如何看待百度和极狐发布的共享无人驾驶汽车 Apollo moon ，成本达 48 万元？
48 万，这是百度和极狐联合发布的 Apollo moon 共享无人驾驶汽车的单车成本。这个数字一出来，确实让不少人眼前一亮，有惊叹的，也有质疑的。咱们今天就来好好捋一捋，这 Apollo moon 到底是个什么玩意儿，48 万的成本又意味着什么，以及它背后透露出的野心和挑战。
Apollo moon：不只是辆车，更是个“移动的算力中心”
首先，得明确一点，Apollo moon 和我们平时在路上看到的普通汽车，甚至是一些“辅助驾驶”的车，有着本质的区别。它是一辆L4 级的自动驾驶车辆，也就是说，在它所设定的运行区域内，它可以自己完成绝大部分的驾驶任务，不需要人类驾驶员的干预。这一点，就决定了它在硬件和软件上的投入，是完全不一样的维度。
咱们拆解一下这 48 万的成本，里面到底塞了些啥：
“眼睛”和“大脑”——核心的感知与计算硬件： 这是无人驾驶汽车的灵魂所在。Apollo moon 装备了大量的传感器，包括但不限于：
激光雷达 (LiDAR)： 这是实现高精度三维环境感知的关键。Apollo moon 至少装备了几个高性能的激光雷达，它们能够扫描周围环境，生成高精度的点云图，即使在光线不足或复杂天气下也能工作。这些激光雷达，尤其是长距离、高分辨率的那种，本身价格就不菲。
摄像头： 配合激光雷达，摄像头提供丰富的视觉信息，用于识别交通标志、车道线、行人、车辆类型等等。Apollo moon 会部署多颗不同焦距、不同视角的摄像头，捕捉全方位的图像。
毫米波雷达 (Radar)： 能够穿透雨雾，探测远距离目标的速度和距离，作为激光雷达和摄像头的补充。
高精地图： 虽然不是硬件，但高精地图是无人驾驶的“导航仪”，需要持续的采集、更新和维护，这背后涉及大量的数据处理和算力投入。
高性能计算单元： 所有的传感器数据都需要被收集、处理、融合，然后经过复杂的算法进行决策和控制。这就需要强大的车载计算平台，能够进行海量的数据运算，保证实时性和稳定性。这部分的芯片、算力模块，是成本的大头。
“四肢”与“神经”——线控系统与执行机构： 为了让车辆能够根据计算结果精确地进行转向、加速、刹车等动作，Apollo moon 采用了线控技术。这意味着传统的机械连接被电子信号取代，更灵敏、更精确，但也需要特殊的车辆平台来配合。极狐作为合作方，提供了具备线控能力的电动车平台，这本身就是价值。
冗余与安全——多重保障： 无人驾驶的安全性是重中之重，任何一个环节出现故障都可能导致严重后果。因此，Apollo moon 在硬件和软件上都做了大量的冗余设计，比如多套独立的传感器、计算单元、制动系统等。这就像飞机有备用引擎一样，是为了确保在极端情况下依然能安全运行。这些冗余设计，无疑会大幅增加成本。
软件算法与持续迭代——看不见的投入： 48 万的成本，很大一部分其实是砸在了软件和算法的研发上。百度 Apollo 平台积累了多年的技术和数据，包括感知算法、预测算法、规划算法、控制算法等等。这些算法的研发、测试、优化，需要海量的数据（包括真实路测数据和仿真数据）以及顶尖的 AI 工程师团队。而且，无人驾驶技术是持续迭代的，算法需要不断更新才能应对各种复杂的交通场景。
48 万的“底气”：共享出行市场的破局之举
那么，为什么百度和极狐敢把这辆车标上 48 万这个价格？这背后其实是他们对未来共享出行市场的判断和战略布局。
“低成本”是相对的： 48 万，听起来很高，但对于一辆具备 L4 级别自动驾驶能力、且能 24 小时“不间断工作”的共享出行载具来说，它“相对”降低了运营成本。
人力成本： 无人驾驶最直接的好处就是节省了司机的人力成本，这是共享出行行业最大的运营支出之一。一辆车可以省下一个甚至多个司机的工资、保险、培训等费用。
