纸上得来终觉浅，在这篇推文撰稿过程中，飒姐团队的脚步遍及亦庄、通州、石景山首钢园，团队成员亲自体验了萝卜快跑无人驾驶的全过程。在一次次的亲身体验中，无人驾驶成了触手可及的现实。

    在一次次真实的触摸与体验中，无人驾驶技术褪去了神秘的面纱，它不再是新闻报道中的文字，不再是短视频中的片段，也不是传闻中的耳语，这样一个“祛魅”的过程让团队成员能够更为直观地分析第一手用户体验。萝卜快跑，这个名字在文章字里行间跃动着，同这个名字紧随而至的则是 AI 新时代的追问：在无人驾驶技术迸发的浩瀚星河中，是怎样的力量独独让萝卜快跑能脱颖而出，成就无人驾驶领域的 iPhone 时刻？

    * 注：本文所有图表由飒姐团队搜集整理原创制作，转载请注明出处。

    萝卜快跑最初的雏形诞生于 2013 年，在其发展的历程上，有数个重要的时间节点，共同构筑了如今萝卜快跑令人瞩目的“iPhone 时刻”。

    自 2013 年百度深度学习研究院（IDL）成立以来，其技术研发投入如潮涌般迅猛增长，不仅与宝马携手研发了无人驾驶先锋车型，更在次年成立了深度学习实验室，开启了无人驾驶项目的先河。

    随着自动驾驶事业部的设立，百度立下了雄心壮志——三年内商用化，五年内量产 L4 级无人驾驶汽车。面对国际巨头的激烈竞争，百度非但没有退缩，反而在硅谷组建强大研发团队，并于 2016 年率先在美国获取道路测试许可，彰显了其在无人驾驶领域的领先地位。

    2017 年，Apollo 平台的横空出世，标志着百度无人驾驶进入技术深耕阶段，此后几年间，百度不断推进 Apollo 平台迭代升级，从支持多场景无人驾驶到城市复杂道路能力显著提升，Apollo 6.0 的问世更是将无人驾驶技术推向新的高度。

    特别是在疫情期间，萝卜快跑的无接触配送服务大放异彩，进一步验证了无人驾驶技术的社会价值与商业潜力。

    进入 2021 年，无人驾驶迎来变现曙光，百度萝卜快跑正式亮相，无安全员的全无人 Robotaxi 加速投放市场，Apollo Moon 第五代车型的发布更是将成本大幅降低至 48 万元，为无人驾驶车辆量产铺平了道路。随着订单量的快速增长，百度无人驾驶业务在全国范围内迅速扩张，武汉、上海、北京等多地相继开展商业化示范运营。至 2023 年，萝卜快跑累计订单量已超五百万单，武汉地区全无人驾驶订单占比高达 45%，无人驾驶出行服务已覆盖全国 11 个城市。

    2024 年 7 月，萝卜快跑武汉市订单量迎来爆发，百度的无人驾驶与 Robotaxi 迎来了关键时刻。

    萝卜快跑之所以抢跑成功，关键就在于其善于利用自己手中的“两把刷子”：

    （1）成熟而独特的商业运作体系

    （2）深厚长久的技术积累

    百度在商业运作方面最擅长两件事：追风口和资源置换。

    追风口为其带来了众多具有前景的业务选择，而资源置换则能够使其在短期内占据新科技领域的前排位置，促使其有动力在细分业务条线上进行长期建设。

（一）不怕亏钱，就怕找不到风口

    结合百度过去三年的 OKR，我们可以发现，百度每一年都会有新的风口，而业务首位度也如 T 台走秀一般，轮番占据 C 位。从无人驾驶到元宇宙，从数字人到大模型，百度不断追逐风口，一直在寻觅一个能够与搜索广告平行的新支点。

1.2021 年元宇宙大开发

    AI、云、元宇宙等概念大火，百度迅速投身其中。早在 2020 年，百度便已经将目标放在 AI、网络和元宇宙领域。2021 年，百度在 AI 产业的总研发投入就达到了 23.21%，总收入则达到了 89 亿人民币。

