汽车机器人亮相元宇宙，自动驾驶离我们生活还远么？

探索元宇宙的无限可能：百度Create AI开发者大会深度解析

今年的百度Create AI开发者大会，首次打破时空界限，在元宇宙中盛大召开。这场前所未有的盛会不仅吸引了十万之众的参与者，更是开启了一个全新的数字纪元。虚拟舞台上，数字版的李彦宏携手“萝卜快飞”，共同展示了科技的前沿力量。

在元宇宙的背景下，萝卜快跑已不仅仅是一个科技项目，更是百度战略发展的重要一环。李彦宏在大会上透露，萝卜快跑的自动驾驶出租车计划在不久的将来将覆盖更多城市。到2025年，这一服务将拓展至65个城市；而在不远的将来，即2030年，它将进一步覆盖至100个城市。更令人振奋的是，集度的首款汽车机器人也计划在2023年实现量产交付。

Apollo Park的入驻更是让元宇宙大会成为一次生动体验之旅。在这个虚拟的空间里，参会者得以率先体验充满汽车机器人的世界，直观地感受到自动驾驶场景的魅力。值得一提的是，Apollo Park不仅仅是展示技术的平台，它更是一个能让大众深入理解百度自动驾驶应用的窗口。

而在百度打造的元宇宙“未来世界”中，汽车机器人成为了核心角色。这些汽车机器人并非简单的机械装置，而是融合了人工智能技术的创新产品。它们具备自动驾驶、自然交流以及自我学习的三大能力。这意味着，未来的汽车机器人不仅能够自主移动，更能洞悉人类的情绪和需求，为人类提供情感陪伴。它们还拥有强大的学习能力，能够持续优化自身性能，为人类带来更加便捷和智能的生活体验。

在这个充满科技魅力的元宇宙中，百度通过其前沿技术为我们描绘了一幅未来的画卷。而这场盛大的开发者大会，无疑是探索这一未来世界的起点。想象一下拥有一辆汽车机器人，它将自动驾驶带你畅游四方，不仅能知晓你的音乐喜好，回答你的问题，还能为你推荐心仪的餐厅。这辆神奇的汽车机器人，与电影中的“大黄蜂”相比，只差一个变形的能力。虽然汽车机器人的概念似乎只存在于科幻电影中，但实际上，它并非遥不可及。

自动驾驶无疑是汽车机器人的核心技术。想象一下，百度Apollo已经在这个领域耕耘了近九年。自动驾驶的道路充满挑战，需要集结各方力量共同推进。正因为此，百度在2017年推出了Apollo自动驾驶开放平台，邀请全球开发者共同参与到这一技术的研发中。

经过四年的不断努力，Apollo已经完成了11个版本的迭代。在最近的百度Create 2021自动驾驶论坛上，百度发布了全新的Apollo 7.0。这一路走来，Apollo自动驾驶开放平台不断突破技术难题，将应用场景从特定的道路扩展到了繁忙的城市街道，标志着自动驾驶技术的量产落地已经指日可待。

这个汽车机器人的概念不仅令人兴奋，而且已经开始逐渐成为我们现实生活中的一部分。它不仅仅是一个交通工具，更是一个智能助手，一个能够为我们提供便利和娱乐的伙伴。随着技术的不断进步，这样的汽车机器人将在未来成为我们生活中不可或缺的一部分。Apollo 7.0重塑开发体验，推动自动驾驶技术飞跃

随着Apollo 7.0的崭新更新，研发工具链得到了进一步的梳理与优化。这一版本不仅助力于更多开发者以低成本开发自己的自动驾驶应用，更实现了从开源平台到全方位工具化平台的华丽跃迁。

Apollo 7.0的推出，标志着汽车机器人时代的加速到来。如果说之前的Apollo版本如同一个学术交流的平台，那么这一次的升级则是一个催生的“孵化器”。在技术已经成熟的背景下，如何让自动驾驶技术真正落地并为社会创造价值，成为当前的首要任务。

面对自动驾驶落地的诸多挑战，如有效数据的获取与处理、高效低成本的模型训练等，Apollo 7.0都给出了实质性的解决方案。此次更新，推出了Apollo Studio一站式实践云平台和行业首创的PnC强化学习模型训练与仿真评测平台。这些工具不仅提升了数据分拣和标注的效率，更整合了开发者从理论到实践的全流程云端工具链。这意味着开发者可以更加便捷地在平台上进行开发、测试和优化。

值得一提的是，百度Apollo的测试车辆规模已经突破500辆大关，并在全球近30个城市进行开放道路测试。这一举措不仅积累了海量的实际道路数据，更为自动驾驶技术的实际应用提供了宝贵的经验。Apollo 7.0正是基于这些丰富的实战经验，为开发者提供了更加成熟、稳定的工具支持。

