12月15日，有媒體報道，百度正在考慮生產屬于自己的電動汽車，或將組建一家持有多數股權的合資公司。目前百度已與包括浙江吉利、廣州汽車集團和中國一汽在內的汽車制造商就可能的合資項目進行了初步談判，但未達成任何協議。

關于這個新聞，百度官方給出了不作評論的回應。但事實上，百度與汽車廠商的合作一直在進行著，有業內人士預測，如果這個新聞為真，百度的關注點也將停留在新車的軟件層面，“技術入股的可能性比較大。”

但無論如何，資本市場十分看好百度的自動駕駛前景，此前瑞銀發布投資研究報告，將百度評級從中性調高至買入，目標價從130美元調高至190美元。今天百度股價也大幅走高，市值重返600億美元，上一次突破600億美元大關還得追溯到2019年4月12日，已經過去了一年零八個月。

01 自動駕駛領域的“黑馬”百度

全球知名的市場數據研究平臺CB Insights（以下簡稱CB）在去年也發布了針對百度自動駕駛的研究報告，雖然其中有些數據已經不能代表百度自動駕駛現階段的實際情況，但其中的很多觀點還是很具有代表性，深潛atom節選了部分觀點，希望和讀者一起探討百度能否成為自動駕駛領域的Android。

在報告中，CB將百度稱為全球自動駕駛汽車軍備競賽中脫穎而出的一匹“黑馬”。

為了追趕特斯拉和谷歌的腳步，并在中國市場獲得優勢地位，百度采取了一種新穎的方法來開發自動駕駛軟件。

百度將自己的自動駕駛項目命名為Apollo，該項目于2017年4月啟動，是一個開源軟件平臺，希望通過與整個汽車行業的合作來加速自動駕駛汽車的開發。

此后，中國汽車生態系統的主要廠商都或多或少的參與了百度自動駕駛的技術合作。在2018年年底，百度就與主要的OEM，汽車供應商和芯片制造商建立了100多個合作伙伴。

借助跨多個垂直領域的龐大合作伙伴網絡，百度可以將大部分時間和精力投入到AI和軟件開發領域，這也是百度最擅長的領域，而合作伙伴則將有更多精力去完善硬件和汽車制造組件。

02 Apollo平臺：汽車行業的Android？

2017年4月，百度啟動了其Apollo項目，這是一個用于自動駕駛軟件的開源平臺。該平臺結合了許多工具，包括數據，API和開放源代碼，開發人員可以免費使用這些工具將自動駕駛產品推向市場。

在許多方面，Apollo類似于Google的Android開放源代碼項目（AOSP），這是Google于2007年推出的用于移動操作系統（OS）的開放軟件平臺。當蘋果公司發布其第一款iPhone時，Google決定需要使用它來開發AOSP進入移動領域，以防止用戶切換搜索引擎。

Google使用的開源平臺，使第三方更容易開發兼容的應用程序。這種方法幫助Google迅速擴展了Android。根據IDC的數據，Android在2019年占據了全球移動市場的87％。

百度的Apollo平臺背后的動機反映了Google的Android方法：通過向制造商免費提供操作系統來標準化整個行業的操作系統。

借助Apollo，百度旨在成為自動駕駛汽車背后的大腦，使OEM和汽車供應商能夠專注于制造，品牌及其與客戶的關系，而不是軟件工程。

在中國高度分散的汽車供應商領域，這種方法特別有吸引力。因為百度使中國的任何汽車供應商都可以組裝具有自動駕駛功能的汽車而無需增加研發支出。

還值得注意的是，類似于Google從Android的開放源代碼平臺中扣留某些應用程序（例如Maps，Gmail和Google Play），百度還保留了某些服務（例如地圖繪制和機器學習）供百度的應用程序編程接口使用。

03 百度的對手

盡管特斯拉在中國獲得自動駕駛測試的機會有限，但值得注意的是，特斯拉在中國市場擁有很高的銷量，這也意味著百度在駕駛員數據上遠遠落后。

駕駛員數據（包括道路測試和模擬數據）對于開發自動駕駛技術至關重要，因為數據會訓練引導自動駕駛車輛的算法。盡管百度在高清（HD）映射和AI方面擁有廣泛的專業知識，但它缺乏像特斯拉和谷歌Waymo這樣的競爭對手從公共道路上的車輛收集的駕駛員數據。

但谷歌在自動駕駛領域采取了和智能手機不同的策略，極力避免為其自動駕駛車輛軟件使用開放軟件平臺。谷歌Waymo采用內部方法來開發其自動駕駛汽車技術，構建自己的軟件和傳感器以限制對外部供應商的依賴，因此不具備像百度那樣的廣泛合作伙伴網絡。

而國內市場，百度雖然被科技部評定為自動駕駛技術的領導者，但阿里巴巴、滴滴也在差不多的時間（2017年）進入自動駕駛領域。

阿里巴巴于2017年3月首次進入自動駕駛領域，當時該公司聘請了計算機視覺專家王剛來領導該公司的自動駕駛汽車項目。從那時起，該公司開始在中國進行自動駕駛測試。

而滴滴被認為是百度在中國最有威脅的競爭對手。滴滴于2016年8月收購了Uber在中國的業務，并已將其業務擴展到全球，進入了墨西哥，巴西，臺灣和日本市場。

因此，滴滴有自己的數據收集來源：目前有超過3000萬輛汽車可以從中收集數據（數據截止2019年年底）。滴滴還可以通過自動駕駛汽車賺錢，因為它可以將其用于網約車業務，而不是直接將其出售給消費者。

但百度也有自己的優勢，百度在2018年3月啟動了名為Apollo Scape的開源數據集，其體積比Kitti和CityScapes等其他開源數據集大10倍。通過將數據收集到百度的開源數據集中，百度理論上可以收集到更多的數據訪問權限。

Apollo Scape使用語義分割來按像素分解視頻圖像，以進行精細處理。圖像帶有注釋，因此自動駕駛汽車可以處理周圍的物體和信號。例如，該技術可以區分車道邊界以評估不同的交通規則（例如，黃線與白線，實線與虛線）。

分割后的圖像可以標注26種分類，包括汽車，行人，自行車，建筑物和路燈，以幫助自動駕駛汽車識別道路上的可駕駛區域作為檢測即將到來的危害。

此外，數據集中包含的道路條件越多樣化（即雪，雨，霧中的街道），自動駕駛汽車在越復雜的環境中配備的裝備就越多，因為它可以拼湊出清晰的道路圖像。道路被雪完全覆蓋或處于黑暗中時。

該報告認為，最成功的公司將是擁有最高質量軟件的公司，而高質量的軟件幾乎完全依賴于驅動程序數據。如果百度能夠利用組建聯盟的優勢并開始自行在中國收集有價值的數據，它將比其他同行具有明顯的優勢。

如今，自動駕駛汽車領域的競爭力不斷提高，主要參與者不斷擴大自動駕駛車隊，從之前的按年到現在按月來宣布未來的試點計劃。

相對于其競爭對手，百度自動駕駛的商業化部署還不明朗，而且缺乏像特斯拉那樣的汽車銷量和滴滴那樣龐大的出行客戶群。但百度廣泛的合作伙伴關系網和其軟件開發的協作方法可以幫助其積累所需的數據以及在硬件和車輛制造方面的支持，從而超越競爭對手。

此外，百度在自動駕駛領域表現出前所未有的信心和投入上的孤注一擲，一旦百度成功的展開商業化落地，那么未來百度的天花板可能是谷歌。
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