全球一起「打蘿卜」

百度蘿卜快跑與Uber達成戰略合作，蘿卜快跑的運營部署范圍將覆蓋超過70個國家，有望實現全球一起「打蘿卜」。

文丨智駕網 零醬??

編輯丨雨來

Robotaxi歷經十年的迭代演化終于迎來歷史性拐點。

7月15日，蘿卜快跑宣布與Uber建立戰略合作伙伴關系，將蘿卜快跑無人駕駛出行服務拓展至美國和中國大陸以外的全球多個市場。

按照計劃，數千輛蘿卜快跑無人駕駛汽車將接入Uber全球出行網絡，這是迄今為止，史上最大車輛規模的無人駕駛合作。

這也是中國自動駕駛技術首次實現「服務輸出」。

01.

史上最大規模的自動駕駛合作

根據約定，今年年底前，蘿卜快跑與Uber將率先在亞洲和中東地區部署蘿卜快跑第六代無人駕駛汽車，未來將逐步擴展至美國和中國大陸以外的全球多個市場。服務上線后，乘客可通過Uber App呼叫到由蘿卜快跑提供服務的無人駕駛車輛。

受此消息影響，百度美股一度大漲近9%。

資本市場對于中國自動駕駛技術首次以「服務輸出」模式參與全球競爭十分看好。

百度創始人李彥宏表示：

「與Uber的合作是蘿卜快跑在全球范圍內部署無人駕駛汽車的一個重要里程碑。我們將與Uber一起，為世界各地的乘客提供安全高效的出行方式。」

今天的Uber其業務覆蓋全球70多個國家及地區的1萬多個城市、市場份額達32.4%，已是世界最大的出行平臺。

對于蘿卜快跑而言，與世界最大的出行平臺合作，首先可以借助Uber海量的出行服務訂單，迅速增加落地車輛數量，既而迅速攤薄車輛成本。

截至目前，蘿卜快跑在全球無人駕駛車輛規模超過1000輛，在接入Uber平臺之后，蘿卜快跑的車輛的體量預計將實現翻倍增長。

根據此前報道，蘿卜快跑第六代無人車售價為20.46萬元，若繼續依托規模化效應降低成本，將有助于用車單價的下降，在價格層面吸引用戶使用Robotaxi。

另外，借助Uber在全球市場的運營網絡，蘿卜快跑也將加速在海外市場落地。

今年一季度，蘿卜快跑進入了迪拜和阿布扎比，開始在迪拜公開道路開啟驗證測試。根據蘿卜快跑與迪拜道路交通局(RTA)的合作協議，雙方計劃將在迪拜部署超過1000臺全無人駕駛汽車。

6月18日，香港運輸署發布消息稱，蘿卜快跑已獲批在香港東涌的指定路段和時段開展測試，進一步豐富自動駕駛應用場景。這是繼4月底，香港運輸署更新自動駕駛車輛試行牌照并擴大蘿卜快跑自動駕駛車輛在香港的測試區域后，蘿卜快跑在港的又一突破。根據香港運輸署最新評估，蘿卜快跑在不同道路場景中表現穩定，安全行駛里程已超過15000公里。

此外，有報道稱百度正積極將「蘿卜快跑」業務擴展至瑞士與土耳其。據稱，百度已在在瑞士設立實體公司，作為其無人駕駛業務出海歐洲的重要前哨。

此時的Uber及時出現，成為蘿卜快跑出海的風帆。

02.
自動駕駛的先鋒軍需要安全托底

今天的許多人可能已經忘了，Uber原本是自動駕駛行業的先鋒軍。

2015年就在Uber在匹茲堡市正式推出了有安全員的自動駕駛服務。但Uber自身的自動駕駛之路發展并不順利。

但Uber并沒有放棄Robotaxi賽道，轉而與蘿卜快跑、Waymo等全球頭部無人駕駛公司開展合作，「曲線救國」。

今天Robotaxi已來到大規模落地的臨界點，蘿卜快跑在中國千萬人口城市實現規模化落地，Waymo在舊金山的市占率已超過Lyft。

同時，越來越多國家和地區開始給無人駕駛開綠燈放行：美國、德國、日本等多個傳統汽車制造強國針對自動駕駛立法，并從國家戰略層面加速推動Robotaxi從測試向商業落地推進。

作為全球最大的出行平臺，此時的Uber需要一個已經完成技術驗證、具有大規模部署能力的合作方再次布局無人駕駛，而全球最大自動駕駛服務商蘿卜快跑，正是這樣一個合格的合作伙伴。

在感知硬件方面，蘿卜快跑第六代無人車擁有車頂1顆主雷達（前向長距探測）+ 兩側各1顆補盲雷達（側向覆蓋）+ 后向1顆雷達（盲區消除）共四顆激光雷達，實現5×360°無死角感知，其點云密度是Waymo車型的1.5倍。

另外，蘿卜快跑第六代無人車搭載了百度Apollo ADFM大模型——全球首個支持L4級自動駕駛的大模型，其安全性號稱"高于人類駕駛員10倍以上。

根據此前報道，Apollo ADFM感知大模型已經實現包括檢測、跟蹤、理解、建圖等基本能力。其中感知大模型中的基礎模型通過點云和視覺多模態融合的方式，實現了相機和主動光不同類型傳感器的優勢互補，兼顧深度、準確性和信息豐富程度。

同時，在數據處理上，感知大模型也實現了更完善的數據自標注，可將原始數據批量自動化轉化為粗標數據以及精標數據，極大程度的解決了標注數據獲取這一困擾感知效果提升的瓶頸問題。這讓感知大模型對超長尾場景的檢測能力更為精準，比如不規則障礙物、各種位置關系的行人、非機動車或是施工占道等。

