智能交通新赛道上,百度Apollo胜算几何?

荔枝新闻         阅读量:9         2020-09-16 00:07:10

荔枝新闻专稿 文/陆伟晶 实习生/陈玉婵

今天,2020百度世界大会召开。作为百度AI业务的核心,Apollo6.0正式推出。

相较于去年年底发布的5.5版本,新版本有了诸多升级,尤其在车路协同领域,包括新增V2X车载单元、首发对象级别的车端感知与路侧感知融合特性等。

今年3月以来,Apollo凭借智能交通综合解决方案“ACE交通引擎”,在全国各地疯狂拿单,全国7个千万级订单,Apollo中标4个。

其中的广州4.6亿大单,更是创下了国内智能交通新基建项目金额的新纪录。

从2017年重磅出世、资本热捧,到被曝分拆、难见营收,再到政策扶持、重获新生,短短4年内,Apollo走出了一个“微笑曲线”。而走出曲线的关键便是,把“单车”不能承受之重分摊给了“路”,让“聪明的车”搭伙“智慧的路”。

未来,“微笑曲线”是继续上扬,还是逆势而下,很大程度上也取决于车路协同的落地情况以及是否形成可持续的盈利模式。

Apollo往事:量产“难产” 场景受限

把时间拉回到2017年,百度发布Apollo计划,开放自动驾驶平台。

彼时,AI炙手可热,资本疯狂涌入。不少人工智能企业并没有详实数据,投资人看重赛道,人工智能企业估值大涨。

当年的百度世界大会上,百度前COO陆奇信心满满,振臂高呼:AI是百度的机会,All In AI,并当场宣布:百度在2020年可以实现高速和城市道路全路网自动驾驶。场外,李彦宏乘坐无人车上五环,一时在资本场、舆论场风光无两。

随着资本逐渐降温,自动驾驶的商业化问题日益凸显。

一年后的百度AI开发者大会上,Apollo升级到3.0,宣布以“量产”为核心,会上展示了自动驾驶农机车、自动驾驶环卫扫地车、自动驾驶物流车等六大落地应用。同年,百度全球首款L4级量产自动驾驶巴士“阿波龙”量产下线。

但所谓的“量产”是100台,且活动范围限于在园区、机场、景区、工厂等相对封闭、线路固定的环境。

很显然,Apollo的“量产”和可商业化的“量产”差距巨大。

2019年,百度联手一汽红旗推出国内首批量产L4级自动驾驶出租车Robotaxi,长沙市民可通过百度地图一键呼叫Robotaxi。

但前提是,方向盘后坐着安全员,出现突发状况时,安全员随时接管车辆。除长沙外,Robotaxi的测试地仅限于沧州、北京等地。

此外,按照2019年9月上海推出的无人驾驶管理办法,“企业不得向乘车人收取费用,不得从事运输或经营相关活动”等,无人驾驶要真正商业化,道阻且长。

为了实现整车在行驶过程中准确感知环境、精确识别障碍物,单车智能技术大多依赖汽车搭载的多种融合感知的雷达和传感器。据燃财经报道,百度自动驾驶巴士“阿波龙”单车造价达160万元。

车身造价+技术研发投入+测试投入……高昂的成本成为无人驾驶商业化的重要阻碍。

更关键之处在于,技术层面,单车智能遇到了天花板。

自动驾驶的核心价值在于更大范围内提升交通安全性和运行效率。而在现有的交通设施基础上,单车智能难以实现远距离的安全感知及信息交互,落地产品主要限于低速运行和封闭场景内。

中国工程院院士李德毅预测,无人驾驶在2025年之前都将处于产品孵化期,大规模量产预计要到2060年。

当然,这不仅是Apollo的问题,而是整个行业面临的困境。

2020年3月,Navigant Research发布的自动驾驶竞争力榜单

在NR最新发布的自动驾驶竞争力榜单上,百度已挺进第一梯队,仅次于Waymo、Cruise和Ford Autonomou Vehicle。但即便实力雄厚如Waymo,历经10年完成第一阶段——百亿里程测试后,规模化落地依然卡壳。

既然单车智能技术作用距离有限,基于多车信息汇总的车路协同决策会让交通变得更智能、更便捷。

一直紧随Waymo、崇拜单车智能的百度将目光转向了车路协同。

“聪明的车”+“智慧的路”:商业化与技术升级的双重想象

车路协同,又称“V2X”(Vehicle to Everything),即“车与外界的所有信息交换形式”,包括车对车(V2V),车对路/基础设施(V2I),车对云(V2N),以及车对人(V2P)。

与单车智能相比,车路协同的最大特点在于加入了“路”。单车不够,路侧来“凑”;单车不能完成的自动驾驶,让路来打辅助。

当人工驾驶车辆与自动驾驶车辆在道路中混行时,交通流运行机理非常复杂。随着5G商用、智能化、信息化程度提升,车路协同发展迅速。

百度测试数据表明,以车路协同为基础的智能交通基础设施建设,通行效率将提升15% —30%。

NHTSA预测车联网提升道路安全统计分析

而据NHTSA预测,车路协同在提升交通安全性上大有作为。“例如通过路侧端设备提供超视距检测能力。”苏州大学轨道交通学院副教授王翔解释说,“从商业层面看,车路协同还可以降低单车的成本,比如减少车载高精感知设备,安装在路侧。”

政策也及时添了把火。

今年2月,11部委联合发布《智能汽车创新发展战略》,将车路协同作为自动驾驶发展的国家战略方向进行了明确。4月,国务院常委会提出“加快信息网络等新型基础设施建设”。随后的7、8月份,各省纷纷出台“交通强国”、“数字交通”以及“新基建”的落地政策。

