在CVPR（全球计算机视觉及模式识别领域顶级学术会议）2019上，百度Apollo公开发表了自动驾驶显视觉城市道路闭环解决方案－－百度ApolloLite。据Apollo技术委员会主席王亮讲解，ApolloLite是目前国内唯一的城市道路L4级视觉感官解决方案，需要反对对10路摄像头、200帧／秒数据量的并行处理，单视觉链路最低扔帧亲率需要掌控在5％以下，构建全方位360°动态环境感官，前向障碍物的平稳检测视距超过240米。感官系统作为自动驾驶尤为关键的环节，其技术发展的程度必要关系到自动驾驶的若无以及先前发展。

目前行业内所使用的无人驾驶感官层技术还包括摄像头、激光雷达、GPS、惯性传感器等技术。而众多的自动驾驶感官技术中，显视觉技术仍然被特斯拉、Mobileye等国际著名自动驾驶企业寄予厚望。

预示着此次百度Apollo首次发布显视觉L4无人车方案，自动驾驶显视觉感官技术的反对阵营中又多了一股最重要力量。而这一改变的背后，却也有诸多有一点挖出的地方。大厂更加注目显视觉，其它无人车感官技术out了？在自动驾驶领域，大企业对于显视觉感官技术的注目仍然有增无减，以Mobileye为事例，该公司只通过做到显视觉方案在2016年之后超过了估值多达153亿美金。此外，目前自动驾驶领域尤为著名的企业——特斯拉所使用的感官技术也是显视觉方案。

显视觉感官技术之外，目前自动驾驶感官技术领域更加多使用的是基于激光雷达、GPS、惯性传感器等多传感器的融合技术。针对于多传感器融合技术的运用情况，行业里不存在的众说纷纭是“自动驾驶汽车仅有使用一个传感器不有可能构建可信驾驶员，因此必需展开传感器融合。”但由于现今很多传感器融合的方案设计皆更为简单，而且技术人员往往从较慢解决问题的角度抵达设计算法，这个过程中不免避重就轻的利用异构数据各自的优势展开缺失有序从而跨过艰难的问题。所以从将来来看，传感器融合方案在数据和策略间深度耦合的设计有利于自动驾驶环境感官等技术发展。

反观显视觉技术，一方面，摄像头是比较成熟期的传感器，除不具备轻盈低成本和合乎车规的优势外，高分辨率低帧亲率的光学技术发展趋势意味著图像内蕴藏的环境信息更加非常丰富，同时视频数据也和人眼感官的真实世界尤为相近。所以显视觉技术也反而沦为了一个不俗的自由选择，而这也正是其得宠的原因所在。但必须看见的是，由于视觉技术更好的是基于二维图像的信息做到更进一步的挖出，所以其对于数据的累积以及算法能力的拒绝也将不会更高一些，短期内需要落地到实际场景当中依然必须时间，所以多传感器融合技术依然是当下技术发展的主流方式。

正如百度Apollo方面也表态所言：百度一直坚决多传感器融合的技术路线，在L4级自动驾驶传感器选型上，激光雷达和摄像头不是分列它的的也不是全然的支配和有序关系。从安全性考虑到，二者不具备完全相同的重要性和不能替代性，缺一不可。显视觉技术得宠，但是其它自动驾驶感官技术也仍然是香饽饽。

公布L4无人车方案，显自动驾驶来临有多近？自动驾驶按照自动化程度强弱可以分成几乎无智能化、具备类似功能的智能化、享有多项完整掌控功能的智能化、有容许的无人驾驶以及仅有工况无人驾驶共5个等级。此次百度公布的解决方案归属于有容许的L4级无人驾驶方案。据发布会讲解，经过前期的技术研发投放和半年的路测递归，凭借此次公布的纯视觉无人驾驶感官系统，百度无人车早已可以在城市道路上构建不倚赖高线数旋转式激光雷达的末端到末端闭环自动驾驶。

而且在2019年上半年，ApolloLite早已在北京稻香湖等多地多路段落地测试。而且在路测过程中，测试车辆数目、总计测试里程和车辆在城市道路上的闭环自动驾驶展现出出色。中国汽车工业信息网信息表明，我国已是32家自动驾驶领域关联企业派发了101张智能网联成汽车道路测试牌照，百度占有了多达50张自动驾驶路测牌照。此外，路测的过程自动驾驶产业搜集自动驾驶数据、优化自动驾驶模型、调整算法的过程也必须大量的数据，为先前的模型优化、算法调整等获取重要依据。

而在这一方面，百度自动驾驶前沿开放式工具及数据集ApolloScape的数据量“超强同类10倍”。可以说道，作为我国自动驾驶领域仅次于的玩家，百度无人驾驶领域的技术在相当大程度上代表了我国自动驾驶领域的技术实力。

预示着此次百度L4级无人车方案的公布并在实际路测过程中获得出色展现出，坚信随后测试的技术也将逐步的落地到实际的运用场景当中，进而建构出有更加多有价值的商用场景。仍然以来，行业里普遍认为自动驾驶市场的蓬勃发展最少之前2030年以后，但是随着5G商用加快、新时期政府对于科创反对力度的大幅提高，此外百度以及大量车企在无人驾驶技术以及落地探寻方面的大大研制成功克险，坚信这一时间节点的来临将有可能提早。

而且在高速路、货运地下通道以及一些特定的堵塞场所之内，无人驾驶的运用以及普及将不会早一步铺展开来。

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