随着科技的发展，自动驾驶汽车队运营成效显著，开启智能出行新时代。

1. 但是，你真正开车时，很多时候你的自动驾驶 汽车 都会行驶进一条从未到过的道路。这时，自动驾驶 汽车 的表现会怎样？

2. 在今年的CES上我们也做了一个展示，法雷奥搭载了第二代ScaLa激光雷达的车辆，作为高精度采集的车辆，还有第一代激光雷达的车队车辆来展示我们的高精度车辆，这个在拉斯维加斯大街上面进行实时的展示。在这种情况下，我们可以发现我们的定位精度可以提高到厘米级，大概在10—12厘米以下，这是一个比较高精度的定位。

3. 坚持和完善车管制度，使工作更加规范化、制度化，用制度规范驾驶行为，增强服务意识。

4. 二、工作情况

5. 一年来，在上级领导的帮助跟单位全体员工的热情支持下，尽管自己在履行职责方面做了一些工作，取得了一定的成绩，但与上级的要求跟同志们的希望还有很大差距，我认为主要有：

6. 但今年的百度Apollo生态大会，聚焦的却不是技术上最复杂的自动驾驶出租车，而是近几个月很火热的最新辅助驾驶功能xxP，比如蔚来的NOP、小鹏的NGP。百度的技术，叫做ANP领航辅助驾驶。

7. 我举一个极端的例子，我们在路上看到很多电动车，特别是送外卖的这些小哥，他一边打着电话，一边驾驶着他的电动车，他自己都不知道下一秒他是往左往右还是刹车，你怎么知道呢？这是一个最大的挑战。

8. 但是，如果路上充斥着各种车辆和马路杀手，自动驾驶 汽车 的表现会怎样呢？

9. 4月28日，北京发放无人化载人示范应用通知书，百度成为首家获准企业，其旗下自动驾驶出行服务平台萝卜快跑正式开启无人化自动驾驶出行服务。据百度智能驾驶事业群副总裁、首席安全运营官魏东介绍，此次新规的一大特点是，“方向盘后无人”的自动驾驶服务在中国超大城市首次放开。

10. 从这个角度来讲，我跟滴滴的孟总的观点比较接近，就是私家车的自动驾驶可能性，可能落地的时间点会更远一些。因为我已经讲过了，这个自动驾驶的成本必须要有人来承担。我相信在座的每一位我们的用户，你不可能花几十万块钱买一辆车，再花几十万块钱加装一套自动驾驶系统。更快更好更早落地的可能是出租服务商，有可能是无人小巴、无人出租车或者是无人物流车等等，这三种哪个先落地，我们还看不清楚。但是可能无人物流车通过这个疫情的验证，它可能会更容易找到一些落地的场景，来完成商业化的模式。

11. 加强学习，提高车管质量，最大限度的发挥后勤保障的坚强后备作用。

12. 车队在管理过程中，努力摆正生产与安全的关系，既要保证生产任务的完成，又要防范事故发生。既要反对为了生不顾安全，让全体驾驶人员明确，安全也出效益;同时也要反对为了安全，降低效率，安全生产零公里的想法。为此，车队在抓好生产任务完成的同时，认真抓好驾驶人员队伍的管理和安全教育：

13. 开车的人都很清楚，突然碰到道路施工并不是什么稀罕事，这时，你需要另寻他路。但是大部分的视频中，自动驾驶 汽车 仿佛运气都很好，从没碰到道路施工。

14. 三、廉洁自律

15. 一般驾驶员开车会经过一个大概的判断，低速通过或者从旁边绕过，这对自动驾驶车辆就是一个非常大的挑战。我们怎么来预测其他，不光是行人，还有骑车人、电动车、滑板车这些交通使用者他们的意图。我们在今年的CES展上面，法雷奥又推出一个MOVEPREDICTAI，通过人工智能机器学习的方法，来判断这个人的注意力是不是还集中在交通行动上面，如果不在的话，我们可以通过更保守的方法，如果他注意力还是在交通上的话，接下来一步的反应就可能不一样。

16. 在工作中，坚持服从公司安排。在公司有需要或临时安排工作的情况下，不论安排什么工作，也无论早晚，我都认真的去做好，做到立足本职，努力工作：

17. 二、工作

18. 技术降维应用后，ANP寻求轻量化，整个解决方案无需昂贵的激光雷达与超高算力车载电脑，有助于快速上车。

19. 但还有一些街道和交叉路口是上了「黑名单」的。比如：

20. 如果路上突然出现一群鸭子，怎么办？这种场景不常发生，称为边缘场景，但是自动驾驶 汽车 也会碰到。

21. 还有什么？从特定的场景和特定用途开始，自动驾驶有很多场景，如果不跑开场景来讲自动驾驶是没有意义的。举个极端的例子，如果你在一个测试场地，直径300米，里面没有任何车辆，没有任何障碍物，不要说L4，L5都可以做到。但是换一个场景，非常拥堵的情况下，L3都做不到。

22. 最后，就是送货的需求，可能比运客更实际。当然并不是说货物从安全的角度来讲，可能比客人关注程度要低一点，这并不是唯一的原因。大家如果看到过去这几个月，特别是疫情爆发比较严重的时候，我们在武汉、北京这些城市都会看到什么？有一些无人的物流车来运送医疗设备、医疗物资，可以避免人和人的接触，特别是去一些疫情比较严重的地方。这也是我们可以看到无人物流车在这个情况下面，它可能比送人送客更有需求的场景的需求。

