从汽车诞生之后，人类一直就在设想，用机器的理性来代替人类的驾驭。

1925年，美国无线电设备公司Houdina Radio Control启动了一个利用无线电进行自动驾驶的研究项目，并取名为“American Wonder（美国奇迹）”。在此之后的数十年里，自动驾驶技术的发展始终是以美国企业为代表。

时间来到21世纪初，美国国防高级研究计划局（DARPA）赞助了三场无人驾驶挑战赛。由此，正式开启了自动驾驶的“黄金十五年”。

在2005年的挑战赛中，来自斯坦福大学的巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun）教授所带领的Stanley车队获得了第一名。恰巧，谷歌创始人拉里·佩奇注意到了特龙，并邀请他加入谷歌，担任GoogleX实验室的第一任掌门人。

而GoogleX，正是如今自动驾驶一哥Waymo的前身。

由于其一手构建了Waymo在行业内的先发优势，谷歌给予了特龙教授非常高的评价：“作为谷歌X和无人驾驶汽车项目的联合创始人，特龙极大地推动了计算机科学和机器人技术的发展，为无人驾驶技术的发展铺平了道路。”

而如果说，巴斯蒂安·特龙为谷歌和美国的无人驾驶技术发展铺平了道路。那么，在中国谁又是那位探路人呢？

2015年12月，一辆宝马3系改装的百度无人车在国内完成首秀，从京新高速到五环进行了最高速度达100公里/小时的自动驾驶演示——“这是百度自动驾驶第一个里程碑事件，在当时代表着最强的自动驾驶能力。”百度智能驾驶事业群组（IDG）首席研发架构师，IDG技术委员会主席王亮博士如是说道。

那一次测试，比2017百度AI开发者大会上，百度CEO李彦宏亲自乘坐无人驾驶汽车在北京五环上进行演示，还要早上两年的时间。虽然中国的自动驾驶行业晚于美国，但以百度为代表的中国自动驾驶已经在大洋彼岸悄然开花。

2017年，Waymo开始在美国凤凰城郊区推出配备安全员的无人驾驶出租车。2018年，Waymo推出自动驾驶首个用于服务乘客的商业叫车服务——Waymo One，在全球范围内率先开启自动驾驶技术的商业化进程。

谷歌在商业化道路上迈出的第一步，也在刺激中国自动驾驶行业。在王亮看来，“Waymo在凤凰城率先开启了纯无人的打车服务。跑在前面的公司，真正能做到的公司，这对我们也是一种鼓舞和激励。”

当然，区隔于近年来很多急于求成的玩家，百度在自动驾驶行业繁荣的阶段，始终保持着自己的节奏和坚持。每一个节点进步，都是一步一个脚印走出来的。在王亮看来，百度在自动驾驶赛道的发展历程主要有五个关键节点：

第一阶段，一条路一辆车在特定路段行驶，也就是2015年的那次演示；

第二阶段，固定开放道路和多辆车的运行。在2016年底，在乌镇互联网大会，由百度的20余辆自动驾驶汽车接待媒体、当地领导和部分市民体验，在全国范围是第一次在城市道路小范围自动驾驶公开试乘。全程约三公里左右；

第三阶段，把路线从单条拓展到上百辆车的区域路网规模化测试，实现区域内站点之间随机派单。这是在2017年的时候实现的，百度在同年还发布了Apollo平台，正式把基于机器学习、深度学习、数据驱动的环境感知方案毫无保留的开源了；

第四阶段，到2019年逐步对外开放无人车试乘，乘客可以通过APP、百度地图体验百度无人车，仅在一些复杂交互场景，需要安全员接管；

第五阶段，实现了小范围商业运营，车的规模有从百到千的提升，更重要的使命是要把安全员拿掉。在北京、武汉、重庆已经对市民开放纯无人的自动驾驶服务。这是里程碑事件，也是中国第一次把纯无人开放给公众。

在王亮看来，第六阶段还未到来。在该阶段下，具有象征性意义的特点是Robotaxi在全国多地具备商业化运营能力，“目前看还没有到来，但我们觉得不会太远了。”当然，Waymo也刚刚在这一阶段迈出尝试性的一步。

正如登顶珠峰至少有南坡、北坡两条路线可供选择，攀登自动驾驶的珠峰也不存在唯一路径。Waymo的商业化路径，与百度有着截然不同的形态。Waymo的业务营收来源主要有四类：自动驾驶出租车、车载广告、卡车货运、硬件销售。其中，自动驾驶出租车Robotaxi是Waymo当前最主要的营收支柱。

与Waymo押注Robotaxi不同，百度更强调的是投入和产出的节奏感。“百度在自动驾驶投入这件事情上非常的坚决，当然我们有节奏的投入，不是盲目的资本押注。”在王亮看来，百度按照阶段一步步往上走。在理性投入的同时，也同样注重商业化，现在已经具备健康的造血能力。

