2022年，智能汽车领域发生了一个显著的变化，前两年大家见面打招呼都是问：您家融到第几级轮了、您家产品开发出来了吗。而今年大家见面打招呼普遍变成了：您家产品定点哪家主机厂了、您家产品量产了吗？作为一名行业人员，看到这个变化，不由得露出慈父般的微笑。这意味着智能汽车领域正在由测试验证转入量产交付的质变阶段，这意味着消费者在宣传视频中看到的功能将变成新车量产时的标配功能。而伴随着广州车展的如火如荼举行，各家也将量产交付能力搬上台面，开始了激烈的正面厮杀。而谁可以提供过硬的产品、谁具有可靠的量产交付能力，谁就有可能成为智能汽车领域的一支奇兵。广州车展上，百度以Tier 1的身份低调现身，备受瞩目的集度率先全栈应用Apollo的高阶智能驾驶全套能力和安全体系，近百款车型搭载百度Apollo的智驾、智舱、智图产品。百度，作为一家2013年就启动自动驾驶研发的企业、一家总是与Waymo，Cruise相提比论的企业、一家L4 Robotaxi跑遍大中城市的企业，如今摇身一变，开始在汽车智能化所需的智能驾舱图产品上全面发力。百度十年间在自动驾驶技术上的积累深受行业认可，但能否将这种积累成功应用到智能驾驶领域、能否转型成为智能汽车领域一名优秀的Tier 1，还需要深入的剖析。在汽车主机厂待过的人都知道，Tier 1的产品要想进入主机厂，必须过得了技术评审这关，而技术评审上主机厂工程师最关心的三个问题：产品性能如何？是否已在量产项目上验证过？是否具有汽车行业要求的质量流程保证？按照上面这三个思路，本文我们就来盘一盘这位智能化领域辈分最高、资历最老的老大哥，是否具备了转型Tier 1的能力，是否具备了杀出重围的实力。产品是一切讨论的前提，是Tier 1进入主机厂的敲门砖，而能体现汽车智能化的产品非驾舱图产品（智驾产品、智舱产品和智图产品）莫属，而这也正是汽车智能化所需要的全栈解决方案。按照常规Tier 1的思路，选择驾/舱/图中的某一个产品方向深耕，建立竞争壁垒并赢得主机厂认可。但在百度身上，我们看到了不同的打法，驾+舱+图全栈布局……
从辩证唯物主义的角度来看，全可以代表着实力够强、也可以代表着产品不精，百度Apollo的驾舱图全栈产品能否逃得过这一世俗定律？下面我们就从难度最高的智驾产品聊起。
智驾产品作为汽车智能化的兵家必争之地，各家都在此处囤集了重兵，推出了拳头产品，特斯拉 NOA、小鹏NGP、蔚来NOP……，无不都是久经沙场的战士。
百度Apollo在这个赛道拿出的量产产品主要包括ANP3.0和ANP2.0。ANP3.0被定义为面向新一代智能汽车的高阶智能驾驶软硬一体产品方案，最大特点是三域融通，最大特色是安全、熟路、体验好。三域融通（停车场+城市场景+高速场景）解决的是消费者全场景智能出行痛点问题。目前市面上已量产的绝大多数领航辅助驾驶产品，只能在高速主干路和城市快速路场景激活，而对消费者需求更迫切的城市出行场景，迟迟未能打通。2022年下半年，伴随着部分城市高精地图的“释放”，小鹏“城市NGP”和极狐“城市NCA”也开始了城市领航辅助驾驶落地第一车的角逐，顺带也将城市领航辅助驾驶的热度推到极致。百度Apollo也不甘落后，在2022年12月发布了ANP3.0路测视频，而泛化能力就是ANP3.0的一个重要特性。目前，泛化能力最好的智驾产品当属Tesla的NOA，究其原因就是一套基于BEV的纯视觉感知方案。而据百度Apollo官方介绍，ANP3.0在路测视频中展现的收费站灵活进出、无保护左转、红绿灯沉稳应对、近距离切车应对、路口非机应对等能力也是基于BEV架构下的纯视觉的感知方案。