來源：雷鋒網
交通智能化變革，已經成為一場勢在必行的戰役。
目前全國機動車保有量已上漲到 3.8 億輛，駕駛人達 4.65 億。這意味著城市交通管理將更愈發嚴峻。
然而隨著人工智能、大數據、5G 等高新技術的高速落地，行業看到了新興科技顛覆傳統交通行業的巨大可能性。各大廠商紛紛入局智能交通行業，打法層出不窮。
眾多參與者中，百度宛如一匹黑馬，闖入了智能交通領域。
2020 年 4 月，百度正式發布智能交通解決方案—— ACE 智能交通引擎，隨后全國各地項目不斷；10 月百度以 7.3 億控股交通老牌企業華錄易；11 月百度 ACE 智能交通引擎獲得 " 世界互聯網領先科技成果獎 "；2020 年末，百度智能交通全年訂單超 10 億；2021 年 2 月，百度全球首個服務多元出行的自動駕駛 MaaS 平臺落地廣州；
近期，百度還發布了《百度 Apollo 智能交通白皮書 -ACE 智能交通引擎 2.0》，帶來重磅升級的 ACE 智能交通引擎 2.0 版本。
可以說，近年來百度每一個舉動，都引起了行業矚目。
懷著對百度智能交通業務的好奇，雷鋒網筆者與百度智能交通核心人員進行了一場對話，深入了解百度如何如何打破桎梏，讓交通不再成為城市發展的阻礙。
從自動駕駛到智能交通，百度的解題思路是什么？
在人工智能與交通行業融合落地的領域，百度 Apollo 更為人熟知的身份，可能是在自動駕駛領域深耕 8 年的領頭羊。
從 2013 年開始，百度 Apollo 開始投身自動駕駛技術研發，目標是在更多駕駛場景里解放人類駕駛員。
據了解，目前百度 Apollo 已經在世界范圍內近 30 個城市開放道路測試，測試總里程超過 1400 萬公里，是全球范圍內為數不多可以與谷歌 Waymo 比肩的自動駕駛玩家。
" 但中國自動駕駛線路跟歐美不一樣，歐美更多強調的是單車智能，國內走的是車路協同道路，既有聰明的車還有智慧的路，兩者協同起來可以更好解決自動駕駛的問題，汽車也不一定需要造的那么貴。很自然地，百度在 2016 年開始做一些車路協同方面的探索。" 百度智能交通核心人員說道。
如果把自動駕駛視為未來交通的重要元素，那么百度入局智能交通似乎是一件水到渠成的事情。
從自動駕駛、車路協同切入智能交通，百度 Apollo 有更好的解題思路嗎？
" 交通問題一直都沒有變，但不同時代有著不同的解決方式。" 百度智能交通核心人員對雷鋒網表示。
他舉了個例子，以最簡單的紅綠燈場景為例，傳統的交通解決方案往往是對車輛進行大規模、無差別的控制和誘導，更遑論對單車層面的交互。但在智能交通場景下，車與路的協同可以使路端信息觸達單車，實現車路信息交換，從而實現更精細化的交通管理和控制。
但這種精細的車路交互，會對交通玩家的 C 端觸達、云端服務能力提出非常高的要求，然而，對互聯網科技企業而言，云服務和 C 端能力，則是一道天然的天塹。
據了解，百度地圖、車載 OS、智能后車鏡等產品在汽車市場上已經有相當高的市占率，通過這些豐富的終端能把個性化信息推送給單車，能夠實現交通的精細化管理、控制和誘導。
ACE 智能交通引擎 1.0 架構
ACE 智能交通引擎 2.0 架構
從百度最新的智能交通解決方案—— ACE 智能交通引擎 2.0 架構來看，百度將原來的 "1+2+N" 總體架構升級到 "1+3+N"，在 " 自動駕駛 " 和 " 車路協同 " 基礎上新增 "Mass 出行服務 " 智能引擎，將 " 出行即服務 " 納入全場景智能交通解決方案當中。
但無論是 1.0 架構還是 2.0 架構，百度智能交通的核心優勢都離不開四個要素：車、路、云、圖。
對于 " 車 "，目前百度 Apollo 合作品牌超 70 個、頭部生態伙伴超 300 家、上市車型超 650 款車。可服務數千萬的車輛用戶。百度的用戶規模在 2019 年就已突破 10 億，月活 4 億的百度地圖也在觸達著更多的用戶。
同時，百度還建立起了一支自動駕駛 Robotaxi 車隊，數量超過 500 臺。這些自動駕駛終端也能夠幫助百度初步構建起交通數據收集系統框架。
