如何看待百度Apollo分别与广汽、威马、北汽打造的48万自动驾驶车型？
一、 合作的意义与战略布局：
赋能传统车企，加速智能化转型： 广汽、威马、北汽都是传统的汽车制造商，它们面临着汽车行业电动化、智能化、网联化的“新四化”浪潮。虽然它们都在积极研发自己的智能化技术，但与百度Apollo这样拥有深厚技术积累和丰富场景经验的科技公司合作，能够极大地缩短研发周期，降低技术风险。百度Apollo提供的不仅仅是技术方案，更是一种生态和平台，能帮助这些车企快速搭建起自动驾驶能力。
百度Apollo的技术落地与商业化： 对于百度Apollo而言，与传统车企的合作是其技术走向市场、实现商业化落地的关键一步。拥有了车企的生产制造能力和渠道，Apollo才能将成熟的自动驾驶技术真正应用到量产车型上，让更多消费者体验到自动驾驶的便利。48万这个价格区间，也意味着Apollo瞄准的是相对主流的市场，而非高端小众市场，这对于推广自动驾驶技术具有里程碑意义。
形成规模效应，降低成本： 当百度Apollo的技术被应用到多款车企的车型上时，其研发成本和生产成本可以被摊薄，从而降低单车的成本。这对于实现自动驾驶技术的普及至关重要。48万的定价，正是规模化和成本控制的体现。
二、 技术层面的一些思考：
“48万”代表的自动驾驶水平： 这个价格点通常意味着自动驾驶系统已经具备了L3级别甚至部分L4级别的能力，能够在特定场景下（例如高速公路、城市快速路）实现脱手脱脚的驾驶。这对于消费者来说，是实实在在的驾驶体验升级。然而，我们也要明白，真正的L4/L5级别的全场景自动驾驶，离我们还有一段距离。
百度Apollo的技术实力： 百度Apollo作为一个开放的自动驾驶平台，积累了丰富的感知、决策、控制以及高精地图等核心技术。与不同车企合作，也意味着Apollo需要根据不同车企的硬件平台、车辆特性进行适配和优化。这本身就是一个巨大的工程，也体现了Apollo的灵活性和平台化优势。
硬件与软件的协同： 自动驾驶的实现，离不开高性能的计算单元、激光雷达、摄像头、毫米波雷达等一系列硬件的支持，以及与之匹配的软件算法。48万的车型，在硬件配置上应该会达到一个相对主流甚至偏上的水平，以支撑起自动驾驶功能。车企的造车经验在这里会与Apollo的技术深度融合。
三、 合作模式与挑战：
“白牌”还是“黑牌”？ 这是一个关键问题。如果百度Apollo是作为技术提供商，输出整套自动驾驶系统，并嵌入到广汽、威马、北汽的品牌车型中，那么可以看作是“白牌”合作。如果百度Apollo在这些车型上拥有更深度的品牌露出，甚至以“Apollo制造”的模式出现，那又是另一种情况。从目前的信息来看，更倾向于前者，即百度Apollo作为技术赋能者，帮助车企打造具有自动驾驶能力的车型。
数据的所有权与使用权： 自动驾驶的每一次运行都会产生大量数据，这些数据对于算法的迭代和优化至关重要。在与车企的合作中，数据的归属、使用和共享协议将是关键。谁拥有这些数据？如何保证数据安全？如何用这些数据持续提升自动驾驶能力？这些都需要清晰的界定。
安全性的保障与责任划分： 自动驾驶安全是重中之重。一旦发生事故，责任的划分将是复杂的问题。是系统本身的问题，还是车辆的硬件问题，亦或是人类驾驶员的误操作？百度Apollo和车企之间需要建立完善的责任分担机制。
消费者教育与信任建立： 虽然L3级别的自动驾驶能力听起来很吸引人，但消费者对于自动驾驶的理解和信任还需要一个过程。如何清晰地向消费者解释自动驾驶的功能边界、使用场景以及潜在风险，是成功推广的关键。48万的车型，也需要提供足够好的用户体验来建立消费者的信心。
法规与政策的跟进： 自动驾驶技术的发展，也需要法规和政策的配套。各国对于自动驾驶的测试、上路以及责任认定都有不同的规定。合作的车型能否顺利地在各地合法上路，也取决于相关政策的成熟度。
四、 对未来的展望：
加速自动驾驶的普及： 48万的价格区间，让自动驾驶从高端玩具走向更广泛的消费者群体，将极大地加速自动驾驶技术的普及进程。
中国自动驾驶的独特路径： 百度Apollo与国内车企的合作，是中国自动驾驶发展模式的一个缩影。这种“科技公司+传统车企”的模式，能够充分发挥各自优势，是中国在自动驾驶领域弯道超车的一个机会。
