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△视觉感知融合方案ANP研发测试车安全
ANP是业内唯一来自L4技术降维的高级辅助驾驶产品 ， 核心算法经过Robotaxi长期实路验证 。
百度目前已积累超过2000万公里的L4级真实道路测试里程 ， 此外10亿公里仿真测试里程对每行代码更新做详尽的回归测试 ， 两项业内领先的基础数据 ， 成为ANP驾驶策略安全的基石 。
相比特斯拉等企业采用“影子模式”让用户充当测试人员的方式不同 ， 百度Robotaxi测试聘用经过专业认证的自动驾驶测试人员 ， 有科学严谨的测试体系对自动驾驶边界能力进行测试评估 。
熟路
应对中国复杂城市道路情况下的种种挑战 ， 短期完全脱离高精地图的技术路线并不现实 。
百度身为头部图商 ， 拥有地图测绘资质和成熟的高精地图产线 ， 同属一个部门下的地图团队与算法策略团队能够紧密配合 ， 共同定义适配ANP策略的地图产品和制作更新流程 。 Apollo Lite“轻地图”的技术路线能够保证ANP在未来的地图路网覆盖率和产品可用性上有显性优势 。
开放
ANP系统内置的数据回收策略能够在车端动态对高价值数据进行实时挖掘和存储 ， 数据在合适时间通过wifi/4G回传到服务器 ， 且每类数据与对应的车端模型或者策略关联在平台统一管理 。
之后 ， 通过分析工具和标注服务 ， 原始数据被转化为可以参与模型/策略迭代的标准结构化数据 。
依托百度多年在仿真技术和数据闭环方向上的实践积累 ， ANP如今能为客户提供与之配套的数据服务 ， 支持车企内部研发人员通过平台参与到整车智驾能力的持续演进提升中,参与的媒介是百度提供的一系列工具链系统和云端服务 。
通过数据服务 ， ANP也能与客户间的界面更加透明 ， 客户能够低成本、低门槛的参与ANP的能力进化 ， 在数据的驱动下形成产品的差异化体验和竞争力 。
如何评价Apollo Lite这3年？
Apollo Lite3周年的速度和成绩 ， 其实不难理解 ， 更重要的是 ， 怎么看待Apollo Lite给自动驾驶行业带来的改变？
其实概括起来很简单 ， 就是一套性能可以和L4级RoboTaxi媲美的纯视觉智能驾驶解决方案 。
而且最重要的 ， 这套方案轻传感器、轻算力、强感知能力的方案具备了高性价比的量产能力 ， 足够物美价廉 ， 真正让国内车厂有了和特斯拉对抗的“弹药” ， 在眼下特斯拉攻城略地之时 ， 有了反攻的底气 。
当然 ， 性价比只是吸引企业的一个因素 ， Apollo Lite的更大魅力 ， 还在于它身后的Apollo生态 。 百度的地图、百度的云 ， 百度的车路协同能力 ， 都向合作伙伴开放 。
而对于百度自身来说 ， Apollo Lite 3年来最重要的意义 ， 是率先把领先的技术变成落地的商业产品 ， 从而“反哺”Apollo 。
因为量产之后必然推动整个数据闭环转得更快 ， 数据驱动也会不断提高整个百度自动驾驶业务的技术壁垒 ， 为技术迭代带来正反馈 。

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△ANP-Robotaxi架构实现技术降维与数据反哺
最后 ， 在通向完全无人驾驶的终极目标道路上 ， 百度率先领悟了纯视觉路线“心法” ， 在底层算法层面打开突破口 。

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