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i黑马 09-25

从 7 年到 6 个月:百度 Apollo 自动驾驶引擎如何帮助车企快速打造智能汽车?

在刚刚落幕的 2021 德国国际汽车及智慧出行博览会(IAA Mobility 2021,简称慕尼黑车展)上,全球各大汽车和科技巨头纷纷携自动驾驶车辆亮相。自动驾驶已然成为近年来各大车展的主角,其商业化落地也将带领汽车行业进入全新的变革时代。

然而在这技术急速进化的时代,车企如果采用自主研发的方式打造自动驾驶汽车,需要动辄几年时间,更不用说其过程中需要跨过诸多可预见或不可预见的障碍与困难。为此,如何快速打造属于自己的自动驾驶研发能力,已经成为摆在智能汽车企业面前最亟待解决的问题。

在众多玩家之中,深耕 8 年的百度 Apollo 走在了自动驾驶的前沿阵地。Apollo 业务的商业模式之一,就是为主机厂商提供全链路的自动驾驶技术解决方案。今年上海车展,百度 Apollo 提出其汽车智能化解决方案中的智云能支持车企快速构建智能化能力,其中,自动驾驶引擎作为智云的核心组成部分,可将车企原本需要至少 7 年才能完成的自动驾驶研发周期缩短至 6 个月,是 Apollo 助力车企强化智能技术、实现核心技术自主可控的关键所在。

经过多年发展,Apollo 自动驾驶引擎形成了五大核心优势:拥有海量的数据资产管理,全栈自研发能力、千万量级场景仿真测试、自动驾驶新式运营经验、以及能够支撑多样化监管要求。这些优势能为车企提供 " 自动驾驶全链路 " 研发能力,覆盖数据、研发、测试、运营和监管五大环节。

以快速研发、快速验证和快速迭代为核心,Apollo 自动驾驶引擎定义了智能汽车研发新模式,帮助车企极大缩短了自动驾驶的研发周期。

具体而言,在快速研发阶段,Apollo 自动驾驶引擎通过以仿真为基础的 DevOps 工具链解除了研发阶段软件与硬件的强绑定。以往车企进行软件开发时,通常需要结合车辆硬件来做调试。受制于软硬件的高度耦合,智驾迭代周期比较长,研发效率低下。而 Apollo 自动驾驶则通过云仿真平台定义研发场景,同时借助 DevOps 工具链解耦实车软硬件,可以实现日行百万公里的高保真仿真测试,大大提升了自动驾驶算法的研发效率。

在快速验证阶段,Apollo 自动驾驶引擎能够基于海量场景、精准度量智能驾驶能力。如何在真实场景下验证评估自动驾驶算法的可靠性,一直是行业致力于解决的难题。但于百度自动驾驶引擎而言,Apollo 自身积累的超 1400 万公里路测里程是一大利器。这些里程数据构建了千万级的场景库,经过内部一万多次迭代,形成了 200+ 个度量指标,包括安全、法规、体验等类型,这些场景和度量指标行业内可高度复用,能大幅节约车企的研发时间。

在快速迭代阶段,Apollo 自动驾驶引擎能基于用户反馈构建车云数据闭环,快速提升用户体验。车辆在行驶过程中积累的大量数据,在数据脱敏后车端数据传输到云端,通过云计算能力形成数据闭环和效果闭环,通过版本优化迭代提升车端体验。可以说,Apollo 自动驾驶引擎真正实现了以数据 " 智造 " 汽车大脑,数据闭环驱动效果闭环,以真实车辆数据驱动用户真正的体验。

Apollo 自动驾驶引擎日臻成熟,并已在百度 ANP、AVP、Robotaxi 和 Robobus 等众多明星产品实现落地。作为 Apollo 汽车智能化解决方案的拳头产品之一,未来百度自动驾驶引擎将不断发挥自身的研发与实战经验优势,助力合作伙伴快速搭建 AI 智能产线,让车企快速具备 " 造好车 " 的能力,同时也将继续带动自动驾驶产业的高质量发展,迎接更安全高效的全民智能出行时代。

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