合纵
但现在看来，百度好像是认真的。
今年4月的上海车展上，百度透漏了自己的阿波罗计划，宣称已经与北汽集团、奇瑞等建立了合作关系，共同发展自动驾驶，并将分阶段开放技术。
果然，7月份，百度如约在GitHub上开源了阿波罗计划的部分代码。
但这份开源的代码在发布之后受到了争议。首先，这并非是百度在发布会上所说的“无人车操作系统”，整体还是基于开源的ROS（机器人操作系统）。在发布会上的激情宣讲之后就拿出来一个开源软件的魔改版，尽管无可指摘，但还是令人略感失望。
百度方面曾表示，愿景是做无人驾驶领域的android，依靠开放平台占领市场，然后搜集大数据拿来进一步掘取价值。但很难说这件事能不能做成，因为百度对硬件几乎没有掌控。
诚然，谷歌借助Android收集到了大量的用户数据然后拿来卖广告，但也不得不面对整个Android市场碎片化的窘境。汽车的硬件分裂程度要远远高于手机，试图在这样的环境里复刻Android的思路，很难说这个主意是好是坏。
谷歌大概觉得不是。他们的Waymo团队之前一直是Velodyne的大客户，但近段时间Waymo的视觉系统和激光雷达都改为了内部自主研发。同样是提供无人驾驶解决方案，软硬件结合的Waymo，看起来无疑更有底气。
另一个尴尬的问题是，百度现在是不是还来得及。
要知道特斯拉2015年就发布了Autopilot的最初版本，截止今年7月，已经积累了高达80亿公里的运行数据，且仍在以每季度16亿公里的速度增长。对于自动驾驶所用到的神经网络算法来说，算法本身的优劣固然重要，但大量的数据积累，优化，训练更加重要。这是一个用户数据多——产品体验好——用户数量增加——进一步收集更多数据——产品体验进一步提升的正向循环。先发制人的特斯拉已然跑出了这么远的距离，以百度目前的进度来追赶，恐怕很难。
不过，近日发布的百度阿波罗1.5似乎带来了一点转机，它进一步开放了高精地图，环境感知，决策和激光雷达支持几个模块，相比1.0版，阿波罗计划1.5无疑更加硬气。特别是激光雷达的加入，让整套平台更具专业范儿。目前在自动驾驶研究方面，激光雷达的不可或缺性几乎是业内共识（但特斯拉除外）。可以说有了激光雷达，阿波罗才算真正进入这个圈子。
不过，激光雷达也带来了新的现实问题。
百度钦定的这家激光雷达供应商Velodyne年初大放卫星，要将激光雷达的售价降低到50美元并年产百万，但眼下的激光雷达，仍然又贵又少。
尽管百度承诺，加入阿波罗计划的合作方可以以更快的交付速度和更优惠的价格拿到激光雷达，但这个承诺翻译过来，好像还是“我们现在没货”。
除了激光雷达，百度还给出了一个参考硬件平台，详列了包含卫星定位模块，车载电脑乃至电源等部件的建议选型，都由第三方厂商提供。
在核心硬件中的IPC部分，我们看到了TITAN X + E3-1275这样的规格介绍，熟悉PC硬件的电科技读者应该知道，这一套组合代表的是相当强的计算能力。换言之，这样庞大的算力要求，似乎表明阿波罗车载系统当前的优化程度还尚有不足。
而另一边的车厂们，也有自己的动作。
连横
同在2013年，比亚迪跟和北京理工签订协议，花了三个月多的时间，拿出一辆搭载激光雷达技术的自动驾驶测试车，并斩获了当年全国无人车驾驶比赛的冠军。次年，他们又宣布跟新加坡科技研究局通讯研究院成功搭线。有了测试车，取得了成绩，更走出了国门，比亚迪的自动驾驶研发之路，至此走的相当独立。
随后发生了两件有意思的事情。
其一自然是16年初，比亚迪董事长王传福突然的自行爆料：比亚迪的自动驾驶不仅在自研，还在跟百度合作。
