全球一起「打蘿卜」

百度蘿卜快跑與Uber達(dá)成戰(zhàn)略合作，蘿卜快跑的運(yùn)營部署范圍將覆蓋超過70個(gè)國家，有望實(shí)現(xiàn)全球一起「打蘿卜」。

文丨智駕網(wǎng) 零醬??

編輯丨雨來

Robotaxi歷經(jīng)十年的迭代演化終于迎來歷史性拐點(diǎn)。

7月15日，蘿卜快跑宣布與Uber建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，將蘿卜快跑無人駕駛出行服務(wù)拓展至美國和中國大陸以外的全球多個(gè)市場。

按照計(jì)劃，數(shù)千輛蘿卜快跑無人駕駛汽車將接入U(xiǎn)ber全球出行網(wǎng)絡(luò)，這是迄今為止，史上最大車輛規(guī)模的無人駕駛合作。

這也是中國自動(dòng)駕駛技術(shù)首次實(shí)現(xiàn)「服務(wù)輸出」。

01.

史上最大規(guī)模的自動(dòng)駕駛合作

根據(jù)約定，今年年底前，蘿卜快跑與Uber將率先在亞洲和中東地區(qū)部署蘿卜快跑第六代無人駕駛汽車，未來將逐步擴(kuò)展至美國和中國大陸以外的全球多個(gè)市場。服務(wù)上線后，乘客可通過Uber App呼叫到由蘿卜快跑提供服務(wù)的無人駕駛車輛。

受此消息影響，百度美股一度大漲近9%。

資本市場對于中國自動(dòng)駕駛技術(shù)首次以「服務(wù)輸出」模式參與全球競爭十分看好。

百度創(chuàng)始人李彥宏表示：

「與Uber的合作是蘿卜快跑在全球范圍內(nèi)部署無人駕駛汽車的一個(gè)重要里程碑。我們將與Uber一起，為世界各地的乘客提供安全高效的出行方式。」

今天的Uber其業(yè)務(wù)覆蓋全球70多個(gè)國家及地區(qū)的1萬多個(gè)城市、市場份額達(dá)32.4%，已是世界最大的出行平臺(tái)。

對于蘿卜快跑而言，與世界最大的出行平臺(tái)合作，首先可以借助Uber海量的出行服務(wù)訂單，迅速增加落地車輛數(shù)量，既而迅速攤薄車輛成本。

截至目前，蘿卜快跑在全球無人駕駛車輛規(guī)模超過1000輛，在接入U(xiǎn)ber平臺(tái)之后，蘿卜快跑的車輛的體量預(yù)計(jì)將實(shí)現(xiàn)翻倍增長。

根據(jù)此前報(bào)道，蘿卜快跑第六代無人車售價(jià)為20.46萬元，若繼續(xù)依托規(guī)模化效應(yīng)降低成本，將有助于用車單價(jià)的下降，在價(jià)格層面吸引用戶使用Robotaxi。

另外，借助Uber在全球市場的運(yùn)營網(wǎng)絡(luò)，蘿卜快跑也將加速在海外市場落地。

今年一季度，蘿卜快跑進(jìn)入了迪拜和阿布扎比，開始在迪拜公開道路開啟驗(yàn)證測試。根據(jù)蘿卜快跑與迪拜道路交通局(RTA)的合作協(xié)議，雙方計(jì)劃將在迪拜部署超過1000臺(tái)全無人駕駛汽車。

6月18日，香港運(yùn)輸署發(fā)布消息稱，蘿卜快跑已獲批在香港東涌的指定路段和時(shí)段開展測試，進(jìn)一步豐富自動(dòng)駕駛應(yīng)用場景。這是繼4月底，香港運(yùn)輸署更新自動(dòng)駕駛車輛試行牌照并擴(kuò)大蘿卜快跑自動(dòng)駕駛車輛在香港的測試區(qū)域后，蘿卜快跑在港的又一突破。根據(jù)香港運(yùn)輸署最新評估，蘿卜快跑在不同道路場景中表現(xiàn)穩(wěn)定，安全行駛里程已超過15000公里。

此外，有報(bào)道稱百度正積極將「蘿卜快跑」業(yè)務(wù)擴(kuò)展至瑞士與土耳其。據(jù)稱，百度已在在瑞士設(shè)立實(shí)體公司，作為其無人駕駛業(yè)務(wù)出海歐洲的重要前哨。

此時(shí)的Uber及時(shí)出現(xiàn)，成為蘿卜快跑出海的風(fēng)帆。

02.
自動(dòng)駕駛的先鋒軍需要安全托底

今天的許多人可能已經(jīng)忘了，Uber原本是自動(dòng)駕駛行業(yè)的先鋒軍。

2015年就在Uber在匹茲堡市正式推出了有安全員的自動(dòng)駕駛服務(wù)。但Uber自身的自動(dòng)駕駛之路發(fā)展并不順利。

但Uber并沒有放棄Robotaxi賽道，轉(zhuǎn)而與蘿卜快跑、Waymo等全球頭部無人駕駛公司開展合作，「曲線救國」。

今天Robotaxi已來到大規(guī)模落地的臨界點(diǎn)，蘿卜快跑在中國千萬人口城市實(shí)現(xiàn)規(guī)模化落地，Waymo在舊金山的市占率已超過Lyft。