生态的构建与竞争： 随着越来越多的科技公司和车企在自动驾驶领域展开合作，一个更加繁荣的自动驾驶生态正在形成。这也会带来激烈的市场竞争，推动技术的不断创新。
总而言之，百度Apollo与广汽、威马、北汽携手打造的48万自动驾驶车型，标志着自动驾驶技术在量产化和商业化方面迈出了坚实的一步。这不仅仅是一次技术上的突破，更是中国汽车产业智能化转型的重要里程碑。当然，前进的道路上依然充满挑战，但这一举措无疑为自动驾驶的未来描绘了更清晰的蓝图。
网友意见
谢邀，这个问题可以深入写一下。
这次百度的Apollo技术开放日，百度演示Apollo Moo极狐版、威马版、广汽版三款车型的合作。在极狐版本的阿尔法T车型上使用的百度激光雷达方案，整体成本下探到了 48 万元，是业内平均水平的三分之一。这个价格已经非常接近大众了。
无人驾驶这个东西已经说了很多很多年了，不说汽车厂商早期的探索，特斯拉Autopilot系统的第一起事故过去都5年了。那还是L2、L3级别的自动驾驶。
至于无需驾驶员监控的情况下，汽车可以完全实现自动驾驶的L4级别无人驾驶，一直都在演示，没有落地。
百度被大众所知是BAT，一家互联网搜索企业。虽然百度搞无人驾驶和人工智能很久了，但是大众一直对百度的人工智能技术不了解，百度是如何做到给汽车企业提供无人驾驶解决方案的？百度搞无人驾驶的目的何在呢？
一、非一日之功
无人驾驶的核心技术是人工智能，百度专注人工智能的时间，比很多人知道的都要更早一点。
百度在人工智能技术上图像识别、语音识别都很强。2016年，百度的语音识别就被MIT列为十大突破技术。2017年百度人脸识别就上了《最强大脑》节目，赢了最强的人类。2018年百度就造了昆仑芯片，达到260TOPS，2021年造了昆仑2，用7nm工艺提升了3倍性能。
在无人驾驶上，2017年百度已经达到其他厂商今天拿出来的演示水平。
之后，百度的无人车，先在金龙汽车的厂区内运行。然后在北京的公园里面运行萝卜快跑无人驾驶在一些城市运行。
这样一步一步积累，百度才有实力给汽车厂商提供方案，百度在无人驾驶上不是突然的，而是很多年持续投入不断积累的成果。现在国内无人驾驶和人工智能的团队，大多数都与百度有渊源。
二、安全第一，成本低廉，普及容易，数据共享的方案
特斯拉最近一段时间，在国内出事比较多。实际上，早在2016年，特斯拉的自动驾驶就出过致命事故。
因为，特斯拉的方案是一个毫米波雷达，加两个前置摄像头，加几个超声波雷达的方案。
这套方案当年因为摄像头没有识别出大货车的白色车身，毫米波雷达从底盘底下过去了，超声波雷达识别距离不够，在2016年一头撞上货车导致致命事故。
在2016年，其实激光雷达要安全得多，但是特斯拉非常努力的提升算力，就是不舍得用多线激光雷达，因为当时一个多线激光雷达等于一辆超跑。
相比之下，百度的方案非常注重安全。百度的Apollo ANP给全车配置12个摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达，用800TOPS的算力去处理。除了依靠算力对多路信号的处理，百度手里还有百度地图，这是厘米级的高精度3D地图。所以，百度的L4级别视觉方案也又很高的安全性。
而这次拿出来的百度的Apollo Moon则是百度 Apollo 第五代L4级自动驾驶量产车型。
它将百度先进的激光雷达方案搭载主流量产车型前装量产而成。该方案具备800TOPS的算力，车顶采用了 1 颗禾赛的定制化激光雷达，前向还有一颗安全冗余激光雷达；一共配备 13 个摄像头、5 个毫米波雷达以及 2 颗激光雷达，能够对车辆外围环境实现精确感知，同时具备的自检和自清洁功能，能够确保了复杂天气及复杂城市路况下的安全行驶。
整套系统，百度采用了46项安全保障技术和59项出行服务设计，具备全传感器及计算单元冗余，复杂城市道路送达成功率高达99.99%。即使一套系统发生失效，也能确保整车仍然执行驾驶指令，将乘客送到安全地点。
因为有这种极端考虑安全的措施，所以百度才能把自动驾驶安全路测里程从600万公里至1800万公里。
