我们知道，百度的阿波罗（Apollo）计划不仅包括软件平台，还包括硬件平台，是一套软硬结合的解决方案，同时，百度还会将自己最成熟的安全技术提供给 Apollo 计划，包括大数据，深度学习和图像识别等底层技术以及底层核心能力高精地图。而百度IDG的角色不仅限于软件提供商，也与硬件厂商合作造硬件，未来可能还将带动车载系统、传感器、车载计算机等产业的玩家进入，这是通过一种软硬结合的方式全方位赋能合作伙伴。
在国外，许多巨头在自动驾驶都有巨额投入，但它们的路径基本是巨额收购与投资，比如Intel耗资153亿美元收购了mobileye，通用耗资10亿美金收购Cruise，福特耗资10亿美金收购Argo.AI。
按照陆奇在发布Apollo计划时的说法是，其实它们都在重新发明一遍轮子，都在重复各自闭门研发已有的技术。而当前百度的战略是开放平台，将积累了三年左右的无人驾驶的技术开放出来。
在百度推行阿波罗计划之后，使得原本有较高技术门槛的自动驾驶，向广大在这方面没有太多技术积累的玩家开放了，比如国内一些传统汽车厂商，这些传统车企将从中受益。而百度自动驾驶项目的核心能在于AI和深度学习领域的技术积累，这体现在自动驾驶的技术上包括环境感知、行为预测、规划控制、操作系统、高精度定位、高精度地图和系统安全。也就是说，AI可以做许多传统技术与传统汽车厂商做不了的事情，这这软硬结合的模式从某种程度上是给了传统汽车厂商创造了全新的竞争维度，也就是所谓的降维攻击。
百度自动驾驶如何做到“数据秒杀算法，让算法成为推动社会进步的力量”？
李彦宏在联盟峰会中说到，在人工智能时代，“数据秒杀算法，算法推动社会进步”，如果你有足够多的数据，算法即使稍微差点，算出来的结果也是不错的，但真正推动社会进步的是算法，是如何使用这些数据，这是人工智能时代面临重要的挑战和机会。
而在自动驾驶领域，业内均知，百度对数据，尤其是出行数据颇为看重。数据积累上，百度还有一张王牌就是地图，拥有3亿活跃用户的百度地图为百度带来了海量的出行、交通、车辆状况数据。同时百度在中国拥有一支庞大的地图采集车队，积累了海量的街景图像、道路汽车状况等数据，并记录了车辆在采集图像过程中方向盘转角、刹车、加速和其它动作信息。阿波罗计划打造开放生态，也在进一步扩大数据量。因为只有通过和汽车公司合作才能够逐步构建起对于汽车控制层的能力以及积累大量的行驶数据来进行训练。
依托庞大数据库，百度不断优化训练、优化算法，并使用端到端深度学习算法教汽车像人类一样驾驶。早在今年1月份 ，百度就发布了 Road Hackers 计划，这是第一个端到端自动驾驶算法Benchmark平台；Road Hackers 基于百度地图等自身资源产生的大量实时驾驶数据，让开发者利用百度深度学习以及百度神经网络等人工智能技术，探索研究并测试自身的算法、建立持续优化的高级自动驾驶人工智能模型。
可以看出百度的思路是通过开放自动驾驶训练数据，为自动驾驶算法训练提供燃料，加快全球自动驾驶研发的速度。通过数据整合驱动算法进步。从长远来看，自动驾驶发展到最高阶段——L4级无人驾驶，它是人工智能的一个分支，也是AI的终极场景。可以看出，在自动驾驶领域，百度将“数据秒杀算法，算法推动社会进步”的思路践行的比较彻底。
百度表示它的责任要从“连接信息”转换到“唤醒万物”，它的底气在于，人工智能使得这个“唤醒万物”成为可能。而汽车所代表的文化背景与技术能力正在经历快速的转变与革新，百度人工智能是否能把自动驾驶的所有不可能变成不可能暂时还不能定论，但目前来看，尽管苹果、谷歌、特斯拉等国际巨头也在人工智能与自动驾驶领域虎视眈眈布下了棋子，但从国内看来，百度通过打造开源平台整合产业链生态布局走在了前头。
因为在自动驾驶领域，百度的Apollo（阿波罗）计划相当于在汽车这个新的硬件平台建立了一个操作系统。而国内巨头第一次通过占据产业链平台上游，具备了与国外巨头一战的可能性，而国内人工智能产业的发展也因此有机会抢的先机，因为技术的驱动机制需要通过操作系统来占据产业链上游制高点，才能更好的在下一轮入口之战中占据主动权。
当然，百度入局自动驾驶也体现了通过技术改变世界的愿望——自动驾驶领域将形成一个新的硬件入口，这个入口，将彻底改变当前传统汽车的发展模式，个人交通成本将会大幅下降，将容易犯错、情绪化和心不在焉的人类从方向盘后面解放出来，人们将有了更多空闲时间。正如国外研究学者汉密尔顿表示，当自动驾驶汽车的比例达到70%的时候，拐点就会来临，“堵车”将不再是开会迟到的借口。
从当前来看，百度的AI思维在自动驾驶领域的应用为创业者提供了一种全新的AI思维方式与启发，这或许是它对行业的价值所在。
作者：王新喜 TMT资深评论人 本文未经许可谢绝转载 作者微信公众号：热点微评（redianweiping)
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