重估百度智能交通野心
作者 | 王德清
编辑 | 王刚
交通智能化变革,已经成为一场势在必行的战役。
目前全国机动车保有量已上涨到 3.8亿辆,驾驶人达4.65亿。这意味着城市交通管理将更愈发严峻。
然而随着人工智能、大数据、5G等高新技术的高速落地,行业看到了新兴科技颠覆传统交通行业的巨大可能性。各大厂商纷纷入局智能交通行业,打法层出不穷。
众多参与者中,百度宛如一匹黑马,闯入了智能交通领域。
2020年4月,百度正式发布智能交通解决方案——ACE智能交通引擎,随后全国各地项目不断;10月百度以7.3亿控股交通老牌企业华录易;11月百度ACE智能交通引擎获得“世界互联网领先科技成果奖”;2020年末,百度智能交通全年订单超10亿;2021年2月,百度全球首个服务多元出行的自动驾驶MaaS平台落地广州;
近期,百度还发布了《百度Apollo智能交通白皮书-ACE智能交通引擎2.0》,带来重磅升级的ACE智能交通引擎2.0版本。
可以说,近年来百度每一个举动,都引起了行业瞩目。
怀着对百度智能交通业务的好奇,雷锋网笔者与百度智能交通核心人员进行了一场对话,深入了解百度如何如何打破桎梏,让交通不再成为城市发展的阻碍。
1
从自动驾驶到智能交通,
百度的解题思路是什么?
在人工智能与交通行业融合落地的领域,百度Apollo更为人熟知的身份,可能是在自动驾驶领域深耕8年的领头羊。
从2013年开始,百度Apollo开始投身自动驾驶技术研发,目标是在更多驾驶场景里解放人类驾驶员。
据了解,目前百度Apollo已经在世界范围内近30个城市开放道路测试,测试总里程超过1400万公里,是全球范围内为数不多可以与谷歌Waymo比肩的自动驾驶玩家。
“但中国自动驾驶线路跟欧美不一样,欧美更多强调的是单车智能,国内走的是车路协同道路,既有聪明的车还有智慧的路,两者协同起来可以更好解决自动驾驶的问题,汽车也不一定需要造的那么贵。很自然地,百度在2016年开始做一些车路协同方面的探索。”百度智能交通核心人员说道。
如果把自动驾驶视为未来交通的重要元素,那么百度入局智能交通似乎是一件水到渠成的事情。
从自动驾驶、车路协同切入智能交通,百度Apollo有更好的解题思路吗?
“交通问题一直都没有变,但不同时代有着不同的解决方式。”百度智能交通核心人员对雷锋网表示。他举了个例子,以最简单的红绿灯场景为例,传统的交通解决方案往往是对车辆进行大规模、无差别的控制和诱导,更遑论对单车层面的交互。但在智能交通场景下,车与路的协同可以使路端信息可以触达单车,实现车路信息交换,从而实现更精细化的交通管理和控制。
但这种精细的车路交互,会对交通玩家的C端触达、云端服务能力提出非常高的要求,然而,对互联网科技企业而言,云服务和C端能力,则是一道天然的天堑。
据了解,百度地图、车载OS、智能后车镜等产品在汽车市场上已经有相当高的市占率,通过这些丰富的终端能把个性化信息推送给单车,能够实现交通的精细化管理、控制和诱导。
(ACE智能交通引擎1.0架构)
(ACE智能交通引擎2.0架构)
从百度最新的智能交通解决方案——ACE智能交通引擎2.0架构来看,百度将原来的“1+2+N”总体架构升级到“1+3+N”,在“自动驾驶”和“车路协同”基础上新增“Mass出行服务”智能引擎,将“出行即服务”纳入全场景智能交通解决方案当中。
但无论是1.0架构还是2.0架构,百度智能交通的核心优势都离不开四个要素:车、路、云、图。
对于“车”,目前百度Apollo合作品牌超70个、头部生态伙伴超300家、上市车型超650款车,可服务数千万的车辆用户。百度的用户规模在2019年就已突破10亿,月活4亿的百度地图也在触达着更多的用户。
同时,百度还建立起了一支自动驾驶Robotaxi车队,数量超过500台。这些自动驾驶终端也能够帮助百度初步构建起交通数据收集系统框架。
至于聪明的“路”,百度则是在路侧、路口等地方部署智能感知设备,收集道路交通、恶劣天气、安全设施等多种信息,并及时传递至出行者,同时车端获取的突发信息也能够反馈至智能路侧感知进行协同。通过车路协同的强大信息交互能力,便于交通管理者大范围及时获取最新交通状况,降低管理成本。
云则代表着百度智能云,作为一朵AI定义的云,百度智能云则能够为路侧设备提供云端以及边缘侧的算力。
在“图”方面,百度地图提供的高精地图、三维地图、智慧地图,结合百度智能巡检车辆、车路协同路侧设备的感知能力和数据分析能力,深度融合地图场景与交通管理,实现设备的全生命周期管理,从而保证智慧交通系统稳定健康的运行。
2
以AI为媒,智能交通如何
既面未来,又兼容当下?