不过到了最后量产阶段，ANP3.0将会使用激光雷达作为冗余感知，两套系统独立运作、低耦合。这是一个理智的选择，特斯拉在北美落地城市NOA的勇气很大一部分来自于不那么复杂的城市路况，而对于国内复杂N多倍的城市路况（异性障碍物、鬼探头、夜晚障碍物等），采用激光雷达是对消费者负责的一个安全决定。实话实说，从路测视频中，我们可以看到ANP3.0安全、熟路、体验好上更胜一筹的特点，可以看到ANP3.0领先行业一代的高阶智能驾驶能力，毕竟背后是百度以其萝卜快跑积累的L4数据作为泛化基础。但是，实话实说，行业内类似优秀的路测视频我还看过不少，但后面不是量产时间一拖再拖就是量产体验远达不到路测视频展现的能力。不过对于ANP3.0的最终量产状态，我们不需要等那么多，今年就可以在集度ROBO-01交付后体验到ANP3.0的能力。
届时，行业内高阶智能驾驶产品的能力、体验座次排名是否会发生翻天覆地的变化，值得我们期待。正如车型有中高低配，如果说ANP3.0走的是高性能路线，那么ANP2.0则走的是高性价比路线，一条更适合规模化落地之路。高性价比意味着价格和性能可兼得，是行业人人都在追求的竞争壁垒、护城河。行业内高性价比的路线有很多，有从传感器数量、种类上着手、有从计算单元算力上着手，而ANP2.0选择的道路是：行泊一体。行泊一体可以说是智驾领域在2022年被炒的最热的一个概念，也是电子电气域架构演进的必然结果。硬件层面，行车域和泊车域功能共用传感器和控制器；算法层面，行车域和泊车域使用相同的算法框架。带来的好处之一是：行车域可以和泊车域进行能力互补。泊车域的倒车入库场景可以通过采用行车域的传感器补充感知来增强安全性，而行车域的Cut in场景，可以通过泊车域的环视摄像头对后车切入进行预判。带来的好处之二是：大幅提升开发效率。由于将原来泊车域和行车域的两个独立系统集成为一个系统，因此主机厂只需定点一家Tier 1即可。主机厂没有了协调行车域和泊车域供应商的难题，Tier 1也有了更多精力专注研发。正是存在这样的优势，行泊一体一下子涌入了众多玩家，但更多是PR内容，我们仅在小鹏P7、理想L9、智己L7等三四十万的级别车型上看到了量产落地。而下一阶段，只有拿得出具有量产产品的Tier 1，才有机会分享行泊一体这块大蛋糕。而量产产品具不具有性价比，则是具不具备竞争力的关键。翻开官方介绍资料，ANP2.0高调宣传的性价比原来是采用了双TDA4超低算力平台（16TOPS+44kDMIPS），同时配备9颗摄像头、12颗超声波雷达和5颗毫米波雷达。与行业内常用的高性能高价格NVIDIA Xavier（如小鹏P7使用）平台相比，TDA4的确算得上高性价比。但在低算力平台上要实现相同的功能，需要感知、预测、融合定位、决策规划等算法在低算力平台进行大幅优化，并且降低产品对硬件算力的依赖。优化考验的不仅是Tier 1的技术能力还有时间成本，但是一旦在低算力平台上优化完成、磨合成功，这将在量产过程爆发无穷的潜力，毕竟主机厂每年的核心任务之一就是车型降本。但是在主机厂的技术评审上，当Tier 1抛出我们的成本更低时，主机厂的工程师一般会问：那你们性能打折吗，和竞品怎么样？从百度Apollo官方释放的资料来看：ANP2.0聚焦高速路、城市环路、停车场等场景。在高速和城市环路场景下，ANP2.0宣称能够实现点到点的领航辅助驾驶，用户只需在车机上设置目的地，车辆就能自行设置路线，为用户提供完善和连贯的体验。目前能够实现自主变道、自动通过匝道、自动避让、自动限速并支持Y型路、大曲率弯道、隧道等路段。