为何百度会拥抱纯视觉技术？ANP的出现，意义何在？

前天，也就是12月8号，百度在第二届百度Apollo生态大会上，发布了首个高级别智能驾驶解决方案ANP，即业界常说的领航辅助驾驶。

按照百度官方的说法：＂ANP是基于目前国内唯一的 L4 级纯视觉自动驾驶技术 Apollo Lite自动驾驶技术降维释放到辅助驾驶领域的产品＂。

那么这套系统先进在哪，又是采用的何种技术路线，对于行业来说又有何影响，这三个问题，希望这篇文章能给你答案。

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ANP采用的何种技术路线

目前自动驾驶行业根据传感器的不同普遍被分为两个派系，一个是以特斯拉为代表的纯视觉派，另一个就是以Waymo为首的激光雷达派。而ANP，则是视觉系产品。

文章开头提到，ANP是基于Apollo Lite降维或者说轻量化而来，对于Apollo Lite，百度官方是如此释义：Apollo Lite能够支持对10路摄像头、 200 帧／秒数据量的并行处理，单视觉链路最高丢帧率能够控制在5‰以下，实现全方位360°实时环境感知，前向障碍物的稳定检测视距达到 240 米。

但轻量化并不意味着性能降低，事实上，基于10个摄像头，利用不到30TOPS的算力，ANP系统可以完成城市道路场景下的红绿灯识别、环岛绕行、无保护左转等自动驾驶能力。

而上述ANP能实现的功能，目前我只在特斯拉FSD best 看到过，而蔚来NOP或是小鹏NGP，都只能在限制在高速或者城市快车道等结构化道路上。

另外，百度还在ANP系统中融入了高精地图和V2X，在提高感知冗余的同时还可以依靠先决信息提高这套系统的舒适性。

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为何百度会拥抱纯视觉技术

作为国内领先的自动驾驶技术供应商，在早期包括现在，百度其实都没有抛弃过激光雷达技术方案，而此次选择推出纯视觉方案，其实是＂另有意图＂。

根据百度官方的说法就是：将视觉独立出来，并非是抛弃激光雷达路线，而是在激光雷达的辅助之下，视觉技术的缺陷暴露的不够充分，只有将其独立出来，才能更好的针对性解决视觉系的技术难点。

当然，这只是从技术角度出发，事实上，这正是在践行去年百度Apollo提出的＂攀登高峰，沿途下蛋＂的目标。

＂通过短期内寻找可商业化落地方式，以此反哺长期自动驾驶的实现＂。

相比激光雷达的技术路线，纯视觉方案最大优势就在于成本，10个摄像头的成本，无论怎么算也会比头顶上那个动辄几万美元的多线程激光雷达便宜。

对于百度这样的系统供应商而言，成本控制下来才是量产化的先决条件。

最后，也是所有朋友最关心的一个点：同样采用纯视觉方案，为何百度的这套ANP就显得这么与众不同？

其实这就离不开所谓的硬实力了，今年 8 月份，百度发了一组数据：Apollo 拥有自动驾驶全球专利申请数超1800 项，获得测试牌照总计超过 190张，其中载人测试牌照达 120 张，测试里程超过700万公里。

而最新的数据显示，百度Apollo 在北京、长沙两地无人驾驶测试里程已超过 5．2万公里。Apollo Go 作为全球唯一在多城开展 Robotaxi 与 Robobus 运营的出行服务，已经接待乘客超过 21 万名。

丰富且真实的数据正在源源不断的推动百度不断优化迭代其数据算法，最后呈现出来的效果便是业内领先的技术。

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ANP的出现，意义何在？

领航辅助，虽然隶属于L2＋级别，但其在市场上同样属于稀有物品，已知的包括特斯拉NOA、蔚来NOP、小鹏NGP等，都是一众新势力才配备。

而百度作为一个系统提供商，则可以广泛的为更多的企业提供先进的ANP系统，定位与Mobileye一致，对于行业而言，这无疑为会推动更高级别的自动驾驶技术的发展。

另一方面，在L3法规、技术都不健全的前提下，ANP这套系统可以看做是对高级别自动驾驶技术的一种尝试，对于培养消费者习惯而言也是利好。

对于百度而言，ANP的推出，意味着百度 Apollo 已经实现城市全场景自动驾驶量产解决方案。

在今年的百度大会上。百度联合威马汽车发布了面向L4的AVP自动泊车技术 ，新车由威马汽车深度联手百度 Apollo 平台开发打造，采用全新电气电子架构，在特定场景下具备 L4 级别自动驾驶能力。

城市全场景的打通，让百度Apollo在自动驾驶这条赛道上，领先了竞争对手至少一个身位，无论是更高级的 Robotaxi 还是面向主流市场的L2＋级系统，百度都掌握了相当的话语权。

写在最后：

＂L4级降维，纯视觉传感器，仅需低算力＂，这套系统无论从哪个方面来看都是相当具有诱惑力，但以上，都是基于理想状态。

实际上，由于纯视觉系的局限性太大，暴雨风沙等环境都将影响环境感知，另一方面激光雷达的成本也在快速下降，所以百度的这套纯视觉方案能否被市场接受，还有待验证

责任编辑：PSY