Maignelay 丽翔 副驾寺 物理位 报导

自动驾驶的积极探索,那时有点儿陶凯元观念的象征意义。

最少在腾讯Create 2021(腾讯AI开发人员讨论会)上,自动驾驶有关的热门话题议程,展示出的是这种的气氛和气慨。

做为亚洲地区首度在元银河系中举行的讨论会,腾讯在可与此同时可容10Bazas的内部空间里,从自动驾驶的陶凯元,解题了自动驾驶的产业发展方向和现期期。

Apollo X方案,电动汽车机器。

是那个陶凯元观念下举世闻名的反推点。

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电动汽车机器遍野靠甚么?Apollo X方案

在我看来第二届腾讯AI开发人员讨论会,已经开始对内开放源码Apollo自动驾驶潜能,能视作腾讯自动驾驶控制技术镜像的终点。

那那时,我国自动驾驶积极探索的烟鼠——腾讯他们,为此种积极探索Longpr了陶凯元。

那个有关陶凯元的方案,叫Apollo X。

那个陶凯元里的亚种,就叫电动汽车机器

而且电动汽车机器,不仅连接的是这场自动驾驶变革的过去、那时和未来,也连接的是自动驾驶的控制技术积极探索和落地陶凯元。

Apollo的开放,赋能的也不再只是开发人员,更重要的还是产业。

贯穿我们日常出行、工作和生活的方方面面。

在每个领域,都有集成自动驾驶控制技术的电动汽车机器提供服务。

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腾讯称,Apollo X的核心意义,在于协同产业,赋能产业。

而那个方案之下,腾讯Apollo及其生态伙伴,已经和正在用电动汽车机器,连接控制技术和场景。

实际上,Apollo X方案在一年前就已经启动,当时腾讯对内明确,要在人才、控制技术、资本、场景等多个维度,扶持催生不同赛道的独角兽。

但此种独角兽会有何不同?此种模式又是否work?当时外界并非没有质疑。

不过那时,一年实践之后,Apollo自动驾驶生态内,确实在每个领域内完成了期性成果——

打造了多款电动汽车机器

每一款都由自动驾驶驱动,每一款都能在各自领域独当一面,而且每一款都是控制技术连接场景、产业和行业交织下的成果。

比如客运领域,出租车方向的电动汽车机器是RoboTaxi,公交车方向,就有阿波龙这种的电动汽车机器。

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RoboTaxi,腾讯Apollo的进展是进入无人化测试,实路测试里程超过2100万公里。

无人驾驶小巴阿波龙,已经在北京、广州等22个城市落地部署,累计服务人次超过12Bazas,累计自动驾驶里程超12万。

货运领域,干线、支线、仓储和配送的物流领域,都能打造细分场景的电动汽车机器。

今年腾讯联合狮桥发布自动驾驶重卡DeepWay星途,是为干线物流场景而造的电动汽车机器,预计到2023年就能有1000辆重卡上路。

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另外针对特种作业场景,比如矿山和港口,也都有电动汽车机器。

今年讨论会上,再次站到台前的华能伊敏自动驾驶矿卡,是代表性产品。

做为我国首个在矿山领域实现车路云全方位覆盖的智能化方案,那个矿山电动汽车机器不仅具备完全自动驾驶潜能,可通过车路协同方案实现精准的位置及作业状态信息,未来还能不断进化、支持跨工作面全流程作业。

最后,面向生活服务领域,有主打零售的——新石器零售电动汽车机器,也有主打环卫的电动汽车机器。

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而且,这还是腾讯Apollo打造的电动汽车机器样板间,只是现期期的代表成果……

Apollo X方案之所以在今时今日被强调,最重要的还是树起风向标——

更多场景、更多领域、更多细分赛道,都能打造电动汽车机器。

从控制技术到场景,从工具到方法,都准备好了。

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支撑电动汽车机器落地?Apollo 7.0发布

没错,Apollo 7.0的推出,是上述电动汽车机器落地的底层基础。

时间回到2017年,第二届腾讯AI开发人员讨论会现场,Apollo 1.0上线,当时开放源码的是标识符、开放的是具体潜能。

但5年迭代之后,标识符开放源码完备、潜能落地趋近终极场景,还能有甚么样的方式,能降低门槛、赋能行业?

