2019第二届国际汽车智能共享出行大会11月13-15日，在广州花都 融创万达文华酒店会议中心隆重召开。

大会围绕面向智能城市的未来出行社会生态系统、智能共享出行行业发展战略和政策创新、核心技术创新、前瞻示范和新商业模式、汽车企业迈向未来移动出行的战略转型、智能共享出行相关的新型基础设施建设和汽车电动化、智能化、共享化融合发展等热点议题，各位嘉宾展开讨论并发言。

主持人（马建）：谢谢刘总的精彩演讲。我们看到滴滴平台在共享出行与汽车产业领域多边合作做了许多有效工作，进一步加快了移动出行平台的聚合、创新，加强移动出行平台与汽车产业的融合，是推动汽车智能共享化的有效措施。车企拥有整车研发、制造等优势，移动出行平台拥有信息资源的优势，车企有效利用出行平台庞大的信息资源，移动出行平台依靠车企打造定制化的绿色智能化车辆，双方通过将自身优势积极融合，推出更有价值的共享出行服务，是未来在出行领域实现共赢的一个关键的举措。

第二位演讲嘉宾是百度智能驾驶事业群组技术总监陶吉先生。

陶吉：各位嘉宾下午好，今天给大家介绍一下百度ApolloRobotaxi与车路协同落地实践与思考。

我们先看一下一些数据，过去5年百度一直持续在做一件事情就是无人驾驶的研发、测试，2018年北京市发布的一些公开数据里可以看到，在北京市的开放测试道路上，百度以45辆自动驾驶车完成了整个北京市测试里程的91%，测试道路覆盖北京开放的全部道路，包括亦庄开发区、海淀和顺义，我们也覆盖了R1、R2、R3智能网联测试道路。百度不光是在北京，在全国也是自动驾驶研发和测试的先行者。

刚才是2018年的公开数据，2019年我们的测试和研发取得了更加长足的进步。2019年，我们的总体测试里程右边的曲线呈现一个非常陡峭的增长趋势，这和我们的车辆规模增长和测试区域的扩张都有密不可分的关系。大家可以看到在2019年，总体测试里程已经超过200万公里，目前在国内是遥遥领先，车队测试车辆超过300辆，在13个城市都有测试道路和场景，在2019年新增了非常多的专利。总体来说，这些测试为我们汽车大脑、为自动驾驶的智能提供了非常好的基础，通过这样的测试我们可以搜集到各种各样的数据，这些数据通常会在一天之内回到百度的数据中心，回到后端研发工程师的电脑上，大家可以看到这些数据在不断迭代、升级模型。

不论是2018年还是2019年研发和测试阶段积累下来的宝贵财富，我们把无人驾驶汽车车演进阶段分为两个大阶段，第一个大阶段叫做研发测试，从封闭道路、开放道路、区域路网的演进，终归都是研发和测试的阶段，车上是自己的工程师、自己的测试人员，我们都在特别局域限定的场景内。第二个阶段叫测试运营，也分为三个小阶段，从小规模试运营到规模化试运营一直到规模化商业化部署。这两个阶段最大的区别就是从仅仅研发测试原型车工程车的测试到车辆产品真正面向真实的出行场景、应用场景、真实的用户。ApolloRobotaxi的测试运营小规模试运营是前面测试的规模化的延伸，过去虽然积累了一定的里程，但是对于自动驾驶大脑的成熟来说，这些测试还不够，我们需要覆盖更多的车队规模、更多的天气和更多的道路条件。

