解码百度智能驾驶：从apollo go的野望，到apollo lite的现实
在8月18日的大会上，百度明确了AI云、智能驾驶是公司移动生态之后的第二、第三增长曲线。
此前，市场对百度智能驾驶的行业地位、商业化前景存在较大分歧。结合此次大会的信息，我们该如何看待百度智能驾驶的中长期竞争力？
智能驾驶之辩
当前，智能驾驶的几个重要争论，逐渐变得清晰：
1）路线上，渐进式量产路线成为技术和商业化的多数选择。
2）模式上，头部车企选择类似iOS自研，但大量车企选择和百度等供应商合作的模式。
3）传感器上，激光雷达量产降价后将成为标配。
4）技术上，芯片硬件具有较高壁垒，长期算法优势则由数据决定。
5）变现上，L4级距离变现尚远，但L2/L3级ADAS（驾驶辅助系统）迎来量产大时代。
ADAS竞争加剧
需要特别指出的是，为了提升车辆差异化的竞争力，厂商将继续增加在ADAS方面的投入，提升自动避险刹车、自动泊车、道路领航等能力，以提升车辆的安全性与便捷性。
百度ADAS的主要商业化模式是，向整车厂售卖一体化解决方案。这吸引了尚未进行 ADAS 研发、但又想让车辆获得智能化竞争优势的整车厂。
最新款的威马 W6 将要搭载百度的 ANP 方案，来实现 L2 级别的辅助驾驶。此外百度也与广汽、长城、奇瑞等公司展开了战略合作。
除购买第三方解决方案外，一些整车厂也在自研ADAS，代表公司有特斯拉、小鹏、蔚来、通用、大众等。整体来看，目前可以进行自研的整车厂目前占比很少。
总的来看，ADAS竞争随着华为的介入开始加剧。百度具有算法和数据上的先行优势，硬件层面则还需加强。
比如，与华为不同，百度的芯片目前仍然选择与其他公司合作，硬件实力较弱。不过随着百度的昆仑系列芯片的发展，百度也可能实现软硬件一体化。
自动驾驶的2种思路
目前有两种自动驾驶研发思路。一种是自上而下的研究 L4+级完全自动驾驶，代表企业有谷歌的 Waymo、通用的 、百度的 等，研发基本上不计成本。
比如，百度的技术路线是开发高级别的自动驾驶汽车，使用价格很高的激光雷达作为主要的感知手段，来进行开发。
另一种主要是车企，他们要考虑成本因素，所以一般由低级别的自动驾驶开始逐渐提升，目前商业化的汽车基本上可以达到 L2 级的水平，代表企业有特斯拉、奥迪、蔚来、小鹏等。
横向来看，百度是国内唯一具备全栈式自动驾驶研发能力的公司，从数据获取、底层算力、软硬件开发等层面形成了闭环。
目前，百度的级别自动驾驶测试里程达到750万英里，领跑国内。百度AI云提供低成本的计算能力，智能交通云亦提供大量路况数据百度 商业模式，极大丰富了百度智能驾驶的综合能力。
商业化层面，百度聚焦在、ASD智舱&智驾、ACE交通云三大板块。
三大商业模式
整体而言，百度智能驾驶的商业化路线更加明晰，有三大商业模式：
1）自动驾驶解决方案端：长城6月宣布，旗舰车型 SUV将于下半年搭载百度AVP自动泊车系统。
2）造车端：CEO夏一平表示，首款概念车预计将在2022年4月北京车展展出。
3）端：但 的商业化前景仍然不甚明朗，主要是由于道路场景 Case（边角案例）太多和软硬件成本过高造成的。未来能否成功落地，主要取决于成本、安全两大维度能否代替司机驾驶。
L4+级技术路线可实现的商业化场景，从商业价值来看，最大的是 和 ，都是万亿美元级别的超级大市场，这也是为何 Waymo 出来后，包括百度、华为等巨头都纷纷投身自动驾驶的原因。
百度推出的成本 48 万的 Moon ， 有望加速 的商业化进程。
6月，百度 与北汽极狐联合发布了第五代 Moon 共享无人车，这款是 L4 级无人车，成本只有 48 万元。如果按照 5 年运营时间计算， Moon 的月平均成本为 8000 元，在一线城市已经低于人工驾驶的成本，存在商业化的优势。
第三方 vs 整车厂
在算法发展的后期，真实数据对算法的作用越来越重要，因为需要采用真实的道路数据对算法进行训练，才能使算法迭代升级。
在 ADAS 发展的初期，整车厂对自动驾驶相关技术不了解，没有什么话语权，第三方可以获得用户数据对算法进行迭代。但随着整车厂对核心算法和数据价值的重新认知，可能会选择自行研发相关算法，避免沦为纯代工企业。
如果整车厂停止提供用户数据，那么算法就无法优化，是一个较大的隐患。比如， 公司作为视觉方案的提供者，近些年失去了很多整车厂的客户。
所以，对于第三方来说，虽然造车的前期投入会非常大，但如果拥有自己的车辆，形成软硬件一体化的研发能力，才能完全形成数据闭环，保证算法迭代能力。
但如果第三方通过造车，将重心转向硬件销售，那么他的这一套智能驾驶技术，可能难以被传统整车厂接受，往往不能开展深度合作。
因此百度 商业模式，第三方企业造车的目的，也可能主要是向外界展示智能技术融合为整车产品所能带来的效果，在开放平台上促成整车厂与之合作，使技术得到大范围商业化。
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