图：2021 百度营收构成比例

    同时，百度还开发了其数字人直播平台“曦灵”，并公布了度晓晓、叶开开等数字人形象在快手、京东等平台进行直播带货，深度开发了数字人的商业价值。

3.2023 年：AI 重构

    进入 2023 年，随着颠覆了世界产业的 ChatGPT 掀起 AI 大模型的开发热潮，国内外大厂纷纷加入了“百模大战”。冲在最前面的，还是百度。3 月 16 日，百度率先推出了文心一言，8 月底面向全社会开放。受大模型的影响，百度旗下的各个板块都获得了重构。“未来 AI 创造的新职业机会，就像马车时代看现在的滴滴一样，广阔而无法想象。”这是李彦宏对于 AI 生成未来的前瞻性预测。

4. 2024 年：利润导向，赚钱

    进入 2024 年，百度的 OKR 回归利润导向，明确提出了在移动生态和智能云业务中实现利润的要求。这一年的 OKR 中有多个关键成果与利润直接相关，包括内容、云计算、大健康、个人云和小度等业务。目前来看，百度至少在无人驾驶领域算是打出了名声，但考虑到左转技术难题，法律层面的归责问题，无人驾驶依然需要时间来彻底突破，这条业务线能否赚钱，还得往后看。

    毋庸置疑的是，百度敏锐的“风口追逐力”为其带来了众多具有前景的业务选择，作为家大业大的国内互联网巨头，不怕亏钱，就怕找不到风口。而当其寻找到风口后，如何进入赛道，则是其成功培育业务条线的关键。

（二）资源置换，换得巨人的肩膀

    选定风口后，风口资源置换则能够使其在短期内占据新科技领域的前排位置，促使其有动力在细分业务条线上进行长期建设。

1.选择市场上最适配的车厂

    从 2021 年 8 月百度推出了“萝卜快跑”开始，经历了共 6 代车型的变化：第一代跟宝马合作（2013 年）；第二代跟奇瑞、比亚迪、北汽合作（2016）；第三代跟林肯合作（2017)；第四代跟红旗合作（2018)；第五代与极狐和埃安合作；第六代，百度计划自行研发，由江铃集团制造，定名“颐驰”。

图：百度无人驾驶车辆迭代历程，图源德邦证券（滑动查看）

    可以发现，萝卜快跑在发展的过程中，选择站在数个巨人的肩膀上，让自己看得更高、走得更远。

    以飒姐团队伙伴们在通州试运营区域测评的 Apollo 红旗 EV 第四代车型为例，该车辆由百度与一汽红旗联手为无人驾驶量身定制。与改装已有车型适应无人驾驶不同，红旗 EV Robotaxi 前装量产车，将各类无人驾驶传感器在生产时即进行集成，为此一汽红旗专门在长春的工厂为百度 Apollo 开发了一条产线。

    其实早在 2018 年，红旗 H5 就搭载了百度 Car-life 系统，在汽车智能化方面进行了软件合作。在武汉之前，红旗与百度在长沙运行的无人出租车项目也让其成为 Robotaxi 的头号玩家。

    对于百度来说，红旗车型量产对于“中国无人驾驶 L4 乘用车”的意义非凡。红旗国产高端豪华品牌的定位为百度无人驾驶提供了“情怀”加持。更重要的是，扎根于长春的一汽拥有完善的生产线，可以实现百度为无人驾驶汽车量身定制车型的目标。

    也正是与红旗等诸多大厂的合作，使得百度积累了扎实的技术资本，收集了大量数据，为其此后的自研 + 代工模式奠定基础。

2.精挑细选落地武汉，资源置换获取信任

     迄今为止，萝卜快跑已于 11 个城市开放了载人测试运营，并在北京、武汉、重庆、深圳、上海开展了全无人驾驶测试。

   萝卜快跑的抢跑离不开其与武汉的各取所需和双向奔赴。

    武汉作为华中地区的经济枢纽，三大工业支柱分别为光电子信息、生物医药、汽车。素有“中国车都”之称，所以，武汉市政府对汽车产业有着极为深刻的认知。因而，其从多年前就拿出真金白银，誓要打造一套领先的“智能车 + 智能路”的车路协同方案。2019 年，武汉经开区的国家智能网联汽车测试示范区正式成立，成为华中地区首个国家级智能网联汽车测试示范区。

    短短几年，武汉无人驾驶产业的蓬勃发展，带动了上下游产业链的进步，武汉光谷的人工智能计算中心、超算中心、光通信、芯片、算法等产业都是受益者，而百度旗下的无人驾驶出租车服务商萝卜快跑，则是武汉无人驾驶产业规划的最大受益者。

