本文系深潜atom第126篇原创作品
12月15日，有媒体报道，百度正在考虑生产属于自己的电动汽车，或将组建一家持有多数股权的合资公司。目前百度已与包括浙江吉利、广州汽车集团和中国一汽在内的汽车制造商就可能的合资项目进行了初步谈判，但未达成任何协议。
关于这个新闻，百度官方给出了不作评论的回应。但事实上，百度与汽车厂商的合作一直在进行着，有业内人士预测，如果这个新闻为真，百度的关注点也将停留在新车的软件层面，"技术入股的可能性比较大。"
△百度股价
但无论如何，资本市场十分看好百度的自动驾驶前景，此前瑞银发布投资研究报告，将百度评级从中性调高至买入，目标价从130美元调高至190美元。今天百度股价也大幅走高，市值重返600亿美元，上一次突破600亿美元大关还得追溯到2019年4月12日，已经过去了一年零八个月。
自动驾驶领域的"黑马"百度
全球知名的市场数据研究平台CBInsights（以下简称CB）在去年也发布了针对百度自动驾驶的研究报告，虽然其中有些数据已经不能代表百度自动驾驶现阶段的实际情况，但其中的很多观点还是很具有代表性，深潜atom节选了部分观点，希望和读者一起探讨百度能否成为自动驾驶领域的Android。
在报告中，CB将百度称为全球自动驾驶汽车军备竞赛中脱颖而出的一匹"黑马"。
为了追赶特斯拉和谷歌的脚步，并在中国市场获得优势地位，百度采取了一种新颖的方法来开发自动驾驶软件。
百度将自己的自动驾驶项目命名为Apollo，该项目于2017年4月启动，是一个开源软件平台，希望通过与整个汽车行业的合作来加速自动驾驶汽车的开发。
此后，中国汽车生态系统的主要厂商都或多或少的参与了百度自动驾驶的技术合作。在2018年年底，百度就与主要的OEM，汽车供应商和芯片制造商建立了100多个合作伙伴。
△百度全球主要合作伙伴
借助跨多个垂直领域的庞大合作伙伴网络，百度可以将大部分时间和精力投入到AI和软件开发领域，这也是百度最擅长的领域，而合作伙伴则将有更多精力去完善硬件和汽车制造组件。
Apollo平台：
汽车行业的Android？
2017年4月，百度启动了其Apollo项目，这是一个用于自动驾驶软件的开源平台。该平台结合了许多工具，包括数据，API和开放源代码，开发人员可以免费使用这些工具将自动驾驶产品推向市场。
在许多方面，Apollo类似于Google的Android开放源代码项目（AOSP），这是Google于2007年推出的用于移动操作系统（OS）的开放软件平台。当苹果公司发布其第一款iPhone时，Google决定需要使用它来开发AOSP进入移动领域，以防止用户切换搜索引擎。
Google使用的开源平台，使第三方更容易开发兼容的应用程序。这种方法帮助Google迅速扩展了Android。根据IDC的数据，Android在2019年占据了全球移动市场的87％。
百度的Apollo平台背后的动机反映了Google的Android方法：通过向制造商免费提供操作系统来标准化整个行业的操作系统。
借助Apollo，百度旨在成为自动驾驶汽车背后的大脑，使OEM和汽车供应商能够专注于制造，品牌及其与客户的关系，而不是软件工程。
在中国高度分散的汽车供应商领域，这种方法特别有吸引力。因为百度使中国的任何汽车供应商都可以组装具有自动驾驶功能的汽车而无需增加研发支出。
△百度高清地图演示
还值得注意的是，类似于Google从Android的开放源代码平台中扣留某些应用程序（例如Maps，Gmail和GooglePlay），百度还保留了某些服务（例如地图绘制和机器学习）供百度的应用程序编程接口使用。
百度的对手
尽管特斯拉在中国获得自动驾驶测试的机会有限，但值得注意的是，特斯拉在中国市场拥有很高的销量，这也意味着百度在驾驶员数据上远远落后。
驾驶员数据（包括道路测试和模拟数据）对于开发自动驾驶技术至关重要，因为数据会训练引导自动驾驶车辆的算法。尽管百度在高清（HD）映射和AI方面拥有广泛的专业知识，但它缺乏像特斯拉和谷歌Waymo这样的竞争对手从公共道路上的车辆收集的驾驶员数据。
但谷歌在自动驾驶领域采取了和智能手机不同的策略，极力避免为其自动驾驶车辆软件使用开放软件平台。谷歌Waymo采用内部方法来开发其自动驾驶汽车技术，构建自己的软件和传感器以限制对外部供应商的依赖，因此不具备像百度那样的广泛合作伙伴网络。
△百度部分技术合作伙伴
而国内市场，百度虽然被科技部评定为自动驾驶技术的领导者，但阿里巴巴、滴滴也在差不多的时间（2017年）进入自动驾驶领域。
阿里巴巴于2017年3月首次进入自动驾驶领域，当时该公司聘请了计算机视觉专家王刚来领导该公司的自动驾驶汽车项目。从那时起，该公司开始在中国进行自动驾驶测试。
而滴滴被认为是百度在中国最有威胁的竞争对手。滴滴于2016年8月收购了Uber在中国的业务，并已将其业务扩展到全球，进入了墨西哥，巴西，台湾和日本市场。
△滴滴自动驾驶
但百度也有自己的优势，百度在2018年3月启动了名为ApolloScape的开源数据集，其体积比Kitti和CityScapes等其他开源数据集大10倍。通过将数据收集到百度的开源数据集中，百度理论上可以收集到更多的数据访问权限。
ApolloScape使用语义分割来按像素分解视频图像，以进行精细处理。图像带有注释，因此自动驾驶汽车可以处理周围的物体和信号。例如，该技术可以区分车道边界以评估不同的交通规则（例如，黄线与白线，实线与虚线）。
分割后的图像（如下图的彩色部分所示）可以标注26种分类，包括汽车，行人，自行车，建筑物和路灯，以帮助自动驾驶汽车识别道路上的可驾驶区域作为检测即将到来的危害。
△自动驾驶
此外，数据集中包含的道路条件越多样化（即雪，雨，雾中的街道），自动驾驶汽车在越复杂的环境中配备的装备就越多，因为它可以拼凑出清晰的道路图像。道路被雪完全覆盖或处于黑暗中时。
该报告认为，最成功的公司将是拥有最高质量软件的公司，而高质量的软件几乎完全依赖于驱动程序数据。如果百度能够利用组建联盟的优势并开始自行在中国收集有价值的数据，它将比其他同行具有明显的优势。
如今，自动驾驶汽车领域的竞争力不断提高，主要参与者不断扩大自动驾驶车队，从之前的按年到现在按月来宣布未来的试点计划。
相对于其竞争对手，百度自动驾驶的商业化部署还不明朗，而且缺乏像特斯拉那样的汽车销量和滴滴那样庞大的出行客户群。但百度广泛的合作伙伴关系网和其软件开发的协作方法可以帮助其积累所需的数据以及在硬件和车辆制造方面的支持，从而超越竞争对手。
此外，百度在自动驾驶领域表现出前所未有的信心和投入上的孤注一掷，一旦百度成功的展开商业化落地，那么未来百度的天花板可能是谷歌。
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