高级自动驾驶技术降维释放，详解百度Apollo ANP与Robotaxi数据闭环

2021是自动驾驶行业的一个重要里程碑。一方面，高水平的自动驾驶行业正在经历爆发，科技巨头纷纷入场；

另一方面，飞行员辅助驾驶也开始加速落地，自动驾驶的商业化正在进入真正的“黄金时代”。在这一波汽车智能化浪潮中，与消费市场最紧密的无疑是先进的导航辅助驾驶。在百度Apollo ANP、特斯拉NOA、NIO的NOP等各种解决方案中，百度ApolloANP表现突出：不局限于高速场景，ANP支持了更复杂的城市开放道路自动驾驶辅助功能，将飞行员辅助驾驶的战场从高速封闭道路转移到城市开放道路。

在最近的一次开放道路测试中，为了验证Apollo ANP在复杂城市开放道路上的实际性能，一辆配备ANP系统的威马W6在亦庄地区进行了超过30公里的实际驾驶。在将近30分钟的Apollo ANP路测中，全程没有人工接管，表现堪称满分。首先，在一个开放的十字路口进行无保护的左转测试。在一个交通流量大、人流量大的十字路口，ANP测试车连续进行了三次左转测试。面对交通和电动汽车、行人和三轮车等各种物体，ANP测试车辆不仅实现了精确的避让和平稳的左转，还可以进行轻踩刹车、转动方向盘、等待直行车辆通过后再转弯等精细操作，表现出非常强劲的性能。

在右转车道测试期间。测试人员特别选择了一条狭窄的右转车道。这要求ANP测试车辆在开放交叉口选择路线时具有很高的准确性，尤其是在车道右侧有黄色护栏的情况下。然而，ANP测试车仍然非常顺利地完成了右转。

在城市道路上最常见的红绿灯识别场景测试中，ANP测试车辆的性能可以认为是完美的。首先，车辆中央控制屏幕上红绿灯的动画显示几乎与前方红绿灯的变化同步，没有任何延迟。更为罕见的是，ANP测试车没有机械地先通过红绿灯和相应的速度，而是选择在十字路口的黄灯处停车，这反映了Apollo ANP对驾驶细节的强大决策和执行能力。

在开放式交叉口游戏测试中，当面对对面公交车和后面几辆车的先发制人的左转时，ANP测试车辆立即转动方向盘完成避让，然后右转回到原来的车道，反映了交通流量。此外，面对多种道路选择，ANP测试车辆在右转前首先汇入最右侧车道，然后在完成右转后立即转入直行中间车道，所有这些都选择了最合理的路线。

在回顾了一系列测试后，不难发现，百度ANP目前的驾驶状态与人类“老司机”非常接近。尽管今年许多车企展示了他们的城市自动驾驶技术能力，但百度的ANP系统在人群中脱颖而出。毫无疑问，这是百度Apollo作为“自动驾驶解决方案专业提供商”的定位之一。高度精确的自动驾驶行业也符合“行业专业知识和专业知识Apollo ANP如何引领市场？业内普遍认为，有不同的技术解决方案和实施路径。让我们从ANP解决方案的过去和现在开始，首先是技术解决方案。作为一种轻量级导航辅助驾驶解决方案，Apollo ANP是一种主要依靠视觉感知的解决方案离子，并且不需要配备激光雷达。它仅依靠12个摄像头、5个毫米波雷达和12个超声波。wave雷达和Apollo ANP实现了城市导航辅助驾驶，确保了可控的生产成本，同时也考虑到了用户的无损体验。在绝大多数测试场景中，用户已经很难区分Apollo ANP测试车和Robotaxi测试车的骑行体验……

激光雷达。仅凭这一点，Apollo ANP就遥遥领先。除了技术解决方案，百度ANP与其他城市自动驾驶产品相比还有一个核心区别：实现路径。一般来说，车企基本上走的是从L1到L4逐步降维的发展道路，但百度ANP是基于Apollo L4无人驾驶技术降维的产物：在自动驾驶领域，车企只能从L2开始，继续迭代开发原有的自动驾驶系统，如特斯拉FSD，其具有很少的初始功能。随着OTA的升级，不断增加新的功能，最终可以使用当前版本；作为一家人工智能技术公司，百度Apollo率先开发出最高级别的全自动驾驶。在完成成熟的L4级技术储备后，百度将其领先的L4级别纯视觉自动驾驶解决方案Apollo Lite发布给ANP进行降维。通过这种方式，ANP实现了与百度全球领先的Robotaxi基于相同架构和数据源闭环的模型，这也是ANP仅依靠视觉主导解决方案实现高安全性和可靠性的基础。

作为进入智能驾驶行业最早、投资最多的中国科技公司，百度Apollo已经积累了超过1400万公里的全自动驾驶测试里程，并以每天4万公里的速度增长，相当于每天绕地球一圈。此外，Apollo还拥有全国最大的无人驾驶测试车队，8年来积累的海量数据和经验，真正让Apollo ANP在飞行员辅助驾驶市场实现了降维。在汽车智能领域，百度也率先实现了自动驾驶技术在停车场景的量产。目前，百度AVP的独立代客泊车已经在威马、广汽、长城等公司的量产车上实现了前端装载。用户可以一键操作，实现车辆的自动泊车。在自动驾驶日益受到重视的今天，尤其是在城市地区，大规模实施试点辅助驾驶已成为一种明显的趋势。在此过程中，飞行员辅助驾驶的商业化需要解决四个关键问题：用户体验、快速落地、个性化匹配和成本控制。在能够同时解决这四个关键问题的科技公司中，百度Apollo无疑是技术积累最深的一家。随着汽车智能化发展的不断加速，以ANP为代表的百度智能驾驶产品的行业价值将日益凸显；Apollo大胆的技术去中心化和错综复杂的数据积累，必将使更多车企快速实现智能化转型成为可能。

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