至于聰明的 " 路 "，百度則是在路側、路口等地方部署智能感知設備，收集道路交通、惡劣天氣、安全設施等多種信息，并及時傳遞至出行者，同時車端獲取的突發信息也能夠反饋至智能路側感知進行協同。通過車路協同的強大信息交互能力，便于交通管理者大范圍及時獲取最新交通狀況，降低管理成本。
云則代表著百度智能云，作為一朵 AI 定義的云，百度智能云則能夠為路側設備提供云端以及邊緣側的算力。
在 " 圖 " 方面，百度地圖提供的高精地圖、三維地圖、智慧地圖，結合百度智能巡檢車輛、車路協同路側設備的感知能力和數據分析能力，深度融合地圖場景與交通管理，實現設備的全生命周期管理，從而保證智慧交通系統穩定健康的運行。
以 AI 為媒，智能交通如何既面未來，又兼容當下？
不難看出，百度正在以 AI 技術為媒，來挖掘交通智能化轉型的潛力。
但業內也有一些聲音認為，自動駕駛和車路協同更像是智能交通的明日之星，而交通行業的變革需要更實際的落地手段。
事實上，包括李彥宏（百度董事長兼 CEO）在內的百度內部人士都清晰地認識到，徹底解決交通領域的問題，并非一日之功。因此在智能交通解決方案設計之初，百度就明確認識到，智能交通不僅要能夠解決未來的事情，同時也要解決當前城市發展的實際交通問題。
百度兩位受訪人也一致表示： 百度的智能交通方案不僅可以解決明天后天的問題，同時可以用來解決當下非常現實的交通問題，比如說交通安全、擁堵問題。
以交通路口的治理為例。交通路口一直是城市交通管理的重中之重，是城市通行的命脈。百度如果想要解決當下的交通問題，那么路口治理也是一個避不開的難題。
為此，今年 3 月，百度發布了 ACE 智能路口解決方案，希望用 " 多桿合一多感合一 "、" 面向未來兼容當下 "、" 一次投資持續收益 " 三大特點，重新定義新基建交通路口的中國標準。目前該方案已經在北京亦莊 12.1 公里的道路范圍落地。
具體來看，部署在路口的設備由攝像頭 + 激光雷達 + 信號燈采集器 + 通信設備 + 邊緣計算單元組成。其中邊緣計算單元組件是 Apollo 核心資源產品，具備高性能、強算力的特點，可以適配不同交通場景需求的多場景兼容復用。
基于百度的車路云圖的能力，可以實現全要素監測、多系統融合、高度可靠性以及高度開放兼容這四大特性，具體來說：
全要素監測：通過集成電子警察、卡口相機、雷達、魚眼相機、邊緣計算等感知與計算設備，實現對道路車輛、道路、行人、環境、交通事件等全要素感知；
多系統融合：能在路口側深度打通自動駕駛系統、城市管理系統以及車輛網聯應用生態，為出行者提供全方位、多角度的交通信息；
高度可靠性：可對車路協同視頻、雷達、信號控制數據進行邊緣側計算，結合百度地圖數據進行多源數據融合，核心交通參數檢測精度>97%，極大提高了系統可靠性；
高度開放兼容：對路口已有監控、雷達類產品進行充分復用，避免路端硬件設備重復建設，助力美化市政環境。
從環境感知、路端大腦、產品可靠，到與既有路口產品的融合，百度的 ACE 智能路口方案很好的兼顧了當下交通痛點的解決和未來智能化升級的需要。
由此可見，百度在以自動駕駛、車路協同等新興技術切入智能交通的同時，也在使更多交通場景具備 AI 能力。
據了解，在《百度 Apollo 智能交通白皮書 -ACE 智能交通引擎 2.0》中，百度還打磨出了智能網聯、智慧交管、智慧高速，智慧停車四大方案。
但無論是哪個方案的落地，都不同于以往一刀切式的傳統基建建設，而是一種更加長遠的智能交通運營商模式。
百度認為，當在城市路口部署設施以后，如何提升設施的穩定性，滿足服務的持續性等，會是未來智能交通玩家需要面對的問題，而智能交通運營商可以肩負起這個責任。
智能交通運營商模式將改變過去傳統智能交通建設的業態，由一次性集成商模式改為持續性運營商模式，通過貼合實際場景持續升級的車路智行算法，提升城市通行的效率，解決過去靠人力、傳統基建解決不了的問題。