腾讯在Apollo 7.0给出答案:

工具化平台。

腾讯称,升级到Apollo7.0后,能实现从标识符到工具、从开放源码平台到工具化平台的里程碑式完整进化。

此前,腾讯Apollo已经完成的开放源码架构,包括四大平台:

云端服务、开放源码软件、硬件开发和车辆认证。

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那时,Apollo 7.0在四大开放源码平台基础上,将提供包括一站式实践云平台Apollo Studio、业内领先仿真服务、高效新模型在内的重要升级。

而且指向明确:更易用、更领先、更高效——也更低门槛。

比如云端服务平台,Apollo 6.0版本中深受欢迎的数据流水线服务升级为Apollo Studio。

开发人员不仅能一键获取Apollo在线实训环节,不再需要本地繁琐安装;还能在线管理车辆,实现上车实践与云端工具链的无缝衔接。

真正做到了开发人员从上机到上车的全流程实践,都有工具链可用。

仿真平台,Apollo 7.0最受关注的是引入了PnC强化学习平台。

这也是业界首个开放的自动驾驶训练和仿真测试接口。

不仅覆盖了基于真实路测的场景仿真、端到端训练测评和产业测评标准,还有针对强化学习的可扩展架构。

最后,开放源码软件平台层面,Apollo 7.0此次重点针对感知和预测算法,进行了模块升级。

引入MaskPillars、SMOKE、Inter-TNT三个基于深度学习的模型,有效减少漏检、抖动等痛点。

比如此次开放源码的Inter-TNT预测模式,通过引入障碍物与主车轨迹交互、高效编解码器,预测精度和性能都有显著提升。

相比Apollo 6.0基于语义地图的预测模型方法,前向计算时间从15ms提升至10ms,minADE和minFDE等关键指标,均有20%以上提升。

所以归结起来,Apollo 7.0的一系列升级,一方面能视作更加工具的迭代和补充,另一层面,从Apollo的开放源码控制技术架构图来看,那个自动驾驶领域的开放源码开放方案,那时也正式到了里程碑时刻:

控制技术到场景的时刻。

行业到产业的时刻。

Apollo的自动驾驶控制技术拼图已然完整,那时是时候全速驶向——电动汽车机器了。

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全速驶向电动汽车机器

电动汽车机器,腾讯创始人李彦宏今年在上海世界人工智能讨论会上提出的新思考,并且在其后的腾讯世界讨论会上,展出了样本成果。

但当时,外界更多做为新概念视之。

只是随着特斯拉、小鹏电动汽车等智能车领域玩家纷纷呼应,电动汽车机器才已经开始被真正重视。

并且随着Apollo 7.0的升级,Apollo X生态布局展示,电动汽车机器背后,似乎还是一种自动驾驶陶凯元观念

自动驾驶陶凯元是甚么?

有人说是RoboTaxi。

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但即便是那时,腾讯Apollo亲身实践和合作推动的,就早已溢出了客运出行本身。

现如今在货运、生活服务等领域,都有了自动驾驶落地开花的新亚种、新成果。

自动驾驶小巴、自动驾驶卡车、自动驾驶矿卡、自动驾驶环卫车、自动驾驶贩卖机……多种多样,多元应用。

放在腾讯启动自动驾驶研发的2013年,你能想象吗?

放在腾讯公开把自动驾驶车辆驶上五环的2015年,你能想象吗?

放在腾讯决定推出Apollo开放源码方案的2017年,你能想象吗?

现实的一切,似乎都比当初预计的还要疯狂。

在腾讯Apollo开启后,对于自动驾驶的积极探索,勇攀珠峰、沿途下蛋常常被用来解释现状。

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但从Apollo X已经开始,或许电动汽车机器,才是终极答案。

因为那个终极答案,能用以史为鉴的方法,看清我们所处的历史期。

虽然现期这些电动汽车机器,还都只是期性成果,但也可视作腾讯Apollo打造的样板间,并且它们身上,有着非常一致的共同点——

场景性极强,需求性显著。

RoboTaxi的场景和需求,从自动驾驶被喊得响亮时就广为人知。

但多人出行、公共出行的场景和需求,阿波龙是我国范围内当之无愧的开创者,阿波龙自动驾驶小巴,是公交出行领域的电动汽车机器。

同样的逻辑,省际城际高速和国道上的货运,是否也有场景和需求?是否也能用自动驾驶控制技术打造电动汽车机器?

