车路云图：百度自动驾驶的四张王牌汽车智能化发展的大趋势下

汽车智能化发展的大趋势下，自动驾驶行业到底迎来了什么样的新变局？行业玩家到底该如何做？
在日前举办的“2022中国电动汽车百人会论坛”上，百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇表示，伴随着新一轮的科技革命和产业革命，中国汽车正在经历着百年一遇的重大变革，电动化拉开了汽车产业的序幕，而人工智能、自动驾驶和车路协同正在重构未来的汽车。
他认为，自动驾驶将成为智能汽车下一步竞争的焦点，而“车路云图”协同发展是中国汽车产业换道超车的关键路径。面向未来、服务当下，车路云图协同应用可以让交通出行更安全，更高效，让自动驾驶更快规模化落地。
考虑到百度在中国自动驾驶的地位，李震宇的发言也可以视为一份头部玩家的参考答案。
那么问题来了，李震宇口中的“车路云图”究竟是什么呢？

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车路云图：百度自动驾驶的四张王牌
所谓的“车路云图” ，可以看作是百度目前在自动驾驶领域布局的四个业务领域，也是百度的四张王牌。
第一张王牌：智能的车
提到一款车的智能程度，很多人首先想到的便是智能驾驶辅助和智能车联系统
早在2013年开始，百度汽车便布局自动驾驶。
据悉，在自动驾驶领域，百度Apollo的测试车队规模已经达到500辆的级别，收获了2900件专利，测试总里程超过1000万公里。
在全球知名研究机构NavigantResearch的报告中，百度与Waymo、Cruise、福特并列为四大“领导者” 。
具体技术层面，百度在2020年底就推出了ANP（ApolloNavigationPilot）领航辅助驾驶系统。
虽然同为领航辅助驾驶系统，但百度ANP和NOP、NGP、ADS相比依然存在很大差异。
其一， ANP系统的应用场景广，能够支持高速公路、快速路、城市普通道路，甚至停车库等场景的自动驾驶。
其二，百度ANP搭载了百度自研自采的高精地图，有更好的感知冗余。
其三， ANP可以支持车路协同，这也是百度Apollo的一大技术特色。 Apollo目前在一些城市建成了车路协同技术覆盖区域。关于车路协同这点，后面我们也会说到。
其四，也是最重要的，与当前众多自动驾驶厂商采用激光雷达方案不同， ANP城市领航辅助驾驶方案采用了纯视觉感知的技术路线。
ANP是国内最快实现普通城市道路自动驾驶的系统，也是全球唯二视觉优先实现该能力的系统。其直接竞争对手特斯拉FSD目前仍在持续迭代。
据了解，百度ApolloANP方案搭载了12个摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达。其中，视觉感知的数据量每秒超1G ，参与运算的深度学习模型超过30个，而所有运算压缩在1块GPU上完成。
此外，相较于激光雷达高成本的劣势，纯视觉方案具有低成本、可量产的特性。所以，对比同样是对外供应的华为ADS高阶智能驾驶方案来说， ANP没有使用激光雷达，在量产成本方面会有明显优势。
而且，与大多数车企从下而上，从基础的L2自动驾驶技术向L3、L4推进不同， ANP方案则是从上至下。其技术基于百度ApolloL4级无人驾驶汽车技术降维而来。所以，在灵活性上，百度ANP方案更具优势。
百度方面表示， ANP整套标准解决方案不是固定的，可根据合作车企需求，进行适当减配，这更符合主机厂商对量产车的成本控制要求。
目前，与百度合作的车企包括比亚迪、长城、威马、广汽等。
智能车联方面，百度已经形成“小度车载OS系统、度小镜、Carlife+等已经具备前装能力的Apollo智能车联系列产品。
目前，百度已经与奔驰、宝马、福特等70多家车企进行智能车联方面的合作。这些车载系统采集的海量数据，脱敏后，将为城市交通的管理与优化提供有力支持，同时也可以通过这些终端，获得更丰富的驾驶环境信息，这是其他企业所不具备的优势。
第二张王牌：智能的路
当下，百度在车路协同、智慧交管、智慧高速领域都所布局。
以车路协同为例，百度的车路协同方案是业内唯一既服务当下交通治理，又面向未来智能驾驶的解决方案。既支持全部L2/L3/L4智能网联车的车路协同系统，提升车辆安全，降低成本，又可为交通管理者获取全量交通参与者的结构化信息。
可能很多人还并不了解究竟什么是车路协同？这里我们给大家简单普及下。