百度地图汽车

风口浪尖上的百度，正在这个技术上发力……

嗯，智能汽车解决方案...

从图像搜索、机器学习、大数据延伸到智能汽车解决方案，是一家技术公司的自然前行。

百度从来不缺爆款新闻。

9月，百度有两个看似没什么联系的“动态”：第一个是流言，传百度将出售旗下O2O业务糯米，有鼻子有眼；第二个是百度对外宣布成立L3事业部，将推出L3自动驾驶方案。再把时间线拉长一点看，2015年百度世界大会，O2O是明星；2016年百度世界大会，满场都是围绕“百度大脑”的人工智能成果展示和研讨。

从团购到外卖，是基于互联网对物理世界的延伸，某种意义上，像是一家领先的技术公司强行回头；从图像搜索、机器学习、大数据延伸到智能汽车解决方案，是一家领先的技术公司自然前行。从这个角度理解，L3事业部，就是百度选择向前的产物。

路径与场景

在上海举办的智慧出行论坛上，一些汽车业的嘉宾提到了一个观点：L4，真正意义上的无人驾驶暂时应该退烧了；不妨多关注L3，即有限条件下的自动驾驶，需要驾驶员手放在方向盘，以便对汽车进行人工干预，或者说，用智能辅助驾驶理解L3更合适些。

百度L3事业部总经理顾维灏介绍L3平台的定位

百度L3事业部总经理顾维灏在百度世界大会上如是解释：在自动驾驶的发展路径上有两种，一种是渐进式的革新，还有一种是突变式的革命，在现在技术发展中都有自己的尝试。百度通过对于市场的观察，对于自己技术的积累，也提出了这两条路，“L3瞄准的是在2018年到2020年能够量产的车型和应用，和车企配合，把我们的能力放在里面，帮助他们实现自己的想法。”

有趣的是，百度在去年就成立了针对L4的部门，而在今年9月才正式宣布成立L3事业部。要理解这个时间差，不妨先听听顾维灏对L3驾驶场景的解释。

他挑选了两个具有代表性的场景：一个是人们在高速公路上疾驰；一个是人们去商场消费时寻找停车位。两个场景的共同点是，都比较消耗时间和体力，有智能辅助驾驶的需求。那么这两个场景需要用什么样的合作框架和技术方案解决？

百度需要与汽车厂商一起，在不同层面进行合作，而不是单独研发。比如百度有地图数据，而汽车企业有在汽车启停方面的长期积累和研究，双方可以互相支持使得汽车的各个部件如“CPU”、传感器、雷达等实现数据上的实时融合，最终形成车与人的交互、汽车对环境的感知。

据顾维灏介绍，百度智慧汽车生态目前已经落地至超过60家车企的近150款车型

简而言之，百度L3事业部将把人工智能、大数据、高精地图等领先技术，与包含车企、供应商、芯片厂商以及服务提供商在内的合作伙伴共享，打造智慧汽车产品。更通俗的说法是：百度汽车不造车，而是和汽车厂商合作，打造智能汽车的解决方案。

这或许可以解释为什么L3事业部成立得更晚。用顾维灏的话说，L3事业部是顺势而生，但不是凭空而生：“实际上，还是原百度地图（做车联网和智慧汽车相关业务）那波人。”

起点与磨合

L3事业部的前身是百度地图智慧汽车和车联网。8月，智慧汽车和长安汽车曾举行过一个交车仪式，时任百度地图智慧汽车商务总经理张磊告诉记者，智慧汽车从2015年６月就开始和长安汽车接触，当时的想法很简单，因为对方的体量足够大。

成为汽车企业的软件供应商是第一步。对百度来说，这一步的实现可以说建立在两个产品上，第一是百度车联网的解决方案CarLife，从2016年春节开始，CarLife正式在长安CS35量产；第二是百度地图，理论上，百度地图应该被包括在CarLife解决方案当中，但其重要性又应当单独列出，因为地图才是和汽车紧密结合最直接的工具。

双方很快在简单的采购外找到了新的合作维度。2016年4月25日，长安汽车与百度地图合作制作的采集车样车在北京车展亮相。张磊称，这是行业内首次大规模的跨行业企业级车辆合作，这种深度可以衍生出许多原来没有的商业模式，比如采集车其实就是长安汽车提供的产品，那么过程也是长安汽车品牌宣传的过程。

作为提供和参与制作采集车的回报，百度地图会拍摄长安汽车187家4S店的内景，让街景的概念纵深到4S店内部，拉近4S店和用户之间的联系。

百度地图长安汽车采集车队

更重要的是，双方的合作为量产高精地图提供了基础。顾维灏表示，无人驾驶基于车辆对现实世界的感知，而车辆对现实的感知取决于如何更精准和全面地呈现与识别环境。高精地图在像素精度和覆盖宽度上需要远高于手机应用的地图，采集和制作成本当然很高，长安汽车的“赞助”有助于实现高精地图的快速量产。

当然，更重要的是，以地图合作为契机，如今的L3事业部获得了一个学习汽车企业的窗口，正如张磊所说：“最早根本不知道汽车行业到底是什么样子，长安汽车教会了我们如何和汽车行业去打交道，如何去和一个做汽车研发的部门合作。”

而从更长远的角度看，地图本身也代表着百度在人工智能方面积累的能力。正如百度地图总经理李东旻所说，百度地图的核心能力体现在大数据的分析和云计算、人工智能（比如路线规划的算法）、路网采集和数据加工三个方面的能力。

从数据加工能力来说，借助图像深度学习技术让机器从通用的影像中自动识别道路特征、提取轮廓并绘制形状，包括提取道路图形标牌、地面车标以及文字标牌等各类人眼可见的信息，这是百度基于底层技术所产生的应用，而这种应用又将成为另一项应用的底层技术。地图与汽车的合作，其实也是百度计算能力对接其他行业的具象化案例。

可以说，百度的L3项目脱胎于地图，但有了足够的积累后，独立成立L3事业部，其实是顺理成章的事情。顾维灏告诉《二十一世纪商业评论》记者：“ L3事业部本身是一个开放的、包容的、非排他性的平台，我们面对众多汽车厂商的姿态是友好的，会一直寻求类似的深度合作机会。”