百度Apollo:CTO级无人车大牛不稀缺,我们这也就百八十个吧

人才机制,也有“自动驾驶”

贾浩楠 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

中国路况场景下的无人化车队实况、自动驾驶商业化的最新进展……

刚刚,在百度Apollo技术开放日上,关于自动驾驶的最前沿探索成果,都一一展现。

而且百度Apollo的成果之所以备受关注,不仅因为代表了中国头雁玩家在自动驾驶进程上的最新进展,还因为在全球竞速中,开始展现出的超车领先态势。

无人化、商业化……都是自动驾驶量产落地的公认大方向。

但结合车路协同、智慧交通,目前只有在中国、百度Apollo才能给出最富参考价值的成果——更何况还是在更复杂的中国路况场景下。

然而,围绕在百度Apollo身上的疑问仍然悬而未决。

一方面,作为中国自动驾驶的头雁玩家,它正在一步步展现落地商用上的领先——还是全球范围内。

另一方面,自动驾驶领域的关注者都知道,百度Apollo也因为人才方面的来来去去,素有“黄埔军校”之名。

但问题也就在这里,在一个最具技术创新突破的领域,在一个高人才密度依赖的方向,百度Apollo发展和现状中的这种反差,如何解释?抑或自动驾驶领域已经走出了高人才密度依赖?

在现场,百度Apollo首次给出官方回应和解释。

百度自动驾驶技术最新进展?

Apollo Day上,百度依然从两大维度来体现进展。

一是技术上。

二是商业化落地。

这也是自动驾驶江湖最新的“华山论剑”标准。

先从技术层面来看,衡量自动驾驶实力的基础面没有变化——依然是几大硬指标,包括路测里程牌照数车队规模

截至2022年3月,百度Apollo的最新进展是:

路测里程超过2500万公里;
中国自动驾驶牌照411张,其中载人牌照231张;
测试车队超过500辆。

毫无疑问,从数据本身来讲,百度Apollo依然是国内当之无愧的自动驾驶头雁,从体量到速度——此诚不可争锋。

在全球范围内,从数据维度来看,也只有谷歌系的Waymo,能从测试车队和里程上可以相提并论——不过这种状况看起来也正在发生显著变化。

自动驾驶技术真正开始谈商业落地,Waymo代表的美国队,面临的难度与中国相比不可同日而语。

2018年官方发布的《北京市自动驾驶车辆道路测试报告》中,对于中国路况复杂程度就已经做出了定性定量的划分。

《报告》按照北京市自动驾驶能力评估标准,从交通密度、车道类型、交叉路口形态、交通设施种类、区域特征、交通参与者特征、交通流组织模式等等层面,将城市交通复杂度划分为五大类场景。

