自动驾驶的软件体系

文章阐述了关于自动驾驶的软件体系，以及自动驾驶软件包的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、萝卜快跑是什么东西
• 2、吴新宙专访|用户对待自动驾驶应理性
• 3、当今自动驾驶的核心难点是什么?
• 4、自动驾驶为什么需要“车路协同”?
• 5、毫末DriveGPT雪湖·海若,让自动驾驶更早到来
• 6、2000万英里实测,100亿英里仿真,Waymo如何炼就“老司机”?

萝卜快跑是什么东西

1、萝卜快跑是百度推出的无人驾驶出行服务平台，它***用的是无人驾驶技术，而非远程驾驶。无人驾驶技术，是指通过给车辆装备智能软硬件，实现车辆自主控制，不需要人为操纵的技术。在萝卜快跑的运营中，这些无人驾驶车辆通过搭载的传感器和计算机系统，能够自主感知周围环境，进行路径规划和决策，从而实现自动驾驶。

2、萝卜快跑赚钱是真的。萝卜快跑是百度推出的一项自动驾驶出行服务，它利用百度的自动驾驶技术，在特定区域内提供短途出行解决方案。用户可以通过手机应用预约自动驾驶车辆，实现点对点的自动接送服务。在运营过程中，萝卜快跑确实为百度带来了收益，这些收益主要来自于用户支付的服务费用。

3、要加入萝卜快跑，首先需要下载并安装萝卜快跑APP，然后按照APP内的提示完成注册和审核流程，一旦通过审核，即可正式开始接单跑车。萝卜快跑是百度旗下自动驾驶出行服务平台，为用户提供自动驾驶出行服务。加入萝卜快跑意味着成为其平台上的服务提供者，为乘客提供自动驾驶车辆的乘坐体验。

4、萝卜快跑不是严格的L4级别自动驾驶，而是介于L3和L4之间的自动驾驶技术。萝卜快跑是百度旗下自动驾驶出行服务平台，其技术基础是百度在人工智能和自动驾驶领域的深厚积累。然而，在自动驾驶的分级标准中，L4级别指的是车辆能在特定环境下实现完全自动驾驶，无需人为干预。

5、是的，萝卜快跑是百度旗下自动驾驶出行服务平台。萝卜快跑是百度基于Apollo自动驾驶技术推出的新一代共享出行服务，力求通过自动驾驶技术为公众提供安全、便捷、舒适的出行体验。百度作为全球领先的自动驾驶技术公司，一直在致力于推动自动驾驶技术的研发和应用。

吴新宙专访|用户对待自动驾驶应理性

在吴新宙看来，当前自动驾驶仍处于起步阶段，自动驾驶才刚刚开始。小鹏主要攻坚方向，是当驾驶人持续关注路面时，由车来完成驾驶。解决人因疲劳、注意力分散造成的安全问题。ACC（自适应巡航）、LCC（车道居中辅助）、ALC（自动变道辅助）等功能都服务于这个目的。

吴新宙说，P7交付时虽然搭载了L3级别的自动驾驶硬件，但依然需要几次OTA才能最终实现L3 ，时间点大概是2020年年底前。

当今自动驾驶的核心难点是什么?

当今自动驾驶的核心难点，是。发展绝对的技术，让自动驾驶的技术。更专业。无缺点。让人们体验起来更放心，更安全。

决策规划是自动驾驶的关键部分，也是其中的核心难点。它首先集成多传感器信息，然后根据驾驶要求做出任务决策。然后，在避开现有障碍物的前提下，通过特定的约束条件，规划两点之间的多条备选安全路径，并在这些路径中选择一条最优路径。根据划分层次的不同，可分为全球规划和地方规划。

数据的挖掘和分析 大量的数据，带来的不仅是存储和传输上的困难，更是对电脑运算能力的考研。在自动驾驶汽车研发测试和使用的过程中都需要对数据实时挖掘和分析，为汽车自动驾驶运转提供判断依据。

目前自动驾驶面临两个很大的挑战，一个是大数据不够完备，一个是机器对理解“人类意图”有极大困难。自动驾驶要精准有效地解决问题，需要尽可能地保证所收集到的大数据的完备性。但事实是，我们现在所掌握的数据漏洞百出。

自动驾驶为什么需要“车路协同”?

1、如果说，离完全自动驾驶仍有一段距离，那么，车路协同出现，则为实现自动驾驶提供了更多可能。 一方面，受制于昂贵的单车智能成本，自动驾驶迟迟难以突破。于是人们开始思考，如若用智慧的路代替部分技术，可降低不少车载成本；另一方面，由于单车感知系统存在视角盲区、感知距离技术缺陷，所以出现了类似特斯拉、Uber自动驾驶致死事故。

2、自动驾驶存在单车智能和车路协同两种方案实现，而车路协同就是智慧汽车和智慧道路相结合，实现“人-车-路-云端”的高效，相比单车智能方案，道路协同不仅可以大大增加检测范围并减少车端的运算负担，让自动驾驶落地更容易、成本更低，同时车路协同提供的信息更多，升级潜力更大。

3、车路协同是基于车联网发展产生的一种自动驾驶技术，车路协同这一智能系统需要进行公路的智能化建设，同时也需要对基础设施进行投资。车路协同把部分感知能力从车端转移到了交通基础设施上，路侧传感器通过5G和其他通信方式，为车辆提供环境信息。车路协同主要通过5G、高精地图、来感知路况进行 汽车 自动驾驶。

毫末DriveGPT雪湖·海若,让自动驾驶更早到来

在实现过程上，DriveGPT雪湖·海若首先在预训练阶段通过引入量产驾驶数据，训练初始模型，再通过引入驾驶接管Clips数据完成反馈模型（Reward Model）的训练，然后再通过强化学习的方式，使用反馈模型去不断优化迭代初始模型，形成对自动驾驶认知决策模型的持续优化。

毫末打造的自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，终极目标是实现端到端自动驾驶。

毫末DriveGPT雪湖·海若通过引入驾驶数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化，主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，终极目标是实现端到端自动驾驶。

假设提示模型要“抵达某个目标点”，DriveGPT雪湖·海若会生成很多个可能的开法，有的激进，会连续变道超车，快速抵达目标点，有的稳重，跟车行驶到终点。这时如果提示语里没有其他额外指示，DriveGPT雪湖·海若就会按照反馈训练时的调优效果，最终给到一个更符合大部分人驾驶偏好的效果。

月11日，在第八届毫末AIDAY上，毫末CEO顾维灏正式发布了基于GPT技术的DriveGPT，中文名雪湖·海若。DriveGPT能做到什么？又是如何构建的？顾维灏在AIDAY上都做了详细解读。

DriveGPT雪湖海若的一个关键设计，就是场景的Token化表达，顾维灏把这种方式叫做Drive Language。

2000万英里实测,100亿英里仿真,Waymo如何炼就“老司机”?

这个软件可以全年无休地对自动驾驶车辆进行训练，根据 Waymo 官方在 2019 年给出的数据，其仿真测试里程已经突破了 100 亿英里。 作为参照，Waymo 创立 10 年来其车辆在实际道路上的测试里程是 2000 万英里。

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