雷刚 发自 凹非寺

量子位 报道 | 公众号 QbitAI

Wow，wow，wow~

2019CES大展已开幕，1月8日的Westgate酒店宴会厅现场，感叹声此起彼伏。

这是在百度Apollo CES发布会现场，这里来者国籍不同、身份各异，语言口音也千奇百怪，但拥有共同的关注话题——自动驾驶。

现在，发布会现场，他们又进一步有了异口同声的感叹焦点：Apollo3.5。

而且这个自动驾驶开源系统的最新迭代中，黑科技不少，连连直击自动驾驶从业者痛点，于是频频赢得掌声和感叹。

或许你要问，Apollo3.5究竟发布了什么？

一言以蔽之：开源了百度无人驾驶7大最新黑科技。

NO.1 解锁城市开放道路

第一大黑科技武器，场景端，Apollo3.5解锁了城市开放道路路况。

Apollo方面说，这是Apollo史上最强升级的核心原因之一。

因为Apollo3.5，是首个能够应用于复杂城市交通环境的开源自动驾驶平台。

它支持包括市中心和住宅小区场景等在内的复杂城市道路自动驾驶。

包含窄车道、减速带、人行道、十字路口、无信号灯路口通行、借道错车行驶等多达十几种路况。

其实此次发布会开始，主题就已经确定：复杂路况，完全适应。

但直至宣布解锁城市开放道路，才更加直白理解其意——再复杂的路况场景，自动驾驶都能秒变老司机。

之前，Apollo解锁了高速道路、封闭园区、景区观光等，现在则把无人驾驶落地的最前沿方案，也开源开放，而且说完就干，以落地应用明志。

Apollo宣布与货运服务商Udelv合作，2019年起将在无人驾驶发源地硅谷开启无人驾驶货运服务，搭载Apollo3.5的福特城市厢式货运车Transit，会在硅谷承担起“梦想成真”的重任。

Udelv在发布会现场表示，搭载Apollo3.5的无人驾驶送货车，将会承担沃尔玛货物配送的任务。

而且在2019年年内，无人驾驶货运车队会扩展到100辆规模。

在中国，Apollo也迎来新伙伴。

百度Apollo宣布与威马在L3及L4自动驾驶解决方案领域达成长期战略合作伙伴关系。其中，L3高速自动驾驶解决方案将在2021年实现量产，预计搭载L3高速自动驾驶功能的威马汽车销量将达数十万辆。

NO.2 Apollo仿真服务

第二大黑科技武器，则是升级中推出的Apollo仿真服务功能。

自动驾驶圈有言：得仿真者得天下。

虽然略显激进，但也足见仿真能力在自动驾驶研发中的中重要性。

而Apollo3.5新版本中，仿真能力大增——相较上一版本，驾驶环境模拟数量增加10倍，新添20项新功能。

数据背后意义，自然是能够极大提升效率，降低实际上路的研发成本，提升测试安全。

所以本次迭代的仿真黑科技，价值远超技术性能数据本身。

而且这也是一次“跨界”合作的典范。最新Apollo仿真基于Unity游戏引擎打造，它能够极大的提升Apollo的研发效率。

具备 3D 视觉场景、道路和天气的动态变化，和精准的感知评估系统。

更直白而言，即便百度这样的中国自动驾驶王者，决心再大、财力再厚、车辆再多，终归路测也有上限。

但Apollo3.5仿真工具加持后，不仅能让每一家开发者站在巨人肩膀，而且路测更是能夜以继日、调试各种场景训练模型，加速自动驾驶落地。

且众人拾柴火焰高，Waymo从路测到推出，十年有余，但现在Apollo若能汇集众多玩家仿真测试数据，迭代和进化速度，只怕要倍速于谷歌。

NO.3 高性能开源计算框架

第三大黑科技武器，高性能开源计算框架Apollo Cyber RT，且堪称本次发布会黑科技王者。

连Apollo内部也感叹，这是Apollo研发到落地中的集大成产品，也面向实际道路大规模部署自动驾驶的关键一步，还是全球首个专为自动驾驶打造的高性能开源计算框架。

Apollo首席架构师曲宁说，在Apollo研发和部署过程中，不断看到自动驾驶对高性能和高鲁棒性的强烈需求。

于是耗时2年多，终于研发出Apollo Cyber RT系统。

该系统是Apollo开源软件平台层的一部分，作为运行时计算框架，处于实时操作系统 (RTOS) 和应用模块之间。Apollo Cyber RT作为基础平台，支持流畅高效的运行所有应用模块。