而依据五大类场景,对开放测试路段道路进行分级,分为 R1-R5。

仅在北京一地的路测中,百度是唯一一家有能力覆盖全部路况复杂度的企业。

按照《报告》中的标准估计,百度RoboTaxi落地的北京亦庄经开区,最复杂的道路交通参与者密度为美国加州的15倍。

首先是百度建成了独特的自动驾驶数据闭环。

所以,尽管都是RoboTaxi的商业化落地,但在中国面对的难度级别、和对技术实力的要求,显然比在北美高得多。

即使商业化开局就是“困难模式”,但百度Apollo在中国取得的进展,依然超过了北美其他公司。

技术成绩单背后,还有更值得关注的技术系统和后台支撑

主要有两个。

首先是百度建成了独特的自动驾驶数据闭环。

无论叫“数据闭环”,还是叫“数据飞轮”,其核心都是“路测-收集数据-反哺算法-测试-部署-路测”的循环。

这既是提升自动驾驶算法的最便捷途径,却也是限制很多自动驾驶公司落地的瓶颈。

原因其一是法规限制使测试范围有限,其二是高昂的车队成本。

Waymo这两年进展放缓,以及特斯拉FSD的飞跃式进步,运作模式层面的核心原因就在此。

而百度能突破这个难题,关键在于ANP-RoboTaxi架构做到数据共生共享。

百度的RoboTaxi、搭载ANP方案的乘用车,以及内部的仿真测试数据互相融通,各种不同车型相互反哺,形成一个超强数据闭环。

这也意味着百度Apollo的数据迭代,实现了完全无人驾驶和量产自动驾驶的统一。

或许很快,随着量产自动驾驶数据开始汇流其中,无论从数量还是质量,百度Apollo都将迎来飞跃。

其次,还有5G云代驾值得关注,这是百度Apollo的无人驾驶接下来有路就有“萝卜快跑”的关键支撑。

活动现场,百度通过直播连线的方式呼叫了正在进行日常无人驾驶测试的车队,从九宫格直播画面可以清晰地看到,其中一辆无人车正在通过亦庄交通环境最为复杂,人流量、车流量密度最高的路口,无人车面对这些复杂交通环境均能轻松应对。

如前文所述,中国路况要比美国路况复杂更多,自动驾驶想要在中国实现规模化全无人部署更难。

而百度Apollo正是在单车智能、监控冗余、平行驾驶三层安全体系以及完备的测试验证体系全方位保障下,才得以在复杂的中国路况下逐步推进从封闭区域到公开道路、从主驾无人到车内无人的规模化无人测试进程,稳步迈向自动驾驶的无人化时代。

有意思的是,5G云代驾作为自动驾驶的典型中国探索成果,也成为了国际标准。

就在去年的国际通用自动驾驶分级标准更新中,专门新增了5G云代驾条目,从权威客观角度承认了这项技术的必要性。

当然,无论是显性的技术成绩单,还是背后的技术架构和支撑,现在都只能成为基础面了。

因为现如今衡量一家自动驾驶公司的基本面,更核心的指标已经进化到了无人化能力。

一方面,无人化体现着真正的自动驾驶技术实力。

另一方面,唯有无人化的技术能力,才能让商业化成为可能。

所以百度Apollo此次披露的无人化商用落地的最新数据,更受关注。

自动驾驶竞速新标准:无人化、商业化

是的,关于自动驾驶的比拼,正在进入新赛道、新阶段。

这个阶段的最核心指标就是这两个——

无人化

商业化

去年开始,百度先是在北京首钢冬奥园内实现了去安全员的RoboTaxi落地,完成了“ODD”展示和验证。

其后又在北京亦庄获得无人化牌照和收费运营许可,在11月正式开启无人驾驶收费运营——开全球风气之先。

百度也顺势推出了自动驾驶网约车平台——萝卜快跑。

现在,萝卜快跑交出这样的运营成绩单:

萝卜快跑品牌发布后,在亦庄载人测试示范运营的半年时间内,车辆数量、站点密度、订单密度增长超过50%,单车日均完单峰值达28单。2021年第四季度,萝卜快跑载人订单量达21.3万单,环比增加近一倍,第三、第四两个季度获得超过30万订单,2022年这一数据仍在高速增长中。

