前天，也就是12月8日，百度在第二届百度Apollo生态大会上发布了首个高级智能驾驶解决方案ANP，也就是业内俗称的pilot辅助驾驶。
据百度官方声明：“ANP是基于目前国内唯一的L4纯视觉自动驾驶技术Apollo Lite autopilot technology降维发布到辅助驾驶领域的产品。
那么这个系统先进在哪里，采用了什么样的技术路线，对行业有什么影响？希望这篇文章能给你这三个问题的答案。
01
ANP采用什么技术路线？
目前自动驾驶行业根据传感器的不同一般分为两派，一派是以特斯拉为代表的纯视觉派，一派是以Waymo为首的激光雷达派。另一方面，ANP是一种视觉产品。
文章开头，ANP是基于Apollo Lite 尺寸减小或重量减轻。对于Apollo Lite，百度官方解释如下：Apollo Lite可以支持10个摄像头，200帧/秒数据的并行处理。单个视觉链路最高丢帧率可控制在5以下，实现全方位360实时环境感知，前方障碍物稳定探测视距可达240米。
但是，重量轻并不意味着性能下降。事实上，基于10个摄像头，使用不到30TOPS的计算能力，ANP系统就可以在城市道路场景中完成红绿灯识别、环岛绕行、无保护左转等自动驾驶能力。
目前我只看到ANP在特斯拉FSD上能实现的功能最好，而蔚来NOP或者小鹏NGP只能局限于高速或者城市快速路等结构化道路。
此外，百度还将高精地图和V2X集成到ANP系统中，在提高感知冗余的同时，可以依靠前提信息提高这个系统的舒适度。
02
百度为什么要拥抱纯视觉技术？
百度作为国内领先的自动驾驶技术供应商，早期从未放弃过激光雷达技术解决方案，包括现在。然而，这一次，它选择推出纯视觉解决方案，这实际上是别有用心。
据百度美国官方的说法，分离视觉并不是放弃激光雷达的路线，而是借助激光雷达，视觉技术的缺陷没有完全暴露出来。只有分离出来，才能更好的解决视觉部的技术难点。
当然，这只是从技术角度来说。事实上，这是攀登高峰并在沿途产卵百度Apollo去年提出的。
"通过在短期内找到商业化的落地模式，可以反哺长期自动驾驶的实现。
相比激光雷达的技术路线，纯视觉方案最大的优势在于成本。10个摄像头的成本，无论怎么算，都会比开销上万的多线程激光雷达便宜。
对于百度这样的系统供应商来说，成本控制是量产的前提。
最后，它这也是所有朋友最关心的一点：为什么百度同一个纯视觉方案，美国的ANP看起来如此不同？
其实这离不开所谓的硬实力。今年8月，百度发布了一组数据：Apollo自动驾驶全球专利申请超过1800项，已获得190多项测试牌照，其中载人测试牌照120项，测试里程超过700万公里。
最新数据显示，百度阿波罗美国在北京和长沙的无人驾驶测试里程已超过52，000公里。作为全球唯一在多个城市运营Robotaxi和Robobus的旅行服务，Apollo Go已经接待了超过21万名乘客。
而丰富真实的数据也在不断推动百度不断优化迭代自己的数据算法，最终的结果就是业内领先的技术。
03
ANP的意义是什么？
虽然属于L2+级别，但也是市场上不可多得的物品。已知的有特斯拉NOA、蔚来NOP、小鹏NGP等。都是新部队装备的。
百度作为系统提供商，可以广泛地为更多企业提供先进的ANP系统，其定位与Mobileye一致。对于行业来说，这无疑将推动更高层次的自动驾驶技术的发展。
另一方面，在L3法规和技术还不完善的前提下，这个ANP系统也算是高水平自动驾驶技术的一次尝试，对于培养消费者也是有好处的习惯。
对于百度来说，ANP的推出意味着百度Apollo实现了城市全场景自动驾驶的量产解决方案。
在今年百度发布会。百度威马汽车发布AVP L4自动泊车技术。新车由威马汽车联合百度Apollo平台深度开发。采用全新的电气电子架构，在特定场景下具备L4级自动驾驶能力。
随着全城场景的开启，百度Apollo在自动驾驶的赛道上至少领先竞争对手一个位置。不管是更先进的Robotaxi还是主流市场的L2+系统，百度有相当大的话语权。
写在最后：
"L4降维，纯视觉传感器，只有低计算能力，这个系统从任何方面来说都是相当吸引人的，但以上是建立在理想状态下的。
事实上，由于纯视觉系统的限制，暴风雨、沙尘暴等环境都会影响环境感知。另一方面，激光雷达的成本也在快速降低，所以无论是百度的纯视觉解决方案能否被市场接受还有待验证。
