02 頭部企業(yè)全棧布點

智能化并不是一件容易的事情。它需要全棧參與配合數(shù)字化感知、計算、執(zhí)行、互聯(lián)互通等等，是一整套完整的體系。

舉個例子，最令老司機們頭痛的問題之一停車難，自主代客泊車作為智能駕駛的入門級應用，能解決這個痛點。

若要實現(xiàn)記憶泊車、手機遙控代客泊車等功能，需要以攝像頭和超聲波傳感器等硬件，以及借助厘米級高精地圖。這樣一來，無需對現(xiàn)存停車場進行大規(guī)模改造，即可實現(xiàn)公共停車場自主取還車、跨層、繞障、泊車、排隊前進等智能功能。

商業(yè)化的Valet Parking（代客泊車）不僅能極大地提升使用體驗，并且還會有可觀的經濟利益。

多年的運營測試實踐已經證實Valet Parking適用于市面99％以上停車位，在為用戶提供便捷的一站式服務的同時，還可以幫助運營商降低30％的運營成本。

輔助駕駛是另一個消費端易感知的主要應用。

面向復雜城市道路的L2領航輔助駕駛，需要依靠視覺和雷達感知，完成A點到B點完整的行駛能力，在解放雙手的基礎上還可以提升安全等級，識別并消除“自己不知道的風險”，才真正能輔助駕駛。

說到安全保證，理想汽車創(chuàng)始人、董事長兼CEO李想在“百人會”的線下交流中提出建議：把AEB（Automatic Emergency Braking，自動緊急制動）做成標配。

AEB的原理也是通過雷達、攝像頭共同監(jiān)測周圍車輛以及行人情況，在探測到潛在的碰撞風險后，系統(tǒng)將采取相應預警及制動措施，從而大幅度降低道路交通的安全事故。這個想法也受到在座嘉賓領導的一致認可。

諸如以上的不同智能模塊越來越多，也越來越在駕駛場景中扮演重要角色，這就需要汽車配套供應商將這些功能與底層技術、云網車端有機結合，做成一個完整的解決方案。既可以實現(xiàn)不同模塊功能的同一性，又可以降低成本，提高落地可行性。

苗圩在會議上強調，實現(xiàn)全無人駕駛汽車，這是智能汽車的終極目標�，F(xiàn)在國際上有兩種發(fā)展的路線，第一種以百度、Waymo為代表的階躍式發(fā)展路徑。另一種就是以特斯拉為代表的漸進式發(fā)展路徑。而現(xiàn)在，中國的百度（09888．HK）明顯趕上來了。

確實，自動／無人駕駛就是智能汽車的皇冠，這是產業(yè)的終極形態(tài)一個具象化體現(xiàn)。

2021年9月27日，中國電子信息產業(yè)發(fā)展研究院發(fā)布的《智能網聯(lián)汽車產業(yè)發(fā)展報告（順義指數(shù)2021）》顯示， “車路云網”一體化自動駕駛解決方案，超越了傳統(tǒng)自動駕駛與僅具備單車智能的同類方案。

工業(yè)和信息化部副部長辛國斌提出，在供應鏈及產業(yè)鏈方面，還需深化融合創(chuàng)新，加強制造業(yè)中心創(chuàng)新建設，加快新體系電池、車規(guī)級芯片、車用操作系統(tǒng)等關鍵技術攻關和產業(yè)化，推進車路網云圖一體化發(fā)展，加快新型信息網聯(lián)化道路基礎設施建設，拓展智能網聯(lián)汽車多場景示范應用。

例如，百度Apollo在2017年推出上線，作為全球首個自動駕駛開放平臺，百度Apollo可以幫助車企結合車輛和硬件系統(tǒng)，快速搭建一套屬于自己的完整的自動駕駛系統(tǒng)。

繼國內首個自動駕駛商業(yè)化試點“落戶”北京亦莊后，無人駕駛Robotaxi也逐步開放了常態(tài)化商業(yè)運營，百度自動駕駛出行服務平臺“蘿卜快跑”已經在北京、上海、廣州、深圳、重慶、長沙、滄州、陽泉八個城市落地，北京、重慶、陽泉三地開啟收費運營。

中國信息通信科技集團副總經理、專家委主任陳山枝表示，路側覆蓋率和車端滲透率是推進“雙智”城市協(xié)同發(fā)展的主要問題。

城市道路的十字路口和重要的危險路段是否安裝C－V2X（Cellular－Vehicle to Everything，蜂窩車聯(lián)網）設備，是決定智能網聯(lián)汽車的輔助駕駛是否能運行的先決條件。如若車車和車路之間的實時通信不通，“雙智”的效果就沒有顯現(xiàn)。

Apollo智駕產品是L4級自動駕駛能力的降維應用，具備量產能力，可搭載在乘用車上，供普通用戶購買使用。

目前，百度智駕產品ANP（Apollo Navigation Pilot，領航輔助駕駛）和為 AVP（Apollo Valet Parking，自主泊車）已實現(xiàn)從泊車域到行車域的全域智能輔助駕駛能力，可以支持城市全場景。

作為絕對精度和相對精度均在1米以內的高精度、高新鮮度、高豐富度的電子地圖，高精地圖不僅應當包含道路類型、曲率、車道線位置、交通標志等靜態(tài)的道路信息，同時也囊括交通流量、紅綠燈狀態(tài)等實時的動態(tài)信息。

基于類似于人腦對于空間的整體記憶與認知的功能，能夠幫助汽車預知路面復雜信息，更好地規(guī)避潛在的風險。

依托于在數(shù)據、計算機視覺、深度學習、高精地圖、云計算的優(yōu)勢，就可以在有效降低成本的前提下，提出解決實際的問題完美方案。

眾多不同的智能化應用全棧布局，若再實現(xiàn)未來車路云圖協(xié)同下的互聯(lián)互通，更廣泛的智能化會更快落地。