问答广告案例

hougongxitong：hougongmeinvruyun,riyexiangshou,kudenglinxingdangqiandeshangwangzhanghaohewangluozhuangtaixinxi(xuyaoxuexiaopeizhi)tigongGuessdianshijushoujiban，ruanjianyongyuxiuxianyule。gairuanjianbaohanxuduodianshiju。xiangshouyinbaodeshengxiang，bujinjincijinideerduo。ninengtigandaoshijieshangzuidingjiandesaiche，suoyoudesaichemotedoujiangweinijiayou。kaoqinshujuzonghezhaxunjiabanwuxianyijinrenshixinxihetongxinxizhaxundeng;百(bai)度(du)會(hui)放(fang)棄(qi)自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)嗎(ma)？

圖(tu)片(pian)來(lai)源(yuan)@視(shi)覺(jiao)中(zhong)國(guo)

文(wen) | 自象(xiang)限(xian)，作(zuo)者(zhe)｜周(zhou)文斌(bin)

自动驾驶壹(yi)直(zhi)是(shi)最(zui)有(you)希(xi)望(wang)的(de)“明(ming)天(tian)”，但(dan)現(xian)在(zai)，這(zhe)個(ge)“明天”走(zou)到(dao)了(le)一个關(guan)鍵(jian)節(jie)點(dian)。

6月(yue)初(chu)，智(zhi)能(neng)驾驶事(shi)業(ye)群(qun)（IDG）首(shou)席(xi)產(chan)品(pin)架(jia)構(gou)師(shi)郭(guo)陽(yang)離(li)職(zhi)。此(ci)前(qian)郭阳主(zhu)要(yao)負(fu)責(ze)智驾产品自主泊(bo)車(che)（AVP）、行(xing)泊一體(ti)（ANP 2.0）等(deng)項(xiang)目(mu)落(luo)地(di)，向(xiang)IDG總(zong)經(jing)理(li)儲(chu)瑞(rui)松(song)匯(hui)報(bao)。

这是目前百度IDG最重(zhong)要的商(shang)业化(hua)變(bian)现部(bu)門(men)之(zhi)一。

此外(wai)，IDG部门在6月底(di)又(you)迎(ying)来組(zu)織(zhi)变革(ge)，旗(qi)下(xia)智能交(jiao)通(tong)事业部（ACE）被(bei)劃(hua)歸(gui)到智能雲(yun)事业群（ACG）。

ACE雖(sui)然(ran)在外部不(bu)常(chang)被提(ti)及(ji)，但李(li)彥(yan)宏(hong)卻(que)一直認(ren)為(wei)它(ta)是百度自动驾驶區(qu)別(bie)於(yu)其(qi)他(ta)玩(wan)家(jia)最重要的特(te)点。

ACE被划走，自动驾驶還(hai)有靈(ling)魂(hun)吗？这可(ke)能是IDG要考(kao)慮(lv)的問(wen)題(ti)，但自动驾驶还是重点押(ya)註(zhu)的未(wei)来吗？这可能是IDG面(mian)臨(lin)的更(geng)嚴(yan)峻(jun)的问题。

因(yin)为從(cong)今(jin)年(nian)初大(da)模(mo)型(xing)引(yin)爆(bao)風(feng)口(kou)以(yi)来，無(wu)論(lun)是宣(xuan)傳(chuan)口徑(jing)，还是內(nei)部資(zi)源都(dou)在以肉(rou)眼(yan)可見(jian)的速(su)度向文心(xin)一言(yan)聚(ju)集(ji)。與(yu)此同(tong)時(shi)，自动驾驶發(fa)展(zhan)又面临困(kun)境(jing)，ACE部门被划走，Robotaxi遲(chi)迟无法(fa)落地，輔(fu)助(zhu)驾驶市(shi)場(chang)推(tui)進(jin)受(shou)阻(zu)。

