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百度Robotaxi落地,商业化难题仍需克服

盖世汽车智能网联
2020-05-18 · 14:36
[ 亿欧导读 ] 尽管目前百度已经在自动驾驶研发及商用上,取得了长足的进步,但其要想真正推动这项技术的大规模量产,还面临多方面的挑战。
百度Apollo,百度,自动驾驶,商业化落地

文章来源于:盖世汽车智能网联,作者:陈婧涵,图片来自“特定授权”

【编者按】无论是Robotaxi亦或是阿波龙的量产商用,这些尝试不仅为车企在前装自动驾驶领域提供了多样化选择,也对其商业化落地具有深远意义。尽管目前百度已经在自动驾驶研发及商用上,取得了长足的进步,但其要想真正推动这项技术的大规模量产,还面临多方面的挑战。 

本文转自“汽盖世汽车智能网联”,作者陈婧涵,原标题《百度Robotaxi落地,商业化难题仍需克服》经亿欧编辑,仅供业内人士参考。


4月19日,时值百度Apollo开放平台发布3周年之际,百度又暗戳戳的搞了一件大事,Robotaxi上线百度地图及百度APP智能小程序Dutaxi,向长沙市民全面开放试乘服务,成为国内首个通过国民级应用向公众开放的自动驾驶出租车服务。

尽管如此,这并不意味着自动驾驶汽车马上就可以走进寻常百姓家,这项技术要实现大规模商用依旧还有很长一段路要走。

百度三年商用、五年量产终成现实

从2017年百度开放Apollo平台,到后来封闭场地测试、推出L4量产车阿波龙、在国内率先开启试运营,再到2020年全面开放运营,百度的节奏在业内领先,特别是Robotaxi这一细分领域。 

2015年,与所有满怀憧憬的自动驾驶领域玩家一样,百度宣布正式成立自动驾驶事业部,进军该领域,彼时的百度踌躇满志,却总是不得要领。转折要从Apollo登上舞台开始说起。 

2017年4月,百度借用阿波罗登月计划的含义,发布了Apollo计划,向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个开放、完整、安全的软件平台,帮助他们结合车辆和硬件系统,快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。

同年7月,百度在AI开发者大会上正式发布Apollo 1.0,李彦宏乘无人车参会助阵。之后,Apollo先后进行了多次迭代,到现在已迭代发布八大版本,形成完整开源架构,全方位赋能开发者,并从中国走向世界。 

其中2018年7月4日,在百度AI开发者大会上,百度发布Apollo3.0的同时,宣布百度又一大“杀器“——全球首款L4级别自动驾驶巴士“阿波龙”正式量产,会上百度与7000余名开发者共同见证第100台“阿波龙”的下线。

随后这些车辆被分别发往了北京、雄安、广州、深圳、福建平潭、湖北武汉、日本东京等地开展商业化运营。其中在日本,百度将联合金龙客车、软银集团旗下的自动驾驶公司SB Drive,将“阿波龙”用于一些核电站内部的人员接驳,以及东京地区一些高龄化社区的穿梭接送。

4个月后,在2018百度世界大会上,百度宣布“阿波龙”已实现万人试乘,运行一万公里,保持安全零事故。进入2019年,“阿波龙”在全国范围内进一步快速落地,到2019年8月,阿波龙已搭载4万名乘客,在25个城市落地运营。 

与此同时,由百度和一汽红旗打造的中国首条L4乘用车前装产线目也正式投产下线, 首批量产的L4级自动驾驶乘用车率先落地长沙,于同年9月正式在长沙开跑,随后驶进沧州。百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇表示,“Apollo在长沙开启试运营,标志着Apollo Robotaxi从内部研发逐步走入市场,在真实场景中获取反馈。”

可以说无论是Robotaxi亦或是阿波龙的量产商用,这些尝试不仅为车企在前装自动驾驶领域提供了多样化选择,也对其商业化落地具有深远意义。 

到12月底,Apollo车队总测试里程累计超过300万公里,覆盖北京、武汉、沧州和长春等23个城市。 

除了在国内进展迅猛,在国外自动驾驶领域,百度的成绩也十分出色,在今年2月27日加州车管所(DMV)公布的2019年年度自动驾驶接管报告中,百度打败了多年的老对手Waymo,成功登顶。

另据北京智能车联产业创新中心发布《北京市自动驾驶车辆道路测试报告(2019年)》,过去一年里百度Apollo以52辆测试车以及75.4万公里新增测试里程成为年度所有测试企业中投入测试车数量最多、测试里程最长的企业。

如今,随着百度Robotaxi在长沙进一步规模化落地,其“三年商用、五年量产”的豪言也终成事实。不过,对于百度来说,自动驾驶的落地场景不止是出租车,低速物流车及扫地车等限定场景也都是比较合适的切入口,长沙的试运营只是一个开端。 

自动驾驶大规模商业化落地道阻且长

尽管目前百度已经在自动驾驶研发及商用上,取得了长足的进步,但其要想真正推动这项技术的大规模量产,还面临多方面的挑战。 

其一,缺乏相关的法律法规。虽然目前各国都对自动驾驶提出了相应的要求和规范,同时划分了一些区域作为测试道路,为自动驾驶厂商测试提供便利,但是许多地区商业部署的法规仍在制定中。而且现有的法律制度、政策、保险体系等,并不是为自动驾驶时代的交通量身定制的,一定存在诸多不合理之处。

目前欧盟已经对脱手的要求进行讨论,如ECE R79工作组提到满足L3级自动驾驶的车辆行驶中可以脱手,预计会在2020-2022年生效。目前都在讨论过程中,还没有正式发布,而技术与服务的需求往往快于法律法规的提出。

其二,技术屏障急需突破。目前大部分自动驾驶技术仍然停留在L2、L3级别,只能算是部分自动驾驶或者自动辅助驾驶,与L5级别的完全自动驾驶,也就是无人驾驶仍然有很长的一段距离。因此,目前投入运营和测试的Robotaxi业务一般都被局限于特定区域内,并需要配备安全员。而且,真正技术的出现,也不是第二天就能赚钱的,中间需要一个适配的过程。

其三,规模无法迅速扩大。无论何种技术在兴起之初部署规模都是有限的,考虑到各地区内不同城市的人口结构、车辆密度、道路布局和天气状况,可能会有所不同。比如如果做Robotaxi服务,需要一定的数量和规模,需要在一个区域内部署几十、甚至几百辆的自动驾驶汽车,能够7×24稳定运行。因此,扩大自动驾驶服务范围将是一个艰巨的挑战。要想让自动驾驶汽车真正投放使用,将需要比预期更多的时间和资金。

其四,成本过高。据悉,应用在自动驾驶汽车上的激光雷达、芯片等软硬件设施很多都没有大规模量产,费用颇高。L1、L2的实现,相对而言传感器架构简单,通过毫米波雷达+前向智能摄像头就可以完成。 

但L3、L4逐渐允许驾驶员解放双手、双脚,甚至双眼,这种情况下就需要非常复杂的传感器架构,复杂的不仅仅是传感器、执行器等,还有冗余的要求,这是复杂且昂贵的系统。

当然了,自动驾驶还会面临更多的挑战,如用户群体的培育、运营维护模型的建立等等。这意味着尽管百度在自动驾驶方面已经取得了十分出色的成绩,这项技术要想真正实现大规模商用还有很长一段路要走。

本文经授权发布,版权归原作者所有;内容为作者独立观点,不代表亿欧立场。如需转载请联系原作者。

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