于是DeepWay那个新能源重卡公司为此而生,星途智能卡车,也就能开启正向开发历程。

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而且此种基于场景和需求的特点,是不是有了产品开发的象征意义?

多年前,自动驾驶业内的玩笑,都是工程师,还没有产品经理。

但在Apollo X方案成果初现之际,上述调侃都将明确成为历史过去时。

电动汽车机器,是自动驾驶时代的产品。

自动驾驶时代的产品经理,实际上是结合场景需求,去定义不同电动汽车机器的人。

所以这才是Apollo X背后隐而未宣的历史性意义,这也是以电动汽车机器为核心的陶凯元观念的最大价值。

站到更高处,如果把我们那时前进的航向,称为智能交通时代。那么我们那时所处的期,再明确不过——

正在从自动驾驶控制技术期,全速进入电动汽车机器产品进程

只是问题是,在自动驾驶全速驶入电动汽车机器时代后,业界还缺甚么?

在此次讨论会上,腾讯Apollo也给出了答案:

人才

名为Apollo EDU的自动驾驶教育人才方案,也在此次被发布。

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腾讯Apollo宣布,方案未来3年赋能千万所院校和企业、培养百万自动驾驶工程型人才的目标,全面覆盖应用型及研究型人才,让自动驾驶真正赋能各行各业,推动自动驾驶产业持续繁荣产业发展。

需要注意的是,这不是Apollo有关人才培养方面的全部。

从腾讯推出和启动Apollo方案以来,人才方面的努力就被放在了重中之重的位置。

并且还在过程中,形成了体系,核心培养两大类人才:

一种是研究型人才,与高校合作、联合办学,既能提供源于最新实践的学习内容和控制技术交流平台,还能在产学研联动中塑造行业人才培养和评价标准。

Apollo与清华大学、北京航空航天大学在内的知名高校,都达成了此种研究型人才的培养机制。

另一种则是应用型人才,比如腾讯Apollo在四川交通职业控制技术学院的落地,就正在通过产教融合的方式,帮助新型专业控制技术人才,更快落地。

而且随着自动驾驶进程,进入电动汽车机器的产品创新时代,人才的需求和机遇,目测将迎来新一轮井喷。

所以归结起来,在元银河系中更新的Apollo 7.0、Apollo X方案和Apollo EDU教育人才方案,换个角度讲,也是以自动驾驶为轴的银河系体系。

三大维度,相辅相成,又互为依仗。

  • Apollo 7.0,代表了控制技术方向上的最新成就和进展。
  • Apollo X方案,代表了产品化落地的前进方向。
  • Apollo EDU,则是人才和教育体系维度产业闭环的关键。

每一个维度本身,充满全新的机遇;每一个维度的横截面,也充满着全新的机遇。

或许也只有到了如此时刻的时候,腾讯Apollo的几大维度历史性会师之际,才能真正理解,为何自动驾驶被视作下一个科技生态基座,为何自动驾驶被苹果CEO库克,视作AI之母。

而腾讯在2017年决定推出Apollo方案时,是否看清了自动驾驶的此种母生态底色?

不得而知。

但腾讯Apollo的从无到有至今,确实推动了整个行业前进,加速揭开了那个母生态的面纱。

One more thing

最后,随着母生态面纱的降下,行业格局是否也到了应声而变的时候?

更早之前,有关自动驾驶的行业格局和竞速,就有过集团战、生态战和联盟战等等类比和说法,不是一家公司和另一家公司的竞争,而是一个生态平台与另一个生态平台之间的竞争。

那时,此种行业格局维度的审视,自然而然变得更显象征意义深长。

更有意思的是,即便在全球自动驾驶江湖中,公认的头部三强——Waymo、腾讯和Cruise,还都以单枪匹马为依据。

虽然Waymo背后是谷歌集团,Cruise背后是通用,腾讯自动驾驶也依托整个集团的支持…

腾讯在自动驾驶江湖格局中的产业发展和潜力,也到了必须用平台和生态角度认识的期。

因为现如今的Apollo生态,正在全速从控制技术走向产品,走向规模化商用和落地…各个场景的电动汽车机器,正在席卷各个赛道。这场从控制技术到产品,从行业到产业的落地,起于腾讯,影响却覆盖了整个行业。

所以如果按照Apollo来计,腾讯的自动驾驶,又该置于怎样的位次?