造血能力，来自百度在自动驾驶领域所走的“降维打法”——将L4级自动驾驶技术应用到L2+级智能辅助驾驶。

一方面，通过技术降维，可以让百度在与主机厂的合作中迸发出商业化变现的可能。正如王亮所言，“我们的技术能在攀登之前，创造更多的社会价值，给车企赋能，把L4的技术拿过来，做一个本土新型专业Tier1业务。”这就相当于，一个满级大号回到新手村刷怪的感觉。为L2+级智能辅助驾驶技术，带来更高的可靠性和稳定性。

另一方面，量产车上的技术应用也可以帮助百度获得更多真实路测数据，助力L4级自动驾驶技术走向成熟。“规模化的数据和前期验证我们非常看重，这一点乘用车市场有得天独厚的优势”，在王亮看来，这是一个正向的循环，L4的技术通过产品化落地到乘用车，通过数据闭环，为L4的规模化做好储备。

“这是百度从技术战略上的布局去考虑的，也是百度本身的商业计划。”所以，对于自动驾驶这场持久战，百度的策略已然清晰。通过降维的打法，实现造血、输血、回血、再造血的良性发展模式。

业内常说，在中国谈及自动驾驶总是绕不开百度。不仅是因为百度最早开始尝试自动驾驶的商业化运营，也不光是百度为行业输送了诸多的创业创新人才。更是在于，其他企业啃不下的硬骨头，百度愿意忍辱负重，卧薪尝胆。

“从终局看，车路协同路端的价值，一定是很大的”。在王亮看来，自动驾驶的终局是车的演进，加上道路的演进。在车和路的高度协同之后，创建一个更高效更安全更经济出行的环境，一定程度上也会是人和机器共处的场景。

设想很性感，但现实很骨感。车路协同就是这样一根硬骨头，都知道它的价值但鲜有玩家愿意付出资金和资源来“铺路”。早在上世纪90年代，欧美日等国家就提出过这一概念，但基础设施建设成本成为挡在规模化落地面前的大山。因为，新型路侧设备部署的覆盖率将直接影响车路协同的应用。

同样因成本问题，而难以全面铺开的“基础设施”是高精地图。它是指绝对精度和相对精度均在1米以内的高精度、高新鲜度、高丰富度的电子地图。高精地图的作用，主要为车辆的自动驾驶系统提供道路先验信息，提升安全性。

比如，在车路协同场景中，利用5G网络及边缘计算能力，通过Uu接口将道路路况、天气等实时动态信息，第一时间同步更新在高精地图上。自动驾驶车辆可以提前知道前方5公里发生了交通事故、10公里处有临时施工，甚至是20公里以外已经开始下雨。这时自动驾驶车辆就可以提前进行路径规划，或者提前降低行驶速度，亦或是请求远程人工介入。

从传统的解题思路看，车路协同就是在路端铺设备，高精地图就是开采集车采数据。但百度的发展路径，则是充分利用好体系化的能力。在今年6月，百度集团宣布对百度地图业务进行战略调整，正式并入百度IDG（智能驾驶事业群组），目的是支撑百度“大交通”战略目标的全面达成。

在百度IDG事业群的“车、路、行”三大业务线中，每一条线都离不开百度地图作为支撑。比如，地图对车端和行端的赋能，在路端对比智能信控、车路协同、智慧高速等场景的底层技术支撑作用。

实际上，一套完善的车路协同系统中，需要车与车、车与路、车与人之间进行实时信息交互，不仅要在路侧部署感知单元、通信单元（RSU）、边缘计算单元（RSCU）等硬件对路况进行实时监控、分析，同时还要把实时的路况与高精地图相结合，最终传递给车端的智能驾驶系统使用。

包括车路协同、高精地图在内的整套数据底座的演化，一方面是加速了自动驾驶的商业化落地，另一方面则是提升道路出行效率，减少拥堵。

在王亮来看，无人车的快速“开城”，就是路端布局和数据底座在发挥成效。“我们在泛化上做的非常领先，百度CEO李彦宏提到过，我们在重庆、武汉落地全无人驾驶车，并没有花很长的时间。只要地图做好，当地的技术人员，就可以很快把无人车运营起来。”

举个更直观的例子，泛化能力就相当于，我们人在开车时候，不需要提前学习每一个路口的通行规则、红绿灯识别规则等等。到了路口之后，通过眼睛来观察、大脑来思考、手和脚来完成驾驶。实际上，自动驾驶的泛化能力也是类似，当技术通用性足够好之后，自动驾驶车辆不是通过对特定区域的过度拟合来实现的，而自动驾驶的泛化能力增强，规模效应逐渐显现，进一步提升商业化落地的效率。

另外，就是智慧交通的大势所趋。举个简单的例子，在河北保定，百度通过对上百个交叉路口的智能化升级，让红绿灯具备了眼观六路耳听八方的能力，能够获取路口车流量状态、计算分析出交通演变的规律，保定城区高峰通行拥堵指数已下降4.6%，平均速度提升11.6%。

目前，百度是中国唯一一家有高精地图规模化生产部署能力的Tier1级供应商。王亮认为，百度地图的团队，能用更好的成本把高精地图生产出来，并且保证质量和覆盖范围。“从这一点上，我们应该有很强的优势，我们能做到最熟悉中国道路，这件事情是核心的差异化。”