具体原理方面，Apollo Cyber RT框架核心理念基于的组件，组件有预先设定的输入输出。

实际上，每个组件就代表一个专用得算法模块。框架可以根据所有预定义的组件生成有向无环图 (DAG)。

在运行时刻，框架把融合好的传感器数据，以及预定义的组件打包在一起形成用户级轻量任务。

之后，框架的调度器可以根据资源可用性和任务优先级来派发这些任务。

那对开发者又意味着什么呢？

• 首先，框架能够加速自动驾驶技术的研发进程。

框架包括任务接口和高效数据融合，应用程序无须再自行处理来自多路数据的融合过程。开发者能够专注于核心算法开发，更好的构建顶层技术方案。

框架还配备了多种开发工具，包括带有图形界面的可视化工具和具有大量诊断信息的终端工具，且之前版本Apollo全套开发工具都已基于框架迁移至新版本。

• 第二，框架能够提供更为便捷的部署体验。基于 Apollo Cyber RT框架的自动驾驶技术方案在运行时具有更高的性能表现，无需大量复杂配置，部署即可快速应用。

Apollo Cyber RT框架是一个高灵活度、高集成度的系统，对环境依赖低，从而简化部署流程。

框架内置自适应通信功能，在任何场景下都能高效的处理数据通信。

框架的调度器能够根据资源可用性进行编排，确保面向集中式计算模型能够高效运转。

值得强调的是，Apollo Cyber RT调度器是用户级的，所以可以根据不同类型的自动驾驶应用，在新硬件平台进行高效配置。

第三，Apollo Cyber RT系统是一个独立运行时框架，助力开发者更加轻松构建自己的自动驾驶技术方案。

该系统具备众多专为自动驾驶模块和应用设计的组件，即插即用，为开发者提供构建应用模块的标准方式，简化技术方案开发流程。

同时，百度还跟Intel合作一同推出了RSS（责任敏感安全模型），进一步提升自动驾驶安全性可靠性。

NO.4 V2X为核心的硬件更新

第四大黑科技武器，是2018年自动驾驶最火热的V2X——车路协同。

现在，Apollo也在3.5的硬件配置中火热更新推出。

先从Apollo3.5硬件更新说起，主要有5大模块更新。

包括计算单元、GPS/IMU导航系统、摄像头、雷达和激光雷达。

值得注意的是两个全新的硬件模块：AXU—Apollo扩展单元和车路协同V2X车载单元。

传感器套件方面：Apollo 3.0搭载了探测范围最高达120米的单个64束激光雷达、3个前视摄像头、1个前视雷达，以及一个单天线GNSS（全球导航卫星系统）。

而在Apollo 3.5版本中，全部传感器套件可以覆盖高达300米的探测范围。

其中包括128束高分辨率激光雷达、3个16束激光雷达覆盖盲区、前视及后视雷达扩展、10个车规摄像头保证360度环绕视野，以及双天线GNSS以保证静止模式下车辆的导航航向确认能力。