23. 四是提供更大范围技术验证空间。 本次政策发布后，无人化开放区域将由前期的20平方公里拓展至经开区核心区60平方公里，为测试车辆提供更加丰富测试场景，为无人化技术的全面验证与迭代更新提供支撑。

24. 三、今后努力的方向

25. 今年，滴滴在上海开启了自动驾驶出租车的载人测试运营，拿出了发展高等级自动驾驶乃至无人驾驶的实质性进展。不过在此之前，以提高车队安全性为目标，滴滴的自动驾驶团队实际上研发了技术上属于L2级自动驾驶的后装ADAS解决方案“桔视”，它能够为驾驶员提供前车起步提醒、前车刹车预警、跟车过近提醒和前车碰撞预警等功能。

26. RTK技术可以帮助我们达到厘米级精度，这是已经得到证明的，但是还是有局限性，比如说GPS信号需要什么？天气比较好，如果像今天下雨，云层比较低的情况下，GPS信号被遮盖。还有一种情况是什么？比如说我们到大城市，像上海或者是香港这种高楼林立的城市，香港还有另外一个限制，就是香港有很多双层的大巴或者观光巴士会影响遮蔽信号，更不要说经过隧道、高架桥，信号肯定会受影响，这个时候我们需要另外一个技术来弥补或者补充定位，就是我们经常讲到的用激光雷达的点云技术来帮助定位。也就是说我们通过激光雷达先打造一个高精度的地图，然后通过车上的传感器、激光雷达来实时对比高精度地图的差异，来帮助我们相对的定位，这个技术其实也已经非常成熟了。我们法雷奥是通过一个激光雷达打造这样一个高精度地图，来实时定位。这个高精度地图是通过众包的形式，因为不可能派出很多的车去每次实时更新这些地图，所以是通过我们的用户在使用过程当中，他的激光雷达的点云，来帮助实时更新这个地图，所以这是一种众包或者众筹的形式。这样的方法，跟刚才说的RTK可以互相补充。

27. 在创新与优化方面主要包括四个方面： 一是率先开放乘用车无人化运营新阶段。 从里程、接单量、安全运行要求、用户提示、移动应用App等方面，对申请主体、测试车辆、安全员作出了明确准入要求，在全国范围内首次通过政策引导允许符合条件的申请主体可开展无人化示范应用和商业化试点活动，为开展无人化商业模式探索奠定了良好的基础。

28. 回到“攀登珠峰，沿途下蛋”的共识，显然，沿途下蛋这样的低维过程，与攀登珠峰的高维目标并不矛盾。自动驾驶当下的降维，最终还是为了未来更好地服务技术与商业的升维。

29. 而在视频前，观众们无法环顾四周，亲眼看一看周遭的环境究竟如何。

30. （三）联系实际，全面加强队伍建设。

31. 具体怎么做呢？我下面列了几个场景也好或者商业落地的方式也好，首先从自动泊车或代客泊车开始，因为大家知道泊车相对低速，而且场景比较可控，在一个半封闭停车场或者停车库里面。还有从低速的自动驾驶开始做起，这里列的是40公里时速，其实这个时速已经很高了。一般来讲，在公路道路上的车辆可能不止40公里。在低速的情况下，首先可以什么？它可以对于感知系统、决策系统的压力挑战相对小一些。

32. 是不是自动驾驶是ADAS的一个智能延伸呢？从某种意义上来说是，但是自动驾驶不仅仅是一个技术的问题。今天上午两位发言嘉宾都讲到，还牵涉到场景、商业模式的落地，除此以外，还有包括法规、基础建设、保险，跟自动驾驶都非常相关，所以我们今天谈的不仅仅是技术的问题。

33. 另外一个自动泊车的应用场景，非常意外，是什么？充电。大家可能一开始没想到为什么充电和自动泊车相关？这是因为目前跟自动驾驶一样，电动化也是非常大的一个趋势，大家可以看到越来越多的插电式混合动力车辆和纯电动车辆，这些车辆无一例外都需要充电，可能插电式混合动力充电不需要那么频繁。

34. 我热爱汽车驾驶工作，爱护车辆，工作一向勤勤恳恳，任劳任怨，遵章守纪，具有强烈的工作职责感、敬业精神和职业道德。

35. 其实，高等级自动驾驶越来越普遍的降维做法，也是自动驾驶的风向转变——曾经要颠覆汽车行业的玩家们，在现实的捶打中逐渐成为温和的改良派。自动驾驶实在难以平地起高楼，他们总要以某种方式，与既有的汽车行业、出行产业进行桥接、融合。

36. 科技公司、出行公司、创业公司、汽车公司，曾经试图以无人驾驶技术主导未来出行市场的他们，大多不约而同地选择了降维。这背后的动因是什么？模糊的说法是，如此难的技术，很难一蹴而就。

37. ATG逝去，ANP新生。在不同命运的种种偶然之间，我们试图找到一些必然。这个必然，可能是自动驾驶的“降维”求生。