据不完全统计,目前全国的车路协同示范区已经超过40个。另据赛文研究院数据,截至今年4月1日,全国各城市自动驾驶开放、半封闭、封闭的测试场/区增至79个;建设中以及待建车路协同场景的高速公路增至17条。测试场景正逐步从封闭走向开放、从单一走向多元、从城市走向高速。

此外,车路协同涉及多方主体:政府、互联网企业、车企、通讯企业、设备厂商等。政府的加入,很大程度上扫除技术商业化的障碍。

认识到智慧交通领域的巨大市场,Apollo动作频繁。

去年CES期间,百度宣布开源 Apollo车路协同方案。

去年7月的百度开发者大会上,Apollo宣布其智能红绿灯系统落地保定等地。

5个月后,百度对智能驾驶事业群组(IDG)进行组织架构调整:新增智能交通业务组,由此确立了自动驾驶、车联网和智能交通的三足鼎立。

今年4月,Apollo发布全栈式智能交通解决方案“ACE交通引擎”,涵盖底层技术和具体应用,目前该方案已在北京、长沙、保定等10余个城市落地实践。

百度如此看重车路协同,更重要的原因在于,智能交通将成为一个新的流量入口以及加固产业互联网壁垒的重要支撑。

智能交通是典型的to G业务。对项目中的某些服务进行迭代,或者和其他公司合作,很容易变成企业级业务。当消费互联网红利耗尽,进入产业互联网时代,智能交通将成为百度的重要增长引擎。

百度ACE交通引擎

在智能交通这项系统工程中,百度ACE交通引擎融合了由百度智能云、飞桨深度学习框架、小度车载OS、百度地图组成的技术底座以及多项场景应用的落实,以AI为核心驱动,实现了技术边界的突破。

2020年百度Q2财报显示,AI新业务实现两位数同比增长。财报电话会上,百度CFO余正钧表示:“我们预计百度智能云和智能交通将成为百度未来收入增长的重要驱动力。”

至此,百度的自动驾驶战略初见雏形:自动驾驶是第一步、车路协同是第二步、智慧交通乃至智慧城市才是其终极目标。车路协同带来的“X”充满了想象空间。

智能交通巨头扎堆,百度胜算几何

智能交通这块巨大的蛋糕,盯着的远不止百度。

阿里“智慧高速”实践,腾讯“车路协同”生态连接器、华为C-V2X 芯片及系统架构……巨头混战中,百度胜算几何?

人工智能、大数据、云计算是科技巨头共有的技术能力。

百度的优势在于在自动驾驶领域长期的技术储备与完整的场景解决方案。

Apollo路侧AI感知体系

Apollo建立了路侧AI感知体系和云端开放平台,形成车、路、云全链业务的双向打通。以“生态”为关键词,Apollo开放了自动驾驶、车联网和车路协同三大平台,目前在全球拥有36000名开发者,生态合作伙伴178家。

其中仅在路端,Apollo就集纳了一大批城市智能交通市场最具实力的系统集成商:易华录、银江、电科、海信网络科技、大华、天迈科技等。近日,Apollo又与Aibee达成合作,联合打造自主代客泊车。

今年以来,国内自动驾驶、车路协同测试场/区智能交通集成建设项目大都被百度获得。据赛文研究院数据,截至7月底,百度在中国城市智能交通市场企业业绩月度临时排名中进入TOP10,成为有史以来首个进入排名TOP10的互联网公司。

与百度开放生态之路相反的是,阿里走了一条“封闭”之路。

阿里云搭建智慧高速云控平台;AliOS搭建车路云协同计算系统;达摩院研制路测要安装的感知硬件。同时,高德、千寻提供高精度地图,再加上菜鸟联盟和ET城市大脑的场景支持,阿里在自家的生态体系内建立了一个“封闭”的车路协同生态。

腾讯在车路协同方面的动作主要是与电信运营商、交通部门合作,推出车路协同整体解决方案。今年6月,腾讯与西安交通局达成战略合作。7月,腾讯与交通部公路院联合发布“公共交通出行大数据平台”。

与BAT相比,华为的长板在于硬件。

2017年,中国移动、公安部交科所、华为、无锡交警支队等6家单位在无锡联合建成了全球首个真实开放交通环境下的C-V2X开放道路示范样板。2年后,随着无锡市获批成为首个“国家级的车联网先导区”,华为成功申报工信部的“车联网应用先导性综合服务平台项目”。

智能交通的核心其实不是车,而是路侧设备和终端通讯解决方案,尤其是硬软件结合,这方面正是华为的强项。”复星锐正投资人、一号互联副总裁王胥勇分析道。

BATH四家打法各异、各有所长。可见,智能交通大战刚刚拉开序幕,最终鹿死谁手尚无定论。

但于百度自身而言,可以肯定的一点是,短期内,寄望于车路协同贡献大规模的营收是不现实的。

尽管相对于单车智能,车路协同的商业化前景更为明朗,但目前仍未形成清晰的盈利模式。

另一方面,To G业务普遍存在回款周期长的特点,收入质量有待提升。

此外,尽管车路协同中的数据可以转化为流量,但由于涉及多方主体,数据传输标准、各类数据归属权尚待统一。

有了智慧交通的加持,Apollo的商业化道路愈发开阔。但其商业价值的大规模兑现或许还要等待市场真正爆发。

今天的百度世界大会上,李彦宏打了个赌:自动驾驶5年内将进入规模化商用,一线城市拥堵大大缓解、不再需要限购限行。作为一名普通的出行者,希望这个赌他能打赢。

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