同時(shí)，越來越多國家和地區(qū)開始給無人駕駛開綠燈放行：美國、德國、日本等多個(gè)傳統(tǒng)汽車制造強(qiáng)國針對自動(dòng)駕駛立法，并從國家戰(zhàn)略層面加速推動(dòng)Robotaxi從測試向商業(yè)落地推進(jìn)。

作為全球最大的出行平臺(tái)，此時(shí)的Uber需要一個(gè)已經(jīng)完成技術(shù)驗(yàn)證、具有大規(guī)模部署能力的合作方再次布局無人駕駛，而全球最大自動(dòng)駕駛服務(wù)商蘿卜快跑，正是這樣一個(gè)合格的合作伙伴。

在感知硬件方面，蘿卜快跑第六代無人車擁有車頂1顆主雷達(dá)（前向長距探測）+ 兩側(cè)各1顆補(bǔ)盲雷達(dá)（側(cè)向覆蓋）+ 后向1顆雷達(dá)（盲區(qū)消除）共四顆激光雷達(dá)，實(shí)現(xiàn)5×360°無死角感知，其點(diǎn)云密度是Waymo車型的1.5倍。

另外，蘿卜快跑第六代無人車搭載了百度Apollo ADFM大模型——全球首個(gè)支持L4級自動(dòng)駕駛的大模型，其安全性號稱"高于人類駕駛員10倍以上。

根據(jù)此前報(bào)道，Apollo ADFM感知大模型已經(jīng)實(shí)現(xiàn)包括檢測、跟蹤、理解、建圖等基本能力。其中感知大模型中的基礎(chǔ)模型通過點(diǎn)云和視覺多模態(tài)融合的方式，實(shí)現(xiàn)了相機(jī)和主動(dòng)光不同類型傳感器的優(yōu)勢互補(bǔ)，兼顧深度、準(zhǔn)確性和信息豐富程度。

同時(shí)，在數(shù)據(jù)處理上，感知大模型也實(shí)現(xiàn)了更完善的數(shù)據(jù)自標(biāo)注，可將原始數(shù)據(jù)批量自動(dòng)化轉(zhuǎn)化為粗標(biāo)數(shù)據(jù)以及精標(biāo)數(shù)據(jù)，極大程度的解決了標(biāo)注數(shù)據(jù)獲取這一困擾感知效果提升的瓶頸問題。這讓感知大模型對超長尾場景的檢測能力更為精準(zhǔn)，比如不規(guī)則障礙物、各種位置關(guān)系的行人、非機(jī)動(dòng)車或是施工占道等。

決策規(guī)劃部分，百度Apollo ADFM實(shí)現(xiàn)了合規(guī)避障、博弈、預(yù)判等基本能力，同時(shí)跳出了原有決策規(guī)劃任務(wù)中預(yù)測、決策、車道選擇等階段性任務(wù)，可以通過全鏈路模型化綜合輸出多元環(huán)境信息，直接生成執(zhí)行軌跡。

另外，這套規(guī)劃決策模型也將人類駕駛員的駕駛數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從行為擬人到超越人類駕駛，可大大提升系統(tǒng)的安全性。

依靠自動(dòng)駕駛大模型，蘿卜快跑在實(shí)現(xiàn)快速規(guī)模化落地的同時(shí)，還能保證超高安全的運(yùn)營水平。

截至目前，蘿卜快跑已經(jīng)為全球用戶提供了1100 萬多次的出行服務(wù)，累計(jì)安全行駛里程超過1.7億公里，從未發(fā)生過重大傷亡事故。根據(jù)出險(xiǎn)數(shù)據(jù)顯示，實(shí)際車輛出險(xiǎn)率僅為人類司機(jī)的1/14。

03.
風(fēng)頭越來越勁的純視覺，適合現(xiàn)階段的Robotaxi嗎？

百度此次與Uber的合作披露之前，業(yè)內(nèi)有傳言「百度轉(zhuǎn)向純視覺路線」。

這種傳言或許是受到特斯拉Robotaxi飛速擴(kuò)張的影響。

6月22日，特斯拉Robotaxi正式在得克薩斯奧斯汀開啟試運(yùn)營，比他去年10月份Cybercab亮相時(shí)的規(guī)劃早了一年多。

當(dāng)前，全球各地市場上運(yùn)營的Robotaxi可以說悉數(shù)采用激光雷達(dá)方案，但就像特斯拉的FSD一樣，馬斯克和他的Cybercab又一次站在了整個(gè)行業(yè)的對立面。

在馬斯克對于Robotaxi的設(shè)想是，車主的特斯拉車輛在具備自動(dòng)駕駛能力之后，車輛可以在車主不需要用車時(shí)候自己開走加入Robotaxi車隊(duì)接單賺錢，而在車主需要用車時(shí)只需要在APP上「召喚」，車輛則會(huì)自行駛回。