憑借這些場景 AI 化能力和智能交通運營商理念，百度既面未來又兼容當下的智能交通方案已經在北京、廣州、上海、重慶、保定、陽泉、合肥、重慶、南京、銀川近 30 個城市落地。
百度 ACE 如何跑出 " 示范區 "？
回望 2020 年，百度城市智能交通、車路協同全年市場最終用戶訂單業績超 10 億元。雷鋒網注意到，在百度的智能交通訂單中，車路協同的城市交通訂單占比達到了 70%。
這意味著什么？
百度智能交通核心人員表示，這個數字的背后表明，當前政府對于車路協同的建設已經產生了極大的需求和興趣。
但究其根本，百度之所以能夠獲得更多城市的認可，是因為百度在車路協同這樣的新興項目中為政府提供了一個兜底的能力。
事實上，礙于成本、政策、法規等問題，車路協同技術在當前并未得到大范圍的落地與應用，車路協同的規模落地還需要一個過程。因此對百度而言，作為第一個吃螃蟹的玩家，需要有更多的技術與工程兜底能力。
" 畢竟車路協同作為一個新興產業，行業發展初期其實需要一些更加效果可感知的標桿，所以我們一定要把效果做出來，產生更大的價值。" 百度智能交通核心人員說道。
他表示，百度的產品和技術都不是傳統集成商產品，而是存在很多技術創新點。這些技術創新產品的落地而言，選擇外部的供應商團隊來落地肯定性價比更高，但同時也存在一定的交付風險、交付落地效果也很難保證。
所以在智能網聯、車路協同等項目中，百度選擇了技術總承包商的角色。2020 年，百度通過 7.3 億控股華錄易云這一市場動作，補足了互聯網科技公司在交通領域所缺乏的交付能力。
不僅總承包，而且自建交付團隊。據了解，百度智能交通內部的交付團隊規模在不斷擴大，人數超千人。
自建交付團隊，相當于從方案、技術、落地上都要為項目兜底。
以北京亦莊項目為例，北京亦莊的網聯云控式高級別自動駕駛示范項目涵蓋了智慧交管、智能網聯多個應用方案，既為當下車路協同、智慧交管應用提供數據支撐服務，還要支持 L4 級自動駕駛車輛的規模運行。
同時，多桿合一多感合一需要將交通設備安裝在同一個桿上，各類攝像頭掛設數量同比下降一半以上。更為重要的是，亦莊路側的設備可以通過 OTA 的方式進行系統優化，具備持續迭代能力。
項目涉及的技術難度巨大且鏈條復雜。
由此可見，百度的目標并非成為一個項目工程公司，自建交付團隊更像是有點不得已而為之的動作。
" 先做一個懂行的人，然后再將產品可復制化 "。
但智能交通的規模化到來，并不能只依靠一家企業的單打獨斗。生態的力量往往才是一個產業不斷壯大的源泉。
為此，今年百度廣發英雄帖，連續在北京、上海、廣州、重慶、等 18 座城市舉辦智能交通合作伙伴大會。為的就是在打通自身的技術、交付閉環之后，與更多合作伙伴推動行業前行。
總地來看，百度也就在智慧交通項目落地選擇了兩條腿走路，一方面依靠自有團隊進行交付，在降低各項成本的同時，不斷打磨解決方案，打造標桿案例；另一方面不斷拉攏生態伙伴。兩條腿走路，這將是車路協同從示范區走向大規模落地的關鍵。
ACE 智能交通，并不止于交通
在百度來看，ACE 始于交通，但不止于交通。
智能交通建設在智慧城市建設中其實可以發揮出更大的價值。
首先是基礎設施的復用。路側實時反饋的數據，并非只有交管部門需要，城市中的住建、城管、市政、環保等委辦局也都有著極大的需求，而讓一套設備能夠被各個委辦局共享，其價值在被放大的同時，成本也進一步被均攤。
在這個基礎之上，ACE 智能交通引擎則可以演變出整個智慧城市的解決方案，為城市提供一整套的智慧化治理體系和系統，從而發揮出更大的價值。
這不禁讓筆者想起了今年 5 月住建部和工信部聯合推動的《智慧城市基礎設施與智能網聯汽車協同發展試點工作部署》，其中工業和信息化部黨組成員、副部長辛國斌，特別指出：" 要強化試點示范協同，深入推進智能網聯汽車測試示范工作，加強智能化基礎設施和‘車城網’平臺建設，提供更加多樣化的測試和應用場景。"
這一發展路徑，也正與百度 ACE 智能交通發展方向不謀而合。
作為先行者的百度，正不斷將技術落地，推動我國交通數字化、網聯化、自動化進一步實現，為居民提供良好的出行體驗。
