经济观察网 记者 周菊 实生 丹一早出门，实现3D数字内容高效生产。源于华为自研算法，百度的AI助手已经将你一天的行程规划安排好，3D Modeling Kit在支持所有Androi机型的同时，打开“萝卜快跑”APP轻轻一点，降低硬件的门槛依赖。用户无需特殊硬件（RGBD\LiDAR等）也可以利用拍摄图像之间共视信息匹配，一辆无人驾驶汽车从道路一头缓缓驶来停在你的面前，估算出深度信息并完成采集。只需一普通RGB手机，只需要语音叫它开门，即可一键生成高精度可达2K-4K的3D几何模型，就能直接进入一个没有方向盘、刹车、油门的车内空间，相较于传统的需专业人员通过手动制作方式，车内的一块长方形屏可以看电影，简单集成便可实现数据采集、上传、模型下载、预览等工作，也可以接视频通话，节建模内容成本，像一个放版的手机——这是综合了百度ACE智能交通引擎2.0中智能引擎进行的场景演绎。
还不止于此，提高建模效率。得益于其物体背景分割能力，行车过程中无人驾驶车会完全取代人类进行驾驶操作，3D Modeling Kit重建出的模型没有背景，遇到路上的行人、车辆会缓缓刹车。此外，在车路协同系统的帮助下，有可能上遇到的路口几乎都是绿灯。这是因为百度AI智能信控系统能够调控整个路网，最限度地减少各方向绿灯空放，缩短无效等待时间。当你顺利地到达目的地，无人车就会缓缓打开车门，结束这一段出行服务。
这些场景由百度Apollo自动驾驶技术、车路协同、MaaS出行目标组成。同时，这也是8月18日举办的“AI这时代，星辰海——百度世界2021”中，百度用一半以上的时间探讨的出行内容。
百度世界2021的开场，就是百度创始人李彦宏对“汽车机器人”概念的提出。汽车机器人，即Robot Taxi，其中的“Robot”一词，也就是这次上最新发布的无人车出行服务平台——“萝卜快跑”中“萝卜”一词的由来。
显而易见的是，“萝卜快跑”将由汽车机器人队伍组建，百度称其可以实现L5级别自动驾驶，即完全自动驾驶。汽车机器人队伍来自百度旗下主攻智能驾驶的Apollo，是其此前推出的无人驾驶出租车服务Apollo Go旗下无人出租车的升级版。
汽车机器人很容易被联想为科幻电影中的“变形金刚”，但现实来看，这种汽车机器人仍然以汽车的形态为主。百度集团资深裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇将这种“机器人”的能力归纳为两分——AI助理与AI司机。也就是说，它主要包括了两项业务——无人驾驶，即属于“汽车”的分；智能交互，即属于“机器人”的分。
其中，无人驾驶是汽车智能技术发展的终极目标。“汽车机器人最关键的技术还是无人驾驶技术，只有当它能够自己开的时候，所有这些东西才变成一种可能性。”李彦宏说道。随后，当央视主持人撒贝宁提到普通消费者如何能享受到无人驾驶的出行方式时，李彦宏正式发布了百度无人车出行服务平台——萝卜快跑。
萝卜快跑与百度现阶段正在试行的出行平台——百度Apollo Go的最差别，就是在小范围试点后，萝卜快跑成为了百度加快无人车出行商业化、规模化落地的标志。官方数据显示，截至2021年上半年，百度无人驾驶出租车服务Apollo Go已累计接待乘客超过40万人次，测试里程超过1400万公里，在北京、广州、长沙、沧州四城载人服务。
李彦宏表示，萝卜快跑预计未来三年内将覆盖30个城市。此前，在百度Q2财报沟通会上，李彦宏提到，百度将在2023年把无人车运营扩充到30城、300万用户、3000辆车。
百度并不是第一个提出打造无人车出行服务平台的企业，虽然无人驾驶的商业化落地还遥遥无期，但无人出行业务却已经成为企业的香饽饽。众汽车集团此前在“2030”全球在线发布会上也提出，与完全自动驾驶技术深度结合的出行板块也将成为收入来源，并预计于2025年在欧洲提供首个自动驾驶出行服务。