Apollo 7.0不仅提升了开发者的开发体验，更为自动驾驶技术的普及和应用奠定了坚实基础。它的出现，无疑为整个自动驾驶领域注入了新的活力。优化后的文章如下：

在自动驾驶技术的深度发展中，模型参数的调优至关重要，这需要海量信息的训练。Apollo 7.0以其强大的实力，为开发者提供了一个海量的场景库。不仅如此，Apollo还提供了云端的数据处理工具，帮助开发者在云端便捷高效地进行模型训练，轻松应对海量数据的挑战。

值得一提的是，Apollo还创新性地引入了虚拟仿真训练。自动驾驶的算法模型在训练后需要进行验证，但实际的道路环境难以复现，且复现的时间成本极高。于是，仿真技术成为了一个绝佳的解决方案。虚拟仿真就像为汽车搭建了一个专属的元宇宙，让搭载新算法的自动驾驶汽车可以在仿真环境中反复验证。

Apollo 7.0的仿真环境独具优势。它基于Apollo车队及生态合作伙伴采集的真实路测数据，在场景的复杂度和交互的真实性上均领先同行。值得一提的是，Apollo的车队测试总里程已经超过2100万公里，并且每天都在以4万公里的数据持续增长，相当于每天都在绕地球测试一圈。如此海量的数据，不仅能挖掘到有价值的边缘场景，为自动驾驶模型训练提供丰富“养分”，也能为虚拟仿真测试提供真实可靠的“真题”。

除了工具链的升级，Apollo 7.0还在感知算法模块方面进行了重大突破。新推出的算法模型能够针对激光雷达感知和视觉感知进行高效工作，并带来一个全新的预测模型。这个预测模型能够更快速、更准确地预测其他道路参与者的行动意图，为车辆的决策提供更有价值的输入。

Apollo 7.0构建了一个催熟自动驾驶的孵化器。透过其整体架构图，我们可以一窥全貌：底层的线控车辆和包括激光雷达、摄像头、V2X车载单元等在内的硬件开发平台，以及上层的感知和规控算法模型，再加上云端的数据处理、虚拟仿真、高精地图等完善服务。这是一个全面而强大的体系，预示着自动驾驶的未来已经来临。百度技术架构图：自动驾驶研发方法论之精华

在多年的自动驾驶技术研发过程中，百度积累了丰富的经验和方法论，所有这些都被巧妙地浓缩在一张宝贵的架构图中。这张图，堪称百度自动驾驶技术的集大成之作。

场景与人才：自动驾驶落地的两大基石

如同人类学习知识是一个渐进的过程，自动驾驶技术的成熟也需要从简单到复杂。当谈论自动驾驶的落地时，我们往往首先想到的是在一些相对简单的场景中进行。其中，“场景”便是自动驾驶落地的关键所在。

百度Apollo：场景落地的杰出代表

以百度Apollo推出的“萝卜快跑”自动驾驶出租车服务为例，该服务已经部署了数百辆规模的车队，在北京、上海、广州、沧州、长沙、重庆等6大城市成功运营。更进一步的，北京首钢园区的Apollo Robotaxi已经开展全无人驾驶试运营，并成功实现商业化闭环，向乘客收费。

百度Apollo X计划：多维探索汽车机器人落地之路

除了“萝卜快跑”外，百度还推出了Apollo X计划。这一计划旨在人才、技术、资本等多个维度扶持各类企业，共同探索汽车机器人落地的可能性。目前，百度Apollo已与生态合作伙伴联合构建了覆盖客运、货运、生活服务等各类场景的自动驾驶机器人。这一系列的举措，无疑为汽车机器人的落地提供了强有力的支撑。百度凭借其深厚的技术积累和不断创新的精神，正引领着自动驾驶领域的发展，向着更智能、更未来的方向迈进。公共交通领域，由于其路线固定、速度相对较慢以及在园区、景区等封闭道路内行驶的特点，为自动驾驶技术的实施提供了得天独厚的条件。百度与金龙合作打造的公交汽车机器人“阿波龙”便是明证。目前，阿波龙已进化到第二代，并在北京、广州、雄安、重庆、佛山等22个城市园区成功落地，展现了自动驾驶技术在公共交通领域的广阔前景。

在货运领域的干线物流方面，以高速公路为主的环境相对简单，同时极具商业价值。如果AI能够替代物流司机，不仅可以大幅节省人力成本，还能提升运输安全性，降低高速公路的事故率。百度Apollo与狮桥联合推出的干线物流汽车机器人DeepWay星途1代，正是这一领域的创新尝试。

矿山道路的空旷与恶劣环境，成为自动驾驶落地的另一绝佳场景。矿车驾驶员因环境恶劣和为了盈利的超负荷运作，事故率居高不下，而AI的介入将彻底改变这一现状。不惧恶劣环境，24小时持续运作的AI，为矿山运输问题提供了最优解。华能伊敏已在矿山成功落地自动驾驶矿卡汽车机器人，为行业树立了典范。