Apollo 3.5还将自动驾驶计算平台升级为可扩展架构——AXU（Apollo扩展单元）。

它将与现有的ASU（Apollo传感器单元）相结合，为自动驾驶传感器和数据加速增加可插拔且可编程的功能。

这两个系统与IPC（工业级个人计算机）结合就可以满足自动驾驶计算平台的所有需求。

此外，AXU还提供计算加速、升级数据分析及处理、安全存储功能，并且支持多接口。

而且为提升汽车应用性，未来几个月，AXU还会加入液冷功能。

另一项全新硬件是搭载V2X OBU（车联网车载单元）的车路协同技术。

车路协同由硬件、软件和云共同实现。在硬件平台方面，OBU包括硬件设备和所有LTE-V2X和DSRC所需的驱动及协议栈。

而软件平台则采用Apollo V2X适配器，内置安全和数据融合功能。

云服务平台为车联网提供路侧服务，如信号灯控制器和RSU（路侧设备）。

并且既然是Apollo3.5的一部分，上述一系列智能车路协同系统IVICS中的软硬件方案，也都被宣布开源开放。

NO.5 路径规划

第五大黑科技武器，软件端，规划和预测，都有不少新亮点。

首先是基于场景的Apollo规划模块。

Apollo从地图和本地化模块中，获取数据输入，可以确切锁定车辆在地图中的位置。

与此同时，结合路线、感知和预测模块，自动驾驶车辆就能了解其行驶目标及周围环境。

基于此，新添加的规划调度程序和场景管理器正是为处理车辆移动定位而生。

如此升级，在本次Apollo3.5中看似“小插件”，但背后技术实力所在，不容小觑。

目前的框架中，还设置有车道跟随、侧方绕行和其他的场景处理器，开发者可以灵活添加。

此外，Apollo还重构了交通行为决策器以及数学优化器，进一步丰富工具库。

而且新的规划体系结构具有可扩展性和灵活性，开发者可以根据自己场景需求，构建“专属”场景处理器。

Apollo还现场举例展示了场景处理器的工作原理：

目前，Apollo的规划模块支持多种或简单或复杂的道路场景，例如有隔离带的道路、狭窄的道路、有保险杠的道路、禁停区域、人行道、路旁有停车的道路等等。

它所支持的场景还包括，设有全向停车标志和交通灯的交叉路口，以及设有双向停车标志和汇入路口交通灯的路口。

而Apollo设计的开放空间规划器，就是为处理车库停车及三点调头场景而生。

NO.6 交叉路口预测

第六项黑科技武器，同样软件侧，是解锁城市开放道路中功不可没的Apllo交通预测模块。

根据自动驾驶车辆的位置和行驶目标，Apollo3.5在交通预测中添加了场景分类器。

障碍物在不同场景下表现不一，例如在直路跟行的场景下，车辆的行驶方向非常有限，而在有的交叉路口，车辆可以从不同的方向驶出路口。

为了处理这些不同的场景，Apollo在模型池里加载了多个深度学习模型。

相同原理，轨迹预测器也有一个算法池，开发者可以从中选择能够处理某个场景的算法。

而车道跟随和交叉路口这两个场景，采用的是完全不同的模型，体现道路场景的车道特征也在神经网络中的1D卷积层中进行了编码。

Apollo方面解释，当我们能够更好地去了解不同场景时，就能更好地进行预测。我们在深度学习模型中对场景进行编码，以实现更精确的预测，并生成定制的预测轨迹。

NO.7 Apollo企业版

最后一项，可视为百度无人驾驶阶段性成果，也可视为无人驾驶将要迈步全新阶段。

因为百度还正式发布全新品牌：百度Apollo Enterprise（Apollo企业版）。

这也是全球首个最全面自动驾驶和车联网领域的商业解决方案，为汽车企业、供应商和出行服务商加速实现智能化、网联化、共享化，提供量产、定制、安全的自动驾驶和车联网解决方案。

其中，解决方案中包含了车联网解决方案小度车载OS、自动泊车、高速场景自动驾驶、小巴自动驾驶，以及地图数据服务等方面。

毫无疑问，Apollo企业版也可以视为百度无人驾驶营收的先声。

从2012年百度IDL开始实验室研发，到如今Apollo驶向全球，Apollo3.5的这一小步，Apollo企业版的新尝试，都在把全球无人驾驶往前推进一大步。

所以企业版方案的推出，也在侧面说明：自动驾驶全局性商用落地的步伐，更快了。

OMT：Apollo回答2018

最后的最后，七大无人驾驶最新黑科技之外，Apollo也在会上回顾了2018年。

这在新技术新产品新场景面前，“相形见绌”，但却能解释Apollo为何能在全球展会现场赢得欢呼的核心原因。

其实在Apollo发布会开场，Apollo平台研发负责人王京傲就开门见山对过去一年进行了回顾。

他说从1月份发布Apollo2.0，到4月份2.5版本更新，再到7月份Apollo3.0版本推出……这是马不停蹄的一年。

同时也是不断兑现诺言的一年。从解锁高速货运卡车场景，到阿波龙无人驾驶小巴发布、Neulix送货汽车推出，最近还研发了一款低耗能、低成本的低速自动驾驶方案，应用于金瑞麒漫游车。

但站在开放平台和开发者成绩角度，2018更是荣耀的一年。

这一年中，Apollo的合作伙伴超过130+，社群服务的开发者超过1.5万名、遍布全球97个国家。

所以这正是Apollo现场“WOW”起伏的原因。

Apollo，现在不单是中国无人驾驶名片，也正在成为全球无人驾驶的共同话题。

而今日这套黑科技组合拳，亦在美国现场获得认可、引来欢呼，赢得尊重。

势头之上，Apollo，很猛、很好，Keep driving~

— 完 —

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