蘿蔔快跑技術解析：百度在 Apollo Day 2024 上講了什麼？

芝能汽車出品

現在蘿蔔快跑特別出圈，以至於大家都在看蘿蔔快跑怎麼 “跑” 起來的。

我們可以回溯到 5 月 15 日，百度 Apollo 在武漢舉辦了 Apollo Day 2024 活動，回顧了自動駕駛領域長達十年的深耕成果，在這次活動上百度發佈了 Apollo ADFM（Autonomous Driving Foundation Model），一款專為 L4 級自動駕駛設計的大模型。

這款大模型結合硬件產品與安全架構，通過多重安全冗餘與管理策略，確保了車輛的穩定與可靠。Apollo ADFM 的引入，標誌着自動駕駛技術的安全性與泛化性達到了前所未有的高度，其性能超越了人類駕駛員十倍以上，成功覆蓋城市級全域複雜場景。

Part 1

第六代無人車：Apollo RT6

與 Apollo ADFM 一同亮相的還有百度第六代無人車 Apollo RT6（頤馳 06）。這款車型的指導價僅為 20.46 萬元，相比前一代車型成本下降了 60%，從近 50 萬元大幅降至 20 萬元級別，開啓了自動駕駛汽車的平民化時代。

Apollo RT6 的推出，不僅體現了技術進步帶來的成本降低，還標誌着自動駕駛技術向大眾市場的邁進。除了大模型的應用，第六代無人車的成本降低還得益於硬件的不斷優化與規模化生產。從使用昂貴的 Velodyne 激光雷達到採用成本更低的國產禾賽激光雷達，再到與江鈴新能源合作生產，每一步都見證了成本控制與技術迭代的協同進步。

隨着蘿蔔快跑無人車自動運營網絡的完善，營運成本將降低 30%，而通過自動駕駛技術與運營效率的持續優化，服務成本將降低 80%。蘿蔔快跑的收入穩定增長，預計到 2024 年底將在武漢實現收支平衡，2025 年全面進入盈利期，成為全球首個實現商業化盈利的自動駕駛出行服務平台。

百度的認為，Robotaxi 業務需要具備以下幾個關鍵屬性：

● 高於人類駕駛員的綜合安全性。

● 駕駛合理、體驗舒適和及時送達的服務標準。

● 廣泛的時空覆蓋能力，並能快速擴展到新區域。

● 無人駕駛硬件和服務的低成本。

Part 2 技術底層是什麼？

百度的 Autonomous Driving Foundation Model（ADFM），被稱為全球首個支持 L4 級別無人駕駛業務的大模型，是蘿蔔快跑的核心技術。ADFM 包括感知大模型和規劃大模型，兩者通過聯合訓練，從原始數據捕捉到油門和轉向輸出，形成端到端的自動駕駛系統。

Apollo ADFM 感知大模型已經實現包括檢測、跟蹤、理解、建圖這幾項基本能力。其中感知大模型中的基礎模型通過點雲和視覺多模態融合的方式，實現了相機和主動光不同類型傳感器的優勢互補，兼顧深度、準確性和信息豐富程度。

在數據處理上，感知大模型也實現了更完善的數據自標註，將原始數據批量自動化轉化為粗標數據以及精標數據，極大程度的解決了標註數據獲取這一困擾感知效果提升的瓶頸問題。感知大模型對超長尾場景的檢測能力更為精準，比如不規則障礙物、各種位置關係的行人、非機動車或是施工佔道等等。

● 感知大模型：感知網絡從原始傳感器數據中提取信息，生成道路結構和障礙物等數據，數據不僅用於模型內部，也以人類可讀的形式輸出，確保系統的可監督性和問題追溯性。

● 規劃大模型：決策規劃網絡接收感知網絡輸出的數據，包括顯示的三維向量空間和隱式的 BEV 特徵，通過 Transformer 在大量數據之間挖掘關係，最終形成最佳的軌跡匹配。

百度採取的 “先分段，再聯合訓練” 的策略，目的是平衡模型的性能與可解釋性，這種方法可能帶來更高的準確率和魯棒性，但也可能因各部分間的協調問題而產生潛在的缺陷。

頤馳 06 擁有 1200tops 雙 AI 多核芯片、 7 類 40 個傳感器， 在感知、計算、高精度定位、轉向、制動、駐車、網絡、熱管理、5G、電源等十個領域的冗餘設計全面應用了 “百度 Apollo ADFM 大模型 + 硬件產品 + 安全架構” 的方案。

小結

我們再等子彈飛一會，看看持續上量（突破 1 萬、突破 10 萬）以後 Robotaxi 的情況會如何。