    当然，最大受益者并非凭空得来，在飒姐团队看来，这意味着百度拥有着领先的无人驾驶技术优势，以及良好的政府关系。

    2024 年初，萝卜快跑的一台全无人自动驾驶车辆，成功通过了武汉杨泗港长江大桥和武汉白沙洲大桥的道路交通实测，通过了武汉政府为其设置的“考试”，率先拿到了运营牌照，实现了其自 2022 年抱紧武汉政策大腿以来，最大的阶段性夙愿。

    长期以来百度与武汉市一直维持着友好的政商关系，2020 年，百度向武汉捐款 3 亿，百度地图上线在线旅游功能宣传武汉地域品牌。武汉市文旅局也持续和百度平台开展合作，推出“打卡武汉”“文旅消费季”等活动。百度也在人才培养和技术研发上扎根武汉，如 AI 方面即创立了“华中科技大学—百度飞桨人工智能教育创新中心”。

    有赖于百度在武汉持续的公关投入，萝卜快跑获得了相应的回报——获批了一块地理位置优越、面积巨大，能够满足其大规模测试无人驾驶技术的办公场地。其在武汉的办公场所，从 2021 年时某民营科技园一块连车都停不了机台的巴掌大的地方，换到了如今位于武汉东京河路的“萝卜快跑机器人智行谷”，这块基地拥有面积很大的运维车间、能够远程支持全国的云仓和一个巨大的停车场，至少可以容纳 200 多台萝卜快跑车辆。

    值得注意的是，在萝卜快跑搬家前的 2023 年 1 月，湖北省委副书记、省长王忠林在武汉会见了百度创始人、董事长李彦宏，宣布了百度与武汉市共建东湖高新智能网联示范区的计划，同时对外官宣武汉市将在法律法规政策允许范围内，支持百度 Apollo 及其关联方在全市范围内部署规模化无人驾驶商业运营服务。

   获批基地和重大项目后，百度依然在做持续的企业文化宣传，几乎每个星期都会邀请武汉市的各级领导来参观试乘无人驾驶车，尤其以交管局的领导来得最多。同时，众多武汉市民也曾获邀携家带口过来参观。百度正是通过这种润物无声的方式，某种程度上实现了使无人驾驶技术在上到领导，下到市民观念中的“去魅”，尤其在监管机构理念中，形成“这个无人驾驶技术比较靠谱”的观念,为其获得行政许可扫清了监管障碍。

    总的来说，百度为武汉市提供了大量的流量和技术资源，二者的深度合作不仅为武汉带来了大量的税收支持和就业岗位，还带动了新科技上下游的协同发展。当然，也就获得了政府的大力支持，占据了新科技领域的前排位置，反哺百度在新科技的细分业务条线上进行长期建设。

    要理解萝卜快跑，首先要理解其技术核心：阿波罗（Apollo）平台。作为阿波罗计划的成果，Apollo 平台是萝卜快跑能够商业化的技术前提。只有理解 Apollo 平台想做什么、做到了什么，才能懂萝卜快跑何以“抢跑”成功。

    Apollo 诞生之初的目标就是打造一个完整的无人驾驶生态平台，从最底层的车辆一直到云端数据服务一气呵成。展开来说，其包括车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务等四大部分，帮助合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套完整的无人驾驶系统。

    和直接成为汽车制造商不一样，Apollo 不提供硬件设备和软件开发，而提供一种免费开放的解决方案和生态系统，可以理解为，Apollo 是一个开放的工具箱，任何人可以拿起里面顺手的工具去搭建自己的汽车。如果是有意愿打造无人驾驶的企业，那可以通过 Apollo 这个工具打造自己的智能驾驶软件，然后对外宣称自己推出了智能驾驶汽车并开始售卖，不必向百度交知识产权使用费。

    Apollo 的核心代码主要是开源代码，并非百度原创，开源代码的好处在于在智能汽车投资巨大，短期很难盈利的现状下可以吸引更多的创业伙伴，从而推动行业的产业化进程和技术进步。当年的特斯拉不就是这么干的吗？

    根据百度的发布会，Apollo1.0 主要包括四个层级：车辆、硬件、软件以及云服务。

    百度并不生产最底层的硬件——也就是无人驾驶所依赖的车辆。这些车辆来自于同百度合作的厂商，如宝马、红旗等（关于百度与这些车企的合作历史，就又是另外一段传奇故事了）。