喜(xi)新(xin)厭(yan)舊(jiu)的，会不会放弃自动驾驶，完(wan)全(quan)投(tou)入(ru)大模型的懷(huai)抱(bao)，開(kai)始(shi)成(cheng)为一个有意(yi)思(si)的話(hua)题。

因为在不久(jiu)前，百度内部人(ren)士(shi)告(gao)訴(su)「自象限」，他們(men)的现在宣传重心已(yi)经不在自动驾驶了。而(er)从智能小(xiao)程(cheng)序(xu)、短(duan)视頻(pin)，到元(yuan)宇(yu)宙(zhou)，百度的戰(zhan)略(lve)一直像(xiang)个渣(zha)男(nan)，总是喜新厌旧。

所(suo)以當(dang)AI大模型的熱(re)度超(chao)過(guo)了自动驾驶，发现了一个更吸(xi)引人的故(gu)事之後(hou)，就(jiu)又到了考驗(yan)战略定(ding)力(li)的时候(hou)了。

被“甩(shuai)掉(diao)”的ACE

萬(wan)万沒(mei)想(xiang)到，被李彦宏当做(zuo)自动驾驶殺(sha)手(shou)鐧(jian)的车路(lu)協(xie)同，如(ru)今却被剝(bo)离智能驾驶事业群（IDG），划归到了智能云事业群（ACG）。

6月底，據(ju)时代(dai)財(cai)经援(yuan)引内部人士消(xiao)息(xi)，IDG进行了组织架构調(tiao)整(zheng)，旗下以车路协同为主的ACE部门被划归到ACG。

在大多(duo)數(shu)人眼中，自动驾驶等于Robotaxi，L4級(ji)别的自动驾驶出(chu)租(zu)车，这是大力宣传的東(dong)西(xi)。但在李彦宏最初的規(gui)划中，ACE部门其實(shi)才(cai)是百度自动驾驶的灵魂。

2021年，李彦宏在他出版(ban)的《智能交通》一書(shu)中提到，的自动驾驶路径，既(ji)不是Waymo的“跨(kua)越(yue)式(shi)”，也(ye)不是特斯(si)拉(la)的“漸(jian)进式”，而是結(jie)合(he)了兩(liang)者優(you)勢(shi)的“技(ji)術(shu)降(jiang)維(wei)，数据反(fan)哺(bu)”路線(xian)。

小孩(hai)子(zi)才做選(xuan)擇(ze)，是都想要。

因为无论是“跨越式”还是“渐进式”，針(zhen)對(dui)的都是單(dan)车智能，但认为，路端(duan)的智能化也要做到与车端智能化同樣(yang)的標(biao)準(zhun)，车路协同就是其中的关键。

所以李彦宏才說(shuo)：“在自动驾驶发展路线上(shang)，百度也可以稱(cheng)为“车路协同派(pai)”，这也是百度自动驾驶的特色(se)所在。”

但现在，隨(sui)著(zhe)部门架构的调整，走“车路协同派”的百度自动驾驶事业群裏(li)却没有车路协同，这说起(qi)来有些(xie)諷(feng)刺(ci)。

但如果(guo)从商业化角(jiao)度来講(jiang)，这个时候將(jiang)ACE部门划归給(gei)ACG，其实是一个正(zheng)確(que)的选择。

因为无论是ACG还是ACE，他们都需(xu)要賺(zhuan)錢(qian)。但现在百度内部的组织关系(xi)或(huo)阻礙(ai)ACE和(he)智能云两邊(bian)业務(wu)的落地。

据申(shen)万宏源的一份(fen)报告顯(xian)示(shi)，从2021到2022年，在车路协同市场中僅(jin)簽(qian)下17.6億(yi)元的訂(ding)单；作为对比(bi)，排(pai)名(ming)第(di)一的蘑(mo)菇(gu)车聯(lian)签約(yue)总金(jin)額(e)已经超过百亿。

