2000年，著名科幻導演羅杰·斯波蒂伍德執(zhí)導的《第六日》里曾經(jīng)描繪過這樣一幅場景：

　　乘客們都乘坐著自動駕駛汽車在馬路上行駛，無需掌握方向盤即可在車中對話。這樣的車輛不只是一輛，而是一群，馬路上的自動駕駛車隊甚至會互相避讓。

　　當年電影中看似科幻的場景，如今卻看得見、摸得著。百度把曾經(jīng)的夢想變成了現(xiàn)實，成為全國首個把無人車隊開上高速公路的企業(yè)。

　　12月28日，百度Apollo自動駕駛?cè)珗鼍败囆土料嚅L沙湘江新區(qū)，并完成全國首例L3及L4級別等多車型高速場景自動駕駛車路協(xié)同正式開跑。12月29日，百度Apollo在延崇高速公路上成功部署了車路協(xié)同設備。

　　華為則是在12月29日宣布完成在延崇高速公路的自動駕駛技術演示。兩天之內(nèi)，自動駕駛上演了年末大戲，兩家中國科技企業(yè)接連把自家的無人車開上了高速公路。

　　說到自動駕駛上高速，早在2015年，百度其實就已經(jīng)完成了國內(nèi)首次城市環(huán)路及高速混合路線的自動駕駛。這次更是在車隊規(guī)模、測試深度都遠超國內(nèi)其他公司。

　　3年下來，百度打造了一幅自動駕駛的完整版圖，這幅版圖不管是從生態(tài)廣度還是合作深度來看，國內(nèi)都無人能及。百度和合作伙伴建起了全國智能交通的“樣板方案”。

　　一

　　兩天兩次“艦隊遠航”

　　28日，百度Apollo自動駕駛?cè)珗鼍败囆土料嚅L沙，完成全國首例L3及L4級別等多車型高速場景自動駕駛車路協(xié)同正式開跑。

　　這其中包括乘用車、重型卡車還組成了“混編艦隊”，在國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車（長沙）測試區(qū)的高速測試區(qū)飛奔。 要知道，以往智能駕駛上路大多是單一車型、甚至是單一臺車低調(diào)測試，這一次則是以“傾巢出動”的方式，直接讓自動駕駛和車路協(xié)同走向“艦隊模式”。

　　一天之后的29日，百度Apollo又在延崇高速公路上成功部署車路協(xié)同設備，在這個京津冀一體化西北高速通道開跑自動駕駛汽車。

　　南北開跑、全國聯(lián)動，百度Apollo在年末直接展開了兩場“軍事演習”，用自己的實際實力證明了國內(nèi)自動駕駛領域絕對領頭羊的位置。

　　這場“秀肌肉”的做法，向競爭對手、合作伙伴、政府部門、普通公眾展現(xiàn)了百度Apollo的落地速度，對未來自動駕駛的社會普遍接受會有極大推動作用。

　　二

　　傾巢“演習”難點何在

　　實際上，早在2015年，百度無人車就已經(jīng)進行了高速測試，實現(xiàn)了城市、環(huán)路及高速道路混合路況下的首次全自動駕駛。

　　當時，百度無人駕駛車從中關村軟件園的百度大廈附近出發(fā)，駛?cè)隚7京新高速，經(jīng)五環(huán)路抵達奧林匹克森林公園后按原路線返回。

　　這次路測成功，開創(chuàng)了中國無人駕駛車研發(fā)領域三個“最”：“路況最復雜”、“自動駕駛動作最全面”，“環(huán)境理解精度最高”。

　　3年后的這次測試同樣開創(chuàng)了中國無人駕駛車研發(fā)以及車路協(xié)同領域四個“最”：“全國最早”、“車輛最多”、“車輛種類最豐富”、“測試場景最復雜”。

　　四個“最”同樣帶來了復雜的測試場景，這對于未來自動駕駛車輛在高速公路上集體出動有著重大意義。

　　1、場景復雜：高速公路有著更復雜的駕駛場景，比如路邊緊急停車、車道線磨損、協(xié)作式車隊、進出服務區(qū)、進出收費口等多種高速環(huán)境下自動駕駛、車路協(xié)同層面的運轉(zhuǎn)。這些場景可以加速實戰(zhàn)磨合。

　　2、車型豐富：不同車型之間的相互配合同樣是復雜的，特別還是L3、L4不同自動駕駛等級的不同車型在一起，它們有著不同的避讓算法模型，讓它們在同一空間中共同行駛，可以最大程度上模擬未來高速公路上的駕駛情景。

　　3、規(guī)模龐大：過去自動駕駛車輛都是單車輛在高速公路上行駛，單車輛需要處理的數(shù)據(jù)和多車輛的龐大車隊需要處理的數(shù)據(jù)不可同日而語，極其考驗算法和判斷力。甚至也考驗著交通管理部門對于復雜場景的掌控能力。

