百度Apollo智驾感知方案又有新动作,将在2023年搭载集度ROBO-01落地...
1 、百度Apollo智驾感知方案的新动作是发布业内首创车路一体BEV感知方案UniBEV ，该方案将落地应用于百度Apollo高阶智驾产品ANP0 ，后者将搭载在集度ROBO-01上，于2023年正式交付 。
2 、百度Apollo全栈赋能的集度Robo-01于2022年12月30日在第二十届广州国际汽车展览会上首发亮相 ，成为全球首款全栈应用Apollo高阶智驾能力的智能汽车 。
3、集度ROBO-01探月限定版于10月27日正式发布 ，售价398万元起，限量1000台。以下是该车型的核心信息：智能驾驶能力搭载Apollo高阶自动驾驶系统，采用视觉+激光雷达方案 ，配备31颗传感器（2个激光雷达 、5个毫米波雷达 、12个超声波雷达、12个高清摄像头） ，实现360度感知 。
4、高阶智能驾驶硬件套装ROBO-01探月限定版搭载领先的高阶智能驾驶硬件套装，包括双英伟达Orin X提供高达508TOPS的底层算力驱动 ，31个智驾传感器（2个激光雷达 、5个毫米波雷达 、12个超声波雷达、12个高清摄像头） ，可提供360度感知 。
5 、集度ROBO-01探月限定版正式上市，售价398万元 ，首批2000台名额全部约满 ，将于2023年开启交付。车型定位与背景ROBO-01探月限定版是集度与中国探月工程联名打造的首发车型，基于ROBO-01概念车设计 ，融入中国探月主题元素 ，如专属浅金色饰件 、拉花及“LUNAR EDITION”标识，突出科技与航天文化的结合。
6、纯视觉方案：国内首个纯视觉城市领航产品Apollo City Driving Max将于2023年第四季度量产 ，进一步降低成本 。舱驾融合平台Apollo Robo-Cabin 技术突破：全球首个在单SOC上实现舱驾融合运行的平台 ，支持舱内交互与智驾功能协同 。生态合作：与航盛 、高通合作打造新一代舱驾融合产品，推动跨域融合趋势。
万亿赛道,自动驾驶的投资逻辑!
1 、自动驾驶作为万亿级赛道，其投资逻辑可围绕技术趋势、产业链重构 、市场增量空间三大核心维度展开 ，具体分析如下：技术趋势：智能化变革驱动行业颠覆汽车智能化确定性趋势新能源 、5G、人工智能等技术推动汽车从“机械产品 ”向“智能终端 ”转型 ，类似智能手机对传统手机的颠覆 。
2 、行业前景：中国自动驾驶正式进入“责任划分清晰 、商业化加速”阶段，预计到2030年市场规模将突破5万亿元 。核心赛道与公司解析 出租车：城市出行革命先锋（+34%）核心逻辑：北京政策明确自动驾驶出租车运营规范 ，传统运输企业加速转型。
3、赛道机会点：线控底盘干线物流赛道的潜力：干线物流被认为仅次于Robotaxi的第二大商业化应用场景 ，为万亿级赛道 。高速公路相对规范的道路环境和公路货运行业强烈的应用需求，使得干线物流场景被认为将最快实现自动驾驶商业化应用 。
澳鹏自研自动驾驶数据解决方案能力大幅升级
澳鹏自研自动驾驶数据解决方案能力升级后 ，可提供更高精度、更复杂场景的数据标注服务 ，支持多维度数据绑定与映射，并确保数据多样性与道德合规性。核心目标与行业背景升级后的解决方案聚焦于帮助自动驾驶汽车制造商高效获取并利用高质量训练数据 ，提升数据资产投入产出比 。
在自动驾驶领域 ，澳鹏提供高精度高性能的自动驾驶工具套装，构建海量数据资产 ，这是其核心优势之一 。公司构建了完整的数据质量全生命周期管理体系 ，涵盖了数据采集 、标注 、模型训练、数据可视化 、模型部署及再训练等全过程，实现实时自动的模型再训练和优化。
收购后的业务协同效应服务范围扩展：澳鹏将整合Quadrant的移动定位数据能力，补充现有AI训练数据产品线 ，形成“AI训练数据+实时位置数据 ”的复合服务 。例如 ，为自动驾驶企业提供高精度地图训练数据的同时，叠加实时路况信息 ，提升系统适应性 。
全生命周期服务覆盖多样化需求澳鹏的解决方案贯穿AI模型开发的全流程 ，包括数据采集 、标注、清洗 、增强及模型迭代反馈。例如，在自动驾驶领域 ，平台可同步处理多模态数据（图像 、点云、传感器数据） ，并通过持续标注支持模型版本更新。这种端到端服务能力减少了企业与多方供应商的协作成本，加速了AI应用落地 。
澳鹏能在站群模式下实现700个独立站年售10亿且“耐烧钱 ” ，主要得益于其健康稳定的运营策略 、数据驱动的选品能力 、强大的供应链管理、自主设计的产品力 ，以及逐步向品牌化转型的方向 。
目标用户：对数据安全 、合规性要求高的中大型企业（如自动驾驶 、医疗、金融领域），以及需构建内部数据资产管理平台的企业。替代方案：科研机构与小型创业公司更适合公有云SaaS模式 ，其可对接澳鹏全球众包资源 ，并通过私有化文件服务增强安全性 。
从自动驾驶头部公司看软硬一体解决方案,英伟达 、华为、大疆和蔚来谁会...