测试运营我们也认为是未来商业化部署的前奏。刚刚说了，第六个小阶段是大规模部署，到那之前还需要从商业化角度看无人驾驶汽车技术到底往哪儿发展。总结下来它的作用是两点，第一个是用更广泛应用场景和真实用户反馈进一步打磨全流程技术产品。第二个，ApolloRobotaxi测试运营可以让我们以真实商业视角、以每公里成本为目标，驱动软硬件技术不断成熟和整个配套产品的成熟。其实刚才在前一位滴滴嘉宾演讲中也提到，每公里成本是出行这个行业最关注的一个数字。这里也展开说一下，为什么每公里成本是从现阶段开始往后要来驱动自动驾驶往前的关键因素。在一线城市，目前出租车的价格大概是每公里3块钱，网约车价格大概是每公里5块钱，这里写的是价格和成本，更多的是用户感知的付费情况。网约车价格可能低于成本，目前网约车都是在亏本运营，但是对于一辆ApolloRobotaxi，不管是百度的无人驾驶车队或者是国内其他少数初创公司也在做的运营，估算下来每公里的成本大概是20块钱，其中车辆本身的成本和运营所占的成本各占一半，这是目前的估算。车辆本身的成本包括车辆生产的价格，还包括车辆上搭载的各种智能化的传感器、计算设备的价格。大家都可以能够想象到今天无人车比较昂贵，一辆车需要上百万价格，占了运营成本的50%。另外一半运营成本往往会被大家忽略，一辆ApolloRobotaxi需要安全员在车上，这就需要有安全员的工资，以及车队如何去运维、需要怎么样的运维场地等，都是需要考虑的方面。自动驾驶无论从软件还是硬件都还不够成熟，我们需要比较庞大的技术人员团队来维持维护这样的团队。这两样构成了当下ApolloRobotaxi非常高的成本，但即便我们看到这样的数字，我们也有信心未来的某一天，ApolloRobotaxi的成本能够降低到低于普通的网约车，这给了我们一个非常明确的可量化的指标。

我们第一个目标是降成本，就是刚才说的车上占成本比重最高的部分，比如传感器、定位设备、安全员的工资、运维成本等，今天可能很多小公司还在用改装车辆来做ApolloRobotaxi的运营，实际上这种车辆的稳定性非常差，如果有10%的故障率，那运维成本肯定居高临下。另外一个目标是提升里程，因为我们要降低单位里程的成本，所以提升里程也是一个手段。今天的Robotaxi可能还不能够在非常严酷的天气环境下或者夜间这样的条件下工作，使得车每天运行里程是受限的，当我们的里程上去了，单里程成本也会下来。有了这样的量化目标之后，假如说最终目标2025年我们要达到真正可规模化的商业部署，这中间每公里成本到底是多少，为了达到这样的成本我们在上面列出来的每个项目需要做多少，才可以给整个产品的研发一个非常好的节奏感。这是为什么进入测试运营是将来Robotaxi商业化部署的前奏。

从百度过去的经验来说，Robotaxi的测试运营需要科技公司、需要政府、需要OEM，三位一体。这不仅仅是一个科技公司自己内部的研发项目，因为要面向大众提供更好的车辆、需要更大的路网能够搭载更真实的用户，所以三位一体是我们目前看到的一个非常明确的趋势。具体来说，科技公司需要完成一些职责，包括自动驾驶、整个软件的功能定义、场景功能定义、自动驾驶系统的开发测试，还有部署之后的车队管理，搭载乘客的运营全套方案以及如何使用道路基础设施和车辆进行配合的车路协同的方案。车厂更多是在整车设计、集成、性能测试上担负它的责任，包括Robotaxi交付给运营公司之后的售后、保养、质量优化，这些是车厂作为合作伙伴应该担负的职责。政府在这里面的作用更加举足轻重，政府需要提供相关的法律法规政策，需要有智能网联测试场、合规载人测试的牌照，政府需要投入一部分资源进行城市基础化智能设施的改造，使道路能够配合Robotaxi来更好地服务用户。从长远来看整个城市交通管理配套也要升级，目前中国城市道路都被认为是很复杂的，闯红灯、乱过马路、逆行这些都不利于Robotaxi的快速落地，整个城市交通管理配套也是要进行升级的。三位一体最重要的核心方案就是保证安全，这是重中之重，无人驾驶汽车在路上搭载真实乘客一定要保障百分之百安全可靠。

具体来看三角形的关系或者三位一体各方都在做什么事情。前面说的自动驾驶软件进行过去那么多年的测试，我们一定会做一个核心的能力并提供出来。在自动驾驶软件之外我们科技公司还做了什么事情？部署一个车队到一个城市提供运营服务需要很多的配套基础设施、软硬件进行支撑，比如左边列的百度内部的车队平台管理系统，这里隐去了一些数字，因为都是一个目前真实的订单的信息，可以看到车队管理里面包括车队的监控，整个车辆的维修运转的高效管理，还有车辆每天运营的订单信息，必须要有这样一套车队管理系统，整个车队才能从接乘客到每天回库房运维保养。我们在百度APP提供了约车小程序，不代表百度会去做出行服务，相反我们会作为运力提供商和出行服务商一起合作，目的是为了保证用户更好的闭环感受。我们也提供了约车小程序供大家呼叫百度无人车。第三块是运维，整个车队如何让其更好地、更高效地运转起来，车辆的使用率如何做到更高的比例，我们专门建立了车辆运维中心，里面有非常全的自动驾驶车辆维修保养设施，还有非常专业的车辆标定环境，每当我们落地都会建立这样的运维中心和标定中心。