不仅如此，低速物流领域也呈现出自动驾驶技术的广阔应用前景。在园区、高校等封闭场地内，低速物流速度较慢，为自动驾驶技术的实施提供了理想环境。Apollo X计划中的新石器零售汽车机器人便是如此，它已在上海、苏州等地部署，为居民提供外卖、小商品售卖等服务，展现了自动驾驶技术在物流领域的多元化应用。除了上述场景，汽车机器人的应用正在不断扩展至更多领域。城市环卫、港口物流、机场物流以及景区观光等领域，都将逐渐迎来汽车机器人的落地应用。而更多具有潜力的应用场景，仍待进一步挖掘。

除了资金和技术支持，推动汽车机器人的落地应用还需要源源不断的高质量人才。为此，百度推出了Apollo EDU自动驾驶教育人才计划。该计划致力于培养自动驾驶行业所需的应用型人才和研究型人才，将先进的科学技术转化为实践应用。Apollo已在Apollo开发者社区推出了自动驾驶实践课程，并与北京航空航天大学合作，共同开设了国内首个自动驾驶硕士专业方向。

教育是技术发展的基石。作为自动驾驶行业的先行者，百度Apollo通过产学研融合项目和网络教学课程，将自身的实践经验转化为知识，向行业输送具备岗位技能和实践能力的稀缺人才。这不仅对自动驾驶行业的发展起到了巨大的推动作用，也为中国自动驾驶行业培养了大量人才。

我们注意到，早期的自动驾驶行业从业者大多毕业于美国高校，导致许多企业选择在硅谷设立研发中心。但随着Apollo EDU项目的推进，我们有望改变这一现状。我们期待这个项目能够营造更加有利于实践创新的环境，让国内企业在本土就能招募到合适的人才，推动自动驾驶技术的普及和应用。这不仅将加速中国自动驾驶行业的发展，也将为全球的自动驾驶技术做出重要贡献。在科技巨擘的浪潮中，Apollo正将汽车机器人从虚拟世界引领至现实。借助Apollo 7.0工具化平台，百度Apollo正在无私地分享其先进的自动驾驶技术，并通过Apollo X计划，加速各种场景的落地实践。Apollo EDU也在为自动驾驶领域培育人才，提供全方位的支持。无疑，百度Apollo正在为中国自动驾驶产业的发展进程注入强大的动力。

放眼全球，没有哪家人工智能科技公司能像百度Apollo一样，以如此开放的态度推动技术商业化落地。自动驾驶，作为人工智能的一大应用领域，落地之路困难重重。即使是如谷歌这样的全球市值巨头，投入巨额成本，拥有全球最大的测试车队，其自动驾驶大规模商业落地的步伐仍显得遥不可及。

美国的两大自动驾驶科技巨头Waymo和Cruise，其高层频繁变动，更加证实了单一企业在自动驾驶落地方面的突围困难。相较之下，由百度引领的自动驾驶开放合作路线在国内的发展前景更为乐观。百度Apollo已成为全球最活跃的自动驾驶开放平台，其全球生态合作伙伴超过210家，全球开发者数量更是达到了惊人的80000名，开源代码数高达70万行。

在自动驾驶技术的赛道上，百度Apollo不仅拥有雄厚的技术实力，还以开放的姿态与全球伙伴共享资源，共同推进技术的发展。这样的合作模式，使得百度Apollo在自动驾驶领域的地位无可替代，也让人们看到了汽车机器人从虚拟走向现实的希望。在开放的生态环境下，华能伊敏的自动驾驶矿卡汽车机器人正在伊敏露天矿进行全天候作业，展示出了惊人的效率和稳定性。与此DeepWay的干线物流汽车机器人已经完成了场地测试，正准备投入繁忙的干线物流运输网络中，为物流行业带来革命性的变革。新石器的零售汽车机器人也从封闭的园区走向了开放道路，为商业环境注入了新的活力。面向私家车市场的集度首款汽车机器人也即将在不久的将来，于2023年交付到消费者手中。

不仅如此，就整个国内自动驾驶产业的落地速度而言，我们已然走在全球的前列。国内的激光雷达企业已经实现了对外企的碾压，出货量大幅增长。搭载辅助驾驶系统的新车在国内市场的渗透率也领先于全球，越来越多的消费者将智能化水平作为购车的重要考量因素。这一切都彰显了百度Apollo在自动驾驶技术、人才和资本方面的战略布局，对整个产业链上下游产生的巨大推动作用。

通过Apollo 7.0和Apollo X计划的推进，以及Apollo EDU的持续培养，汽车机器人的成熟落地正在加速进行。这标志着普通消费者将能更快享受到人工智能技术对生活质量的提升，驾驶将更加智能、便捷和安全。我们期待着这一天的到来，期待着人工智能技术在更多领域的广泛应用。