不难看出,百度正在以AI技术为媒,来挖掘交通智能化转型的潜力。
但业内也有一些声音认为,自动驾驶和车路协同更像是智能交通的明日之星,而交通行业的变革需要更实际的落地手段。
事实上,包括李彦宏(百度董事长兼CEO)在内的百度内部人士都清晰地认识到,彻底解决交通领域的问题,并非一日之功。因此在智能交通解决方案设计之初,百度就明确认识到,智能交通不仅要能够解决未来的事情,同时也要解决当前城市发展的实际交通问题。
百度两位受访人也一致表示:百度的智能交通方案不仅可以解决明天后天的问题,同时可以用来解决当下非常现实的交通问题,比如说交通安全、拥堵问题。
以交通路口的治理为例。交通路口一直是城市交通管理的重中之重,是城市通行的命脉。百度如果想要解决当下的交通问题,那么路口治理也是一个避不开的难题。
为此,今年3月,百度发布了ACE智能路口解决方案,希望用“多杆合一多感合一”、“ 面向未来兼容当下”、“一次投资持续收益”三大特点,重新定义新基建交通路口的中国标准。目前该方案已经在北京亦庄12.1公里的道路范围落地。
具体来看,部署在路口的设备由摄像头+激光雷达+信号灯采集器+通信设备+边缘计算单元组成。其中边缘计算单元组件是Apollo核心资源产品,具备高性能、强算力的特点,可以适配不同交通场景需求的多场景兼容复用。
基于百度的车路云图的能力,可以实现全要素监测、多系统融合、高度可靠性以及高度开放兼容这四大特性,具体来说:
全要素监测:通过集成电子警察、卡口相机、雷达、鱼眼相机、边缘计算等感知与计算设备,实现对道路车辆、道路、行人、环境、交通事件等全要素感知;
多系统融合:能在路口侧深度打通自动驾驶系统、城市管理系统以及车辆网联应用生态,为出行者提供全方位、多角度的交通信息;
高度可靠性:可对车路协同视频、雷达、信号控制数据进行边缘侧计算,结合百度地图数据进行多源数据融合,核心交通参数检测精度>97%,极大提高了系统可靠性;
高度开放兼容:对路口已有监控、雷达类产品进行充分复用,避免路端硬件设备重复建设,助力美化市政环境。
从环境感知、路端大脑、产品可靠,到与既有路口产品的融合,百度的ACE智能路口方案很好的兼顾了当下交通痛点的解决和未来智能化升级的需要。
由此可见,百度在以自动驾驶、车路协同等新兴技术切入智能交通的同时,也在使更多交通场景具备AI能力。
据了解,在《百度Apollo智能交通白皮书-ACE智能交通引擎2.0》中,百度还打磨出了智能网联、智慧交管、智慧高速,智慧停车四大方案。
但无论是哪个方案的落地,都不同于以往一刀切式的传统基建建设,而是一种更加长远的智能交通运营商模式。
百度认为,当在城市路口部署设施以后,如何提升设施的稳定性,满足服务的持续性等,会是未来智能交通玩家需要面对的问题,而智能交通运营商可以肩负起这个责任。
智能交通运营商模式将改变过去传统智能交通建设的业态,由一次性集成商模式改为持续性运营商模式,通过贴合实际场景持续升级的车路智行算法,提升城市通行的效率,解决过去靠人力、传统基建解决不了的问题。
凭借这些场景AI化能力和智能交通运营商理念,百度既面未来又兼容当下的智能交通方案已经在北京、广州、上海、重庆、保定、阳泉、合肥、重庆、南京、银川近30个城市落地。
3
百度ACE如何跑出“示范区”?
