凤凰科技讯(作者|钱骥)2022年11月29日，百度在Apollo Day技术开放日发布了新一代Apollo自动驾驶地图，并在业内首次将文心大模型应用于自动驾驶技术。在百度自动驾驶技术专家黄继洲看来，目前在高精地图层面，AI是降本增效的核心驱动力。百度高精地图建设自动化率达到96%，极大解决了应用成本高的问题。

百度认为，高水平的自动驾驶研发成本高，周期长。在新一轮的行业洗牌中，前期投入带来的滚雪球式技术积累效应开始显现。全球自动驾驶产业正在加速两极分化，关键分水岭在于能否实现“无人驾驶”的突破。具体来看，实现无人落地、稳步扩大面积推动规模商业化的实力玩家将迎来新的发展机遇；反之，潮水退去，技术积累不足无法跨越无人着陆的公司可能面临掉队的局面。

目前，百度、Waymo等公司已经跨过无人自动驾驶运营门槛，密集推进规模化商业化进程。例如，Waymo最近获得加州CPUC的批准，在旧金山和湾区的一些城市向公众提供无人驾驶汽车服务；与此同时，百度继重庆、武汉全无人自动驾驶商业化运营后，继续在北京拓展无人驾驶测试。

在本次Apollo Day技术开放日上，百度宣布将在2023年扩大业务规模，在更多地区开展全无人驾驶自动驾驶运营，力争打造全球最大的全无人驾驶自动驾驶运营服务区域。

据百度自动驾驶技术专家陈镜开介绍，百度Apollo已经实现了从无人驾驶运营到大规模商业化运营。目前，自动驾驶技术的推广能力进展快于预期，新城落地技术交付时间仅为20天。

百度自动驾驶技术专家公布了自动驾驶系统感知、预测决策、规划控制，以及数据闭环、地图、算力等全链条技术解决方案。其中，文心模型加持的自动驾驶技术业内首创，低成本、重体验、量产的Apollo自动驾驶地图重新定义了新一代地图的发展趋势。

对于L4自动驾驶来说，要达到99.99%以上的成功率，地图是不可或缺的底层能力。百度自动驾驶技术专家黄继洲发布Apollo自动驾驶地图，强调其具备新一代地图知识增强、多图层、多维度的优势，为自动驾驶而生。

据他介绍，目前在高精地图层面，AI是降本增效的核心驱动力。百度高精地图建设自动化率已经达到96%，极大地解决了应用成本高的问题。同时，为了保证自动驾驶的高安全性，Apollo自动驾驶地图整合了车侧感知数据和多源地图，实时生成在线地图，满足自动驾驶过程中实时更新的需求，保障自动驾驶的安全性。此外，为了提高自驾的舒适性，阿波罗自驾地图基于百度地图领先的1200万公里路网覆盖和海量的每小时空数据，结合数亿驾驶员驾驶知识的沉淀，构建全路网驾驶知识图谱。借鉴人类驾驶员的经验，用驾驶知识图谱搭建自动驾驶的递进梯。

随着自动驾驶的规模化，数据规模会爆炸式增长。如何发现更多有价值的数据，如何高效利用数据提升驾驶能力，成为自动驾驶不断学习和规模化的关键。百度自动驾驶技术专家李昂提出“高净化、高消化”的闭环设计理念，全面强化自动驾驶的数据炼金术。据介绍，该方案的数据净化路径采用小车辆模型和大云模型，实现高效的数据挖掘和自动标注；数据消化架构实现自动训练，具备联合优化和数据分布理解能力，有效利用高纯度数据，进一步提升自动驾驶系统整体智能水平。

在汽车智能时代，百度也积极将自动驾驶技术应用于高级辅助驾驶产品，探索L4/L2+技术的共生路线。百度自动驾驶技术专家王良认为，百度智能汽车的自信和底气来自于自动驾驶技术十年的沉淀。目前，技术栈已经实现了L4和L2+智能驾驶产品视觉感知方案、技术架构、地图、数据接入、基础设施共享的统一。L4将继续为L2+智能驾驶产品提供先进的技术迁移，L2的数据反馈也将帮助L4提升泛化能力。

同时，王良还强调，高精度地图是保证L2+城市级智能驾驶产品高安全性和良好体验的必要条件。

此外，备受关注的芯片也成为自动驾驶公司拥有自主可控技术的关键。在Apollo Day技术开放日上，昆仑芯科技CEO欧阳渐透露，百度自研AI芯片昆仑芯2已经完成无人驾驶场景的端到端性能适配，这也将继续巩固百度Apollo软硬件一体化的优势。

汽车行业已经从电动竞争转变为智能竞争，最终会走向共享出行的服务竞争。业内专家认为:“中国的科技企业应该看清趋势，为下一次变革做好布局。充分利用中国目前在电动汽车领域的产业优势，在智能和无人驾驶出行服务的‘战国争霸’中保持领先。