百度Robotaxi技术理念的特殊之处在于其致力于持续提升视觉在感知系统中的作用占比 。
得益于Apollo Lite的技术积累 ， 视觉能力做强了才有在传感器成本上做减法的信心和资本 ， 在行业内对激光雷达使用做到肉眼可见的个数最少 ， 线数最低 ， 形成了百度在整车成本上的绝对优势 。
这一切背后的逻辑是全力降低Robotaxi车辆的BOM成本 ， 加速跑通商业化 。

文章插图

△仅使用一颗激光雷达的第五代共享无人车Apollo Moon
如今再回想起做Apollo Lite的缘起 ， 王亮依然清楚地记得这背后的权衡和博弈 。
2016年 ， 百度自动驾驶事业部内展开过一场讨论 。 待决策的问题只有一个 ， 百度自动驾驶采用重视觉还是重激光雷达路线？
出于让各算法模块快速上路迭代的目的 ， 百度选择了激光雷达为主的技术路线 。 而为了聚焦 ， 当时并没有分资源投入纯视觉路线研发 。
激光雷达路线成为百度一块招牌同时 ， 也带来问题：
成本 。
在过去很长一段时间内 ， 全球范围内能提供高线束机械式旋转激光雷达的只有Velodyne一家 ， 成本高昂产量小 。
对于百度这种TOP级玩家来说 ， 成本和产能限制了车队规模 ， 也就限制了迭代速度 ， 百万起步的乘用车显然更难起量 。
所以2019年 ， 百度内部终于下决心成立团队纯视觉方案做起来 ， 既为追赶先进 ， 也为商业化准备弹药 。
Apollo Lite成立第一天就明确性能指标和L4级Robotaxi对齐 ， 形成和激光雷达团队并行的两条路线 。
回忆起技术路线选择 ， 王亮给出百度的思考：无人驾驶的规模化落地是一次长征 ， 除了有笃定的信念支撑 ， 更要基于正确的路线才能到达目的地 。
他还不无感慨地分享：正是当年从以色列传来的Mobileye纯视觉DEMO ， 坚定了大家对视觉路线的决心 。
就这样 ， 在2019年 ， 一个还不到20人的团队启动 ， 开始了Apollo Lite的征途 。
ANP因何生而不同？
2021年 ， 城市场景已成各车企领航辅助驾驶功能的必争之地 。
特斯拉纯视觉FSD功能在美国逐步小批量推送 ， 渐进测试；Mobileye将自家纯视觉驾驶方案带到纽约和印度最复杂的街道DEMO演示 。
国内多家新势力公布的城市方案趋向拥抱半固态激光雷达 ， 这背后既有对安全的重视 ， 也从侧面印证了纯视觉方案在中国道路场景下的进入门槛极高 ， 绝非普通玩家敢于挑战 。
百度主打的ANP（Apollo Navigation Pilot）智驾产品以Apollo Lite视觉方案为基础 ， 融通泊车域和行车域下的多类驾驶场景 ， 实现“点到点（door-to-door）”的智能驾驶功能 ， 同时为用户带来安全、平稳、连贯的驾驶体验 。
由于不强依赖激光雷达 ， ANP利于车企优化硬件成本 ， 更经济的获得城市领航辅助驾驶功能 。
同时基于百度多年在Robotaxi项目上对激光雷达的使用经验/技术积累 ， ANP也可根据车企不同级别车型的定位和智能化预算 ， 选配激光雷达用以提升工况并获得更先进的驾驶能力 。
作为百度智驾旗舰产品 ， ANP核心产品优势是什么？自研纯视觉方案 ， 为何国内只有百度能与特斯拉、Mobileye一战？

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