百度|百度最新无人车技术低调发布！6位大牛人均至少T11( 七 )

实现无人驾驶商业化的最佳路径是，前期在限定区域实现技术积累，通过技术降维和L4数据，为L2+产品做热启动；更长期看，利用L2的规模优势，提前收集L4泛化所需要储备的长尾问题。这也正是百度目前所采取的技术路径。
在王亮看来，百度领航辅助驾驶产品未来3-5年搭载量有望突破百万。百万量级行驶在城市道路上的L2+乘用车，可有效地收集和补充长尾问题，加速L4无人驾驶系统在更大范围运营，数据壁垒也将成为百度的L4技术护城河。

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2025年L2+产品将跨越消费者鸿沟，L4的商业模式也将在局部区域和城市实现跑通，两者的紧密配合将正式开启，二者的结合将比任何单一路径都更快速、更高效地实现自动驾驶。
L4技术降维L2+产品已经走通。
2023年后，ANP3.0数据反哺L4的规划也在进行中，并已经完成了前期的技术布局，随着智驾ANP3.0产品上市，后续L4和L2+技术的协同飞轮将运转起来，形成正反馈。
百度L4、L2+技术和定义描述是：
一方为另一方提供有利于生存的帮助，同时也获得对方的帮助，两种技术方案和产品形态共存，相互依赖，彼此有利，此为“共生” 。
亮相的百度无人车技术大牛，都是什么来头？
以上，就是刚刚结束的Apollo开放日亮相的所有技术大牛的分享内容。
总体来看，百度把6个之前多在幕后的一线技术研发负责人推向台前，详细介绍描绘了Apollo自动驾驶的整体架构、子系统优势特征，以及商业化进展。
Apollo架构体系，包括地图、感知、数据闭环等等要素，是任何自动驾驶公司都绕不过去的必经之路。
但百度又能依托集团长时间耕耘其他AI领域的能力，给每一个技术板块都赋予独特优势。

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比如文心大模型带车端小模型的方法，提升车端感知能力；再比如昆仑芯在云端计算、仿真系统为Apollo提供的助力等等。
而这其中最重要的，是百度在目前L4遇冷的环境下，再次自证“降维”路线能够走通，提出了可供全行业参考的业务模型。
最后，来简单认识一下这次出场的百度无人车“CTO级”技术天团。
陈竞凯，2002年毕业于北京大学计算机系，硕士。是百度内部低调又谦逊的技术大神之一。先后在搜索、广告和地图等业务上统领过技术工作，并任百度技术委员会联席主席。2018年开始，陈竞凯出任百度自动驾驶首席架构师。

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黄际洲，博士，正高级工程师，百度人工智能技术委员会主席，百度地图首席研发架构师。多年来一直从事自然语言处理、知识图谱、数据挖掘等人工智能相关技术研发及大规模产业化工作，先后担任百度阿拉丁、图片搜索、搜索推荐、信息流推荐、百度地图等产品的研发架构师。

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王井东，2001和2004年在清华大学自动化系先后获得学士学位和硕士学位，2007年在香港科技大学计算科学与工程系获得博士学位。2007年进入微软亚洲研究院，现任百度计算机视觉首席架构师。2021年当选IEEE Fellow 。现任百度计算机视觉首席架构师。

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