自动驾驶生态的“无限宝石”集齐了几颗？

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北京首批自动驾驶路测牌照发放中，百度拿下5张目前最高级别T3号牌。随后，百度Apollo又相继拿下福建和重庆的自动驾驶牌照。

4月12日三部委联合印发的《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》则是对测试主体、测试驾驶人以及测试车辆的申请、审核、管理、事故处理等方面做了详细规定，适用于我国进行智能网联汽车的道路测试。

过去各地的智能网联汽车道路测试管理办法仅仅只是对各地路测的管理，这部三部委文件基本是在全国范围内推行路测，它带来的意义是不可估量的。

过去很多文件大多是“精神层面的认可”，缺乏具体的实行方案。但这部规定是能够指导自动驾驶技术实际落地过程中遇到的种种问题的第一部规范。

第二颗宝石： AI、深度学习、高精度地图等软件、系统、数据层面的技术储备

有一句话是，“自动驾驶是人工智能的终极场景，没有之一”。我觉得这句话非常准确，基本没有偏颇。

自动驾驶本质上看，是人工智能和深度学习发展到一定阶段的产物。人工智能主要细分技术，包括机器视觉、深度学习、增强学习、传感器技术等，基本都和自动驾驶有关。

这也是为什么，国内最早开始做自动驾驶的企业会是百度，因为AI各个领域的技术储备到了可以推进自动驾驶的火候，一切都会自然而然诞生。

这些技术，还不能缺少高精地图。因为人工智能的各个细分领域，更多起到了感知和计算的作用，目前的普通地图导航能将车辆位置精确到数米之内，高精地图则可以精确到10cm 的级别。

自动驾驶能够配合高精地图不断识别周边的状态，最终实现空间感知。所以，在研究自动驾驶技术的同时，百度还建成国内规模最大的高精地图采集车队。

可以说，在软件、系统、数据层面上，百度在自动驾驶领域的研究目前是最全面的。这颗“宝石”经过多年来技术储备，早就收入囊中。

第三颗宝石：光雷达、传感器、芯片、5G网络、周边配套等硬件技术储备

软件、系统、数据仅仅只是一个层面，光雷达、传感器、芯片、5G网络这些周边硬件和配套设施，也是自动驾驶技术不可或缺的一部分。

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