當我們談論自動駕駛的時候，必然繞不開技術路線、成本、量產以及商業化這些關鍵詞。

技術路線上，業內有堅持視覺感知技術能解決一切問題的特立獨行者——特斯拉，也有認為鐳射雷達感測器對於高級別自動駕駛來說不可或缺的新造車勢力們。

感測器配置的不同，帶來自動駕駛系統的成本差異，到底是多用價格親民的攝像頭、壓榨視覺感知的能力極限，還是嚐鮮使用現階段有些小貴的鐳射雷達，成為每一家自動駕駛研發商或者車企需要權衡的選擇。

而在商業化路徑上，既有堅持在 Robotaxi 這類運營場景裡持續投入的自動駕駛流派，也有致力於將自動駕駛技術應用於消費級別量產車的新型供應商和求新求變的新老車企。

無論你選擇哪條技術路線，搭載什麼樣的感測器套件，無論是運人、運貨還是直接賣給消費者，技術上穩定、成本上可控、商業模式走通，是所有企業需要突破的難關。

1、Robotaxi + Apollo Lite：百度兩手抓、兩手硬

百度作為自動駕駛的忠實信徒，在該領域投入了大量真金白銀、時間成本、人力成本，他給出的答案是：我不做選擇，我全都要！

縱觀百度在自動駕駛上的佈局，「兩條腿走路」是主旋律。

首先，在技術路線上：

百度有專門供 Robotaxi配有鐳射雷達的 L4級自動駕駛全棧技術；也有供消費級別車型率先量產的純視覺感知技術 Apollo Lite。

基於 Apollo Lite 技術路線，百度已經推出了自動泊車產品 AVP、導航輔助駕駛產品 ANP。

百度的策略是，強化視覺感知能力，挖掘視覺感知的極限，在此基礎上不拋棄鐳射雷達。特別是其 Robotaxi 載人運營以安全為第一要務，感測器冗餘必須要有。

而在商業化路徑上：

百度的 Robotaxi 運營平臺「蘿蔔快跑」已經在全國多個城市多個區域日常營業，服務於普通市民的通勤，而且已經在北京率先開啟了收費嘗試。

在 Robotaxi 之外，百度的另一條業務線就是以 Apollo Lite 技術為基石的量產自動駕駛業務，目前包含兩大主要「智駕」產品

AVP

和

ANP

。

按照現在的商業化程序看，合作的車企正在不斷增加，系統裝車量也在進行爬坡，未來2-3年將迎來高速增長期。

百度

Apollo L4融合感知全棧技術

與

Apollo Lite 純視覺感知技術

二者也存在著互相促進的關係。

Apollo Lite 主打視覺感知，強化視覺能力，意味著其對高線束高成本鐳射雷達的依賴將會降低，直接帶來的影響就是減少車上的高線束鐳射雷達數量，這對於百度 Robotaxi 的降本增效有推動作用；

反過來，百度 Robotaxi 的大規模路測和運營積累的能力也為 Apollo Lite 所用，進而支援 AVP、ANP 等智慧駕駛產品的開發和迭代。

2、Apollo Lite 從哪裡來？

從定義上來看，Apollo Lite 是一項輕量化的 L4級自動駕駛技術，它的「輕量」體現在以視覺感知為主，弱化對高效能計算平臺、鐳射雷達、高精地圖等的依賴，目標是拉低成本，並且更快實現量產。

這套技術既可以支援 L2+級別的自動輔助駕駛功能，也能不斷升級迭代以實現 L4自動駕駛功能，但核心是以

視覺感知

為主，和業內的 Mobileye、特斯拉屬於同一流派。

現在百度推出的 AVP、ANP 產品，都是在這個基礎上開發出來的。

如果從2018年底 Apollo Lite 團隊組建開始，如今 Apollo Lite 正好走過了3週年。

據百度 Apollo 技術委員會主席王亮回憶，百度從2013年開始研發 Robotaxi，用的就是鐳射雷達方案，到了2015年，百度 Apollo高階研發人員召開了一場內部會議，討論接下來的技術方案。

當時團隊分出兩個派別，其中一派認可視覺感知為主的方案，在必要時融合鐳射雷達，認為攝像頭和人眼最像，而且成本也低；另一派則繼續使用鐳射雷達。

因為屬於技術研發早期，公司高層要求技術團隊聚焦，將力量投入到一個技術路線上，所以之後的幾年，百度 Apollo 都依託於鐳射雷達為主進行自動駕駛演算法的開發和迭代，走的是多感測器路線。

