現在蘿蔔快跑特別出圈，以至於大家都在看蘿蔔快跑怎麼“跑”起來的。

我們可以回溯到5月15日，百度Apollo在武漢舉辦了Apollo Day 2024活動，回顧了自動駕駛領域長達十年的深耕成果，在這次活動上百度發佈了Apollo ADFM（Autonomous Driving Foundation Model），一款專為L4級自動駕駛設計的大模型。

這款大模型結合硬體產品與安全架構，通過多重安全冗餘與管理策略，確保了車輛的穩定與可靠。Apollo ADFM的引入，標誌著自動駕駛技術的安全性與泛化性達到了前所未有的高度，其性能超越了人類駕駛員十倍以上，成功覆蓋城市級全域複雜場景。

與Apollo ADFM一同亮相的還有百度第六代無人車Apollo RT6（頤馳06）。這款車型的指導價僅為20.46萬元，相比前一代車型成本下降了60%，從近50萬元大幅降至20萬元等級，開啟了自動駕駛汽車的平民化時代。

Apollo RT6的推出，不僅體現了技術進步帶來的成本降低，還標誌著自動駕駛技術向大眾市場的邁進。除了大模型的應用，第六代無人車的成本降低還得益於硬體的不斷最佳化與規模化生產。從使用昂貴的Velodyne激光雷達到採用成本更低的國產禾賽激光雷達，再到與江鈴新能源合作生產，每一步都見證了成本控制與技術迭代的協同進步。

隨著蘿蔔快跑無人車自動營運網路的完善，營運成本將降低30%，而通過自動駕駛技術與營運效率的持續最佳化，服務成本將降低80%。蘿蔔快跑的收入穩定增長，預計到2024年底將在武漢實現收支平衡，2025年全面進入盈利期，成為全球首個實現商業化盈利的自動駕駛出行服務平台。

百度的認為，Robotaxi業務需要具備以下幾個關鍵屬性：

● 高於人類駕駛員的綜合安全性。

● 駕駛合理、體驗舒適和及時送達的服務標準。

● 廣泛的時空覆蓋能力，並能快速擴展到新區域。

● 無人駕駛硬體和服務的低成本。

百度的Autonomous Driving Foundation Model（ADFM），被稱為全球首個支援L4等級無人駕駛業務的大模型，是蘿蔔快跑的核心技術。ADFM包括感知大模型和規劃大模型，兩者通過聯合訓練，從原始資料捕捉到油門和轉向輸出，形成端到端的自動駕駛系統。

Apollo ADFM感知大模型已經實現包括檢測、跟蹤、理解、建圖這幾項基本能力。其中感知大模型中的基礎模型通過點雲和視覺多模態融合的方式，實現了相機和主動光不同類型感測器的優勢互補，兼顧深度、精準性和資訊豐富程度。

在資料處理上，感知大模型也實現了更完善的資料自標註，將原始資料批次自動化轉化為粗標資料以及精標資料，極大程度的解決了標註資料獲取這一困擾感知效果提升的瓶頸問題。感知大模型對超長尾場景的檢測能力更為精準，比如不規則障礙物、各種位置關係的行人、非機動車或是施工佔道等等。

● 感知大模型：感知網路從原始感測器資料中提取資訊，生成道路結構和障礙物等資料，資料不僅用於模型內部，也以人類可讀的形式輸出，確保系統的可監督性和問題追溯性。

● 規劃大模型：決策規劃網路接收感知網路輸出的資料，包括顯示的三維向量空間和隱式的BEV特徵，通過Transformer在大量資料之間挖掘關係，最終形成最佳的軌跡匹配。

百度採取的“先分段，再聯合訓練”的策略，目的是平衡模型的性能與可解釋性，這種方法可能帶來更高的精準率和魯棒性，但也可能因各部分間的協調問題而產生潛在的缺陷。

頤馳06擁有1200tops雙 AI多核晶片、 7類40個感測器， 在感知、計算、高精度定位、轉向、制動、駐車、網路、熱管理、5G、電源等十個領域的冗餘設計全面應用了“百度Apollo ADFM大模型+硬體產品+安全架構”的方案。

我們再等子彈飛一會，看看持續上量（突破1萬、突破10萬）以後Robotaxi的情況會如何。

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