其次是收费情况。百度RoboTaxi和网约专车相当,但在目前的推广阶段,官方会给用户发各种优惠券抵扣车款,基本每单都能享受1-2折优惠,即更便宜。

第三就是用户反馈和乘客评价。

萝卜快跑后台数据显示,萝卜快跑开启商业化后,用户满意度保持在4.8分,整体满意度4.8,5星好评率超93%。

至于规模,仅在北京亦庄经开区一地,商业运营和测试的RoboTaxi的车队规模就超过了300辆。

而接下来,百度还计划在2025年把“萝卜快跑”自动驾驶服务计划扩展到65个城市,到2030年扩展到100个城市。

与该史无前例的壮举计划相对应,百度还在不断降低成本——

联手主机厂,百度已经把RoboTaxi的成本价刷新到了48万

48万的RoboTaxi,已经进入了普通乘用车的成本区间,而且能省去大笔的司机人工费。

按照RoboTaxi 24小时不停的最高运营强度来计算,一辆车1-2年之内就能覆盖成本,整个生命周期产生的收益,远远大于现在的普通网约车。

百度第五代RoboTaxi的低成本,不是通过减配实现,而是在自动驾驶技术层面的进步,使得第五代L4级自动驾驶套件的成本大幅降低,同时性能还能大幅提高。

而正如前面所说,这套自动驾驶套件,和百度卖给主机厂的ANP互通,RoboTaxi的L4级自动驾驶,其实就是在ANP方案上扩展了激光雷达等相应模块而来的。

这样的技术架构,也带出了百度Apollo在乘用车业务线的商业化进展

截至3月,自主泊车产品AVP已经交付威马、广汽、长城,今年还会在比亚迪、岚图等等车型上看到行泊一体的ANP产品。

ANP之外,百度的自动驾驶还有一条被易于忽略的盈利路线,包含了Apollo在5G车联网、智慧城市交通等等方面的积累。

简单理解,就是未来智能交通基础设施建设。

百度在这一市场已经吃掉了巨量订单,而且这一块业务直接To G,所以它具有其他企业不可复制的优势。

算上这一部分,才是百度全部无人驾驶商业化的全貌。

所以从整体上来看,百度Apollo在无人化和商业化方面的进展,也在进入无人之境,不仅国内无人能及,放眼全球,这份成绩单也实属独一份。

于是从基础面来论,全球自动驾驶的江湖格局,似乎还是三超多强:Waymo、百度Apollo和通用Cruise保持数据和体量上的领先,其他力量处于追赶的第二梯队。

但如果从更具真实力检验的无人化和商业化来看,百度Apollo领衔的中国自动驾驶,正在实现身位上的领先。

全球自动驾驶的竞速排位,很可能会从2022年开始迎来变局。

百度自动驾驶最隐秘系统

新问题是,这种领先是否可持续?

围绕在百度Apollo身上的疑问,仍然悬而未决。

一方面,作为中国自动驾驶的头雁玩家,它确实正在一步步展现落地商用上的领先——还是全球范围内。

另一方面,自动驾驶领域的关注者都知道,百度Apollo也因为人才方面的来来去去,素有“黄埔军校”之名。

问题也就在这里,在一个最具技术创新突破的领域,在一个高人才密度依赖的方向,百度Apollo究竟如何应对这种挑战?

百度副总裁、自动驾驶技术部总经理王云鹏,在现场被问及,首次开诚布公解答。他认为,这种“黄埔军校”现象确实存在,也是行业领军者必须承担的行业责任。

既是领军者也是布道者。

而且这种布道,也是通过人才流动实现的,客观上壮大了整个自动驾驶行业,加速自动驾驶在各个赛道、场景成为主流。

虽然这种“行业价值”,听起来更像是百度对外得体的表述,但确实也是实情。

在更早之前,行业内其他大牛也都感慨过:人工智能尤其是自动驾驶领域,百度在国内开展的最早,投入也是最多、最坚定,在这个过程中培养了大量非常优秀的人才,也为行业输送了一些人才。

而现在可以看到的是,这些百度Apollo历练出来的人才,又凭借自己对行业的深刻认识,以及深厚的技术能力促进自动驾驶的发展,既表现在技术的推陈出新,又体现在推动政策进一步开放。

这么多年来,百度Apollo人才的流动,甚至是行业内成熟自动驾驶公司的人才流动,客观上都带来了行业的进一步繁荣。

然而百度Apollo用现实答卷给出的结果是:人才流动,的确没有影响百度Apollo这艘航母的方向和速度。

这是为什么?