雖然是融合感知路線，但是團隊仍然將鐳射雷達置於主要地位，在解決一些 Bug 的時候，都優先從鐳射雷達產生的異構資料入手，一旦鐳射雷達升級換代，百度長期路測累計的里程資料價值將大打折扣；

另外就是鐳射雷達的成本高昂、符合車規級量產的鐳射雷達並未普適，一旦鐳射雷達供應跟不上，勢必對後續的自動駕駛商業化不利。

於是在雙重夾擊之下，百度 Apollo 內部下定決心，要單獨將視覺感知這塊做強做大，先把鐳射雷達從車上拿下來，不再過分依賴它。

正好也是在那個時期，以視覺技術起家的以色列自動駕駛公司 Mobileye 公開了一段在耶路撒冷1小時無接管的無人駕駛路測影片，用的就是純視覺感知技術方案。

這也給 Apollo 內部研究視覺感知的團隊帶來極大的啟發和信心：Mobileye 能做成，我們在中國複雜城市道路上也能做成！

基於此，內外因素共同驅動，百度在2018年底成立了專門做純視覺技術路線的團隊，一開始感知模組有10個人，定位模組有7、8個人，總共不到20個人，其他決策規劃的技術都是與 Robotaxi 團隊共享。

他們開闢了一條新的技術路線 Apollo Lite，將鐳射雷達從感測器套件中拿掉，強化視覺感知的應用。

而且，Apollo Lite 和 Robotaxi 的體驗目標、技術指標、測試路線都是要對齊的，也就是說，有鐳射雷達能實現的能力，用純視覺技術方案也要做到。

這樣的目標實現起來非常困難，因為相比於能夠產生結構化資料的鐳射雷達和毫米波雷達，依靠攝像頭視覺感知的不確定性太多，而且也有很多技術上的短板需要克服。

但高風險也意味著高收益，一旦在視覺技術上做好，那勢必對自動駕駛的量產落地有極大的推動作用，因為視覺技術和人眼最為相似，是自動駕駛最為本質的能力，可以拓寬自動駕駛對更多場景的適配性，而且成本上可控。

這也是特斯拉馬斯克一直這麼信奉視覺感知的根本原因，Apollo Lite 也是同樣的思路。

終於，在2019年6 月 Apollo Lite 團隊成立半年後，百度在美國長灘舉辦的全球計算機視覺及模式識別領域頂級學術會議 CVPR 2019上，展示了一段在北京城市道路上長達1小時的全程自動駕駛影片，首次公佈了

Apollo 環視視覺

解決方案。

藉此，百度 Apollo 正式釋出對標

Mobileye

、

中國唯一的 L4級純視覺城市道路自動駕駛閉環技術

——

Apollo Lite

。

Apollo Lite 擺脫了對鐳射雷達感測器的依賴，最大限度發揮了視覺感知的潛力，能夠實現城區道路自動駕駛、紅綠燈識別、主輔路切換、環島通行等自動駕駛能力。相比於傳統 L4方案，Apollo Lite 更為輕量化。

Apollo Lite 主要依靠的主感測器是10路攝像頭，採用純視覺感知，而且在計算資源上的消耗也更小，單一 GPU 顯示卡就可以支撐，相比於其他的方案動輒幾百 TOPS 的算力需求來說更具價效比。

進入到2020年之後，Apollo Lite 的技術能力不斷精進，在各個技術模組上都進行了長足的最佳化。在這個過程中，Apollo Lite 技術的產品化節奏也在不斷加快。

2020年的9月和12月，百度先後釋出了 Apollo Lite 的兩大核心量產產品 AVP 和 ANP，AVP 針對泊車場景，ANP 針對城區和高速的駕駛場景。

百度希望透過泊車場景和行車場景的結合，來幫助普通車主使用者實現點到點的自動駕駛能力。

百度當時還立下了一個並不簡單的中期目標，那就是在未來5年實現 AVP+ANP 系統100萬輛車的量產搭載目標。

眼看著2021年行將結束，百度 Apollo Lite 走過3週年，百度在 AVP 和 ANP 的量產車企合作伙伴也越來越多，車型越來越豐富。

站在三週年的節點回頭看，王亮坦言：

「Apollo Lite 是非常重要的一個佈局，直接影響到在汽車智慧化浪潮到來之後，百度可以透過更好的技術儲備以一個很好的姿勢進入賽道。」

如果現在百度 Apollo 僅僅有鐳射雷達技術方案，而沒有推出 Apollo Lite，那百度的自動駕駛業務很可能會錯失接下來數年的智慧汽車商業化浪潮。

所幸，這一切並非如此。

3、三年醇，Apollo Lite 的技術進化之路

走過3年的 Apollo Lite，到底得到哪些技術上的進化，或許是業界最為關心的。

作為 Apollo Lite 最核心的目標，強化視覺感知能力，弱化對其他感測器的依賴，是百度技術團隊一直在推動的工作。

2019年，Apollo Lite 已經可以實現基本城市道路的閉環行駛，但在面對一些複雜場景時還不夠穩定，後續透過不斷的最佳化、不斷的測試，實現了在北京海淀區稻香湖附近一段往返18公里的道路的閉環自動駕駛。