运营效率： 共享无人车可以实现更高效的调度和运营。理论上，它们可以全天候待命，随叫随到，并且可以根据实时需求进行灵活调度，减少空驶率。
规模效应： 48 万是单车成本，而不是销售价格。当形成规模化生产后，平均成本必然会进一步下降。而且，这笔投入未来可以通过车辆运营产生的收益来分摊和回收。
技术领先的溢价： Apollo moon 代表了当前行业内最前沿的自动驾驶技术之一。在商业化初期，技术领先者往往能够获得一定的溢价。
抢占赛道，建立生态： 百度和极狐更看重的是通过 Apollo moon 抢占共享出行这个巨大的市场赛道，并以此为载体，进一步巩固和发展百度 Apollo 的生态系统。
数据闭环： 运营中的无人车是获取真实世界数据最宝贵、最有效的来源。这些数据可以用于持续优化算法，形成良性循环。
生态伙伴拓展： Apollo moon 的推出，也为更多车企、运营商、服务提供商提供了合作的范畴，进一步壮大 Apollo 生态。
商业模式探索： 48 万的成本，也是为了探索一种可行的共享无人驾驶商业模式。他们需要用一个相对较低的车辆成本，来支撑起未来的规模化运营和盈利。
挑战依然严峻：48 万只是一个开始
尽管 48 万的单车成本听起来像一个“引爆点”，但 Apollo moon 的前路依然充满挑战：
技术成熟度与安全性： L4 级别的自动驾驶技术在特定区域已经相对成熟，但在更复杂、更开放的道路环境中，仍然需要持续的技术突破和验证。极端天气、突发情况下的应对能力，仍然是需要关注的焦点。48 万的成本，能否完全支撑起所有安全冗余和极端情况的处理？这还有待观察。
法规与政策： 各地对于无人驾驶汽车的运营，都有不同的法规和政策限制。如何获得运营许可，如何界定责任，这些都需要时间来完善。
用户接受度： 即使技术上可行，用户是否愿意乘坐一辆没有驾驶员的车？信任感的建立是关键。48 万的车辆成本，是否能转化为用户愿意支付的价格，并且用户体验是否足够好，是商业化能否成功的关键。
运营维护与生命周期成本： 48 万只是购置成本，无人驾驶汽车的维护成本（传感器、计算单元等）可能会比传统车辆更高。车辆的生命周期，以及全生命周期的总运营成本，是衡量其经济性的重要指标。
竞争： 行业内的竞争者并不少，包括一些科技巨头和传统车企都在积极布局。百度和极狐需要在技术、成本、运营等方面形成差异化优势。
总结一下：
48 万的 Apollo moon，是百度 Apollo 在共享无人驾驶领域一次重要的商业化尝试。它意味着无人驾驶技术正在从实验室走向规模化应用，也标志着共享出行行业即将迎来颠覆性的变革。这个成本，虽然不低，但对于一辆能“24小时工作”的无人驾驶载具而言，是朝着降低运营成本、提升效率的方向迈出的重要一步。
然而，我们也不能忽视其背后隐藏的挑战。技术、法规、用户接受度、运营成本，以及激烈的市场竞争，都将是 Apollo moon 需要克服的难关。48 万只是一个起点，真正能否让共享无人驾驶“飞入寻常百姓家”，还需要时间来验证。但无论如何，Apollo moon 的出现，都为我们描绘了一个更加智能、便捷的未来出行图景。
Apollo moon：不只是辆车，更是个“移动的算力中心”
首先，得明确一点，Apollo moon 和我们平时在路上看到的普通汽车，甚至是一些“辅助驾驶”的车，有着本质的区别。它是一辆L4 级的自动驾驶车辆，也就是说，在它所设定的运行区域内，它可以自己完成绝大部分的驾驶任务，不需要人类驾驶员的干预。这一点，就决定了它在硬件和软件上的投入，是完全不一样的维度。
咱们拆解一下这 48 万的成本，里面到底塞了些啥：
“眼睛”和“大脑”——核心的感知与计算硬件： 这是无人驾驶汽车的灵魂所在。Apollo moon 装备了大量的传感器，包括但不限于：