在停车场场景，ANP2.0可以帮助车辆在20-30秒内完成常规的泊车动作，泊车成功率大于95%。此外，ANP2.0还能应付诸如机械车位等复杂车位场景，以及学习固定路段的行驶路线实现同路段的全过程辅助驾驶。对基于低算力平台实现上述功能的秘密，百度透露出三点：（1）与L4基于相同的数据云平台，是百度将L4级自动驾驶技术降维至辅助驾驶领域；（2）基于百度的生态能力、百度地图提供的高精导航和定位地图，ANP2.0可以享受更优质的图端服务：（3）ANP2.0经过了30万公里以上的实际道路泛化测试，其各项功能得以实现充分的测试验证。ANP2.0作为高性价比产品，已经在2022年10月完成第一批量产交付，2023年已经确定大规模交付，涉及到多个主机厂的多款车型。听完上面的介绍，我相信技术评审中的主机厂工程师，心中对Tier 1智驾产品在前两个问题上的分数已经出来了。在高度自动驾驶和完全自动驾驶（SAE 定义的L4和L5）来临之前，人类驾驶员和机器将共同驾驶车辆，而从当前技术发展趋势来看，这种人机共驾的局面将长期存在。人机共驾阶段需要智舱能够显示更加丰富的地图元素，能够表达有中国特色的特殊场景，从而在领航辅助驾驶激活期间，增加人类驾驶员的安全感。同时，领航辅助驾驶，在从高速场景走向城市场景的过程中，城市的复杂（尤其是中国城市）将加重对高精地图的依赖。最关键的一点是要求高精地图能够深度覆盖，从而保证功能可以连续的使用，避免频繁的接管请求。上述背景，将促使高精地图与智能驾驶深度融合、与智能座舱紧密交互，而如何实现这种驾舱图的完美融合，既是硬实力，也是软实力。为此，百度采用了下图所示的系统架构：
领航辅助驾驶激活时，智能座舱中人机共驾地图模块将驾驶员设置的导航路径发送给智驾系统的高精地图模块，在高精地图模块中做车道级的定位和路径规划，之后再把高精地图的路径规划结果发送给智驾系统，从而实现基于导航的领航辅助驾驶功能。同时智驾系统里面定位、感知、规控的信号也会发到智能座舱中，来做人机共驾显示相关的渲染和功能。要实现上述描述的功能逻辑不难，如何确保舱驾一致的体验才是难点，也是关键。据官方介绍，百度采取的策略是在底层用一张地图来支撑SDHD的数据。这样在高速上使用领航辅助驾驶时，通过SDHD匹配的算法，加上人工修复，可以实现高速场景SDHD近乎百分之百正确率的关联。但是在城市普通路或者说越往低等级的道路，SDHD关联就没法做，因为有可能某些SDHD的路形和拓扑因为制图工艺等原因就不一样，这样SD发过来的导航路线在HD中就找不到，对应case的城市两行辅助驾驶就没法实现。
为了解决上述难题，百度实现了SDHD一体化AI地图生产平台，即数据一张图。从架构上来说，一体化地图生产平台基于一份路网的架构，定义了统一的SDHD地图数据规格，定义了能够保证SDHD一致更新的工艺流程，采用高度自动化的方法来做地图处理，进行SDHD一体化生产作业。这样的数据一张图最终能用于支撑智驾的领航辅助驾驶功能，以及智舱中的人机共驾、车道级导航、专业导航的功能，并能保证舱驾在应用上的体验一致。