目前难以断言英伟达 、华为 、大疆或蔚来中谁一定会成为自动驾驶软硬一体解决方案的主流，但华为和英伟达凭借全栈自研能力更具长期潜力，大疆通过极致芯片优化形成差异化竞争力 ，蔚来等主机厂自研芯片则面临较高经济性门槛 。以下是对各公司的具体分析：英伟达技术模式：通过提供通用平台支持芯片在自动驾驶领域落地 ，已发布四代自动驾驶平台。
造车新势力：仅小鹏汽车进入TOP 10（434件），蔚来（116件）排名43 ，理想（58件）排名89 。解决方案供应商：代表性企业包括驭势科技、初速度（Momenta） 、纵目科技 、四维图新、文远知行等 。垂直领域科创公司：如智能汽车芯片研发的地平线 、自动驾驶出行服务的小马智行 、自动驾驶卡车领域的图森未来等。
新能源汽车公司（如小鹏、蔚来）：优势：电动化与智能化同步发展 ，用户数据反馈闭环 。代表技术：城市NOA（导航辅助驾驶） 、充电网络与自动驾驶联动 。智能驾驶解决方案供应商（如驭势科技 、Momenta）：优势：专注特定场景（如港口、矿区）的L4级自动驾驶技术。代表技术：多传感器融合、决策规划算法 。
客户结构：头部车企自研+头部供应商绑定，二线供应商订单流失新势力车企（如蔚来 、理想 、小鹏）普遍采用自研方案 ，传统车企则倾向于与头部供应商合作 。例如 ，广汽丰田与Momenta联合开发端到端智驾，铂智3X车型首发搭载；理想汽车与轻舟智航合作 ，基于征程？5芯片的BEV方案存量升级规模突破30万辆。
在货运自动驾驶领域 ，2018年上半年最受关注的可能要属何晓飞创办的飞步科技。飞步科技主打轻卡货运，方案落地中包含了城际、高速等场景 ，而且货运相关的高级辅助驾驶可能会最先对外推出 。他们之所以受关注 ，还有另一个原因是全栈技术中还包括的专为自动驾驶研发的AI芯片 。
端到端自动驾驶各方案之我见
端到端自动驾驶作为已被验证的大方向，国内技术人员正积极跟进，当前面临拟人化提升需求及数据 、实时性 、模型幻觉等挑战 ，清华赵行老师的STR方案虽显示一定优势但仍有局限 ，后续需探索更多方案以实现实质性突破。
端到端感知阶段 此阶段，感知模块在纯电动车空间实现了多传感器融合 。通过采用Transformer和交叉注意力机制 ，检测结果的准确率和稳定性得到了显著提升 。然而 ，预测、决策 、规划模块依然基于规则进行运作。在这一阶段，感知模块能够更准确地理解周围环境 ，为后续阶段提供可靠的数据基础 。
自动驾驶产品经理对“端到端 End to End”自动驾驶的看法需结合技术潜力与落地挑战综合评估 。其核心优势在于简化系统架构 、提升场景适应性 ，但需解决可解释性、安全性验证及与传统工程方法的融合问题。
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