OEM端、车厂端做什么？百度2018年和红旗、一汽目标打造中国第一条L4的前装产线，从设计开始就开始和一汽、红旗整车线束的模块化设计，所有这些在零部件阶段就进行位置预留、打孔。一汽红旗专门为百度改造了这样一条生产线，可以做到3分钟下线一条L4级乘用车。当然下线之后同样借助主机厂一汽红旗测试场地进行多项非常严酷的测试，包括高温烘烤、噪声NVH测试、涉水测试，使车辆一致性得到保障，在包括长沙、长春不同气候条件的城市都能够非常稳定地运行。

之后就是和地方政府的合作，目前百度在长沙率先落地了Robotaxi的运营车队。长沙有国家级智能网联测试中心，我们车队到那边会先在封闭测试道路进行足够里程的测试，然后获取长沙市颁发的载人测试的牌照，最后也和长沙市政府一起把我们Robotaxi车队将要运行的道路进行智能化改造。工人正在安装的这个盒子就是智能计算边缘计算单元，使整个道路能够做到和Robotaxi很好地协同。

既然说到车路协同，过去一年我们做了很多工作，也很多思考，车路协同是否真的能实现无人超车？大家知道在美国要进行基础设施改造是比较困难的，因为美国政府的实际情况，要去动用纳税人的钱修建这样的基础设施可能是非常困难的。但是在中国政府非常愿意在基础设施上进行投入，特别是在交通强国指导文件发布后。但是否有了车路协同就能实现弯道超车？我们看自动驾驶，90%的时间都要花在10%的非常难的问题上，车路协同的设备不是为了去解决自动驾驶车常见的90%的问题，而是为了帮助它解决最后10%的问题。弯道超车要在直道上追上来，先把90%的问题做好，如果在直道落后太远，弯道也没有超车的可能。前面90%做好了才知道后面10%是什么，帮你提出更准确的需求。百度车路协同核心优势就是做自动驾驶技术，我们把同样的技术迁移到路侧，可以实现无缝对接，我们提供的结果车端可以很好体验出来，能达到其他公司还达不到准确度和延时精度，这是我们的三管齐下。这是在长沙，有智能计算单元，有传感器，路上感知到的所有障碍物不仅仅是2D的框，而是有一个三维坐标系进行复原，可以帮助无人车弥补视觉不足和盲区，极大提升无人机的安全性。

下一个例子是智能网联红绿灯的例子。无人车的摄像头被旁边一辆大巴遮挡了，他需要寻找红绿灯的地方被挡住了，但是智能网联信息提供了红绿灯的信息，倒计时多少，所以这辆车还能和往常一样通过路口。

当我们有了所有这些东西，有了自动驾驶的软件、量产的车、智能的道路基础设施，我们可以在多个城市部署复制这样的城市，提供Robotaxi的测试运营服务。目前我们在长沙的湘江新区已经进行了这样的部署，沧州也是在11月份刚刚宣布进入这样的测试运营。后面还有重庆和更多的城市加入Robotaxi测试运营的示范区域内。

具体来说整个Robotaxi是什么样子。左边是一个产品的全流程，用户在到达站点后，通过手机小程序叫车，然后车辆后台的车队管理平台会调度车辆接驳乘客。上车之后有人脸识别；在车内有人机交互，告诉你车内环境，也告诉你如何和道路进行交互；当车辆到达终点之后，乘客可以下车并进行手机上的反馈和评价。11月份我们也在长沙举办了种子用户的见面会，我们有一个筛选机制：真的是对科技感兴趣，对于新的产品演愿意提供自己的反馈，居住在本地。随着时间往后推，技术将越来越成熟，站点越来越加密，实现和今天网约车类似的任意点对点的互达。

最后有一个视频。

很多用户都提出了非常宝贵的意见，我们也希望加快部署这样的车队，扩大车队规模，扩大让大家试乘试运营的范围，希望更多用户帮助我们的无人驾驶技术快速成长。最后秉承阿波罗16字方针，希望和大家一起推动中国智能出行明天的到来。

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