在剛剛落幕的2021德國國際汽車及智慧出行博覽會（IAA Mobility 2021，簡稱慕尼黑車展）上，全球各大汽車和科技巨頭紛紛攜自動駕駛車輛亮相。自動駕駛已然成為近年來各大車展的主角，其商業化落地也將帶領汽車行業進入全新的變革時代。
然而在這技術急速進化的時代，車企如果采用自主研發的方式打造自動駕駛汽車，需要動輒幾年時間，更不用說其過程中需要跨過諸多可預見或不可預見的障礙與困難。為此，如何快速打造屬于自己的自動駕駛研發能力，已經成為擺在智能汽車企業面前最亟待解決的問題。
在眾多玩家之中，深耕8年的百度Apollo走在了自動駕駛的前沿陣地。Apollo業務的商業模式之一，就是為主機廠商提供全鏈路的自動駕駛技術解決方案。今年上海車展，百度Apollo提出其汽車智能化解決方案中的智云能支持車企快速構建智能化能力，其中，自動駕駛引擎作為智云的核心組成部分，可將車企原本需要至少7年才能完成的自動駕駛研發周期縮短至6個月，是Apollo助力車企強化智能技術、實現核心技術自主可控的關鍵所在。
經過多年發展，Apollo自動駕駛引擎形成了五大核心優勢：擁有海量的數據資產管理，全棧自研發能力、千萬量級場景仿真測試、自動駕駛新式運營經驗、以及能夠支撐多樣化監管要求。這些優勢能為車企提供“自動駕駛全鏈路”研發能力，覆蓋數據、研發、測試、運營和監管五大環節。
以快速研發、快速驗證和快速迭代為核心，Apollo自動駕駛引擎定義了智能汽車研發新模式，幫助車企極大縮短了自動駕駛的研發周期。
具體而言，在快速研發階段，Apollo自動駕駛引擎通過以仿真為基礎的DevOps工具鏈解除了研發階段軟件與硬件的強綁定。以往車企進行軟件開發時，通常需要結合車輛硬件來做調試。受制于軟硬件的高度耦合，智駕迭代周期比較長，研發效率低下。而Apollo自動駕駛則通過云仿真平臺定義研發場景，同時借助DevOps工具鏈解耦實車軟硬件，可以實現日行百萬公里的高保真仿真測試，大大提升了自動駕駛算法的研發效率。
在快速驗證階段，Apollo自動駕駛引擎能夠基于海量場景、精準度量智能駕駛能力。如何在真實場景下驗證評估自動駕駛算法的可靠性，一直是行業致力于解決的難題。但于百度自動駕駛引擎而言，Apollo自身積累的超1400萬公里路測里程是一大利器。這些里程數據構建了千萬級的場景庫，經過內部一萬多次迭代，形成了200+個度量指標，包括安全、法規、體驗等類型，這些場景和度量指標行業內可高度復用，能大幅節約車企的研發時間。
在快速迭代階段，Apollo自動駕駛引擎能基于用戶反饋構建車云數據閉環，快速提升用戶體驗。車輛在行駛過程中積累的大量數據，在數據脫敏后車端數據傳輸到云端，通過云計算能力形成數據閉環和效果閉環，通過版本優化迭代提升車端體驗。可以說，Apollo自動駕駛引擎真正實現了以數據“智造”汽車大腦，數據閉環驅動效果閉環，以真實車輛數據驅動用戶真正的體驗。
Apollo自動駕駛引擎日臻成熟，并已在百度ANP、AVP、Robotaxi和Robobus等眾多明星產品實現落地。作為Apollo汽車智能化解決方案的拳頭產品之一，未來百度自動駕駛引擎將不斷發揮自身的研發與實戰經驗優勢，助力合作伙伴快速搭建AI智能產線，讓車企快速具備“造好車”的能力，同時也將繼續帶動自動駕駛產業的高質量發展，迎接更安全高效的全民智能出行時代。