如果说，在早期的算法和工程方面，以Waymo为代表的美国自动驾驶企业处于领先地位。那么在如今的车路协同领域，百度已经携手一众中国自动驾驶公司，率先进入到了“弯道超车”的阶段。

“至少在美国来看，还没有企业去布局路端和布局数据底座，这是百度在技术战略上，非常独特的点，也是非常有中国特色的路线。”王亮自信地说道。

中国自动驾驶，进入战国时代

正所谓，信心是最大的资产。

在中国，自动驾驶技术的商业化加速，离不开高涨的市场接受度和用户信心。根据J.D.Power发布的“2021年中国消费者自动驾驶信心指数调查”，中国消费者对自动驾驶技术信心指数达到了50分，远高于美国消费者的36分。

麦肯锡未来出行研究中心的研究也显示，中国消费者愿意为购买自动驾驶汽车支付高达4600美元的溢价，而美国仅为3900美元。中国消费者们积极接受新技术，刺激企业不断创新的特性将促进自动驾驶技术的高速发展，从而能比其他国家更快地搭建好自动驾驶生态系统。

消费者的信心越强，也就意味着需求增加，那么行业竞争也会越发激烈。对于主机厂而言，自动驾驶技术的研发将会是兵家必争之地，尤其是随着激光雷达和大算力芯片的规模化量产，城市道路上的高阶智能驾驶将迎来一场大战。

“23年、24年，我们内部看是战国时代。”在王亮看来，各家主机厂会陆陆续续进入到城市高阶智能驾驶领域。至于城市场景的爆发，如果按照高速智能驾驶功能的爆发速度来预估的话，二到三年时间就能形成用户习惯。

“到了25年、26年左右，大家再去买车，如果你的车不具备高速城市泊车融通功能，就不是最新的智能汽车。”

在技术和市场爆发的前夜，百度似乎更愿意先打造一套“样板房”，通过亲自下场造车的方式，来完整展示其智能化的全方位能力。在2021年的百度世界大会上，百度创始人、董事长兼首席执行官提到一个新的概念——汽车机器人。

“百度汽车机器人能够通过三重能力服务于人：首先具备L5级自动驾驶能力，不仅无需人类驾驶，而且比人类驾驶更安全；其次具备语音、人脸识别等多模交互能力，分析用户潜在需求，主动提供服务；此外汽车机器人还具备自我学习和不断升级能力，是服务各种场景的智慧体。”

而汽车机器人的概念，将在集度车型上实现量产。

今年6月8日，集度在元宇宙希壤举办了首场品牌发布会ROBODAY，正式发布其首款汽车机器人概念车ROBO-01。在集度未来的量产车上，将倾注百度多年来在智能座舱、智能驾驶领域的技术积累，但并非简单的功能堆砌。

“百度是将智能座舱相关的产品能力做成产品链，在这方面一直坚持创新。”王亮表示，百度有语音、视觉、AR、地图、NLP等多重能力，并形成产品链，通过一个屏与用户交互，同时链接自动驾驶ACU硬件与驾驶员的功能。他认为，百度的座舱产品正在和自动驾驶系统高度融合，“2023年集度汽车进入市场之后，才是大家会感受到新一代汽车机器人。”

“融合”，实际上是当前自动驾驶领域的一大关键词。在集度的产品上，用户可感知的两大融合则是“三域融通”、“舱驾融合”。

所谓的“三域融通”，是百度将高速、城市、泊车三大使用场景打通，实现点到点的高阶自动驾驶能力，现已跑通无保护左转、红绿灯识别、障碍物避让、自由上下匝道等功能。根据王亮介绍，从城市到泊车，这个过程原来是割裂的。百度定义的三域融通，则把连续性提升上来了，将自动驾驶的体验带入一个全新的发展阶段。

“让驾驶员无感，不管是泊车域，城市的行车域，还有高速域，它的算法架构上方案上是一体化的，在一个计算单元内帮你解决所有问题。”王亮说道。

而“舱驾融合”则是，实现算力共享、感知共享、服务共享，智舱域控制器可支持智驾系统失效下的系统级安全冗余，智驾域控制器可支持智舱3D人机共驾地图的极致AI交互。

写在最后

当下，自动驾驶技术商业化之路上最大的一座山是——成本。

在2022百度世界大会上，百度发布了第六代量产无人车“Apollo RT6”，再一次引起了业界的震动。1200Tops算力的车规级双计算单元、七重全冗余系统、全车深度融合了38个传感器，成本却只有25万元，相比上一代下降了一半。

王亮进一步阐述：“汽车智能化不是为了造更贵的车，反而是实现降本的方式之一，Apollo RT6在百度自研的“阿波罗星河”架构下正向设计，针对场景深度定制，大幅降低车辆成本；当然，中国汽车智能化赛道快速发展所带来的供应链优化、器件成本降低，我们也是其中的直接受益者。”

在中国自动驾驶行业里，百度既是探路者，也是整个智能化赛道蓬勃发展的受益者。正如《诗经》里所言：投我以木桃，报之以琼瑶。