前天，也就是12月8號，百度在第二屆百度Apollo生態大會上，發布了首個高級別智能駕駛解決方案ANP，即業界常說的領航輔助駕駛。

按照百度官方的說法：＂ANP是基于目前國內唯一的 L4 級純視覺自動駕駛技術 Apollo Lite自動駕駛技術降維釋放到輔助駕駛領域的產品＂。

那么這套系統先進在哪，又是采用的何種技術路線，對于行業來說又有何影響，這三個問題，希望這篇文章能給你答案。

01

ANP采用的何種技術路線

目前自動駕駛行業根據傳感器的不同普遍被分為兩個派系，一個是以特斯拉為代表的純視覺派，另一個就是以Waymo為首的激光雷達派。而ANP，則是視覺系產品。

文章開頭提到，ANP是基于Apollo Lite降維或者說輕量化而來，對于Apollo Lite，百度官方是如此釋義：Apollo Lite能夠支持對10路攝像頭、 200 幀／秒數據量的并行處理，單視覺鏈路最高丟幀率能夠控制在5‰以下，實現全方位360°實時環境感知，前向障礙物的穩定檢測視距達到 240 米。

但輕量化并不意味著性能降低，事實上，基于10個攝像頭，利用不到30TOPS的算力，ANP系統可以完成城市道路場景下的紅綠燈識別、環島繞行、無保護左轉等自動駕駛能力。

而上述ANP能實現的功能，目前我只在特斯拉FSD best 看到過，而蔚來NOP或是小鵬NGP，都只能在限制在高速或者城市快車道等結構化道路上。

另外，百度還在ANP系統中融入了高精地圖和V2X，在提高感知冗余的同時還可以依靠先決信息提高這套系統的舒適性。

02

為何百度會擁抱純視覺技術

作為國內領先的自動駕駛技術供應商，在早期包括現在，百度其實都沒有拋棄過激光雷達技術方案，而此次選擇推出純視覺方案，其實是＂另有意圖＂。

根據百度官方的說法就是：將視覺獨立出來，并非是拋棄激光雷達路線，而是在激光雷達的輔助之下，視覺技術的缺陷暴露的不夠充分，只有將其獨立出來，才能更好的針對性解決視覺系的技術難點。

當然，這只是從技術角度出發，事實上，這正是在踐行去年百度Apollo提出的＂攀登高峰，沿途下蛋＂的目標。

＂通過短期內尋找可商業化落地方式，以此反哺長期自動駕駛的實現＂。

相比激光雷達的技術路線，純視覺方案最大優勢就在于成本，10個攝像頭的成本，無論怎么算也會比頭頂上那個動輒幾萬美元的多線程激光雷達便宜。

對于百度這樣的系統供應商而言，成本控制下來才是量產化的先決條件。

最后，也是所有朋友最關心的一個點：同樣采用純視覺方案，為何百度的這套ANP就顯得這么與眾不同？

其實這就離不開所謂的硬實力了，今年 8 月份，百度發了一組數據：Apollo 擁有自動駕駛全球專利申請數超1800 項，獲得測試牌照總計超過 190張，其中載人測試牌照達 120 張，測試里程超過700萬公里。

而最新的數據顯示，百度Apollo 在北京、長沙兩地無人駕駛測試里程已超過 5．2萬公里。Apollo Go 作為全球唯一在多城開展 Robotaxi 與 Robobus 運營的出行服務，已經接待乘客超過 21 萬名。

豐富且真實的數據正在源源不斷的推動百度不斷優化迭代其數據算法，最后呈現出來的效果便是業內領先的技術。

03

ANP的出現，意義何在？

領航輔助，雖然隸屬于L2＋級別，但其在市場上同樣屬于稀有物品，已知的包括特斯拉NOA、蔚來NOP、小鵬NGP等，都是一眾新勢力才配備。

而百度作為一個系統提供商，則可以廣泛的為更多的企業提供先進的ANP系統，定位與Mobileye一致，對于行業而言，這無疑為會推動更高級別的自動駕駛技術的發展。

另一方面，在L3法規、技術都不健全的前提下，ANP這套系統可以看做是對高級別自動駕駛技術的一種嘗試，對于培養消費者習慣而言也是利好。

對于百度而言，ANP的推出，意味著百度 Apollo 已經實現城市全場景自動駕駛量產解決方案。

在今年的百度大會上。百度聯合威馬汽車發布了面向L4的AVP自動泊車技術 ，新車由威馬汽車深度聯手百度 Apollo 平臺開發打造，采用全新電氣電子架構，在特定場景下具備 L4 級別自動駕駛能力。

城市全場景的打通，讓百度Apollo在自動駕駛這條賽道上，領先了競爭對手至少一個身位，無論是更高級的 Robotaxi 還是面向主流市場的L2＋級系統，百度都掌握了相當的話語權。

寫在最后：

＂L4級降維，純視覺傳感器，僅需低算力＂，這套系統無論從哪個方面來看都是相當具有誘惑力，但以上，都是基于理想狀態。

實際上，由于純視覺系的局限性太大，暴雨風沙等環境都將影響環境感知，另一方面激光雷達的成本也在快速下降，所以百度的這套純視覺方案能否被市場接受，還有待驗證

責任編輯：PSY