回望2020年,百度城市智能交通、车路协同全年市场最终用户订单业绩超10亿元。雷锋网注意到,在百度的智能交通订单中,车路协同的城市交通订单占比达到了70%。
这意味着什么?
百度智能交通核心人员表示,这个数字的背后表明,当前政府对于车路协同的建设已经产生了极大的需求和兴趣。
但究其根本,百度之所以能够获得更多城市的认可,是因为百度在车路协同这样的新兴项目中为政府提供了一个兜底的能力。
事实上,碍于成本、政策、法规等问题,车路协同技术在当前并未得到大范围的落地与应用,车路协同的规模落地还需要一个过程。因此对百度而言,作为第一个吃螃蟹的玩家,需要有更多的技术与工程兜底能力。
“毕竟车路协同作为一个新兴产业,行业发展初期其实需要一些更加效果可感知的标杆,所以我们一定要把效果做出来,产生更大的价值。”百度智能交通核心人员说道。
他表示,百度的产品和技术都不是传统集成商产品,而是存在很多技术创新点。这些技术创新产品的落地而言,选择外部的供应商团队来落地肯定性价比更高,但同时也存在一定的交付风险、交付落地效果也很难保证。
所以在智能网联、车路协同等项目中,百度选择了技术总承包商的角色。2020年,百度通过7.3亿控股华录易云这一市场动作,补足了互联网科技公司在交通领域所缺乏的交付能力。
不仅总承包,而且自建交付团队。据了解,百度智能交通内部的交付团队规模在不断扩大,人数超千人。
自建交付团队,相当于从方案、技术、落地上都要为项目兜底。
以北京亦庄项目为例,北京亦庄的网联云控式高级别自动驾驶示范项目涵盖了智慧交管、智能网联多个应用方案,既为当下车路协同、智慧交管应用提供数据支撑服务,还要支持L4级自动驾驶车辆的规模运行。
同时,多杆合一多感合一需要将交通设备安装在同一个杆上,各类摄像头挂设数量同比下降一半以上。更为重要的是,亦庄路侧的设备可以通过OTA的方式进行系统优化,具备持续迭代能力。
项目涉及的技术难度巨大且链条复杂。
由此可见,百度的目标并非成为一个项目工程公司,自建交付团队更像是有点不得已而为之的动作。
“先做一个懂行的人,然后再将产品可复制化”。
但智能交通的规模化到来,并不能只依靠一家企业的单打独斗。生态的力量往往才是一个产业不断壮大的源泉。
为此,今年百度广发英雄帖,连续在北京、上海、广州、重庆、等18座城市举办智能交通合作伙伴大会。为的就是在打通自身的技术、交付闭环之后,与更多合作伙伴推动行业前行。
总地来看,百度也就在智慧交通项目落地选择了两条腿走路,一方面依靠自有团队进行交付,在降低各项成本的同时,不断打磨解决方案,打造标杆案例;另一方面不断拉拢生态伙伴。两条腿走路,这将是车路协同从示范区走向大规模落地的关键。
4
ACE智能交通,并不止于交通
在百度来看,ACE始于交通,但不止于交通。
智能交通建设在智慧城市建设中其实可以发挥出更大的价值。
首先是基础设施的复用。路侧实时反馈的数据,并非只有交管部门需要,城市中的住建、城管、市政、环保等委办局也都有着极大的需求,而让一套设备能够被各个委办局共享,其价值在被放大的同时,成本也进一步被均摊。
在这个基础之上,ACE智能交通引擎则可以演变出整个智慧城市的解决方案,为城市提供一整套的智慧化治理体系和系统,从而发挥出更大的价值。
这不禁让笔者想起了今年5月住建部和工信部联合推动的《智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点工作部署》,其中工业和信息化部党组成员、副部长辛国斌,特别指出:“要强化试点示范协同,深入推进智能网联汽车测试示范工作,加强智能化基础设施和‘车城网’平台建设,提供更加多样化的测试和应用场景。”
这一发展路径,也正与百度ACE智能交通发展方向不谋而合。
作为先行者的百度,正不断将技术落地,推动我国交通数字化、网联化、自动化进一步实现,为居民提供良好的出行体验。
小米 OV 集体自研 ISP 芯片的背后,真相并不简单
AI 商业模式的脱靶、崩塌、救赎
留给教育SaaS思考的时间不多了