7月8日，百度自動駕駛技術(shù)部PnC負責人彭亮受邀參加2023世界人工智能大會，并在智能駕駛論壇上發(fā)表主旨演講，分享了百度Apollo在邁向全無人規(guī)模化運營過程中的技術(shù)心得。彭亮指出：完善的安全體系是自動駕駛無人化運營重要前提，學(xué)習(xí)型PnC是全無人運營的必由之路。

完善的安全體系是無人化運營重要前提

自動駕駛系統(tǒng)最重要的就是安全，只有自動駕駛的安全超過人類駕駛，才能實現(xiàn)Robotaxi的規(guī)模化運營。百度Apollo一直基于城市復(fù)雜場景，穩(wěn)步推進L4自動駕駛，已累計測試運營了6000萬公里，期間沒有發(fā)生過一起重大安全事故。“這足以說明我們的自動駕駛系統(tǒng)，在安全方面經(jīng)受住了考驗”，彭亮說。

百度Apollo將自動駕駛無人化的安全問題拆解成“不安全-安全”、“未知-已知”兩個維度，并針對這兩個維度采取了相應(yīng)的策略。首先，通過提升單車智能能力，將已知的不安全場景轉(zhuǎn)化為安全場景；其次，通過監(jiān)控、冗余和平行駕駛等系統(tǒng)，將未知的危險場景轉(zhuǎn)化為已知的場景。最終，通過持續(xù)努力將未知風(fēng)險降到最低，實現(xiàn)整體系統(tǒng)的安全性。

另外，百度Apollo遵循成熟的汽車安全體系設(shè)計，從功能安全和預(yù)期功能安全兩個方面構(gòu)建安全系統(tǒng)。通過底盤、傳感器和計算單元的冗余設(shè)計，降低設(shè)備本身失效帶來的風(fēng)險；同時，通過完善的故障檢測和應(yīng)對方案，實現(xiàn)全方位的功能安全。當系統(tǒng)檢測到故障時，會進入安全狀態(tài)，并針對不同類型的故障設(shè)計合理的應(yīng)對方案，比如當胎壓出現(xiàn)異常，系統(tǒng)需要能夠檢測出來并合理處理。

彭亮認為，在復(fù)雜的道路條件下，系統(tǒng)遇困時不能簡單一停了之，而是需要與真實的道路環(huán)境兼容。因此，百度Apollo充分利用仿真系統(tǒng)來設(shè)計針對不同故障類型的應(yīng)對處理策略，從而提供基本的安全保障，將未知的風(fēng)險場景降到最低。

目前自動駕駛業(yè)界的系統(tǒng)的操作設(shè)計領(lǐng)域（ODD）定義通常是靜態(tài)的，比如雨雪天氣、高速公路、隧道等等，難以覆蓋所有的道路交互場景狀態(tài)。百度Apollo自動駕駛在演進過程中，以預(yù)期功能安全為框架，不斷擴展了系統(tǒng)ODD，提升系統(tǒng)能力邊界。同時，設(shè)計了一個偏召回的風(fēng)險預(yù)警模型，通過云端和路側(cè)提供輔助，確保系統(tǒng)從潛在的不安全狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)楦影踩臓顟B(tài)。此外，通過在云端進行數(shù)據(jù)挖掘、訓(xùn)練和仿真等工作，進一步提升自動駕駛系統(tǒng)的能力。

學(xué)習(xí)型PnC系統(tǒng)是實現(xiàn)無人化的必由之路

自動駕駛的設(shè)計一直存在兩種路線，一種是端到端的自動駕駛統(tǒng)一模型路線，另一種是將整個系統(tǒng)拆分成多個模塊的工程化路線。百度Apollo在工程化路線上持續(xù)努力，同時也在端到端方案上做了大量深入探索，并把階段性成果應(yīng)用到自動駕駛系統(tǒng)中，這一過程中，文心大模型起到了重要作用，大幅提升了系統(tǒng)的感知能力。

彭亮認為，學(xué)習(xí)型PnC系統(tǒng)是實現(xiàn)無人化的必經(jīng)之路，該系統(tǒng)能逐步吸收規(guī)則系統(tǒng)的經(jīng)驗，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)習(xí)不斷提升能力，并通過啟發(fā)軌跡的檢索降低規(guī)劃優(yōu)化過程的計算開銷。

百度Apollo將預(yù)測和決策系統(tǒng)合并為一個多任務(wù)系統(tǒng)，通過預(yù)測決策統(tǒng)一建模，聯(lián)合處理問題。并巧妙地把規(guī)則系統(tǒng)當作學(xué)習(xí)型系統(tǒng)的“學(xué)步車”，用規(guī)則系統(tǒng)的經(jīng)驗初始化學(xué)習(xí)系統(tǒng)，再通過大量的數(shù)據(jù)反哺，驅(qū)動學(xué)習(xí)系統(tǒng)不斷成長，最終超越規(guī)則系統(tǒng)。

彭亮提到，在探索學(xué)習(xí)型PnC系統(tǒng)的過程中，取得了意想不到的成果：基于搜索的軌跡生成方法，只需搜索兩條候選軌跡，即可生成99%場景下的可行答案，在困難場景下表現(xiàn)出色。因此，這種基于搜索的匹配方案被整合到百度Apollo決策系統(tǒng)中。

百度Apollo的學(xué)習(xí)型PnC系統(tǒng)還具有較強的泛化能力，能夠快速適應(yīng)不同城市的道路環(huán)境，落地新城市的技術(shù)交付時間僅為20天，“打通數(shù)據(jù)驅(qū)動范式后，就像獲得感知系統(tǒng)一樣，可以更快擴展城市，用更多城市的數(shù)據(jù)來驅(qū)動系統(tǒng)快速適應(yīng)。”彭亮說。

伴隨著百度Apollo在無人駕駛技術(shù)上的深耕，百度蘿卜快跑一直在“穩(wěn)步擴區(qū)”，目前全無人運營及測試已經(jīng)覆蓋北京、上海、深圳、武漢、重慶五大城市，越來越多的人愿意在出行時選擇“無人車打蘿卜”。截至2023年一季度，蘿卜快跑的訂單總量已超過200萬。接下來，百度Apollo仍將持續(xù)擴大業(yè)務(wù)規(guī)模，著力打造全球最大無人駕駛運營服務(wù)區(qū)，助力中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)高速高質(zhì)發(fā)展。