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近日，百度发布了截至2022年9月30日的第三季度未经审计的财务报告。第三季度，百度实现营收325.4亿元，同比增长2%；归属百度的净利润达到58.9亿元，同比增长16%，超市场预期。

在财报中，百度特别提及智能驾驶业务。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏表示，“百度智能驾驶业务板块取得了重大突破。一方面，百度Apollo汽车解决方案不断获得领先汽车制造商的认可。另一方面，萝卜快跑不断扩大运营规模，在本季度供应超过47.4万单，进一步巩固了其在全球自动驾驶出行服务市场的领先地位。”

根据官方资料，2017年，百度推出了全球首个自动驾驶开放平台Apollo，其合作车企包括福特、戴姆勒、奇瑞、一汽、长安、岚图、极狐等。

此外，截至2022年第三季度，萝卜快跑已在北京、重庆、武汉、长沙、阳泉等城市开展自动驾驶商业化出行服务，累计向大众提供的无人驾驶出行服务订单达1.4百万单，其中重庆、武汉已实现车内无安全员的自动驾驶商业化出行服务。

在2022百度世界大会上，百度发布第六代量产无人车ApolloRT6。ApolloRT6支持有方向盘、无方向盘两种模式，前排可根据不同出行场景配置座椅、售卖机、办公桌、游戏机等，满足乘客办公、娱乐等多元需求，以百变的智能空间，给乘客提供最极致的出行体验。根据规划，ApolloRT6会于2023年率先在萝卜快跑上投入使用。

尽管百度官方描述，其智能驾驶业务正在有条不紊的向前推进。但从整个智能驾驶行业来说，其发展正不断遭受挫折。越来越多的资本和从业者清醒的认识到，要实现真正的自动驾驶汽车，以及大规模实现盈利，还有很长的路要走。

近两年，经历过自动驾驶狂欢的资本市场意识到了自动驾驶技术的高研发投入与不确定性，因此资本市场越发趋于冷静，而自动驾驶科技公司也在不同场景中竭力探索商业化应用之路，以求能在资本冷静期活下来。

但是，太难了。今年以来，已经有多个自动驾驶初创公司关停，不少无人车项目也遭遇停摆。最近的一个是今年10月，自动驾驶独角兽公司Argo以破产收场。这家估值最高一度达到70亿美元的企业，目标直指L4级智能驾驶，但无底洞般的资金投入以及遥遥无期的落地应用，终于让背后的福特和大众受不了了。

从技术角度来说，清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东教授曾表示，自动驾驶的核心技术难点之一在于汽车如何去理解复杂的动态驾驶场景（DDS），保证自动驾驶的安全性。

人类驾驶是建立在认知理解基础之上，依靠可理解的视觉感知和大脑实现决策。相比之下，自动驾驶难以在复杂动态环境中获得人类水平的驾驶知觉、预测与认知判决能力。它难以对道路、路口、停车位以及各种交通参与者复杂变化行为所组成的一幕幕动态场景，做出满足安全性要求的综合性的关联感知、趋势预测与自主判决。

现阶段，L2级别的智能驾驶辅助系统已经成熟并广泛使用，多家主机厂已经进入到城市智能驾驶领域。不过，城市智能驾驶的实现难度非常大。小鹏在10月的科技日上讲到，相比高速NGP，城市NGP的代码量提升至6倍，感知模型数量提升至4倍，预测/规划/控制相关代码量提升至88倍。

而且，高阶智能驾驶不仅对算力有很高的消耗需求，对数据积累能力也有极高的要求。小鹏表示，数据闭环的基础能力由采集、标注、训练、部署四大核心能力组成，以50万段训练数据Clip，10亿个物体为例，采用全人工标注需2000人年（标注工作量按照每人每天工作8小时，一年工作250天计算），以2400TFLOPS算力的服务器进行单机训练需276天。

除了技术考验、时间积累和人力投入，智能驾驶还需要巨额的资金。有财报显示，通用汽车旗下自动驾驶子公司Cruise第二季度亏损5亿美元，每天亏损超过500万美元（折合人民币3400万元左右）。今年上半年，该部门的亏损达到9亿美元。自2018年以来，该部门总共亏损近50亿美元。

要知道，自动驾驶技术的发展需要持续增加里程积累来发现使用过程中的长尾问题，一个形象的说法是“自动驾驶99%的里程测试是用来解决最后1%的问题”。所以对于大多自动驾驶公司来说，数据积累是个长线过程，亏损恐怕也会一直持续。

从当前各家自动驾驶的成果来看，基本都是在烧钱阶段，离商业化落地还很远。现在自动驾驶的实际应用也就在末端配送以及特定区域内的Robotaxi业务，如萝卜快跑。能盈利吗？不可能。何时能盈利？很难说。

另外，自动驾驶要想逐步落地并大范围推广，除了技术进步、成本降低之外，还需要相关法律法规及政策支持才能落地。目前各国都在完善智能驾驶的法律法规，推动该产业的发展。更难的是数据安全的保障。

现在，数据安全已上升至国家层面。近年来，全球数据安全事件频出，给各国社会环境造成了严重影响。2022年初，J.D.Power与《环球时报》为了解中国消费者对智能网联汽车数据安全和个人隐私数据的认知态度，发起了“2022中国消费者智能网联汽车数据安全和个人隐私意识与顾虑调查”，结果显示高达77.4%受访者表示非常介意或比较介意个人隐私数据的使用，只有2.5%的受访者完全不介意。与此同时，超过四成的受访者对现阶段相关企业妥善保护智能网联汽车涉及的个人敏感信息缺乏信心。

综合来看，无论是技术、成本，还是数据安全，自动驾驶在现阶段还有太多的问题需要解决。而等这个“坑”填平，恐怕还需要很长的时间。

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