    而金字塔上面的 2-4 层是百度 Apollo 的重点领域，在处理器方面，Apollo 和英伟达保持深度合作，获得了英伟达的无人驾驶平台 DRIVE PX 2，以及他们最高等级的显示处理设备 Tesla GPU，同时百度也获得了微软的计算平台 Azure 的算力支撑支持。

    软件驱动和云计算是每次 Apollo 计划更新变化最大的地方，也是 Apollo 的 “核心卖点” 。他们是整个自动驾驶控制感知、规划、障碍物识别等基本环节的关键。

    在软件驱动层面，从物联网时代开始，“深度学习”便是 AI 的主旋律，百度更是国内较早投身于深度学习的企业，可以说从一开始便打好了无人驾驶的基础。

    百度的 DuerOS 系统就是百度在深度学习领域深耕多年的成果，这个系统是通过语音及图像控制智能家居的开放平台和技能开放平台，其语音识别系统正确率可以达到 97%，面部识别准确率高达 99.7%。这个系统便是允许 Apollo 在 2018 年完成 Valet Parking – 自主泊车系统的理论支持。（即便这项技术只拥有 L2 级别的无人驾驶水平）

    同样从 2018 年开始，在无人驾驶的云计算方面百度依然拥有优势，对于云计算来说，除了我们知道的云计算平台，地图也属于发展无人驾驶的一个必要云资源。大到路线规划、超越视距的路况观测，小到变道、交通标志以及信息，都需要在无人驾驶的系统中内置一张地图来让车知道怎么走，走哪里。

而一个精度高、可靠性强的地图可以大幅减少传感器所需要的昂贵成本。百度便拥有自己的高精度地图，即百度地图，且地图覆盖地域广、市场占有率高。百度的高精度地图可以达到厘米甚至毫米级别的精度，而同期的国内其他竞品，例如高德地图等，其绝对精度只能达到 50 厘米。

    百度会一定程度上收集其地图用户的路线数据，庞大的数量群体可以造就极其优质的 AI 训练数据集合，之后便可以再次反哺至其 AI 算法训练。自 2022 年，AI 时代开启后，百度所文心一言等大模型再次使其科技能力站在了国内行业的龙头位置。

 Apollo 中搭载的 Apollo ADFM，被称为全球首个支持 L4 级别无人驾驶业务的大模型，便是其核心技术。而其决策规划网络感知模型中使用的是 BEV+Transformer 技术，即通过 Transformer 的 AI 大模型分析汽车周围鸟瞰图。通过显示的三维向量空间和隐式的 BEV（鸟瞰图）特征，利用 Transformer 在大量数据之间挖掘关系，最终形成最佳的轨迹匹配。

    做个简单的对比，同为 AI，相比于国内其他无人驾驶开发商采用的 CNN 神经网络，BEV+Transfomer 算法技术可以将代码量削减 100 倍，并且时空范围要远大于 CNN 技术。

    那为什么其他公司不提前采用 BEV+Transformer 技术呢？因为 Transformer 技术基于的是 NLP（自然语言处理），而当时国内市面上存在的可以处理 Transformer 技术的芯片基本不存在。但是在 2021 年，百度成功研发了自己的 AI 芯片——第二代 7nm 昆仑芯片，因此具有国内最早利用并且研究 Transformer 算法的能力。

    到今年，Apollo ADFM 升级为 ASD 技术，率先实现智驾全国都能开、有百度地图的地方都能开。

    飒姐团队认为，正是以上的几大因素——百度在深度学习、地图数据、大模型和芯片领域的优势，使得萝卜快跑能够抢跑成功，打响国内无人驾驶“出圈”的第一枪。

    从国内无人驾驶来看，萝卜快跑抢跑成功，开创了中国无人驾驶领域的“iPhone”时刻，但其仍需要向前看，向远看。目前，萝卜快跑和百度无人驾驶技术依然与国外先进无人驾驶技术存在一定的差距。

    横评国外 Zoox、Cruise Automation 等一众“纯”无人驾驶服务提供商的表现来看，萝卜快跑依然落后一个级别。从用户体验一个比较直观的体验来说，Zoox 等无人驾驶服务提供商所使用的车型是从 0 到 1，纯粹为无人驾驶而设计出的车，其车型结构本身就与目前罗布快跑等使用“后装车”有着本质的不同（例如，此类纯粹为提供无人驾驶服务的车没有传统汽车的方向盘等转为人类驾驶而生的设备）。