因为有这套极端安全的系统，百度才取得了汽车厂商的青睐，获得多家厂商的合作。
需要说一下的，因为百度自己搞芯片，合作搞激光雷达。所以，百度提供的软硬件一体方案成本有很大优势，在其他厂商一辆演示车等于一辆超跑的时候，百度已经可以把L4级别无人驾驶汽车压到48万，已经达到了富裕家庭承受的水平。
而且百度的方案适配很容易，以前是一家一家合作，这次是一下拿出来三家。未来，汽车厂商使用百度的L4级别无人驾驶方案，会像配备ABS一样简单。只要想要，就能匹配。
需要特别说一下的是，百度和广汽、威马、北汽合作的三款车，都用了Apollo Moon的ANP-Robotaxi架构。
所谓，ANP-Robotaxi架构，其实就是一个L4 级 Robotaxi 自动驾驶数据与 L2+ 级辅助驾驶数据的共生共享，技术降维，数据反哺的体系。
我们知道，人工智能这个东西，并不是事先程序员编程编好了就用，而是要通过神经网络，用大量数据去投喂的。就像AlphaGO通过投喂棋谱数据，自己和自己下棋对抗，生成越来越强的棋力。这个过程被搞人工智能的人戏称为“炼丹”。
自动驾驶也需要尽可能多的实际驾驶数据去投喂，让人工智能去学习，才能越来越强。
但是L4级别的车太贵太少，能上路的地方不太多，专门找车去训练获取的数据量不够大。
而百度是同时在做辅助驾驶和自动驾驶的玩家，而且能够同时将高级自动驾驶和辅助驾驶做到同一款车上。
特斯拉能用很少的硬件实现一定水平的自动驾驶，是因为它敢装车，让用户使用，自己来获取数据。
百度的ANP-Robotaxi架构厉害在于，它把大规模量产的L2+级别和高级的L4 级做成数据共享，用L2+装车的海量数据去给L4级别服务，实现系统的迭代和优化。相当于L4级别的自动驾驶获得了前所未有的海量数据投喂。这个数据积累下来，L4级别的人工智能驾驶就厉害了。
三、产业落地的无人驾驶
百度持续多年，花很多钱搞无人车，当然不是用爱发电。百度自己提出来的是“赋能共享出行服务、赋能特殊作业场景、赋能智慧城市服务”三大落地场景。
这次与广汽、威马、北汽打造的48万自动驾驶车型，是车型落地和检验。要先有预装了百度驾驶技术的上市量产车，然后才能实现无人驾驶生态。
得益于百度多年的积累，预装了Apollo Moon的量产车，在加速、减速、掉头行驶中，车辆行驶极其平稳，面对行人、违停车辆，车辆快速识别、及时完成自主避让。
此外，Apollo Moon还具备车内人机语音交互、APP控制空调车窗、智能车门等人性化功能。
这意味着，搭载百度技术的无人车可以很容易的作为网约车使用。
对于难以预料的特殊情况，一定需要人类来处理的时候，百度也准备了“5G云代驾”。
通过“5G云代驾”做无人出租车和代驾的运营企业，也可以随时查看车辆情况，必要时远程干预无人驾驶车辆。这样可以确保所有情况下的运营安全。
技术实现，再加上萝卜快跑的运营，不断升级成熟。未来网约车、出租车无人化是可以逐步实现的，达到赋能共享出行服务的目的。
未来，网约车公司不再需要司机，只要投放车辆，就可以源源不断的运营，车辆自动运营，自动充电，不断接单。5G云代驾的人员，监控车辆运行，处理意外情况。车辆自动运营，自动充电，这是流动的印钞机。
现在虽然是三家车企拿出车型，未来可能是所有企业都拿出搭载百度无人车技术的车型，提供无人网约车服务，以后汽车是没有驾驶员的，如同现在的电梯没有电梯操作员。这是百度的赋能共享出行服务。
另外，无人驾驶成熟以后，也很容易应用到矿山，港口等作业车辆。各种物流车辆。这也是一个巨大的市场，这是百度赋能特殊作业场景。
无人驾驶普及后，结合智慧城市，可以管理城市交通，控制信号、车辆整体运行，提升整个城市的运行效率，这是赋能智慧城市服务。
有机构预计，2030年Robotaxi市场规模预计超过1.3万亿，头部玩家市场份额可以达到40%以上，而百度将成为头部玩家之一。
百度Apollo分别与广汽、威马、北汽打造的48万自动驾驶车型只是第一步，未来人工智能技术成熟将大大便利我们的生活，提升效率，让我们的世界更美好。
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