11月29日，百度Apollo Day技术开放日活动线上举办。

百度自动驾驶技术专家发布新一代Apollo自动驾驶地图，并在业内首发文心大模型落地应用于自动驾驶的技术。同时，百度Apollo宣布将持续扩大业务规模，2023年将打造全球最大全无人自动驾驶运营服务区。

自动驾驶行业两极分化，无人化落地成关键分水岭

高级别自动驾驶研发成本高、周期长。

在新一轮行业洗牌中，前期投入带来的滚雪球式技术积累效应开始显现。全球自动驾驶行业正在加速呈现两极分化的局面，其中关键分水岭在于能否实现“无人化”突破。

具体来看，实现全无人落地、稳步扩区推进规模商业化演进的实力玩家将迎来发展新机遇；反之，潮水退去，技术积累不足无法跨越无人化落地的公司或将面临掉队局面。

当前，百度、Waymo等均跨过全无人自动驾驶运营落地的门槛，密集推进规模商业化进程。

例如，Waymo近日获得加州CPUC批准在旧金山、湾区部分城市等区域向公众提供无人驾驶网约车服务；与此同时，百度继重庆、武汉双城开展全无人自动驾驶商业运营后，在北京继续扩大无人测试。

在Apollo Day技术开放日活动上，百度也宣布，2023年将扩大业务规模，在更多区域开展全无人自动驾驶运营，着力打造全球最大的全无人自动驾驶运营服务区。

百度2022年三季报显示，2022年第三季度萝卜快跑订单量超过47.4万，同比增幅高达311%，环比增幅高达65%。其中，武汉重庆两地的全无人自动驾驶订单量增长迅速；此外，在北上广三个一线城市，平均单车日订单量15次以上，逼近传统网约车服务的日均订单量。

高精地图构建自动化率达96%

此次Apollo Day技术开放日活动上，百度自动驾驶技术专家公布了自动驾驶系统感知、预测决策、规划控制，以及数据闭环、地图、算力等全链条技术方案。其中，文心大模型加持的自动驾驶技术为业内首发。

大模型技术是自动驾驶行业近年的热议趋势，但能否落地应用、能否用好是关键难题。

百度自动驾驶技术专家王井东表示，文心大模型-图文弱监督预训练模型，背靠文心图文大模型数千种物体识别能力，大幅扩充自动驾驶语义识别数据，如：特殊车辆（消防车、救护车）识别、塑料袋等，自动驾驶长尾问题解决效率指数级提升；此外，得益于文心大模型-自动驾驶感知模型10亿以上参数规模，通过大模型训练小模型，自动驾驶感知泛化能力显著增强。

对于L4级自动驾驶而言，要达到99.99%以上的成功率，地图是不可或缺的底层能力。

百度自动驾驶技术专家黄际洲发布了Apollo自动驾驶地图，强调其具有知识增强、分层多维、为自动驾驶而生的新一代地图优势。目前，在高精地图层面，AI是降本增效的核心驱动，百度高精地图构建自动化率已达96%，大幅解决了应用成本高的问题。

随着自动驾驶的规模化落地，数据规模将出现爆发式增长。如何寻找更有价值的数据，如何高效地利用数据提升驾驶能力，成为自动驾驶持续学习和实现规模化的关键。百度自动驾驶技术专家李昂提出了“高提纯、高消化”的数据闭环设计理念，全面强化自动驾驶的数据炼金术。

汽车智能化时代，百度也积极将自动驾驶技术落地高级辅助驾驶产品，探索L4/L2+技术共生路线。

此外，备受关注的芯片，也成为自动驾驶公司拥有自主可控技术的关键。昆仑芯科技CEO欧阳剑透露，百度自研AI芯片昆仑芯2代已完成无人驾驶场景端到端性能适配。

汽车产业已经从电动化竞争转向智能化竞争，最终会走向共享出行的服务竞争。业内专家认为：“中国的科技企业要看到趋势，为接下来的变革进行布局。充分利用眼下中国在电动车领域的产业优势，在智能化和无人驾驶出行服务的‘战国争霸’中保持领先。”