百度的L4級自動駕駛靠譜麼，PPT造車與PPT造芯

2017年7月，百度CEO李彥宏坐在一輛無人駕駛汽車里，車輛開上了比四環多一環的北京五環路。當日也因此產生了兩條刷屏式新聞，第一條是中國人自己的無人駕駛技術來了，而第二條是：它違章了，並且吃了罰單。

2017年，百度在重復了多次將集團新的戰略方向定為「All in AI」之後，推出了首個開放性自動駕駛系統平台：Apollo計劃（阿波羅），簡單來說這個平台能夠協同車企完成針對車輛的自動駕駛開發，同時也能夠對接硬件技術商，以承上啟下的形式打造出一套開放性的平台。在去年的百度世界大會上，李彥宏許下承諾：將在一年內完成量產無人駕駛汽車。

百度All in AI，一年辦了兩件大事？

◆ 不看廣告看療效，L4級無人駕駛都能幹點什麼？

◆ 押寶AI晶片，中國「芯」百度能添幾分力？

◆ 百度雙持自動駕駛系統和晶片，海外市場會不會買帳？

時光荏苒，稍縱即逝，一年之後，曾和李彥宏一起許下承諾的百度智能駕駛事業群組總經理陸奇離職了。但在上周，百度仍如期帶來了他們自己允諾的無人駕駛量產車，一同而來的還有多個吸人眼球的信息：全球首款L4級別無人駕駛駕駛巴士，並已做到量產能力；將出口國外進行商業化經營；同時，中國自主研發的首個AI晶片「昆侖」發布，秒殺同級。

消息振奮，舉臂歡呼，當日在很多媒體的報導中都提到：百度把吹的牛做到了，百度是全球首家做到無人駕駛汽車量產的公司，中國芯有救了！但在刷屏式的新聞背後，一些質疑聲音也隨之出現：這輛L4級的無人駕駛到底能幹嘛？缺「芯」的中國半導體產業，這次真的能成功麼？

● 百度L4級無人駕駛巴士到底能幹嘛？

此次百度已經做到量產的L4級無人駕駛巴士名叫「阿波龍」，與金龍客車合作，由後者負責生產。阿波龍車身長4.3米，寬2米，由於沒有駕駛位，車廂內共8個座位，核載14人（其中含6個站位）。採用純電動動力系統，續航達到100公里。但現階段這輛車在應用上還僅限於封閉場景，所以不要妄想能夠在家門口的大街上見到它了。

另外，通過與日本軟銀集團的合作，明年這輛無人駕駛巴士會進入到日本市場，但應用場景仍然相對單一。在百度官方的說明中，阿波龍在日本市場會用於核電站工廠內的人員接駁，以及服務於部分封閉式社區，主要的功能體現還是替代擺渡車的作用。

關於生產方面，百度官方提到目前的量產數量達到了100輛，這對於汽車製造業來講並不算是一個具有說服力的數字。況且目前已經下線的車輛從客觀角度上看，仍還處於「道路測試」的工程車狀態，即便是進入封閉式商業化經營也還需一段時間的測試。在大會上，百度也沒有在這個方面給出過多的說明。

所以從上面的應用模式和量產狀態兩個信息點能夠看出，已經做到量產化的百度L4級無人駕駛巴士其實在行業中並不算多麼驚人的技術成果。反之，相似的技術產品在美國以及日本等市場都已經有了先例，畢竟針對封閉或固定路線場景而設計的無人駕駛汽車，相比真正在開放公路上應用的車輛有著完全不同的技術高度。

在封閉道路上的自動駕駛技術與在開放道路上相比，對於技術的需求不在一個維度上。首先是對車輛計算能力、高精度地圖的支持、圖像識別率以及網路基站等技術的依賴性更低，其次在封閉環境中對車速和行進軌跡更易控制，兩個方面都大幅降低了經營的技術難度，能做到的安全冗餘也更充足。但反之在開放性道路上，上述的每一個技術難度都會成幾何式的增長。

當然受限於法律法規，自動駕駛在開放性道路上的應用還未被徹底放開，也證明政府以及車企對於這項技術的保守態度，所以自動駕駛技術公司當前也只能在封閉性場所或者合規的道路上進行測試。在面對真正能投入到開放性道路上的自動駕駛技術而言，仍有大量的階段性測試需要慢慢攻克，車企在此方面也十分謹慎，例如特斯拉至今仍在推遲新版Autopilot自動駕駛系統的更新。

從很多維度上講，自動駕駛會因為應用環境的不同而受到不同的技術挑戰，但也正如我們前文所說的，對於中國自主研發的無人駕駛技術的突破，百度做到了從無到有仍然令人感到欣慰。但就「阿波龍」來說多少顯的有些雷聲大雨點小，更像是「斷章取義」的用「L4級」來博得我們的眼球。大會後有人在網上吐槽，具備L4級無人駕駛的阿波龍在技術性難度，甚至不如去年李彥宏在五環路上乘坐的那輛車高。● PPT造車與PPT造芯