市场变化疊(die)加(jia)业务发展不順(shun)，再(zai)加上从去(qu)年獨(du)立(li)運(yun)行之后帶(dai)来的營(ying)收(shou)壓(ya)力。所以今年1月份，科(ke)創(chuang)板(ban)日(ri)报就曾(zeng)报道(dao)，ACE部门正在进行較(jiao)大规模裁(cai)員(yuan)，且(qie)智能交通事业部全员没有年終(zhong)獎(jiang)。

车路协同上的失(shi)利(li)，其实和组织架构有关。

原(yuan)来的组织架构，是李彦宏从实现自动驾驶的技术角度出发，先(xian)研(yan)发L4级别自动驾驶，再降维辅助驾驶，用(yong)车路协同做支(zhi)撐(cheng)，于是有了IDG三(san)大核(he)心部门，自动驾驶事业部、智能汽(qi)车事业部和智能交通事业部。

图：调整前的百度IDG组织结构，「自象限」根(gen)据公(gong)开报道整理

但从服(fu)务的场景(jing)上来看(kan)，以车路协同为核心的ACE部门，具(ju)体包(bao)括(kuo)智慧(hui)交管(guan)、智慧公路、智慧停(ting)车、智慧公交等應(ying)用场景，本(ben)質(zhi)上是智慧城(cheng)市建(jian)設(she)的一部分(fen)，而智慧城市又依(yi)賴(lai)于云业务的支撑。

这就形(xing)成了一个矛(mao)盾(dun)点，ACE需要云业务的支撑，但ACE又不屬(shu)于云业务。鮮(xian)明的对比是，蘑菇车联将自己(ji)的解(jie)決(jue)方(fang)案(an)成为“车路云一体化的自动驾驶系統(tong)”。

曾有内部人士表(biao)示，因为ACE的产品与智能云的产品有交叉(cha)，但为了支持(chi)ACE的发展，内部曾要求(qiu)，凡(fan)是ACE能賣(mai)的产品，智能云就不能卖。

所以现在百度将ACE从IDG部分划分给ACG部门，相(xiang)当于将从商业化落地的角度，重新理顺了这件(jian)事情(qing)。

此外，IDG“甩掉”ACE，也与市场的发展有关。

现在的自动驾驶路线是2013年左(zuo)右(you)规划的。那(na)个时候特斯拉还是Nobody，全世(shi)界(jie)可以对标的只(zhi)有Waymo。

当时困難(nan)是显而易(yi)见的，一輛(liang)自动驾驶汽车的硬(ying)件成本在100万元左右，遠(yuan)远无法達(da)到商业化落地的程度。但如果将部分自动驾驶功(gong)能讓(rang)渡(du)给车路协同，則(ze)既能補(bu)齊(qi)单车智能的短板，也能大规模降低(di)成本，这就有了的“车路协同派”。

只是让和李彦宏没有想到的是，这些年单车智能发展很(hen)快(kuai)，相应的解决方案和硬件成本也在極(ji)速下降。

比如车載(zai)激(ji)光(guang)雷(lei)达的價(jia)格(ge)从2019年的一顆(ke)10万元左右下降到如今的2000元左右；輕(qing)舟(zhou)智航(hang)號(hao)称能夠(gou)实现99% L4级能力的自动驾驶軟(ruan)硬件方案DBQ V4，量(liang)产成本只有一万元人民(min)幣(bi)；自己的L4自动驾驶整车价格，也从过去的六(liu)七(qi)十(shi)万，下降到如今Apollo RT6的25万。

随着单车智能成本的下降和能力的提升(sheng)，以主機(ji)廠(chang)为代表的“渐进式”自动驾驶玩家开始快速推进市场落地。但以车路协同和高(gao)精(jing)地图为代表的基(ji)礎(chu)设施(shi)，虽然能够大大提高自动驾驶的安(an)全性(xing)，但前期(qi)投入巨(ju)大，建设周期漫(man)長(chang)。