激光雷达 (LiDAR)： 这是实现高精度三维环境感知的关键。Apollo moon 至少装备了几个高性能的激光雷达，它们能够扫描周围环境，生成高精度的点云图，即使在光线不足或复杂天气下也能工作。这些激光雷达，尤其是长距离、高分辨率的那种，本身价格就不菲。
摄像头： 配合激光雷达，摄像头提供丰富的视觉信息，用于识别交通标志、车道线、行人、车辆类型等等。Apollo moon 会部署多颗不同焦距、不同视角的摄像头，捕捉全方位的图像。
毫米波雷达 (Radar)： 能够穿透雨雾，探测远距离目标的速度和距离，作为激光雷达和摄像头的补充。
高精地图： 虽然不是硬件，但高精地图是无人驾驶的“导航仪”，需要持续的采集、更新和维护，这背后涉及大量的数据处理和算力投入。
高性能计算单元： 所有的传感器数据都需要被收集、处理、融合，然后经过复杂的算法进行决策和控制。这就需要强大的车载计算平台，能够进行海量的数据运算，保证实时性和稳定性。这部分的芯片、算力模块，是成本的大头。
“四肢”与“神经”——线控系统与执行机构： 为了让车辆能够根据计算结果精确地进行转向、加速、刹车等动作，Apollo moon 采用了线控技术。这意味着传统的机械连接被电子信号取代，更灵敏、更精确，但也需要特殊的车辆平台来配合。极狐作为合作方，提供了具备线控能力的电动车平台，这本身就是价值。
冗余与安全——多重保障： 无人驾驶的安全性是重中之重，任何一个环节出现故障都可能导致严重后果。因此，Apollo moon 在硬件和软件上都做了大量的冗余设计，比如多套独立的传感器、计算单元、制动系统等。这就像飞机有备用引擎一样，是为了确保在极端情况下依然能安全运行。这些冗余设计，无疑会大幅增加成本。
软件算法与持续迭代——看不见的投入： 48 万的成本，很大一部分其实是砸在了软件和算法的研发上。百度 Apollo 平台积累了多年的技术和数据，包括感知算法、预测算法、规划算法、控制算法等等。这些算法的研发、测试、优化，需要海量的数据（包括真实路测数据和仿真数据）以及顶尖的 AI 工程师团队。而且，无人驾驶技术是持续迭代的，算法需要不断更新才能应对各种复杂的交通场景。
48 万的“底气”：共享出行市场的破局之举
那么，为什么百度和极狐敢把这辆车标上 48 万这个价格？这背后其实是他们对未来共享出行市场的判断和战略布局。
“低成本”是相对的： 48 万，听起来很高，但对于一辆具备 L4 级别自动驾驶能力、且能 24 小时“不间断工作”的共享出行载具来说，它“相对”降低了运营成本。
人力成本： 无人驾驶最直接的好处就是节省了司机的人力成本，这是共享出行行业最大的运营支出之一。一辆车可以省下一个甚至多个司机的工资、保险、培训等费用。
运营效率： 共享无人车可以实现更高效的调度和运营。理论上，它们可以全天候待命，随叫随到，并且可以根据实时需求进行灵活调度，减少空驶率。
规模效应： 48 万是单车成本，而不是销售价格。当形成规模化生产后，平均成本必然会进一步下降。而且，这笔投入未来可以通过车辆运营产生的收益来分摊和回收。
技术领先的溢价： Apollo moon 代表了当前行业内最前沿的自动驾驶技术之一。在商业化初期，技术领先者往往能够获得一定的溢价。
抢占赛道，建立生态： 百度和极狐更看重的是通过 Apollo moon 抢占共享出行这个巨大的市场赛道，并以此为载体，进一步巩固和发展百度 Apollo 的生态系统。
数据闭环： 运营中的无人车是获取真实世界数据最宝贵、最有效的来源。这些数据可以用于持续优化算法，形成良性循环。
生态伙伴拓展： Apollo moon 的推出，也为更多车企、运营商、服务提供商提供了合作的范畴，进一步壮大 Apollo 生态。
商业模式探索： 48 万的成本，也是为了探索一种可行的共享无人驾驶商业模式。他们需要用一个相对较低的车辆成本，来支撑起未来的规模化运营和盈利。