除了無人駕駛巴士之外，百度在當天還發布了自主研發的首款AI晶片——昆侖。在百度官方的信息中，這款晶片在數據層面可以說秒殺競爭對手，尤其在深度計算能力層面，「昆侖」要優秀於英偉達在今年發布的DRIVE Xavier晶片八倍之多。但這一切的數據仍然只是停留在發布會的演示稿中，看不見也摸不著，可對於很多「吃瓜群眾」而言，恍惚中讓人覺得中國「芯」在一夜之間突然成功了。

百度昆侖晶片官方數據與英偉達晶片對比信息百度昆侖英偉達DRIVE Xavier制程14nm10nm功耗100W30W運算能力（DL TOPS）26030生產三星英偉達其它未知8核CPU × 1

512核Volta GPU X 1

深度學習加速器

視覺加速器

8K HDR 視頻處理器

在官方信息中，我們也沒有查閱到該晶片的相關架構信息，僅提到了會支持百度當前的自研的PaddlePaddle AI系統框架。有外媒在會後表示：「與晶片巨頭企業英偉達NVIDIA、英特爾或高通不同，百度沒有透露任何有關其晶片架構的細節。即便在官方數據上要遠遠領先於英偉達DRIVE Xavier晶片，但這也僅僅是在文檔層面，並沒有任何其它信息來證明這顆晶片的真實能力以及應用手段。」

一套完整的自動駕駛解決方案包括了由軟件到硬件的多維度配合，其中自動駕駛計算平台也由多個部分組成，目前全球一線車企基本已經有了穩定的技術提供商，而百度想要晶片和系統兩手抓，即便技術能夠全面落地，在口碑層面如何獲得當前市場中車企的青睞也將是個問題。而在計算平台這個領域，目前百度想分占得一席之地同樣是相當艱難的。

相比自動駕駛系統，晶片開發仍然是一個承上啟下，環環相扣的技術體系。中興事件之後再次體現了中國在「造芯」之路上舉步艱難的狀態，而問題也基本都出在了對上下遊技術的掌握不足，低端「芯」成了中國甩不開的一口黑鍋。但面對AI市場爆發，對高端晶片的需求量還會持續增加，百度選擇自研要搶市場的同時，或許也是無奈之選。

以此次百度「昆侖晶片」的對手英偉達DRIVE Xavier晶片為例，也曾是百度自動駕駛系統的晶片合作商。但其目前已經經歷了三次的技術迭代，同時配套的計算平台也對應獲得了持續的升級，包括其它輔助性技術的加入，例如深度學習加速器、視覺加速器以及視頻處理器等等，技術的環環相扣才最終成就了一顆晶片。

而在目前百度給出的信息中，對於昆侖晶片在其它技術方面的信息少之又少，加上試產要放到2019年，目前來看，這個所謂的首款自研AI晶片仍然還停留在「PPT層面」。但即便明年成功試產，也僅僅只是萬里長征的第一步勝利，心急吃不了熱豆腐，中國目前在半導體行業的技術能力，不要說一步趕超，就連試錯都要有一段很長的路要走。

● 總結：心急，中國企業的通病

在百度開始投入到「All in AI」的這段時間以來，我們的確看到了這家科技企業為之付出的努力，但對於當下快節奏的市場變化，只有真正的技術落地甚至迭代，才能換來相對的市場盈利效果。誰會在一件不賺錢的事上耽誤時間呢？百度自己肯定也深知這一點。

在今年的百度AI開發者大會上，其官方表示：「到2020年，市場中60%-70%都將是智能聯網汽車，而百度認為在車聯網上的變現會更快一點，同時在這一方面百度也有優勢。但自動駕駛還處於比較雛形的階段，這部分的商業化沒有這麼著急。」

在與車企的合作方面，百度也深知與海外企業合作的重要性，守著家門口的幾家製造商難以將市場份額過大，即便是所謂的「雛形期」，但與海外市場的技術結盟在也尤為關鍵。目前百度和現代已經有了深度合作，此次大會上又宣布與比亞迪聯合打造開放車輛認證平台，比亞迪將向百度開放車輛信息接口，讓百度可以獲得更為深層的數據，效仿「安卓系統」的開源信息互通可能會是一條變現思路。

過去一年里百度在自動駕駛領域有收獲也有成長，但這並不意味著一家企業可以在如此短的時間里就形成穩固的技術壁壘。反之，中國企業「操之過急」的性格似乎在百度身上又一次體現，總想更快的讓市場看到結果，也總想在短時間里獲得成就，是好勝，還是急於求成？但終歸不能一口吃個胖子。對於百度，我只想表達一句祝福：十年不長，只爭朝夕。