着急(ji)商业化落地的自动驾驶显然等不及车路协同的建设，因此国内外玩家各(ge)显神(shen)通。

国外以特斯拉为代表，将Transformer算(suan)法引入自动驾驶訓(xun)練(lian)，推出占(zhan)用網(wang)絡(luo)（Occupancy Network）等技术。国内華(hua)为、毫(hao)末(mo)智行等企(qi)业提出“重感(gan)知(zhi)、轻地图”的方案，目的都是要自动驾驶擺(bai)脫(tuo)对基础设施的依赖，依靠(kao)单车智能实现自动驾驶的快速普(pu)及。

这些变化都让车路协同在现階(jie)段(duan)变得(de)不那麽(me)必(bi)需。

当然，车路协同本身(shen)不是一个錯(cuo)誤(wu)，畢(bi)竟(jing)未来的交通一定是一个群智系统的结构模型[1]，而单车智能只能解决局(ju)部最优问题，但车路协同所构成的群体智能却可以使(shi)全体效(xiao)率(lv)最大化，就像智能时代的紅(hong)綠(lv)燈(deng)和交警(jing)，让交通整体变得通暢(chang)。

所以车路协同长期来看仍(reng)然有巨大的价值(zhi)，它是单车智能发展到一定阶段的必然。所以李彦宏最初的想法也是对的，只是市场发展太(tai)快，導(dao)致(zhi)变幻(huan)的需要与之前他从技术角度的出发点产生(sheng)的矛盾。

而现在，百度在市场的倒(dao)逼(bi)下，终于开始重新调整自动驾驶的布(bu)局。

Robotaxi进退(tui)两难

重新调整ACE的战略位(wei)置(zhi)之外，百度的Robotaxi的进展也並(bing)不顺利。

从目前的行业发展而言，L4级别的自动驾驶出租车主要有两个问题，一个是政(zheng)策(ce)的限制(zhi)，另(ling)一个就是技术的推进。

而对于，或者现在所有L4级别乘(cheng)用车自动驾驶而言，这两个问题都像是两座(zuo)大山(shan)，还没有合適(shi)的翻(fan)越之法。

6月底，「自象限」为了了解Robotaxi的进展，專(zhuan)程去了趟(tang)北(bei)京(jing)亦(yi)莊(zhuang)，再次(ci)体验了的蘿(luo)蔔(bu)快跑(pao)。从乘客(ke)角度，这次体验和我(wo)们在大约一年前的体验并无不同。

作为一个快速发展的技术产品，一年左右在客戶(hu)体验上没有明显的更新，这其实是一个很可怕(pa)的事情。

但拋(pao)开这一点，我们其实也看到了Robotaxi一些更細(xi)节的优点和问题。

比如Robotaxi的价格在亦庄非(fei)常具有競(jing)爭(zheng)力，从我们在地鐵(tie)站(zhan)等候的近(jin)半(ban)个小时中就能看到前后往(wang)来有6个乘客出发或到达。在亦庄，打(da)一辆自动驾驶出租车，已经成为一種(zhong)新的出行方式。

以我们的第一单为例(li)，从榮(rong)京东街(jie)地铁站到亦庄龍(long)湖(hu)天街，全程大约7公里，萝卜快跑的价格是7.54元，但同样的路程用高德(de)打车，则大约需要20元。

但这个价格显然也是优惠(hui)过的，萝卜快跑APP明确显示，「自象限」这一单优惠34.39元。也就是在正常情況(kuang)下，7公里的行程需要41.93元，超过正常网约车价格的两倍(bei)。

所以一旦(dan)取(qu)消补貼(tie)，Robotaxi是否(fou)还有竞争力，其实要打上一个问号。毕竟除(chu)了便(bian)宜(yi)，从乘坐(zuo)体验上看，Robotaxi与现在的网约车相比并没有什(shen)么优势，甚(shen)至(zhi)还有許(xu)多地方有待(dai)改(gai)善(shan)。