2020年，Apollo Lite 在感知和定位模組上持續進化，進而對標其 Robotaxi 的效能。當時在北京亦莊的測試路網上，Apollo Lite 的關鍵技術指標向 Robotaxi 對齊，在接管頻率，急剎和不合理駕駛行為等關鍵可感知指標上，Apollo Lite 表現不俗，整體完成度很高，實現了複雜城市道路的純視覺自動駕駛能力。

進入到2021年，以 Apollo Lite 為基礎的兩大「智駕」產品 AVP、ANP 已經駛入了產品化和量產化的快車道，特別是今年汽車之心還在北京亦莊實地見證了其城市道路 ANP 的真實表現，這套系統透過視覺感知在乘用車上實現了 Robotaxi 級別的體驗。

在這些可感知的舒適駕乘體驗背後，有一套 Apollo Lite 團隊持續最佳化而成的視覺自動駕駛技術體系。

（1）首先是

輕量化的感測器

方案。

產品化後的 Apollo Lite 以攝像頭

（12顆）

、超聲波感測器

（12顆）

、毫米波雷達

（5顆）

以及高精地圖為感測器套件，而且裝配在了合作車企的前裝量產車型上，這和此前專門用於自動駕駛研發的後裝測試車是有本質區別的，因為前裝量產對於系統冗餘設計、線控調校、散熱方案以及感測器整合都有全新挑戰，而且車規級的要求對於前裝量產車的要求也非常嚴苛。

Apollo Lite 的這套輕量化感測器方案，既直接跳過了鐳射雷達過車規的這項要求，也更加方便整車整合。另外，在消費者端的直接反映就是成本更低，使用自動駕駛功能的門檻也更低。

（2）其次是

在自動駕駛計算平臺上也做到輕量化

。

Apollo Lite 團隊在過去3年投入了大量精力進行了視覺感知模型的輕量化，對模型結構進行了極致壓縮，透過多工模型、量化訓練等手段降低計算量，降低推理時延的同時兼顧了模型精度。

正因此，基於 Apollo Lite 技術的車型能夠採用低功耗可量產的車規級計算單元，對於算力的需求大幅降低。

此外，Apollo Lite 團隊還對其軟體系統進行了大刀闊斧的重構改造。根據場景和車輛行為動態分配計算資源到不同的感測器/感知任務，從算力充沛時的兼顧全域性到有限算力下的有的放矢，聚焦區域性。

具體而言，在

演算法層面

，全面精簡演算法邏輯，並透過專用指令最佳化熱點演算法模組，降低運算量；

系統層面

，重新設計了計算資源排程分配策略，提升資料流轉效率；硬體層面，充分排程異構計算單元上可用的硬體資源

（專用影象處理器、DSP 計算單元等）

，緩解 GPU、AI 加速器的計算壓力。透過一系列算力最佳化，其 GPU 佔用率大幅降低，端到端時延也顯著降低。

這一切的努力，都是為了整個自動駕駛系統的穩定執行，同時滿足大規模車規級量產的需求。

（3）Apollo Lite 雖說主要依靠視覺感知，但仍離不開高精地圖的加持，所以團隊也

對高精地圖做了輕量化的操作

。

具體而言是對高精地圖的定義和使用方式都做了降級。

此前，Apollo Lite 仍沿用專為 Robotaxi 定製生產的高精地圖，地圖中包含豐富的道路拓撲和定點陣圖層資訊，地圖作為先驗能夠簡化車端演算法，降低研發難度。

面向量產乘用車更為廣闊的路網，高精地圖的生產成本和日常維護難度將影響地圖的覆蓋範圍，車端演算法重依賴地圖也勢必給系統日後的泛化性帶來挑戰。

針對量產，Apollo Lite 放寬對地圖元素的要求，在精度不變的前提下將地圖元素減少到了原來的50%，單位距離地圖大小僅為原來的10%，同時 Apollo Lite 工程師研發了與輕量級地圖相適配的感知、定位和決策規劃演算法，透過車端演算法的升級彌補地圖資訊缺失，弱化對高精地圖的依賴。