這一模式如果可以跑通，意味著世界汽車工業(yè)的商業(yè)模式從此顛覆。

不久前，特斯拉預(yù)演了一次類似的場景。

當(dāng)?shù)貢r(shí)間6月28日，通過臨時(shí)更換軟件方案，特斯拉將一輛Model Y（參數(shù)丨圖片）在工廠下線后自動(dòng)交付到了用戶的手中。

這臺(tái)Model Y的自動(dòng)交付路線涵蓋復(fù)雜的郊區(qū)道路與住宅街區(qū)，而以上這些，都是在沒有激光雷達(dá)的情況下完成的。

而此后的7月14日，馬斯克和特斯拉Robotaxi官方又宣布擴(kuò)大現(xiàn)有運(yùn)營范圍，速度驚人。

那么純視覺已經(jīng)真的成熟了嗎？很遺憾，答案是否定的。

特斯拉Robotaxi在經(jīng)過了近一個(gè)月的運(yùn)營之后，更多的問題正陸續(xù)暴露出來。

6月24日，在其試運(yùn)營開始第二天開始有Robotaxi失敗的視頻出現(xiàn)。

根據(jù)博主「DirtyTesla」描述，當(dāng)時(shí)他乘坐一輛全自動(dòng)駕駛的Model Y測試車前往一家披薩店，車輛多次嘗試駛?cè)朐摰晖＼噲鍪『螅Ｔ诹巳肟谂浴?/p>

他下車后拍攝的視頻顯示，車輛在無人操作的情況下突然自行轉(zhuǎn)動(dòng)方向盤，徑直駛向旁邊停放的一輛豐田凱美瑞，輪胎輕微擦碰了對方車門后，特斯拉自動(dòng)停車并亮起危險(xiǎn)警示燈。

雖然此次事故僅造成輕微剮蹭，未導(dǎo)致人員受傷，但由于全程被拍攝上傳網(wǎng)絡(luò)，Robotaxi的安全性和穩(wěn)定性受到前所未有的質(zhì)疑。

隨后，越來越多的安全事件被曝：

誤入對向車道：一輛Robotaxi左轉(zhuǎn)過程中偏離路線，逆行長達(dá)數(shù)秒；

幽靈剎車頻發(fā)：車輛在無障礙物情況下突然急停，導(dǎo)致乘客物品散落；

定位混亂：Robotaxi將乘客放下于紅綠燈前或車道中央，強(qiáng)制結(jié)束行程；

超速行駛：30英里限速區(qū)行駛速度接近40英里/時(shí)。

目前，針對上述安全問題特斯拉方面始終未披露運(yùn)營數(shù)據(jù)，也未主動(dòng)公布FSD的接管頻率或具體故障日志。

這種「不解釋、不回應(yīng)」的態(tài)度，正在加劇監(jiān)管機(jī)構(gòu)與公眾的擔(dān)憂。

在撞車事故發(fā)生后，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）已經(jīng)迅速介入。

據(jù)路透社報(bào)道，NHTSA已向特斯拉發(fā)出正式的信息要求函，要求公司提交事發(fā)車輛在碰撞發(fā)生時(shí)的感知邏輯、控制決策鏈、異常響應(yīng)機(jī)制，以及Robotaxi當(dāng)前版本系統(tǒng)的整體運(yùn)行評估框架。

德州大學(xué)交通工程教授在分析Robotaxi指出：

「Robotaxi在夜間、昏暗巷道、靜止障礙物密集等場景中表現(xiàn)出根本性的環(huán)境理解缺陷，決策邏輯存在結(jié)構(gòu)性漏洞。這不是簡單的軟件bug，而是純視覺方案尚無法徹底解決的感知短板。」

2022年起，特斯拉逐步棄用超聲波傳感器，將近距離泊車與障礙物檢測完全交由攝像頭與AI模型處理。而上文提到的Robotaxi剮蹭事故正發(fā)生于停車場入口這一典型「短距離避障」場景，恰恰暴露了其弱點(diǎn)。

在汽車行業(yè)，激光雷達(dá)與純視覺方案的路線之爭早已有之，但與Robotaxi的最大不同在于，無論兩個(gè)方案表現(xiàn)如何，方向盤后都坐著一位駕駛員可以隨時(shí)接管車輛，有人類駕駛員的托底，自動(dòng)駕駛的私家車造成的風(fēng)險(xiǎn)基本可控。

而特斯拉的Robotaxi恰恰沒有這個(gè)最后托底的「解決方案」，只能依賴副駕安全員或云端的監(jiān)控人員實(shí)施緊急接管。

從當(dāng)前無人駕駛技術(shù)發(fā)展來看，雷視融合方案依然是滿足Robotaxi安全運(yùn)營的最佳方案。Uber選擇與蘿卜快跑合作，無疑也是看中蘿卜快跑激光雷達(dá)路線的安全性。

無人駕駛行業(yè)正成為具身智能、生成式AI落地的最佳載體，百度與Uber的此次合作恰在同一時(shí)點(diǎn)。

多年之后，當(dāng)我們回首此次雙方的攜手，也許正是推動(dòng)自動(dòng)駕駛爆發(fā)式發(fā)展的起點(diǎn)。

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