图：高德打车与萝卜快跑价格对比

比如等候时間(jian)过长的问题，当天「自象限」在亦庄打了10辆车，平(ping)均(jun)等候时间15分鐘(zhong)左右，最长一次超过35分钟。

此外，萝卜快跑目前还只能定点停靠，我们在亦庄泰(tai)和三街的一个站点打车，车辆到达之后却停在馬(ma)路对面，乘客需要橫(heng)穿(chuan)马路，然后再步(bu)行一段路程才能上车。（后来司(si)机看我们走得辛(xin)苦(ku)，主动将车开到我们跟(gen)前）

行驶过程中，我们也能明显感受到，当前的自动驾驶在復(fu)雜(za)交通環(huan)境下的决策是“簡(jian)单粗(cu)暴(bao)”的，類(lei)似(si)剛(gang)拿(na)驾照(zhao)的新手司机，剎(sha)车踩(cai)得猛(meng)，方向盤(pan)打得重。

比如我们曾在行驶中遇(yu)到其他车辆突(tu)然并线，自动驾驶会猛打方向盘避(bi)开，这是算法为了盡(jin)可能保(bao)障(zhang)行驶安全的合理行为，但从顧(gu)客的角度讲，乘坐体验就有待提升。

当然，在我们的体验中，自动驾驶也有许多优秀(xiu)的表现。比如有一次经过路口，遇到旁(pang)边有车辆汇入时，自动驾驶会主动修(xiu)改规划路线，提前避开汇入车辆。

萝卜快跑的安全员告诉「自象限」：“现在我们接(jie)管的频次已经越来越低了，每(mei)天幾(ji)乎(hu)不需要怎(zen)么碰(peng)方向盘。”

但安全员这样说，其实并不代表自动驾驶的技术已经非常成熟(shu)了，反而可能意味(wei)着它进入了一个瓶(ping)頸(jing)期。

之所以这么说，是因为现在自动驾驶的问题依然突出。

比如「自象限」在亦庄体验时就曾遇到，一辆灑(sa)水(shui)车因为作业需要，停在了交叉路口的正中央(yang)，我们乘坐的自动驾驶出租车遇到这种情况直接在路中间趴(pa)窩(wo)，安全员手动操(cao)作后才顺利通过。

“这已经是今天第三次了，几乎每次通过这里都会出问题，因为原来的路线规划是一个大的轉(zhuan)彎(wan)直接过去，现在出现一个特殊(shu)障碍物(wu)，自动驾驶就不会了。”随车安全员提道。

「自象限」后来在路口蹲(dun)守(shou)发现，两个小时里正向通过的9辆萝卜快跑出租车都是由(you)安全员手动接管通过，趴窝率100%。这种情况我们在大约一年前的体验中也曾遇到过，当时道路中出现车辆追(zhui)尾(wei)事故，自动驾驶因为无法識(shi)别而选择停下。

这些情况其实都反映(ying)了当前的自动驾驶，还远远无法适应复杂的交通环境。

这个觀(guan)点我们也从随车的安全员處(chu)得到證(zheng)实，当时我们向安全员提出过这样一个问题，如果抛开政策的限制不談(tan)，目前百度自动驾驶的车辆是否有能力在正常的城市街道上运行。

安全员的回(hui)答(da)是，“平峰(feng)的时候可以，高峰的时候不太行。”

自动驾驶的发展，其实可以简化成一个持續(xu)解决corner case的过程，就像我们高中数學(xue)求极限一样，可以无限接近于0，却不能等于0。越往后corner case的解决成本越高，难度越大。最后1%的难度和成本可能要超过之前99%的成本和难度总和，所以它也让Robotaxi陷(xian)入了一个尷(gan)尬(ga)的境地。