決策規劃部分，百度Apollo ADFM實現了合規避障、博弈、預判等基本能力，同時跳出了原有決策規劃任務中預測、決策、車道選擇等階段性任務，可以通過全鏈路模型化綜合輸出多元環境信息，直接生成執行軌跡。

另外，這套規劃決策模型也將人類駕駛員的駕駛數據作為訓練數據，從行為擬人到超越人類駕駛，可大大提升系統的安全性。

依靠自動駕駛大模型，蘿卜快跑在實現快速規模化落地的同時，還能保證超高安全的運營水平。

截至目前，蘿卜快跑已經為全球用戶提供了1100 萬多次的出行服務，累計安全行駛里程超過1.7億公里，從未發生過重大傷亡事故。根據出險數據顯示，實際車輛出險率僅為人類司機的1/14。

03.
風頭越來越勁的純視覺，適合現階段的Robotaxi嗎？

百度此次與Uber的合作披露之前，業內有傳言「百度轉向純視覺路線」。

這種傳言或許是受到特斯拉Robotaxi飛速擴張的影響。

6月22日，特斯拉Robotaxi正式在得克薩斯奧斯汀開啟試運營，比他去年10月份Cybercab亮相時的規劃早了一年多。

當前，全球各地市場上運營的Robotaxi可以說悉數采用激光雷達方案，但就像特斯拉的FSD一樣，馬斯克和他的Cybercab又一次站在了整個行業的對立面。

在馬斯克對于Robotaxi的設想是，車主的特斯拉車輛在具備自動駕駛能力之后，車輛可以在車主不需要用車時候自己開走加入Robotaxi車隊接單賺錢，而在車主需要用車時只需要在APP上「召喚」，車輛則會自行駛回。

這一模式如果可以跑通，意味著世界汽車工業的商業模式從此顛覆。

不久前，特斯拉預演了一次類似的場景。

當地時間6月28日，通過臨時更換軟件方案，特斯拉將一輛Model Y（參數丨圖片）在工廠下線后自動交付到了用戶的手中。

這臺Model Y的自動交付路線涵蓋復雜的郊區道路與住宅街區，而以上這些，都是在沒有激光雷達的情況下完成的。

而此后的7月14日，馬斯克和特斯拉Robotaxi官方又宣布擴大現有運營范圍，速度驚人。

那么純視覺已經真的成熟了嗎？很遺憾，答案是否定的。

特斯拉Robotaxi在經過了近一個月的運營之后，更多的問題正陸續暴露出來。

6月24日，在其試運營開始第二天開始有Robotaxi失敗的視頻出現。

根據博主「DirtyTesla」描述，當時他乘坐一輛全自動駕駛的Model Y測試車前往一家披薩店，車輛多次嘗試駛入該店停車場失敗后，停在了入口旁。

他下車后拍攝的視頻顯示，車輛在無人操作的情況下突然自行轉動方向盤，徑直駛向旁邊停放的一輛豐田凱美瑞，輪胎輕微擦碰了對方車門后，特斯拉自動停車并亮起危險警示燈。

雖然此次事故僅造成輕微剮蹭，未導致人員受傷，但由于全程被拍攝上傳網絡，Robotaxi的安全性和穩定性受到前所未有的質疑。

隨后，越來越多的安全事件被曝：

誤入對向車道：一輛Robotaxi左轉過程中偏離路線，逆行長達數秒；

幽靈剎車頻發：車輛在無障礙物情況下突然急停，導致乘客物品散落；

定位混亂：Robotaxi將乘客放下于紅綠燈前或車道中央，強制結束行程；

超速行駛：30英里限速區行駛速度接近40英里/時。

目前，針對上述安全問題特斯拉方面始終未披露運營數據，也未主動公布FSD的接管頻率或具體故障日志。

這種「不解釋、不回應」的態度，正在加劇監管機構與公眾的擔憂。

在撞車事故發生后，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）已經迅速介入。

據路透社報道，NHTSA已向特斯拉發出正式的信息要求函，要求公司提交事發車輛在碰撞發生時的感知邏輯、控制決策鏈、異常響應機制，以及Robotaxi當前版本系統的整體運行評估框架。

德州大學交通工程教授在分析Robotaxi指出：

「Robotaxi在夜間、昏暗巷道、靜止障礙物密集等場景中表現出根本性的環境理解缺陷，決策邏輯存在結構性漏洞。這不是簡單的軟件bug，而是純視覺方案尚無法徹底解決的感知短板。」

2022年起，特斯拉逐步棄用超聲波傳感器，將近距離泊車與障礙物檢測完全交由攝像頭與AI模型處理。而上文提到的Robotaxi剮蹭事故正發生于停車場入口這一典型「短距離避障」場景，恰恰暴露了其弱點。

在汽車行業，激光雷達與純視覺方案的路線之爭早已有之，但與Robotaxi的最大不同在于，無論兩個方案表現如何，方向盤后都坐著一位駕駛員可以隨時接管車輛，有人類駕駛員的托底，自動駕駛的私家車造成的風險基本可控。

而特斯拉的Robotaxi恰恰沒有這個最后托底的「解決方案」，只能依賴副駕安全員或云端的監控人員實施緊急接管。

從當前無人駕駛技術發展來看，雷視融合方案依然是滿足Robotaxi安全運營的最佳方案。Uber選擇與蘿卜快跑合作，無疑也是看中蘿卜快跑激光雷達路線的安全性。

無人駕駛行業正成為具身智能、生成式AI落地的最佳載體，百度與Uber的此次合作恰在同一時點。

多年之后，當我們回首此次雙方的攜手，也許正是推動自動駕駛爆發式發展的起點。

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