摘要：

從目前可以得到的信息看來，百度對于無人駕駛的未來式也有著不少期待共同學習。

無人駕駛這把火已經(jīng)燒遍了科技圈順滑地配合，火到本年的CESAsia釀成了車展。

兩個月前的上海車展效高，百度公布了針對無人駕駛技術的Apollo計劃前沿技術，提出將向汽車行業(yè)和相關領域合作伙伴提供開放平臺，結合車輛和軟硬件系統(tǒng)性能，幫手合作伙伴快速搭建屬于本身的自動駕駛系統(tǒng)多種方式。

如今兩個月過去，Apollo的“車中安卓”建設的怎么樣了技術創新？

首先要看看Apollo已經(jīng)做了些什么深入交流研討。

在這天線貓SEO軟件CESAsia上，廣泛應用，百度在場館外進行了自動駕駛車輛測試關註度，智能汽車事業(yè)部總經(jīng)理顧維灝發(fā)布演講，提出了自動駕駛模型RoadHackers和自動駕駛計算平臺BCU（BaiduComputingUnit）哪些領域。很后敢於挑戰，顧維灝提到“阿波羅計劃是一套開放、完整建立和完善，安適的生態(tài)系統(tǒng)和架構提供了遵循，它包羅了四個層天線貓SEO軟件：參考汽車層，參考硬件層穩定發展，軟件平臺層基石之一、云辦事層∧芰ㄔO！?

雖然模樣，CESAsia上公布的消息和Apollo計劃相關的不久不多，不過我們可以就此進行推測服務，百度的Apollo計劃到底能帶給行業(yè)什么？

首先來看看BCU能力和水平，BCU由百度和德賽西威覆蓋、聯(lián)合汽車電子等等汽車零部件廠商聯(lián)合開發(fā)，這兩位合作伙伴前者主營車聯(lián)網(wǎng)研究、車載信息娛樂和顯示系統(tǒng)高效，后者則專注混合動力、電力驅動控制系統(tǒng)和汽油發(fā)動機辦理系統(tǒng)提高。這樣看來機構，這兩者和BCU在技術上很難產生交集。

那么BCU具體能做到什么？

目前BCU開發(fā)了了三個系列的產品——BCU-MLOC（高精定位）基礎、BCU-MLOP（高精定位+環(huán)境感知）提供堅實支撐、BCU-MLOP2（高精定位+環(huán)境感知+決策規(guī)劃）。這幾項技術高產，目的是讓汽車明白自身位置信息化技術、行駛標的目的速度（高精定位）；下一步則是通過傳感器駕駛環(huán)境進行感知良好、定義和分類（環(huán)境感知）逐步顯現；很終則是需要綜合以上信息做出駕駛決策，告訴無人車應該怎么開（決策規(guī)劃）引領。同時BCU還具備信息安適和云端更新兩種基礎能力自動化裝置。

這三項AI技術說白了，都和高精地圖有關應用前景，而百度對于高精地圖技術的布局較早有很大提升空間，據(jù)稱目前已經(jīng)完成了30萬公里的全國高速公路高精地圖數(shù)據(jù)采集，還能依托多源感知數(shù)據(jù)處理預下達、云辦事中心和數(shù)據(jù)中心等實現(xiàn)實時更新的有效手段。而在Apollo計劃中，百度和博世開啟了有關高精度地圖方面的合作提升，共同開發(fā)一款適用于中國路況的精準定位辦事“博世道路特征”大大提高。

面對這一情況，我們產生的疑問是：百度是否會將BCU和地圖數(shù)據(jù)一同開放研究成果？CESAisa上百度將BCU定義為“實實在在的硬件”取得了一定進展，高精定位作為BCU硬件的基礎，自然脫不開與高精地圖的關系大面積。通過零部件廠商共同“發(fā)售”硬件來加速自動駕駛的量產積極參與，是否也是百度加速地圖使用權售賣的方式？

除去BCU培養，百度提出的RoadHacker更具看點交流研討。

無人駕駛技術可以分為兩種，一種是Follow規(guī)則的無人駕駛形式，另一種則是端到端的無人駕駛建設應用。

Follow規(guī)則的無人駕駛是目前大多數(shù)人在做的事，通過雷達日漸深入、激光動力、攝像頭等等傳感器感知環(huán)境，結合定位互動式宣講、決策等等規(guī)則效高性，以計算機控制代替報答駕駛模式。這種無人駕駛里，AI的含量較少提升，尤其是目前的L3高品質、L4級別，對于傳感器硬件和精度地圖的依靠遠高于對深度學習的依靠的特點。

端到端的無人駕駛則差別健康發展，抱負狀態(tài)下，端到端的自動駕駛僅僅依靠攝像頭/雷達等等更簡單的傳感系統(tǒng)作為輸入大數據，直接通過深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡學習人的駕駛習慣從而實現(xiàn)自動駕駛長效機製。

兩者比擬，端到端的無人駕駛是真·人工智能數字技術。

在CESAsia上奮戰不懈，百度還展示了一輛依據(jù)端到端規(guī)則實現(xiàn)無人駕駛的哈弗H7，據(jù)稱這輛哈弗H7有兩個亮點措施，一是摒棄了其他無人駕駛車頂在頭上的好幾個傳感器取得顯著成效，只有一個隱藏在風擋玻璃下的單目攝像頭；二是從車輛的縱向控制（加減速）和橫向控制（標的目的盤轉彎）上都利用了深度學習方法實現。

就算端到端的無人駕駛比Follow規(guī)則的無人駕駛更具技術含量不容忽視，那么在應用層級上，端到端的無人駕駛真的更有優(yōu)勢嗎服務體系？

百度給出的理由是說服力，F(xiàn)ollow規(guī)則的無人駕駛太過于依靠傳感器硬件，從而造成過高的成本分析，而依靠算法可以解決這一問題表示。

目前看來，這一理由是很難成立的非常激烈。的確競爭力所在，差別的傳感系統(tǒng)就意味著差別的系統(tǒng)，而同一算法的統(tǒng)治下領域，無人駕駛的整體成本都會降低溝通機製。硬件成本永遠都可以通過量產（和山寨）降低，看看曾經(jīng)的CPU就知道了註入新的動力，而依靠深度神經(jīng)網(wǎng)絡的無人駕駛則需要大量的數(shù)據(jù)和極長的練習時間實現了超越。一個已經(jīng)能夠達到L3級別，另一個幾乎是從零開始去完善，兩者相較，成本孰高孰低一目了然長遠所需。

那么百度提出RoadHacker求索，并開放其模型下1萬公里自動駕駛練習數(shù)據(jù)的目的究竟是什么？

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