“我们的自动驾驶是从无人驾驶切入的，我们觉得无人驾驶总是会要到来的，所谓百度的自动驾驶强，是因为无人驾驶强 。”李震宇说 。他透露，百度历史上其实也有很多争论，但最终认定，从上往下打是ok的，但是从下往上爬是不容易的 。
另一方面，这也让它在商用路线上能确立只有老司机才有实力选择的路线——它集成了像特斯拉等OEM厂商所推崇的渐进式路线，与诸如Waymo等自动驾驶技术公司选择的跨越式路线 。这也只有百度Apollo可以做到 。它通过把Apollo的先进技术对外开放合作，通过强大的车路协同技术，来提供自动驾驶与辅助驾驶的双轮支撑，沿途下蛋，以此来为攀登珠峰进行强力供血 。
而在这个“下蛋”的过程中，百度要和华为等对手相遇 。城市道路的辅助驾驶将是双方集中交锋的地方，也是技术路线之争集中的地方 。
在此，华为选择了激光雷达搭配视觉的方案，而百度的选择则是低成本的视觉方案 。
用百度的话说，这是为了实现“真自动驾驶体验”——L4就应该有L4的样子，主驾后面不应坐着人，而L2.5也不应该只是为了用L4的“皮”来让乘客感觉很酷，它应该追求的是无缝衔接的人机共驾 。而对应的技术方案选择，也要从这些最根本的逻辑出发来决定 。
从真实经验的积累来看，百度是对激光雷达最了解的公司，也正因如此，在L2.5级别的辅助驾驶方案上，他们判断激光雷达目前并不合适 。这一方面是因为激光雷达成本依然过高，另一方面则是车规问题 。
通过车规，就意味着一致性、可靠性、稳定性通过了考验 。否则，如果一个激光雷达在使用过程中很快出现问题，会给自动驾驶带来极大的安全隐患 。而目前成本高昂的高线速雷达还没有一个能通过车规的方案 。
在当天的发布会上，一个重磅产品就是百度ANP（Apollo Navigation Pilot），它是百度自主研发的领航辅助驾驶产品，基于目前国内唯一的L4级纯视觉自动驾驶技术Apollo Lite 。它的总体传感器方案为“12V6R12S”，也就是12枚视觉传感器摄像头、6枚毫米波雷达、12枚环视超声波雷达 。
同时，视觉的方案也不意味着降低体验 。而且事实上视觉的技术要比激光雷达的技术更难 。虽然在L4的实现上，不用激光雷达过不了关，但Apollo在尝试尽可能降低对激光雷达的依赖 。
“在解锁L4的技术上，我们的不同在于，我们不断的在加大视觉所起的作用 。以前L4很多时候主要用激光雷达，而我们放在全球比，激光雷达用的数目最少，线数最低 。别人可能用了四颗五颗激光雷达，我们只用了一颗40线 。我们觉得视觉必须做好，这是核心竞争力 。”李震宇介绍 。
尽管是一个很新且仍未大规模商业化的技术，但自动驾驶的研究也已经走过了不短的路，投入其中的人们的一个共识是，这是一个需要大量里程来验证和改进的技术 。百度是全球唯二的里程数超过千万公里的公司 。而此前的采访中，华为透露，此前视频中以及现在的产品状态并不是量产的状态，有的适配只进行了几个月，算法完成度尚未达到100% 。“但等你买到的时候这个问题一定会解决” 。
百度一直认为，里程数所代表的是大规模的验证 。为了达到真无人驾驶的体验，让L4的驾驶座不再需要驾驶员，就需要真正保障安全，而方法必然逃不开做大量的规模验证 。
这些里程和数据的验证也让百度相信自己选择的这条路线 。而且在今年早些时候，百度也直接与吉利合作，成立集度公司，直接造车，利于端到端更好的把控 。
今天的百度Apollo在独自前行了8年后，正面对着前所未有的诱人商业机遇，以及越来越多有实力的对手 。众人拾柴火焰高，越多参与者意味着越多的机会和更大的盘子，但作为一个有很高技术门槛的行业，激增的需求和很高的研发门槛之间带来的是时间差，这对Apollo来说就是机会 。过去8年的持续投入，得到的是系统化的复杂数据和基础设施能力，这些都无法靠短期烧钱来获得，毕竟10亿公里的仿真环境训练，以及中国复杂城市道路里1000万公里的验证，不是谁都能做到的 。
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