萝卜快跑技术解析：百度在 Apollo Day 2024 上讲了什么？

芝能汽车出品

现在萝卜快跑特别出圈，以至于大家都在看萝卜快跑怎么 “跑” 起来的。

我们可以回溯到 5 月 15 日，百度 Apollo 在武汉举办了 Apollo Day 2024 活动，回顾了自动驾驶领域长达十年的深耕成果，在这次活动上百度发布了 Apollo ADFM（Autonomous Driving Foundation Model），一款专为 L4 级自动驾驶设计的大模型。

这款大模型结合硬件产品与安全架构，通过多重安全冗余与管理策略，确保了车辆的稳定与可靠。Apollo ADFM 的引入，标志着自动驾驶技术的安全性与泛化性达到了前所未有的高度，其性能超越了人类驾驶员十倍以上，成功覆盖城市级全域复杂场景。

Part 1

第六代无人车：Apollo RT6

与 Apollo ADFM 一同亮相的还有百度第六代无人车 Apollo RT6（颐驰 06）。这款车型的指导价仅为 20.46 万元，相比前一代车型成本下降了 60%，从近 50 万元大幅降至 20 万元级别，开启了自动驾驶汽车的平民化时代。

Apollo RT6 的推出，不仅体现了技术进步带来的成本降低，还标志着自动驾驶技术向大众市场的迈进。除了大模型的应用，第六代无人车的成本降低还得益于硬件的不断优化与规模化生产。从使用昂贵的 Velodyne 激光雷达到采用成本更低的国产禾赛激光雷达，再到与江铃新能源合作生产，每一步都见证了成本控制与技术迭代的协同进步。

随着萝卜快跑无人车自动运营网络的完善，营运成本将降低 30%，而通过自动驾驶技术与运营效率的持续优化，服务成本将降低 80%。萝卜快跑的收入稳定增长，预计到 2024 年底将在武汉实现收支平衡，2025 年全面进入盈利期，成为全球首个实现商业化盈利的自动驾驶出行服务平台。

百度的认为，Robotaxi 业务需要具备以下几个关键属性：

● 高于人类驾驶员的综合安全性。

● 驾驶合理、体验舒适和及时送达的服务标准。

● 广泛的时空覆盖能力，并能快速扩展到新区域。

● 无人驾驶硬件和服务的低成本。

Part 2 技术底层是什么？

百度的 Autonomous Driving Foundation Model（ADFM），被称为全球首个支持 L4 级别无人驾驶业务的大模型，是萝卜快跑的核心技术。ADFM 包括感知大模型和规划大模型，两者通过联合训练，从原始数据捕捉到油门和转向输出，形成端到端的自动驾驶系统。

Apollo ADFM 感知大模型已经实现包括检测、跟踪、理解、建图这几项基本能力。其中感知大模型中的基础模型通过点云和视觉多模态融合的方式，实现了相机和主动光不同类型传感器的优势互补，兼顾深度、准确性和信息丰富程度。

在数据处理上，感知大模型也实现了更完善的数据自标注，将原始数据批量自动化转化为粗标数据以及精标数据，极大程度的解决了标注数据获取这一困扰感知效果提升的瓶颈问题。感知大模型对超长尾场景的检测能力更为精准，比如不规则障碍物、各种位置关系的行人、非机动车或是施工占道等等。

● 感知大模型：感知网络从原始传感器数据中提取信息，生成道路结构和障碍物等数据，数据不仅用于模型内部，也以人类可读的形式输出，确保系统的可监督性和问题追溯性。

● 规划大模型：决策规划网络接收感知网络输出的数据，包括显示的三维向量空间和隐式的 BEV 特征，通过 Transformer 在大量数据之间挖掘关系，最终形成最佳的轨迹匹配。

百度采取的 “先分段，再联合训练” 的策略，目的是平衡模型的性能与可解释性，这种方法可能带来更高的准确率和鲁棒性，但也可能因各部分间的协调问题而产生潜在的缺陷。

颐驰 06 拥有 1200tops 双 AI 多核芯片、 7 类 40 个传感器， 在感知、计算、高精度定位、转向、制动、驻车、网络、热管理、5G、电源等十个领域的冗余设计全面应用了 “百度 Apollo ADFM 大模型 + 硬件产品 + 安全架构” 的方案。

小结

我们再等子弹飞一会，看看持续上量（突破 1 万、突破 10 万）以后 Robotaxi 的情况会如何。