　　三

　　全場景產(chǎn)業(yè)鏈“一網(wǎng)打盡”

　　這次之所以能夠?qū)崿F(xiàn)“全場景車型”上路，這和Apollo打通全場景和產(chǎn)業(yè)鏈有著密不可分的聯(lián)系。

　　2018年，百度Apollo平臺對量產(chǎn)所設計的自動駕駛產(chǎn)品方案Apollo Pilot在全場景落地，其中包含乘用車、商用車、物流車等自動駕駛車型以及針對每種車型設計的自動駕駛軟硬件系統(tǒng)方案。

　　產(chǎn)品、方案的系統(tǒng)性組合，讓百度在2年時間內(nèi)，在汽車和汽車周邊硬件市場，為Apollo組件了一個囊括了133個汽車企業(yè)和周邊廠商的朋友圈——這是國內(nèi)最大的自動駕駛生態(tài)。自動駕駛的技術不斷得到磨練成熟，自動駕駛的成本也在規(guī)模化的合作中逐漸降低。

　　車的方案出來了，車的成本下去了，路同樣需要得到改造。Apollo車路協(xié)同開源方案又是應運而生。

　　要知道，自動駕駛技術從水平L0至L5級水平按照技術水平細分。L1到L2級可以通過汽車的傳感器或相機等調(diào)整距離，或者控制住速度等，輔助司機駕駛。 但從3級開始，汽車必須在特殊環(huán)境中行駛——智能路網(wǎng)。

　　這次百度首次在高速場景行駛的L3及L4級別等多車型車路協(xié)同開跑，其實有兩個全場景和產(chǎn)業(yè)鏈上的技術難點：

　　1、車輛與車輛之間需要協(xié)同，這需要傳感器與計算平臺對數(shù)據(jù)進行精確計算，保證車輛與車輛之間能夠保持安全距離；

　　2、車輛與道路之間需要協(xié)同，保證路網(wǎng)和車輛之間展開數(shù)據(jù)傳輸，規(guī)劃出最科學的行駛路徑。

　　這需要車路來解決。車路協(xié)同實踐可解決54%的單車智能在路測中遇到的問題，減少62%單車智能的接管數(shù)。

　　百度開源自己的車路協(xié)同方案，分享在大量道路測試中積累的實際經(jīng)驗和能力，一定程度上解決“通信廠商不了解無人車需求、無人車廠商沒能力搭建通信服務”的窘境。

　　這樣處理的話，在智能路網(wǎng)中，車輛之間的交通信息是實時共享的。交通標志、信號燈、過路等設施都通過信號發(fā)送可以實現(xiàn)自動化運行。智能路網(wǎng)和自動駕駛的汽車在一起傳輸數(shù)據(jù)，讓汽車駕駛、交通規(guī)劃變得更科學。

　　這也是為什么百度能夠?qū)崿F(xiàn)L3及L4級別等多車型高速場景自動駕駛車路協(xié)同開跑的核心原因。

　　四

　　全國智能交通“樣板方案”

　　2019年1月，駕考即將新設置科目五——駕駛汽車在高速公路上行駛。對人類來說，能駕駛車輛在高速公路上行駛，意味著車技基本達到了可應付復雜場景的“可上路”水準。

　　對自動駕駛車輛來說，也是如此。高速公路有著復雜的路況，還有大量車輛需要協(xié)同避讓，考驗著傳感器以及計算平臺的判斷力。

　　這次，百度Apollo考了“科目五”，而是是以車隊的方式，全車型集體通過了“科目五”。

　　這對于全國智能交通來說，起到了示范作用。

　　1、延崇北段高速公路的成功測試，無疑可以推動京津冀地區(qū)的自動駕駛、車路協(xié)同迅速落地，未來我們在北京及其周邊地區(qū)可以看到更多自動駕駛車輛在實際生活場景中的使用。

　　2、長沙測試區(qū)的成功經(jīng)驗，則是有望讓長沙在日常交通、貨物運輸、城市環(huán)衛(wèi)、現(xiàn)代物流等方面都實現(xiàn)“自動駕駛”，當之無愧的成為中國乃至全世界的“自動駕駛之城”。“長沙經(jīng)驗”可能會在全國得到推廣。

　　今年12月，國家相關部門提到，要深化交通供給側(cè)結構性改革的重要舉措和交通運輸發(fā)展的前沿領域，進一步推進智能交通發(fā)展頂層設計。其中基礎設施智能化升級、數(shù)據(jù)資源共享、標準規(guī)范統(tǒng)一等將成為未來推進的重點。

　　百度Apollo的這兩場成功測試，恰恰是企業(yè)完善智能交通發(fā)展頂層設計的最佳案例。