据悉，百度智图产品中，高精地图于2020年1月量产，已经搭载13家主机厂，其中特斯拉，广汽、蔚来、吉利已经完成量产交付；人机共驾地图于2022年10月量产，已经合作7家主机厂客户，其中吉利、威马等已经完成量产交付； 车机地图于2017年量产，完成70+合作主机厂品牌，600+合作车型。同时，百度的智舱产品具备高竞争力，主要包括小度车载SDK和小度车载OS。小度车载SDK是一款座舱语音交互产品，支持全端侧全时全双工、8路同时交互、800毫秒极速响应、多种语言灵活采购，已于2022年12月量产；小度车载OS是一款端到端封装产品，支持主机厂整包采购，以便于产品快速上市交付，早在2018年就已量产。据官方数据，智舱产品已合作70余家汽车品牌，覆盖近600款车型，服务超过500万车主；智舱产品已经搭载600+量产车型，拥有500w线上用户。在驾舱图上的全面布局、全面落地，也让百度的优势更加明显。汽车作为与人身财产安全直接相关的出行工具，其对Tier 1产品可靠性及稳定性提出了极为苛刻的要求。而为了最大程度保证量产产品具有可靠性及安全性，汽车行业诞生了众多的开发流程及认证要求。汽车智能化的发展，又让软件在汽车中的比重越来越高，如何保证软件的过程质量、交付质量，成为行业内不断思考的问题。而目前汽车行业比较认可的是ASPICE。ASPICE作为汽车产业的软件流程改进和能力测定标准，用于指导实现研发过程的管理与持续改进，从而保障产品研发质量。按能力等级划分，ASPICE共分为6个层级（从0级～5级）。目前，在国内汽车软件领域，ASPICE CL3目前是官方已对外公布的、Tier 1已获得的最高评估等级。达到ASPICE CL3认证意味着，企业不仅能将每个项目管理得很好，而且能够建立公司级的标准工作流程，形成组织级流程资产，指导所适用项目的研发过程；每个项目均可以通过对标准流程的剪裁而建立项目级流程，以保障项目的交付质量。目前国内绝大多数厂商以进行ASPICE评估选择的目标级别为CL2，进行CL3评估的厂商并不多。而根据官方最新消息，百度已经通过Automotive SPICE® CL3（汽车软件过程改进及能力评定）的评估认证。作为有幸参与过ASPICE CL3认证的工程师来说，深知获得这一认证需要付出的努力和艰辛，而这绝对算是拿定点项目的一张王牌。而更令人佩服的是，百度是将ASPICE与敏捷开发融合之后建立了行之有效的流程体系并通过了ASPICE CL3的评估认证。而在谈及两者之所以融合成功的原因，百度IDG流程质量部负责人姚悦介绍了一个词，PPT，第一个P就是流程，第二个岗位职责，第三个T工具链及知识资产（如模板），当这三者有效结合起来才能让你的流程更高效的运转。据悉，除了ASPICE，百度目前已经获得了IATF16949、ASPICE、ISO26262、TISAX、ISO21434等多个国际标准的认证。在主机厂选项阶段，如果潜在供应商太多，主机厂不可能和每一家举行技术评审，而一个重要的筛选办法就是看看有没有汽车行业认可的流程和质量保证体系。Tier 1的这些证书就如我们毕业时的学位证书，是叩开量产大门的必要条件。在新玩家层出不穷，在新车型上市不断的背景下，主机厂已经变得非常务实。谁能提供性能“高人一等”的高性能产品、谁能提供价格“充满惊喜”的高性价比产品，谁具备“开箱即用”的量产交付能力，谁具有国际认可的流程保证，主机厂就愿意与他交朋友。
百度已经在驾舱图产品组合上有所建树，也正在与在主机厂的量产合作中全面提升量产能力，未来在汽车智能化的Tier 1中将扮演怎样的角色，我们不去预测，只相信星光终将不负赶路人，时间将给出一切答案。https://mp.weixin.qq.com/s/-Anxy20S42bHsMYyryI_Qwhttps://mp.weixin.qq.com/s/sCBeUylryvsxXgNNKZ7Rmghttps://mp.weixin.qq.com/s/cHqIr5I2tYUoZvgcjlPRKQ
