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百度称自动驾驶新模型比人安全10倍 网友：相信我们自己的科技公司

 百度称自动驾驶新模型比人安全10倍 网友：相信我们自己的科技公司

5 月 15 日最新消息，百度 Apollo 于武汉举办 Apollo Day 2024，全方位对外披露百度十年来在自动驾驶领域的累累硕果。
活动当天，百度 Apollo 隆重推出全球首个支持 L4 级自动驾驶的大模型 Apollo ADFM（Autonomous Driving Foundation Model），引发全场关注。
从2021年开始，百度Apollo将系统中的多个小模型任务逐步整合，扩大模型规模，探索自动驾驶大模型技术，并彻底相应升级了整体研发范式，通过持续地积累形成技术突破。
 

到现在，自动驾驶大模型已经全面部署上车，并带来了显著的技术能力提升。在活动现场，百度发布了自动驾驶大模型Apollo ADFM。
“这是首个能够支持L4级别全无人驾驶应用的自动驾驶大模型，也是我们实现城市级全无人驾驶的核心技术基础。”
 


据徐宝强介绍，自动驾驶大模型中的感知部分涵盖了检测、跟踪、理解、建图的基本能力。它包含预训练基础模型，以及解决具体问题的任务模型：
 
1、基础模型通过点云和视觉多模态融合的方式，实现了相机和主动光多类型传感器的优势互补，最大化刻画和还原环境中的障碍物。”
2、感知大模型能有助于实现更完善的数据标注，它将原始数据批量的自动化标注转化为目标数据以及精标数据，极大地解决了感知效果提升的瓶颈问题。
3、通过感知大模型，可实现更精准的超长尾场景检测能力，对异形车辆等不规则障碍物、以及各种姿态、位置关系的行人和非机动车，都具备更好的动静态识别能力。
4、基于针对高阶场景的语义理解能力，感知大模型对于施工占道、聚合障碍物变化，都可以进行理解，并形成新的可通行区域。
5、借助对行人朝向和姿态的识别，系统能够更好地掌握行人的意图，在博弈中做出正确的交互应对。
 


至于规划大模型，它实现了合规避障、博弈、预判等基本能力，并具备以下特性：
 
1、跳出了原有的各个阶段性任务，而是通过全链路、模型化综合输入的多元环境信息，直接生成最终的可执行轨迹。
2、可通过金牌司机的驾驶行为数据，训练形成行为标准，并以此从海量的驾驶数据中，识别筛选优秀数据，持续更新序列模型——从拟人，到超越人。
3、能够优化强交互场景下的安全处理能力。例如，在窄路会车场景中，车辆能动态寻找自身可通行区域，同时给对方留出通行空间，实现合理避让；在密集车流中，系统也能够通过摆动车头贴线，逐步试探等一系列动作，实现变道汇入。
4、提升预判和规避潜在风险的能力。在有几率出现鬼探头的场景，系统会结合环境信息放慢车速，预留更充分的反应时间，避免潜在风险的发生；在静态盲区场景下，也会结合道路错误，选择低风险车道，并在违规障碍物出现后快速判断意图，果断采取制动措施。
 

“以感知大模型和规划大模型为基础，我们进一步实现了端到端的自动驾驶大模型，通过对中间结果做隐式传递，实现了端到端的联合训练。整体的数据训练评测都更为简化，进一步减少了信息损失。该方案已经告别了科研探索阶段，能够满足非常高的安全标准，亦可解决L4级别无人驾驶的问题。”
徐宝强表示，自从自动驾驶大模型逐步部署上车以来，已经带来了明显可见的效果提升，这证明了大模型是实现L4级城市场景下全无人驾驶的有效方法。
据百度 Apollo 相关人士介绍，ADFM 采用模型技术重构自动驾驶，具备高安全性与高泛化性，相较人类驾驶员其安全性可提升 10 倍以上，且能够覆盖城市全域复杂场景。
 

正是凭借自动驾驶大模型的加持，百度萝卜快跑已经克服了武汉复杂的道路场景，实现了武汉城市全域、全时空场景覆盖，为近半数的武汉市民提供便捷的无人化出行服务。
同时在 L2+智能驾驶领域，目前国内唯一的纯视觉城市领航辅助驾驶产品 ANP3，也将全面应用自动驾驶大模型 Apollo ADFM，焕新升级为 ASD（Apollo Self-Driving）。极越全系车型即将率先量产首发焕新升级的 ANP3，实现全国范围内的智驾出行，以及支持百度地图覆盖区域内的智驾出行。

截至 4 月，百度 Apollo 的自动驾驶里程已经超过 1 亿公里，但从未发生过重大伤亡事故。
同时，百度 Apollo 为前排乘客还购买了 100 万的座位险。据百度两年统计数据显示，无人车的实际事故责任出险率仅为 0.38%，是人类司机平均出险率的 1/14。
百度集团副总裁、智能驾驶事业群组总裁王云鹏表示：自动驾驶比人类驾驶更安全，美好出行未来可期。
 

Apollo ADFM还能够覆盖城市级全域复杂场景，包括各种复杂的道路环境和交通状况。这意味着该模型可以应对各种复杂的驾驶情况，从而进一步提高了自动驾驶系统的安全性和可靠性。
综上所述，百度称自动驾驶新模型Apollo ADFM的安全性高于人类驾驶员10倍以上是有一定依据的。然而，需要注意的是，自动驾驶技术的安全性和可靠性是一个持续发展和不断完善的过程，需要不断的测试、验证和改进。因此，在使用自动驾驶技术时，仍然需要保持谨慎和注意，以确保行车安全

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