當然，這也得益於百度本身就是高精地圖生產商的優勢，因為同處在一個團隊下，配合起來進行聯合最佳化會有更高效率。

根據百度的描述，Apollo Lite「輕地圖」技術路線能夠保證 ANP 在未來的地圖路網覆蓋率和產品可用性上有顯性優勢。

（4）最後一個

不可或缺的技術就是自動駕駛的資料閉環

。

Apollo Lite 已經有一個和 Robotaxi 進行資料共享的通道。

Apollo Lite 的很多訓練資料都是來自於百度 Robotaxi 的路測和運營，而未來 Apollo Lite 的相關產品上路之後，也能收集更大規模的場景資料用於 Robotaxi 的訓練和提升。

比如，百度 ANP 系統就內建了資料回收策略，能夠在車端動態對高價值資料進行實時挖掘和儲存，資料在合適時間透過

wifi/4G

回傳到伺服器，且每類資料與對應的車端模型或者策略關聯在平臺統一管理。之後，透過分析工具和標註服務，原始資料被轉化為可以參與模型/策略迭代的標準結構化資料。

這些資料可以為百度自動駕駛的所有業務線提供服務。

以往大家認為特斯拉和 Mobileye 最大的優勢就是能夠透過規模龐大的量產車收集資料以推動自動駕駛系統迭代，現在 Apollo Lite 也擁有了這樣的核心能力，相信後續的規模將不輸特斯拉和 Mobileye。

4、Apollo Lite 產品化量產加速

在技術上的不斷精進，最終還是要落地到具體的產品上，為廣大消費者使用，技術的價值才能體現。

作為 Apollo Lite 技術路線下最拳頭的兩大產品，AVP 和 ANP 在商業化量產的進展上也表現不俗。

過去的兩年中：

百度的的 AVP 系統已經和威馬、廣汽、長城、福特、現代、寶馬、吉利等車企達成了量產合作，威馬 W6成為率先量產這項技術的車型。

而在 ANP 產品上，則分為兩個維度：

高速場景 ANP

和

城市場景 ANP

。

目前已知的是高速場景 ANP 將在威馬 W6上率先量產，後續還會有更多車企官宣。

而在城市場景 ANP 方面，百度 Apollo Lite 團隊透露的資訊是：

2023年7 月份左右會率先把

ANP 城市領航輔助駕駛

放到集度汽車上實現量產。

而關於 AVP+ANP 產品的中期目標，前文我們已經做過闡述：未來5年

（到2025年）

搭載 AVP+ANP 系統的量產車型將達到100萬輛。

接下來就靜待這一目標的達成。

5、Apollo Lite 走向何方？

雖然 Apollo Lite 堅持純視覺技術方案，但也不會像特斯拉一樣激進到對鐳射雷達說不，後續做冗餘方案是不排斥的，但肯定還是以視覺為主。

王亮很明確的表示，「在我們的

（後續）

方案中，鐳射雷達並不是在時時刻刻都要做所有的事情，而只是在關鍵的決策點上，站出來做一個判斷，大部分的工作可以靠視覺去完成，我覺得這是一個比較理想的狀態。」

Apollo Lite 團隊的策略是做好兩手準備：一是把視覺感知做到足夠好、足夠強；其次是針對鐳射雷達感測器也進行佈局，而且是多方位佈局，考慮效能、成本、可量產性等等。

而在未來視覺感知技術極度成熟之後，完全可以將鐳射雷達這根自動駕駛的「柺杖」拿掉，這將是 Apollo Lite 的終極目標，那時候的自動駕駛將成為真正的無人駕駛。

回到當下，Apollo Lite 仍然不斷在自動駕駛的規模化量產、感測器和計算平臺的成本、自動駕駛系統的安全性之間取得最佳的平衡點，為車企提供完善的技術方案，為消費者提供好用的自動駕駛功能。無論是 AVP 還是 ANP，目標都是如此。

相比於市面上大多數廠商正在做的基於鐳射雷達的城市場景領航輔助駕駛，Apollo Lite 所推出的依靠純視覺技術的城市場景 ANP 系統量產後的表現值得期待。

在王亮看來，到2023年，高速領航輔助駕駛功能會成為使用者的使用習慣，城市領航輔助駕駛會成為高階車型或對智慧化有追求的車型的標配。

如果功能缺失，產品可能很難賣出相應級別的價格。那個時候，各家比拼的核心就是領航輔助駕駛產品的區域性體驗。

而依靠著整體不俗的效能以及成本更低的視覺技術，百度城市場景 ANP 系統或將成為未來眾多車企實現智慧化配置的重要選擇。

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