挑战依然严峻：48 万只是一个开始
尽管 48 万的单车成本听起来像一个“引爆点”，但 Apollo moon 的前路依然充满挑战：
技术成熟度与安全性： L4 级别的自动驾驶技术在特定区域已经相对成熟，但在更复杂、更开放的道路环境中，仍然需要持续的技术突破和验证。极端天气、突发情况下的应对能力，仍然是需要关注的焦点。48 万的成本，能否完全支撑起所有安全冗余和极端情况的处理？这还有待观察。
法规与政策： 各地对于无人驾驶汽车的运营，都有不同的法规和政策限制。如何获得运营许可，如何界定责任，这些都需要时间来完善。
用户接受度： 即使技术上可行，用户是否愿意乘坐一辆没有驾驶员的车？信任感的建立是关键。48 万的车辆成本，是否能转化为用户愿意支付的价格，并且用户体验是否足够好，是商业化能否成功的关键。
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竞争： 行业内的竞争者并不少，包括一些科技巨头和传统车企都在积极布局。百度和极狐需要在技术、成本、运营等方面形成差异化优势。
总结一下：
48 万的 Apollo moon，是百度 Apollo 在共享无人驾驶领域一次重要的商业化尝试。它意味着无人驾驶技术正在从实验室走向规模化应用，也标志着共享出行行业即将迎来颠覆性的变革。这个成本，虽然不低，但对于一辆能“24小时工作”的无人驾驶载具而言，是朝着降低运营成本、提升效率的方向迈出的重要一步。
然而，我们也不能忽视其背后隐藏的挑战。技术、法规、用户接受度、运营成本，以及激烈的市场竞争，都将是 Apollo moon 需要克服的难关。48 万只是一个起点，真正能否让共享无人驾驶“飞入寻常百姓家”，还需要时间来验证。但无论如何，Apollo moon 的出现，都为我们描绘了一个更加智能、便捷的未来出行图景。
网友意见
算经济帐的，估计几年能回本的。忽略了一个重要的问题。
现在自动驾驶的性能很弱鸡，甚至弱智，如果自由竞争，没人会想打自动驾驶的出租车。没人打车，自然会赔死。
目前能力最强的maymo, 平均20玩公里都会出一次事故, 那么由于感知等问题导致的误减速, 通勤效率低的问题将会让你对自驾系统非常的无语.
靠着无人驾驶出租车盈利十年内都不现实。
作为私家车让客户多掏二十几万买个弱智，估计也没几个人买。
成本还是太高了。目前看不到能创造利润和价值。
所以百度只是卖出了一小步，不是阿波罗登月后的一小步，而是从研究所到发射塔的一小步。
有很多人对我说的有怀疑, 说我讲的太夸张.
那我从另一个角度讲一下, 目前高速自动驾驶做的最好的就是小鹏的NGP,
NGP的能力呢?
也就是在相对简单的高速场景, 效果最好的NGP走对道的概率只有九成.
如果在更加复杂的道路, 这个概率将会降低非常多, 能达到50%就不错了.
如果自动驾驶经常走错路, 便宜多少钱你会打这种车呢?
自动驾驶还很远, 但是辅助驾驶一直在稳步前进.
百度在无人驾驶战场上一向是设计场景跑到商业应用之前好几年。导致主打产品不能商业化而只能做概念演示。
按照发改委牵头的规划 ，L4级别自动驾驶2025年才能较广范围使用。在此之前就算技术到L4了也得降级用。少量的试点无法分摊高昂的成本，不过百度有其他盈利渠道暂时不怕烧钱。
至于这个48万成本，是根据市场认可效果而非实际成本说的，这里面软件研发的成本是大头，而靠少量试点分摊巨额研发成本的，单车怕是几百万都不够。标价48万，应该是百度认为无人驾驶车在可商业化后，40-60万价格应该是可以接受的。
未来百度系无人驾驶车的真正成本，要看使用百度技术的车辆到底有多少。而百度技术在四年后是否足够先进呢？哪就谁也不知道了
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