接近量产 体验百度Apollo城市自动驾驶

　　[爱卡汽车 试驾 原创]

　　自动驾驶无疑是当前汽车领域的热点话题，广大主机厂纷纷在这一领域发力，深耕这个领域的科技公司也逐渐开始将其研发成果落地。这次我有幸抢先体验了百度Apollo的ANP领航辅助驾驶方案，它可在城市路况下实现从A点到B点的按导航辅助驾驶，离真正意义上的自动驾驶更近了一步，并且离量产落地已经很近了，一起了解一下吧。

生活在北京、上海部分地区的朋友可能会见到过这种车顶有很多传感器的汽车，它们能在部分特定的条件下通过精密的传感器和算法支持L4级自动驾驶，不过车顶硕大的传感器单元总会让人觉得它们离量产还很遥远。不过近期百度Apollo将部分L4自动驾驶技术下放，推出了可搭载在量产车型上的ANP驾驶辅助解决方案。

威马W6是首款搭载百度Apollo自动驾驶方案的车型，可实现AVP自主泊车和ANP高速和城市道路的领航辅助驾驶功能。目前量产上市的威马W6仅支持AVP自主泊车功能，图中这辆是增加了百度Apollo ANP硬件的试装车，它和上图那种L4级自动驾驶测试车有着本质的区别，几乎市售的量产车无异。

仔细看的话还是能看出它相比在售量产车型多了一些视觉传感器。值得一提的是，这辆威马W6并未配备激光雷达模组，通过视觉和毫米波雷达、超声波雷达的组合，在高精地图的加持下就能实现ANP城市领航辅助驾驶。

车尾增加了两个用于ANP系统的视觉传感器，可监测后方来车，一个在高位一个低位，可互相成为冗余。车顶还增加了两个GPS惯性导航模块，辅助车辆更加准确地定位。除了没有激光雷达，整个系统的原理与那种顶着巨大传感器组件的自动驾驶测试车一致。传感器总结：

　　●12个视觉传感器摄像头；

　　●5个毫米波雷达；

　　●12个环视超声波雷达；

　　百度Apoll给主机厂提供的高阶驾驶辅助解决方案是可定制的，传感器的堆叠组合有点类似于乐高积木，如果主机厂有需求，百度Apollo也可以在此基础上增加激光雷达，但这样也会面临着成本增加。

　　为什么百度Apollo的ANP系统不用激光雷达？

　　近年来各自动驾驶公司和主机厂纷纷押注激光雷达，从自动驾驶测试车上可旋转扫描的多线激光雷达，到量产车型上搭载的车规级固态激光雷达，俨然展开了一场该领域的军备竞赛。

前不久小鹏P5成为了第一款搭载激光雷达的量产车型，相比P7，它可在激光雷达的加持下实现城市道路的NGP按导航辅助驾驶功能。激光雷达来自Livox揽沃科技，视角120°，探测距离150m。

几乎就在小鹏P5发布的同时期，一段极狐αS Hi版车型的城市自动驾驶视频可谓刷爆了各大社交媒体，3个MEMS技术混合固态激光雷达传感器与小鹏P5的参数接近，但数量上比小鹏P5的还多一个。

　　激光雷达的核心优势在于它可快速完成对周围环境的扫描，通过算法进行周围环境的3D建模，有了这些数据信息，车辆的芯片和域控制器运算压力更小，可以把更多的算力留给决策；而纯视觉方案无法感知周围环境的景深信息，只能通过更复杂的算法将2D图像努力转化为3D模型，系统再完成评估与决策。多了一个复杂的步骤，无疑对运算量提出了更高的要求。激光雷达和视觉传感器绝不仅是简单的从属或者互补关系，它们具备同样的重要性和不可替代性。

　　百度Apollo在威马W6上没有采用激光雷达主要出于两点因素，其一是对于视觉算法和算力的自信，其二就是因为成本和车型定位问题。对于第一点因素这里可以展开一下。百度的自动驾驶车辆测试里程即将突破1000万公里，是世界范围内自动驾驶公司里最多的，超长的测试里程为其算法优化迭代积累了大量数据，这一点完全是真金白银堆出来的，也是其最大的优势；算力方面，这辆威马W6试装车的计算核心采用了百度自主研发的ACU 四喜版，具体芯片型号官方还没有透露太多，算力为200Tops，不久之后的正式量产方案将会采用英伟达的Orin芯片作为计算核心，单片算力达254Tops，并支持叠加，足以支持纯视觉方案庞大的运算量。

　　俗话说是骡子是马拉出来遛遛，理论部分简单讲解之后，我们一起来看看它的实际表现到底如何，相信这才是大家最关心的。

车内与量产车基本保持一致，只不过为了测试和安全需要，增加了一个自动驾驶系统总控制开关，当然日后的量产车型上是肯定不会有这个东西的。

百度可以自行采集高精地图，目前高精地图在国内主要城市的高速路和城市快速路覆盖率已经挺高了，城区高精地图的覆盖还主要集中在一些试点区域，就比如此次的活动所在地，上海市嘉定区安亭国际汽车城。

开启ANP系统后，中控屏会呈现基于高精地图的实时路况信息，包括路面车流信息，车道上的小轿车、大卡车、路边停放的车辆甚至人行道上的行人都能识别，还原度非常高，这是我在现有的量产车型上从未体验过的。

通过路口时前，车辆可根据导航数据和高精地图自动并线至目标车道；通过路口时系统可以检测不同车道的交通信号灯信息，并呈现在屏幕右上角。

全程10km左右的路线涵盖了多种常见路况，车辆会在限速范围内主动超越慢车，并且对于加塞车辆以及静止车辆有着很好的识别能力，如果非要挑不足的话，那么就是它的加速刹车动作比较僵硬，希望这一点在日后的量产车型上能得到改善。

  您可点击下方视频快速纵览体验过程：

　　最后总结一下，这套系统相当于百度Apollo的L4级自动驾驶技术下放至乘用车领域，能够用有限的成本帮助用户实现更多元化场景的智能辅助驾驶。城区的路况要比高速或城市快速路复杂得多，这才是展现各家软硬件实力的最佳舞台。希望科技的力量可以让真正意义上的自动驾驶早日实现。

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