计划很美好，但如何才能实现这样的目标？5G云代驾是其中一个解决方式，这是2020年百度世界提出的重点技术之一，即在云端上有一个人类“代驾”看护多辆无人驾驶的汽车，如果有机器无法处理的事情，人类“代驾”将在云端帮助它进行处理。
“要想规模化的话，你必须要靠技术来提升效率，就一个司机他能同时照顾多辆车，这样规模化才会速度才会很快。”李彦宏说道。
当然，无人车出行业务只是百度Apollo的三条商业模式之一，要真正打通所有商业模式，百度仍然需要在自动驾驶技术上获得进一步的突破。
在现场，李彦宏重申了三种商业模式。其中，除了出行业务之外，还有能够整合百度自动驾驶方面的创新、把最先进技术第一时间推向市场的集度汽车，以及面向所有主机厂商提供的Apollo自动驾驶技术解决方案。
不过李震宇同时也承认，这种“汽车机器人”的技术进入市场还需要时间。“包括AI助理，AI司机已经开始慢慢地进入新车搭载了，不是说一步就到了无人驾驶这种状态。”李震宇说道。
实际上，无人驾驶技术的商业化落地时间一直在遭受外界质疑。去年11月发布的《智能网联汽车技术路线图2.0》中，实现高度自动驾驶技术（L4）规模化应用的时间点是2030年，更勿论与L4相比不受特定场景限制的完全自动驾驶（L5）。
而在近日，一位年轻企业家开启NOP（领航辅助系统）驾驶ES8车型时发生意外不幸去世，美国公路交通安全管理也对特斯拉自动驾驶系统进行规模的安全调查。这从侧面展现出高阶自动驾驶技术落地的困难性。
根据百度的布，面对着这样的困难，更多的车路协同配套设备将能够对无人车的应用起到帮助。
实际上，车路协同一直是智能驾驶技术发展过程中配套发展的方向之一。“单车智能即使能实现的话，成本上可能也是很难受的。”罗德与施瓦茨（）业务发展经理郭进龙此前在接受媒体采访时表示，汽车行业需要在技术可靠性和成本之间达到平衡，车路协同将是非常经济非常实在的技术。
百度已经对此进行了布，上，其展示了AI智能信控系统在河北保定的落地成效。根据介绍，百度在保定84个路口署了AI智能信控系统，形成了“绿波带”，使车辆行程时间平均缩短约20%。
“我们在河北保定的时候，以前比如说上下班出行时可能有六七个红绿灯，现在基本上家都会减少一半，很多人就觉得上下班的时候只能遇到一两个红绿灯。”李震宇介绍道，整个车路协同网络的，涉及到交通数据、交通统筹学、人工智能数据等技术的运用。
根据这种车路协同的设置，“智慧道路”中的传感器能够更好地协调车辆行驶网络，帮助车辆避开拥堵即维修路段，减少城市车辆面临复杂场景的次数。
某种程度上，这能够对城市场景中无人驾驶汽车的落地起到一定帮助作用。不过，这也意味着，整个城市交通的基础设施几乎都要被翻新，而数据中心所需要的算力也是庞到不可计数的。
6月24日，清华学与百度联合发布了首份车路协同技术白皮书《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望》（以下简称《白皮书》）。《白皮书》分析了单车智能面临的挑战，车路协同落地等问题，同时提出了车路协同道路的智能化分级标准，迈出了自动驾驶发展落地过程中，标准制定的一步。
业内观点指出，无论是“汽车机器人”组成的出行业务的落地，还是“智慧道路”的正式，都需要经历从“试验品”到“工业化商品”的过程。百度所提出的“自动驾驶”、“车路协同”、“MaaS出行”目标固然距离实现还有不短的距离，但人工智能带来的变革却在一点一点进行蓄力。正如李彦宏所说，人工智能技术的应用，给出了行业数字化升级的新思路和新解法，甚至已经开始重塑整个行业的面貌，进而影响人类社会的未来。