在开放日现场,王云鹏展示了一条“百度自动驾驶之路”,从第一辆第一代车到最新一代无人驾驶车型,从2013年至今,从技术到产品,从路线到方案……

而事业成果的展示背后,则是人如何凝聚和组织运转。

人才问题的答案似乎再明确不过——作为中国自动驾驶的最早探索者,百度Apollo已然在实践中形成了一整套自动驾驶人才和组织机制,一整套自动驾驶的人才系统。

百度Apollo则从三大方面,首次揭开这个隐秘系统的冰山一角。

第一,技术、资源和机遇上的底盘架构

百度Apollo已经具备的大量数据、大量车辆,以及百度在云计算方面的积累,使得模型的训练能够不断的采集数据跑通人工智能模型。

一个团队的新想法、新方案能最快部署、验证和收集反馈。

对于非技术团队来说,百度依然有行业内最齐全的落地场景和无人化、商业化尝试机会

目之所及的百度无人车落地项目,就有乘用车ANP、RoboTaxi、造车、智慧交通、智能卡车、无人物流、工业生产(矿山)等等。

概括起来,就是天地广阔,想做啥都有场景、有资源,天高任鸟飞。

这对应届生和行业新人来讲,更容易实现有序可期的成长。

另外,也有一些技术骨干,被问及为啥选择百度Apollo——

他们给出的理由是,百度有长期坚持的企业战略,还拥有规模化、体系化、服务化、产品化的能力。

这对致力于希望实现自动驾驶梦想的人来说,是初创公司更难具备的吸引力。

第二,从入门到精通的人才培养机制。

外界看到的是,在每一个时期,百度自动驾驶都有明星球员流向业内。

但对于百度Apollo而言,又总是有新的明星球员很快脱颖而出,成为舞台中央中的大牛。

这是因为百度自动驾驶内部有成熟的人才培养机制。

不同的人才对于自动驾驶未来的理解可能不同,在百度这里可以自由选择投身的赛道。

无论是乘用车、RoboTaxi,或是物流,也无论是算法开发或者硬件平台。

对于愿意踏实奋斗的成员,百度内部会拿出足够的资源支持他进步。

量子位了解到的是,Apollo内部如今有几十近百人T7、T8级别的技术骨干团队,都是在Apollo一步步成长起来的。他们曝光不多,不少人像“扫地僧”一样神秘。

王云鹏的说法是,很多百度技术大牛都是低调扎实的风格,说得少还很强,按照外界大牛标准,内部粗略估算也有百八十个吧。

按照江湖猎头的说法,如果业内其他自动驾驶公司、创业公司缺CTO、技术负责人、自动驾驶负责人,首先想到的就是百度、百度Apollo。

实际上,此言倒确实不虚,在自动驾驶江湖进入创投时间以来,众多创业公司都难逃“百度含量”的评估,诸多技术的核心人才,很少没有百度的履历或锤炼……

百度曾经有言:聚是一团火,散成满天星。

在自动驾驶江湖更是如此,中国自动驾驶车队出百度,是调侃,但也是事实。

第三,百度的积累和技术落地场景,在自动驾驶实现上有更大优势。

相信自动驾驶技术和未来的人,要实现自己的理想,百度Apollo是目前最有吸引力的平台。

有领先成熟的技术储备,并由此打开了丰富的商业应用场景,这是百度自动驾驶人才战略的两块“基石”。

不同的应用场景,为不同类型的人提供了丰富的舞台。

技术储备,又给了他们实现构想的工具。

完整的培养和激励机制,让选择留在Apollo的人能心无旁骛实现自己的价值。

而这些人才又反过来打造出了百度Apollo这块金字招牌,吸引新鲜血液加入自动驾驶“头雁”,开始一轮新的学习和成长。

这一套“飞轮”,正是百度人才自动驾驶系统的核心。

在这样的体系优势下,百度对人才的吸引力也是业内领先的。

虽然百度自动驾驶团队已经是全行业的人才高地,但要加速实现无人驾驶的梦想,还远远不够,需要吸引大量的优秀人才。

2021年加入百度的big name,就包括原首汽约车CEO魏东和北汽研究院副院长尹颖。

他们的到来使得百度Apollo商业化运营和汽车机器人的推进大大加速,组织能力的短板也被补齐。

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开启自动驾驶业务的10年间,百度Apollo在技术和商业两个层面做到双双领先,其背后的深层原因固然值得重视。

深究百度领先的核心原因,技术也好,商业化也好,说来说去最后都落在人才。

纵观整个行业的发展,百度能抵御人才流动对业务的冲击,始终保持航向和加速度不变,就是建立起了自己的“人才自动驾驶系统”。

所以自动驾驶的速度之争、实力排名,确实可以用里程、牌照等基础面观照,也能用无人化、商业化等基本面参考,但最核心的还是人才系统的鲁棒性,在熙熙攘攘的炽热江湖中,人才的自动驾驶系统,决定了走多快,更决定了走多远。

更决定了走多远。

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