    飒姐团队小伙伴作为在旧金山和北京均体验过无人驾驶乘用车服务的人，公平地说，纯为无人驾驶设计的车辆使用面积更大，上下车的体感也更好，不会出现在萝卜快跑前排座位无法使用，置物体积小，难以存放大件行李的问题。

    当然，受限于我国部分地区的监管要求，纯粹无人驾驶的设计在我国落地可能存在困难，可以预见的是，在未来一段时间内，我国无人驾驶安全员将会持续存在，在技术尚未完全成熟前，无法将控制权完全交给 AI。

    萝卜快跑与具备先发优势的 Waymo 相比，在用户的乘用体验上依然存在差距，主要体现在几个小细节上。

（1）Waymo 专门为小朋友配置了儿童座椅，能够更好地保护幼龄儿童乘坐无人驾驶汽车（当然，这也与美国各州的相关立法有关，如：宾夕法尼亚州规定：4 岁以下的孩子必须使用联邦政府批准的汽车座椅；4 至 8 岁的儿童如果不再使用安全座椅，则必须使用 booster）。

（2）Waymo 的交互设计更加优秀。例如，为了方便用户快速找到自己打的无人驾驶汽车，其会在车顶上亮起一圈文字，将打车人的姓名简写显示出来，方便大家快速找到自己的车。

另外，诸如无线充电、随叫随停等微小但影响乘用体验的方面，萝卜快跑还有很长很远的路要走，如何提升用户体验永远是需要考虑的重点。

    美国无人驾驶也为我们提供了众多的前车之鉴，其中最值得关注的，就是 Cruise 在不久前发生的致人死亡交通事故。

    2023 年 10 月 2 日，一辆日产汽车在旧金山一个十字路口撞上了一名女子，猛烈的撞击把她反弹到隔壁的车道上。一辆 Cruise 无人驾驶出租车正巧在该车道上行驶。这辆 Cruise 从这名女士身上碾过，但并没有停下来，随后又把她拖行了大约 20 英尺（约 6 米），才在路边停了下来，使这名女士受了重伤。这桩事故，直接让通用旗下 Cruise 陷入巨大的舆论压力和信任危机，甚至使得整个无人驾驶行业受到巨大打击。

    根据第三方机构的调查报告，Cruise 事故的核心原因在于 Cruise 的技术缺陷。

    据悉，在前车人类司机将被害人撞到了 Cruise 无人车的行驶路线上时，Cruise 确实检测到了有人被撞，稍微放慢了车速。但是，当受害者倒地时，全身只有腿部出现在了 Cruise 的激光雷达检测范围中，而 Cruise 车辆左侧的摄像头和算法无法“理解”发生了什么，因此继续前进，碾过了被害人的身体。

    此时，车辆本该紧急停车，但 Cruise 的算法误判发生了侧面的碰撞，于是按照程序设置，以大约 12.4km/h 的速度“靠边停车”，将被害人持续拖拽 6 米，最终导致被害人重伤死亡。

    我们希望，萝卜快跑能够将前辈们的经验吸收，在公共交通安全上做得更好。

    萝卜快跑已经点燃无人驾驶的 iPhone 时刻，一个大时代即将来临。我们不仅见证了技术的飞跃，也在经历着无人驾驶与法律监管的碰撞。遥想英国当年的“红旗法案”，此时此刻，恰如彼时彼刻。

    在这个由代码和算法驱动的新世界里，在这个无人驾驶的时代，我们或许会面临这样的哲学问题：当机器做出决策时，我们如何界定责任？当算法犯错时，我们又该向谁问责？

  这些问题，不仅仅是技术问题，更是法律问题，它们触及了我们对正义、责任和自由意志的深层理解。今天这篇文章仅是一个开端，飒姐团队为各位老友梳理了“萝卜快跑”的前世今生。未来一段时间，飒姐团队还会深入这个主体，为各位大纵深分析无人驾驶与法律规范的碰撞，敬请期待！

获取详细资讯，请联络飒姐团队

【 sa.xiao@dentons.cn】

【 guangtong.gao@dentons.cn】

飒姐工作微信：【 xiaosalawyer】

飒姐工作电话：【 +86 171 8403 4530】