但这个问题也不单单是的问题，而是全世界L4级别自动驾驶（乘用车）都面临的问题。国外Waymo裁员，Argo AI倒閉(bi)；国内美(mei)團(tuan)无人车部门裁员，阿(e)里将自动驾驶实验室(shi)并入菜(cai)鳥(niao)，并且开始裁员。一切(qie)都是L4级别的自动驾驶落地，无论从技术，还是政策上，都遙(yao)遥无期的原因。

但与美团、阿里敢(gan)于壯(zhuang)士斷(duan)腕(wan)不同，在自动驾驶上下了重注。从财报数据来看，自2013年研究(jiu)自动驾驶以来，十年间研发投入总体超过1500亿元。

巨大的前期成本决定了必須(xu)要在自动驾驶的道路上走下去。

今年年初，獲(huo)得在北京亦庄的全无人自动驾驶服务许可，即(ji)从主驾有安全员，到主驾无人，副(fu)驾有安全员，过渡到完全无人驾驶。这从政策上讲，是自动驾驶的一个巨大进步。

但如今半年过去了，的全无人驾驶推进却并没有想象中快。

萝卜快跑的安全员告诉「自象限」，目前只有在亦庄園(yuan)区门口等几个固(gu)定的站点才能打到全无人驾驶的出租车，这些车辆线路固定，且数量有限。

「自象限」根据指(zhi)引在亦庄园区门口嘗(chang)試(shi)过5次，但都没有遇到完全无人驾驶车辆。“车很少(shao)，一共(gong)没几辆，需要碰运氣(qi)。”一位自动驾驶安全员告诉我们。

事实上，自部门独立运营之后，IDG也开始有了营收压力，而Robotaxi又是一个巨大的无底洞(dong)。

在财报数据中提到，今年一季(ji)度萝卜快跑在全国累(lei)計(ji)完成66万单，按(an)「自象限」在亦庄乘坐10次，平均订单金额8元计算（距(ju)离较长，几乎横跨整个示範(fan)区），一季度萝卜快跑的收入约528万元，对比一季度54亿元的研发投入，属于杯(bei)水车薪(xin)。

而且这66万单，我们还无法确认是否包含(han)虛(xu)擬(ni)单。安全员告诉「自象限」，“在没有乘客时，我们会自己给自己发虚拟单，保证车在路上跑才能收集数据。”所以如果包含虚拟单，萝卜快跑的收入还要大打折(zhe)扣(kou)。

当然，这个时候谈营收，对于自动驾驶来说并不公平。毕竟从行业发展来看，这个时候的自动驾驶出租车，只要技术滿(man)足(zu)要求，走出示范区，就已经是一个巨大的成功，足够让百度起飛(fei)。

但反过来，营收又确实是一个非常现实的问题，縱(zong)观国内外L4级别的自动驾驶玩家，倒下的原因几乎都是技术无法落地，没有自我造(zao)血(xue)的能力，虽然家大业大，但也不能免(mian)俗(su)。

早(zao)在今年初，萝卜快跑内部人士就曾向「自象限」提到，他们正在进行人员縮(suo)減(jian)，一些关键崗(gang)位即使不裁员也会调整供(gong)应商，尽量减少不必要的支出。

“今年（萝卜快跑）相关推廣(guang)也在减少，比如之前经常会和肯(ken)德基、麥(mai)当勞(lao)、京东卡(ka)合作，现在基本上没有什么新动作，每天就是把(ba)去年的常规工(gong)作再做一遍(bian)。”

图：Apollo自动驾驶在北京亦庄的试运营范区

显然，Robotaxi也在经歷(li)一个艱(jian)难的陣(zhen)痛(tong)期。

但也不是没有好(hao)消息，起碼(ma)阻止(zhi)L4自动驾驶两座大山之一的政策，今年开始有了明显的进展。

6月21日舉(ju)行的国务院(yuan)政策例行吹(chui)风会上，工信(xin)部明确将啟(qi)动智能网联汽车准入和上路通行试点，支持L3级及更高级别的自动驾驶功能商业化应用。深(shen)圳(zhen)、北京、上海(hai)等地方政府(fu)，也紛(fen)纷出臺(tai)支持自动驾驶的相关政策。

