Robin乘坐自動駕駛汽車，在北京五環路上跟全球觀眾打了個招呼，這可能是7月5號百度AI開發者大會最讓大家記憶深刻的一幕。

Robin駕駛無人車在五環行駛

比起陸奇在上海車展宣布要推出Apollo時的低調，這一次，全球首個開放自動駕駛平臺計劃徹底激起了大眾和業界興趣。不過除了對“三天造出巡跡自動駕駛汽車”的不可思議以及對百度這次徹底全面開放大氣魄、大野心的贊嘆之外，筆者卻在關注一個很關鍵的細節，那就是百度人工智能布局的另一重器——百度地圖在這家巨頭互聯網公司全面布局人工智能的方略中起到了什么作用。

下面就來解讀一二：

百度地圖可能是百度用AI改造世界的決定因素

按照現場公布的Apollo開放路線圖，百度計劃在今年7月開放封閉場地循跡自動駕駛能力以及Apollo數據開放平臺，在2020年之前實現高速和城市道路全路網自動駕駛。第一批開放的能力對于實際道路上應用的高精地圖支持需求并不高，換句話說，主要是在“實驗室”環境下和合作伙伴共同提升能力。

百度COO公布Apollo開放路線圖

我們看目前百度Apollo給出的四層架構，包括了軟件平臺、云端服務平臺、參考硬件平臺、參考車輛平臺四大部分，逐步將開放代碼、開放能力和開放數據為開發者和生態合作伙伴賦能。其中陸奇強調了“仿真引擎”是促進Apollo生態創新提速的核心。那么在“仿真引擎”階段，就需要對于現實世界的高精度、高頻次、高密度、全面覆蓋的數字化，不但將真實世界“翻譯”成數據，也要時時刻刻保持對世界變化的秒級反饋——這個數據的量越大，“仿真引擎”的效能和準確度就越高——對于LBS行業了解的朋友可以知道，這正是百度地圖的老本行。

按照百度的計劃，2020年前逐步開放至高速公路和普通城市道路上的全自動駕駛。屆時，百度地圖生產的高精地圖又將成為整個系統中的基礎工程，就像航海中的“領航員”，為身強體壯的無人駕駛汽車提供在復雜路況中的前進方向。在當前無人駕駛領域各自為戰的環境之下，如果說百度建立開放平臺，做汽車界的安卓決定了百度無人駕駛的路線，奠定了其在行業中的地位，那么最終走向哪個終點、能力上限到哪里，可能真的要靠百度地圖來決定。

百度地圖的更新速度決定百無人車的智慧高度

我們先了解這樣一種邏輯：百度已經是無人駕駛領域的“全球精英俱樂部”成員，在國內甚至難尋對手，為什么百度要建立無人駕駛開放平臺，將投入巨資研發出來的技術共享出來？

因為無人駕駛這項龐大的系統工程既是對未來的全面部署，也是對傳統的全面顛覆。就如同蘋果和Google改變手機行業一樣，必須依靠產業鏈的力量共同作用，才能使顛覆加速，在極短的時間內匯聚最大限度的能量，將產業帶上新高度。這并不是傳統車廠的打法，擁有數百年品牌的車廠們也無法了解，但這就是互聯網最為典型的“破壞式重建”，通過摧毀一個傳統老舊的慣例，確立新的陣營和新的體系。

apollo宣言：開放能力 共享資源 加速創新 持續共贏

據蘭德智庫測算，要實現完全的自動駕駛需要100輛汽車耗費225年的時間進行7X24小時不間斷測試，如果各自為戰，無人駕駛的實現將遙遙無期。在聯盟打法的作用之下，百度建立Apollo平臺形成產業鏈的協作機制之后，無人駕駛硬件產品和軟件系統的研發將會在幾年內取得跨越式的進步，相關產品的價格也會下探，為無人駕駛車的量產、上路繼而快速普及做好準備。換而言之，這個巨大的行業將以極快的速度成形，那么對“基礎設施”——真實世界數據化的需求也就會愈發強烈。

但將真實世界數據化是個動態過程，在相對穩定、加速進步的無人駕駛技術鋪開是最大的變量，需要不斷更新。目前百度地圖實際上已經在數據上做到行業領先的水平，但若要想滿足量產無人駕駛車的需求，還需要從量到質的全面提升。因此我們可以期待，百度在布局自動駕駛和人工智能的同時，也將通過百度地圖快速強化數據生產、處理、理解、使用能力。

人工智能采集技術升級，或是百度地圖突破口

基礎實力上，百度地圖占據當前手機地圖市場70%的市場份額，而且對比競爭對手在過去積累的大量“沉睡用戶”，百度地圖的活躍度非常高。百度地圖圍繞用戶的出行需求，構建起完整的出行服務生態，帶來人性化、優質的用戶體驗是其能夠獲得用戶青睞的原因。但從無人駕駛的角度看，這其實是一個TOB的市場。

依托每天超720億次的定位請求、超2億公里的導航數據，近幾年百度地圖在TOB市場上也是攻城略地不斷，在和政府、企業的合作中刷新互聯網平臺參與社會管理的新高度。這其中展現出的大數據挖掘和分析、人工智能、自動化服務的能力，正是無人駕駛相關地圖技術研發時的能力保障。

百度地圖總經理李東旻認為AI化的百度地圖將成為互聯網“水電煤”

正在全面轉型為人工智能地圖的百度地圖，除了給用戶更智能的體驗之外，后臺制圖領域對人工智能技術的運用，可能才是真正高難度、具有前瞻性的技術體現——而這又是一個與百度人工智能綜合實力關聯度極高的命題。圖像識別技術的進步，讓百度地圖的采集效率得到提升，道路數據的自動化處理和更新則高度依賴機器學習能力的進步。

從此前媒體報道的數據看，從外業采集到業內數據處理的全過程中，人工智能技術已經讓百度地圖生產自動化水平達到80%，其中基于全自動識別、提取準確率達到了95%。道路特征、建筑物輪廓(并繪制其輪廓形狀)、道路標牌和警示牌、電子眼，以及道路兩側建筑物上的門牌號，甚至是營業時間等詳細信息。

高精地圖“眼中”的真實世界

了解人工智能規律的人都明白，人工智能就像宇宙中所有的運行機制一樣，永遠都不可能達到100%的完美狀態，但是仍然有一個可供量產應用的“引爆點”百度地圖生產的自動程度同樣也是如此，如果從80%提升到90%以上，信息提取準確率再升高哪怕1%，百度無人駕駛乃至全球無人駕駛產業，可能都會獲得更為強力的發展支撐。

我們甚至可以暢想這樣的未來，使用Apollo平臺打造的汽車在路上行駛時，既調用百度地圖高精地圖的數據，又同時成為流動的“數據采集車”。基于大規模云端計算，讓百度地圖每秒都在更新數據，讓每輛無人駕駛車都擁有如人類一般“所見即所得”的智慧，幫助每個人輕松快捷的到達目的地。

拋開表面上看到的一切，百度地圖的進化，或許才是無人駕駛野心的決定因素。