77 天，迅猛增長的百度「阿波羅計劃」和它的下一站

科技 07-06

摘要：要真正實現「汽車界的安卓」還需要有更多的路要走。

「開放」、「賦能」可能是這屆百度 AI 開發者大會提到最多的兩個詞。

開放眾多的能力，發送給普通的個人開發者，這是一個讓開發者聽了無不欣喜的事情。甚至也許你現在看看新聞，「一分鐘改裝智能音箱」、「三天開發自動駕駛汽車」也許已經蓄勢待發了，當然事情並沒有這麼簡單。

AI 成為了百度改變現狀的機會，而 Apollo 計劃將自己積澱已久的自動駕駛成果開放出去，即是百度的誠意，而又是放手一搏的洒脫。百度集團總裁、COO 陸奇說「百度將憑藉自動駕駛技術打一場翻身仗，而 Apollo 正是百度信心的來源。」

從 2017 年 4 月 19 日，陸奇在上海車展上宣布 Apollo 計劃，將開放自動駕駛平台以來，僅僅過了 77 天，這個「阿波羅計劃」增長迅猛。

而在 AI 開發者大會上，陸奇才真正揭開了這個「阿波羅計劃」的神秘面紗，首次對外發布 Apollo 1.0 並公布了詳細的路線圖、技術框架、首期開放的能力和生態合作夥伴聯盟。而在這些背後卻又有值得我們深思的地方。

「阿波羅計劃」的迅猛成長

「Apollo 宣言：開放能力、共享資源、加速創新、持續共贏」

「阿波羅計劃」就是希望創建一個快速創新的良性循環，鼓勵合作夥伴在各專業領域貢獻，實現資源優勢互補，隨著更多生態合作夥伴加入並持續貢獻，這樣 Apollo 能力將越來越強。

藉助於「阿波羅計劃」，百度希望接管智能汽車的生態核心，所有的介面變得統一，軟體和硬體產品標準而規範，整車廠商則能夠獲得即插即用的整體解決方案，而各個自動駕駛的創業公司也各司其職，少了很多後顧之憂。

而最重要的是對於開發者的利好。以前業界公認，若想打造一輛具有自動駕駛能力的汽車，至少需要幾十人的團隊，進行超過 6 個月研發攻堅。而現在「坐擁」Apollo 1.0 的能力，一個人在三天時間內就能打造一個整車的自動駕駛測試。

實現這樣強大能力的輸出，成為這樣一個「賦能者」，百度除了自己的技術積累之外，當然需要眾多「玩家」來共同助力。

Apollo 1.0 需要一個很好的「起點」，所以首批陣容還是很強大，與奇瑞、一汽、長安、長城、博世、大陸等超過 50 家生態合作夥伴達成戰略合作。而且目前 Apollo 生態合作夥伴聯盟體系在合作寬度上現已輻射 OEM、Tier1、核心供應商、出行服務商、新興公司、基金投資機構，相關政府及研究機構，是目前涵蓋產業最為豐富、最為全面的自動駕駛生態，並放眼全球市場，與博世、大陸、NVIDIA 等國際合作夥伴達成合作。

Apollo生態合作夥伴聯盟首批成員大合照

另一方面，百度推出智能駕駛模擬技術「Road Hacker」，它是世界上首個能夠在真實道路上實現端到端模式的自動駕駛模型，簡單來說它就是自動駕駛開發工作中的「調試工具」。

百度今天正式對外開放 Apollo 1.0，Apollo 將有三種不同的開放形式：開放代碼、開放數據和開放能力。且每兩個月都有新的版本，今年 9 月將開放固定車道自動駕駛能力，開放部分模擬引擎的能力。年底，能開放簡單路況自動駕駛的能力。2018-2020 年，將加快開放的速度，直到最後能完成完全自動駕駛。

百度高級總監、Apollo平台研發總經理王京傲

Apollo 1.0 的神秘面紗

Apollo 核心技術平台由三層組成：服務平台、軟體平台，以及參考硬體平台和參考車輛平台。

深色部分為新開放功能

一、最上層是服務平台。Apollo 一系列重要的開放能力都匯聚於此。重點包括：高精地圖服務、模擬引擎和安全服務。

二、軟體平台作為中間層，這次 Apollo 開放了軟體平台的幾個重要模塊，包括了：

自定位模塊：使用百度的高精地圖，加上感測器融合，實現低成本、全天候地精準定位。

感知模塊：運用人工智慧技術，使車輛能看清和看懂路況，包括每一個障礙物、行人、車輛。

車輛規劃和運營：Apollo 模型運用 AI 和大數據，採取最安全的駕駛策略做到精確的車輛控制，也能適應不同國家的交通路況。

運營框架：這是 Apollo 的基石。核心是安全、可靠、實時控制，並能同時支持 Intel 和 NVIDIA 的晶元。

三、最後參考硬體平台和參考車輛平台，Apollo 硬體平台支持從 CPU 到 GPU 到 FPGA 各種計算硬體，也支持從 GPS、IMU、攝像頭，到激光雷達等各種感測器。

美國著名智庫蘭德公司去年 4 月在一份研究報告中指出，自動駕駛汽車測試的總里程還很少，缺乏足夠數據來對比這類汽車與傳統汽車的安全性和可靠性。

研究人員認為，自動駕駛汽車需要測試數億至數千億公里，才能驗證它們在減少交通事故方面的可靠性，而現有的自動駕駛汽車至少要幾十年甚至幾百年才能達到這麼多測試里程。

所以「阿波羅計劃」就是希望能夠通過合作資源共享來快速積累數據量，其實 Apollo 模擬引擎也是 Apollo 快速創新的核心，它就能夠讓開發者日行百萬公里，當然，開發者在研發過程中也同樣能產生高質量的數據，高質量的數據又能「反哺」從而提升阿波羅的技術，實現共贏。

「阿波羅計劃」的下一站

人人都能開發自動駕駛汽車？三天開發自動駕駛汽車？

百度的這次 AI 開發者大會相信已經點燃了不少同學的進入這一領域學習的熱情，同時百度也確確實實用「阿波羅計劃」讓開發者研發自動駕駛汽車的門檻大大降低，讓前期的研發成本變得幾乎沒有。

百度之所以能吸引眾多優秀的行業內參與者，也是因為百度把自己對於自動駕駛的研究、積累了已久的技術儲備，甚至各種路測成果都分享出去，這是一個非常有勇氣的舉動。畢竟，百度對於自動駕駛的研發和投入非常早，自己去打破已有的壁壘，也正是為了要樹立「阿波羅計劃」開放共贏的新旗幟吧。

雖然「阿波羅計劃」的增長勢頭如此兇猛，可以說為 AI 或者說自動駕駛這場革命添加了一把熱火，但之後如何管理人們的預期也許才是「阿波羅計劃」的下一站真正需要面對的問題。

簡單來說，百度雖然激發了更多的人的參與，但這並不代表能夠像當年移動互聯網時代那樣擁有眾多「真正意義上的 App 開發者」。因為開發者落實到產品還有很多細節需要處理，汽車行業畢竟還是非常複雜的領域，具有很高的門檻，同時是一個對安全性要求極高的行業，所以要真正實現「汽車界的安卓」接下來要走的路才是真正重要的。

李彥宏所乘坐的那輛車其實是使用 AutonomouStuff 的硬體配件＋Apollo1.0 開放的循跡自動駕駛解決方案，在三天之內確實可以搭建這樣具有自動駕駛功能的汽車，但要達到推動實現 L3、L4 級別的自動駕駛真正落地的程度，卻依舊還需要相當長一段時間。