5月份，上海市经信委(wei)智能制造推进处副处长陳(chen)可樂(le)表示，下阶段上海将进一步深化与特斯拉的合作，推动自动驾驶等功能板塊(kuai)在滬(hu)布局。6月17号，萝卜快跑又获得深圳市坪(ping)山区授(shou)牌(pai)，可以开始L4级无人驾驶商业化试点运营。

关于萝卜快跑，曾立下过一个flag，要在2025年落地65城，到2030年落地100城，现在看来，还需要砥(di)礪(li)前行。

落地受阻的智能驾驶

从现在Robotaxi的进展来看，IDG望它赚钱短期内显然不太现实， 所以营收的重任(ren)自然就落到了智能汽车事业部。

智能汽车事业部，从成立开始，任务就是将L4的自动驾驶能力降维，进行商业化落地。

它先后在2018年推出自主泊车产品（AVP），在2020年推出Apollo領(ling)航辅助驾驶（ANP），加上原来的高精地图，以及在2021年成立的集度汽车（在称为智能EV），大概(gai)形成了四(si)个业务版图。

与L4自动驾驶在全球(qiu)遇冷(leng)相反，以L2+为主的辅助驾驶近两年反而在高歌(ge)猛进。

今年4月份在上海举辦(ban)的国際(ji)车展上，智能辅助驾驶能力就已经取代动力、0百加速、内飾(shi)等传统汽车卖点，成为各大主机厂争相展示的核心竞争力，所以今年也被行业称为城市辅助驾驶落地元年。

在这輪(lun)智能驾驶的浪(lang)潮(chao)中，IDG也在積(ji)极布局。2022年，其ASD（Apollo Self Driving，Apollo自动驾驶）解决方案就与比亞(ya)迪(di)、东风达成合作，东风热门车型将采(cai)用ANP、AVP和高精地图服务。

2022年5月，CFO羅(luo)戎(rong)曾披(pi)透(tou)露(lu)，ASD解决方案的总銷(xiao)售(shou)额已突破(po)100亿元人民币，其中AVP主要合作车型包括威(wei)马W6、长城哈(ha)佛(fo)神獸(shou)、广汽埃(ai)安全系车型，ANP目前交付(fu)的主要有威马。除了外部合作夥(huo)伴(ban)之外，集度汽车也是辅助驾驶能力落地的重要一环，目前集度集度ROBO-01是唯(wei)一搭(da)载ANP3.0的车型。

但光环之下，的辅助驾驶落地也并不顺利。

首先是唯一搭载ANP+AVP的威马，从2022年开始就陷入了经营危(wei)机。今年以来，由于各种合同糾(jiu)纷，威马创始人一度被限高。7月5日，天眼查(zha)显示，威马因为買(mai)卖合同纠纷再次被凍(dong)结620万财产。

而作为的親(qin)兒(er)子，今年4月，集度因不具備(bei)造车资质而被迫(po)缺(que)席上海车展，也让集度汽车的量产面临阻碍。除此之外，今年5月底，集度智能驾驶负责人王(wang)偉(wei)寶(bao)也离职了，现在相关工作由集度CEO夏(xia)一平主持。

从威马到集度，百度辅助驾驶落地的两條(tiao)腿(tui)都遇到了问题。而在其他客户方面，大疆(jiang)攜(xie)极致性价比的辅助驾驶方案入场，又拿下比亚迪海獅(shi)的定点，为其提供高级别辅助驾驶技术方案，百度既有的客户也在面临挑(tiao)战。

