李彦宏乘坐无人车上五环也成为当时头条新闻

此时谷歌和NVIDIA都在进行着自动驾驶技术的路测工作，无论是芯片的处理能力、传感器应用还是AI的发展都呈现了快速爆发式的增长，年初业内专家和媒体的预测都显得太过保守。

●Apollo半年的时间都完成了哪些进化

从2017年7月Apollo 1.0开放，到CES 2018上Apollo 2.0的正式发布，仅仅半年的时间，Apollo已经完成了全方位的进化，以至于百度集团总裁兼首席运营官陆奇在主题演讲中还有些小激动。那么在这半年中，Apollo从1.0到2.0，究竟发生了哪些变化呢？

Apollo官网展示的路线图

1.0版本的Apollo最通俗的理解就是给定车辆路线后通过GPS和地图控制车辆行进，但是这只适用于封闭路况下，因为车辆无法感知路况信息，对于障碍物也难以进行有效判断，路况规划、道路校正、自动泊车、巡航等等任务都还停留在实验室阶段。

之前Apollo在国内进行的自动驾驶路测

仅仅时隔两个月，百度在9月下旬便发布了Apollo 1.5版本，新版本开放了关于障碍物感知、决策规划、云端仿真、高精地图服务、端到端的深度学习等五大核心能力，自动驾驶已经从按照规定路线行驶进化到了更高级别。

百度在现场“中美连线”展示的自动驾驶车队

到了CES 2018上，Apollo 2.0已经将1.5版本的功能应用化。百度更是通过中美连线的方式展示了一组基于Apollo 2.0系统由10辆不同功能车型组成的自动驾驶车队，Apollo平台研发负责人王京傲表示，Apollo 2.0目前已经能够实现在一般的城市路况下进行自动驾驶动作。

也就是说，Apollo从1.0时代的“牵着走”进化到了现如今的一般路况“自由行驶”，这也是自动驾驶技术的阶段性胜利。

●超越中国速度 Apollo如何做到开挂狂奔

中国人办事儿效率高，全世界都知道，还被冠以“中国速度”的美誉。但是百度的Apollo计划似乎速度更快，从发布到2.0版本的迭代也只经历了9个月的时间，用开挂狂奔来形容也毫不为过。

高精度地图是百度的传统优势

之前我们提到Apollo 1.0实现的是在封闭路况下给定车辆路线后通过GPS和地图控制车辆行进，百度在地图领域有着多年的积累，Apollo 1.0也算是“站在巨人的肩膀上”。

1.5阶段，Apollo引入了云端仿真技术。实际上，在去年7月份，百度便已经与微软达成了合作，微软在全球除中国以外的地区为百度Apollo开放平台提供微软智能云Azure服务。Apollo仿真在Azure上大大提升了测试效率。并且经过不断优化趣头条会检测模拟器吗，在 Apollo 1.5 模拟系统上要花 30 分钟进行的测试任务，在优化后的模拟系统上测试只需要 30 秒，效率提升了60倍。

百度与微软的合作大大提升了Apollo在海外地区的模拟效率

而百度在Apollo上的开放也进一步助力了自动驾驶的发展，大量车企、运算芯片公司、地图公司、传感器公司、出行服务公司、高校和研究机构以及数以万计的开发者们共同构成了Apollo的生态体系，百度方面表示，Apollo 将会在 2018 年全面支持包括 NVIDIA、Intel、NXP、Renesas 在内的四大主流计算平台，未来还会有更多合作伙伴加入，生态的优势让Apollo得以进一步提速。有媒体认为，Apollo的开放不仅极大推动了百度自身在无人驾驶领域的进度，还让其它公司几百亿美元的前期研发投入变得毫无意义。

Apollo的开放性构建起一个全方位的自动驾驶生态

百度方面称，Apollo 2.0 的诞生是3900多次持续迭代的结果，而在短短两月增改近8万行代码并实现CES上的展示，这些都是名副其实的“中国速度”。

●Apollo的下一个小目标 L3向L4的转变

我们在百度Apollo的首页上可以看到Apollo计划的路线图，目前第二阶段“在城市简单路况下的自动驾驶能力”的能力已经实现，下一个阶段（截止到2020年12月）Apollo希望可以实现“高速公路和普通城市道路上的全自动驾驶”。

百度Apollo路线图

目前主流认为无人驾驶可以分为五个层级，也就是从L0级一直到L4级，其中L3级别对应的是限制条件下的无人驾驶，可以理解为特定环境无人驾驶，随时判断是否需要人工驾驶介入操控，而L4对应的则是全工况无人驾驶。目前Apollo 2.0所能达到的应该是L3级别或者L3+级别。

Apollo 2.0的能力上限到底在哪里？通过2018百度世界大会上各路大咖的介绍，我们也从中看到了些端倪。

Apollo 2.0尚无法完全应用于实际路况

目前Apollo 2.0是基于1.5版本对整体架构、安全能力、感知能力和模拟器的全方位升级，也就是说，目前Apollo 2.0已经具备或者初步具备在特定场景下的应用。根据百度之前在美国进行的无人驾驶路测体验，搭载了Apollo 2.0的林肯MKC已经可以初步实现在特定道路上的行驶，包括信号灯识别、自动避让车辆和行人、自动泊车等等功能都可以实现，在路况良好的情况下车速可以达到甚至超过普通家用车的行驶速度，但是在突发情况应对方面存在不足，同时对于景物或者路牌的误判情况也需要进一步改进。

所以Apollo 2.0虽然已经取得了相当的成绩，但是目前依旧无法胜任在实际城市路况中自由行驶，而在路况判定、信息识别、夜间行驶、自由变道以及高速行驶状态的改进和提升应该是Apollo未来需要着重解决的问题。

Apollo想要进入实际生活仍需再进化

至于车与车之间未来是否可以通过有效沟通而提升交通效率，AI完全接管驾驶工作等问题Apollo未来能否给出令人满意的解决方案，我们只能期待。

不过至少目前，Apollo已经给了我们足够多的惊喜。

总结：

Apollo的不断进化令人欣喜，但是自动驾驶技术的研发道路依旧漫长，谷歌、NVIDIA、亚马逊等巨头在这一领域的实力依旧需要Apollo不断追赶。CES 2018上，我们看到了无数关于自动驾驶方面的进展，新技术对于一个全新领域的重要性毋庸置疑，但是对于自动驾驶技术来说，安全性和实际应用才绝大多数普通用户真正关心的话题。所以从这一层面上来讲，无人驾驶技术距离我们的生活，真的还要再等几年。