其二是在这之后的6月，新闻报道比亚迪和浙江众合科技在“无人驾驶”方面展开深度合作。随后比亚迪方面迅速解释称，与众合科技的合作仅限于轨道交通方面，与无人驾驶汽车则并无联系。
比亚迪对百度的示好，可能更多是出于对高精地图的迫切需求。
须知激光雷达等硬件虽然重要，但探测范围毕竟有限，在面对急弯，坡路等路况时，探测距离的限制带来的就是反应时间和安全性的下降。因此对自动驾驶来说，高精地图，是面对复杂路况的一个有力武器。
今年4月，百度、高德、四维图新与博世抱团，要做中国版的高精地图众包测绘。在中国，进行地图测绘活动必须先获得相应的资质，获颁牌照后才可进行。而这个合作阵容，不可思议的集合了国内13家有资质的互联网地图测绘企业中最大的三家。
比亚迪则并不在获颁地图测绘牌照的企业之列。
由此我们就不难理解为何比亚迪要迅速在无人驾驶汽车上澄清与合众科技的合作关系。软硬件可以买，可以自研。但牌照没有就真的是没有。如果不选择合作，没有测绘牌照的比亚迪几乎没有得到高精地图的第二条路。当然，也有不需要高精地图的技术路线可走，但与几乎整个业界的主流路线相左，不知道比亚迪有没有这个勇气。
道阻且长
国内的自动驾驶汽车还是没有“上路”。
这一方面是好事。汽车作为耐用品，硬件升级换代很慢，晚入局的玩家能够在更好的硬件上发力，有快速赶超的可能。再者，还没上市，就还有想象的空间。
另一方面也是坏事。就像前面说过的，自动驾驶涉及到的AI训练需要大量的数据做支撑。在算法水平相近的情形下，无疑是谁见得多谁就跑的快。如果百度合纵成功，或许能在短时间内让自家AI的训练量接近特斯拉的水平，但百度对阿波罗计划究竟有多少控制力，还很难说。
现在国内相关的企业们，纷纷站队，宣传，大秀概念。他们太急了。
百度在今年7月的演示中，他们的自动驾驶汽车还在压实线违章，甚至有不能正确识别车道标线的嫌疑。这样的一个平台，宣称要帮助一众国产厂商完成自动驾驶车型的研发，说服力很成问题。
另一个问题是大家都太“软”了。自动驾驶所需的远不仅是算法和操作系统。更高精度，更高线数的激光雷达，穿透力更好的毫米波传统雷达，更好的摄像头，更强算力、更低功耗的车载电脑，这些硬件上的发展趋势，不可能所有人都看不到。目前百度在硬件上的动作，似乎只有投资了Velodyne。而国内的车企也没有自研硬件相关的动向。百度如何面对硬件平台碎片化必然带来的高适配成本，车企如何保证用户统一、良好的体验，现在的他们都还需要一点“硬”实力。
再者，自动驾驶，本质上是将乘客的生命财产安全极大、乃至全部地交给车辆本身。我们可以信任国产无人车吗？上车大吼一声“去医院”之后被拉到莆田系去，这样的担忧尽管是段子，但也不全无道理。
软件行业里有句话：“Talk is cheap，show me the code。” 或许把生态和平台放到一边，先拎一辆合格的自动驾驶汽车出来，才是这个圈子正确的公关姿势。
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作为今日头条青云计划、百家号百+计划获得者，2019百度数码年度作者、百家号科技领域最具人气作者、2019搜狗科技文化作者、2021百家号季度影响力创作者，曾荣获2013搜狐最佳行业媒体人、2015中国新媒体创业大赛北京赛季军、 2015年度光芒体验大奖、2015中国新媒体创业大赛总决赛季军、2018百度动态年度实力红人等诸多大奖。
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