[愛卡汽車 試駕 原創]
自動駕駛無疑是當前汽車領域的熱點話題，廣大主機廠紛紛在這一領域發力，深耕這個領域的科技公司也逐漸開始將其研發成果落地。這次我有幸搶先體驗了百度Apollo的ANP領航輔助駕駛方案，它可在城市路況下實現從A點到B點的按導航輔助駕駛，離真正意義上的自動駕駛更近了一步，並且離量產落地已經很近了，一起了解一下吧。
生活在北京、上海部分地區的朋友可能會見到過這種車頂有很多傳感器的汽車，它們能在部分特定的條件下通過精密的傳感器和算法支持L4級自動駕駛，不過車頂碩大的傳感器單元總會讓人覺得它們離量產還很遙遠。不過近期百度Apollo將部分L4自動駕駛技術下放，推出了可搭載在量產車型上的ANP駕駛輔助解決方案。
威馬W6是首款搭載百度Apollo自動駕駛方案的車型，可實現AVP自主泊車和ANP高速和城市道路的領航輔助駕駛功能。目前量產上市的威馬W6僅支持AVP自主泊車功能，圖中這輛是增加了百度Apollo ANP硬件的試裝車，它和上圖那種L4級自動駕駛測試車有着本質的區別，幾乎市售的量產車無異。
仔細看的話還是能看出它相比在售量產車型多了一些視覺傳感器。值得一提的是，這輛威馬W6並未配備激光雷達模組，通過視覺和毫米波雷達、超聲波雷達的組合，在高精地圖的加持下就能實現ANP城市領航輔助駕駛。
車尾增加了兩個用於ANP系統的視覺傳感器，可監測後方來車，一個在高位一個低位，可互相成為冗餘。車頂還增加了兩個GPS慣性導航模塊，輔助車輛更加準確地定位。除了沒有激光雷達，整個系統的原理與那種頂着巨大傳感器組件的自動駕駛測試車一致。傳感器總結：
●12個視覺傳感器攝像頭；
●5個毫米波雷達；
●12個環視超聲波雷達；
百度Apoll給主機廠提供的高階駕駛輔助解決方案是可定製的，傳感器的堆疊組合有點類似於樂高積木，如果主機廠有需求，百度Apollo也可以在此基礎上增加激光雷達，但這樣也會面臨着成本增加。
為什麼百度Apollo的ANP系統不用激光雷達？
近年來各自動駕駛公司和主機廠紛紛押注激光雷達，從自動駕駛測試車上可旋轉掃描的多線激光雷達，到量產車型上搭載的車規級固態激光雷達，儼然展開了一場該領域的軍備競賽。
前不久小鵬P5成為了第一款搭載激光雷達的量產車型，相比P7，它可在激光雷達的加持下實現城市道路的NGP按導航輔助駕駛功能。激光雷達來自Livox攬沃科技，視角120°，探測距離150m。
幾乎就在小鵬P5發佈的同時期，一段極狐αS Hi版車型的城市自動駕駛視頻可謂刷爆了各大社交媒體，3個MEMS技術混合固態激光雷達傳感器與小鵬P5的參數接近，但數量上比小鵬P5的還多一個。
激光雷達的核心優勢在於它可快速完成對周圍環境的掃描，通過算法進行周圍環境的3D建模，有了這些數據信息，車輛的芯片和域控制器運算壓力更小，可以把更多的算力留給決策；而純視覺方案無法感知周圍環境的景深信息，只能通過更復雜的算法將2D圖像努力轉化為3D模型，系統再完成評估與決策。多了一個複雜的步驟，無疑對運算量提出了更高的要求。激光雷達和視覺傳感器絕不僅是簡單的從屬或者互補關係，它們具備同樣的重要性和不可替代性。
百度Apollo在威馬W6上沒有采用激光雷達主要出於兩點因素，其一是對於視覺算法和算力的自信，其二就是因為成本和車型定位問題。對於第一點因素這裏可以展開一下。百度的自動駕駛車輛測試里程即將突破1000萬公里，是世界範圍內自動駕駛公司裏最多的，超長的測試里程為其算法優化迭代積累了大量數據，這一點完全是真金白銀堆出來的，也是其最大的優勢；算力方面，這輛威馬W6試裝車的計算核心採用了百度自主研發的ACU 四喜版，具體芯片型號官方還沒有透露太多，算力為200Tops，不久之後的正式量產方案將會採用英偉達的Orin芯片作為計算核心，單片算力達254Tops，並支持疊加，足以支持純視覺方案龐大的運算量。
俗話説是騾子是馬拉出來遛遛，理論部分簡單講解之後，我們一起來看看它的實際表現到底如何，相信這才是大家最關心的。
車內與量產車基本保持一致，只不過為了測試和安全需要，增加了一個自動駕駛系統總控制開關，當然日後的量產車型上是肯定不會有這個東西的。
百度可以自行採集高精地圖，目前高精地圖在國內主要城市的高速路和城市快速路覆蓋率已經挺高了，城區高精地圖的覆蓋還主要集中在一些試點區域，就比如此次的活動所在地，上海市嘉定區安亭國際汽車城。
開啓ANP系統後，中控屏會呈現基於高精地圖的實時路況信息，包括路面車流信息，車道上的小轎車、大卡車、路邊停放的車輛甚至人行道上的行人都能識別，還原度非常高，這是我在現有的量產車型上從未體驗過的。
通過路口時前，車輛可根據導航數據和高精地圖自動併線至目標車道；通過路口時系統可以檢測不同車道的交通信號燈信息，並呈現在屏幕右上角。
全程10km左右的路線涵蓋了多種常見路況，車輛會在限速範圍內主動超越慢車，並且對於加塞車輛以及靜止車輛有着很好的識別能力，如果非要挑不足的話，那麼就是它的加速剎車動作比較僵硬，希望這一點在日後的量產車型上能得到改善。
您可點擊下方視頻快速縱覽體驗過程：
最後總結一下，這套系統相當於百度Apollo的L4級自動駕駛技術下放至乘用車領域，能夠用有限的成本幫助用户實現更多元化場景的智能輔助駕駛。城區的路況要比高速或城市快速路複雜得多，這才是展現各家軟硬件實力的最佳舞台。希望科技的力量可以讓真正意義上的自動駕駛早日實現。
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