集度汽车，图源集度官(guan)网

当然，也在积极求变。

6月初，有媒(mei)体报道，IDG首席产品架构师郭阳已经离职。此前，郭阳主要负责AVP、ANP 2.0等智驾产品的落地，向IDG智能汽车事业部总经理储瑞松汇报。

有分析(xi)认为，郭阳的离开或有望让的高速与城市辅助智驾产品迎来真(zhen)正的统一。

这一点从郭阳的履(lv)历可以看到。最早，郭阳在IDG向智能汽车事业部（L3部门）负责人顾维灝(hao)汇报。2019年，智能汽车事业部和自动驾驶事业部（L4）两大部门技术合并后，郭阳向L4部门负责人王云鵬(peng)汇报。

整体上，这些年百度正在逐(zhu)渐将原来按场景细分的自动驾驶部门逐渐融(rong)合成一个整体。这个变化其实符(fu)合这几年辅助驾驶在落地场景上融合发展的市场变化。

之前，辅助驾驶主要落地在高速场景，之后逐渐增(zeng)加自动上下匝(za)道，城区辅助驾驶领航，自动泊车，并逐渐融合成行泊一体解决方案。

2012年年底，在全球智能汽车产业峰会（GIV2022）上首次发布了ANP3.0智能驾驶软硬一体产品方案，这是不仅是行业首批(pi)实现“三域(yu)融通”的领航辅助驾驶解决方案，也与组织架构的变化暗(an)自应和。

改变自然也有成果，据时代财经报道，ANP2.0行泊一体和ANP3.0已经在多款(kuan)车型上实现交付。数据显示，截(jie)至2023年4月，Apollo的汽车智能化解决方案已在31个汽车品牌的134个车型上实现量产，累计搭载超700万辆。

但即便如此，辅助驾驶仍然面临挑战。

今年以来，随着行泊一体的技术的成熟，解决方案的成本开始急速下降，大疆最便宜的智能驾驶解决方案价格仅有5000元，性价比成为今年行泊一体市场的关键詞(ci)，而这一新的市场变化也给辅助驾驶产品带来挑战。

所以智能辅助驾驶，现在IDG唯一一个能够赚钱的部门，也走得并不容(rong)易。

结語(yu)

显而易见，无论从任何(he)一个部门来看，自动驾驶的处境都不容乐观。

但有意思的是，在自动驾驶陷入困境的同时，AI大模型在今年爆发。而几乎没有任何猶(you)豫(yu)，选择将籌(chou)码压在这个新出现的，看起来更具有想象力，也更容易落地的新风口上。

今年2月初，在官宣文心一言的同时，曾有媒体报道，为了支持文心一言的训练，将内部所有可用的英(ying)伟达A100都集中给了文心一言。

当时大家可能会感慨(kai)在新业务上的魄(po)力，但有多少人想到，作为AI的另一个重要场景，自动驾驶的训练也同样离不开A100的支持？

从过往来看，似乎是一个永(yong)远缺乏(fa)战略定力的公司，无论是智能小程序，还是元宇宙希壤(rang)，亦或者電(dian)商、数字(zi)人和在线视频，似乎都是淺(qian)尝则之，高调入局，又低调离场。

很难说，如果没有前期1500多亿的投入，今天的自动驾驶会不会像之前投入过的业务一样，被束(shu)之高閣(ge)。

但我们相信，无论是近十年如一日的OpenAI，还是早早投资Open AI的微(wei)软，在投入之前其实都没有办法证明这个方向就一定正确，相信和堅(jian)持是他们获得成功的重要因素(su)。

而今天的百度，无论是自动驾驶，还是车路协同，本质上都是非常有价值的行业，所以我们也希望李彦宏能够像Nadella和Altman一样，坚持做自己相信的事情，成为中国自动驾驶的英雄(xiong)。返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查看更多

參(can)考资料(liao)：[1]：Yunhe Pan,"Structure Analysis of Crowd Intelligence Systems",https://doi.org/10.1016/j.eng.2021.08016.

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