最近看到百度放弃多传感器路线，转投纯视觉，震撼还是蛮大的。

毕竟长期以来，多传感器、多激光雷达一直都是L4自动驾驶公司的标签。

一方面，L4要和民用L2做出差异，吸引投资；另一方面，不同特性传感器叠加，可大幅减少暴雨、浓雾等恶劣环境，对感知能力的影响，也很被L4公司看中。

更何况，百度还是L4公司里的保守派，连给 极越01(参数|询价)提供的第一版PPA智驾辅助系统，都用了高精地图。

李彦宏：成本限制规模

百度自动驾驶路线变动的消息，来自于李彦宏在Q2高管会上的演讲：

“现在我们认识到，纯视觉方案在成本和规模化上更有优势。我们要果断调整方向，全面转向纯视觉技术，以降低成本、加速自动驾驶的规模化运营。”

“如果能尽早地做出规模来，做出用户口碑来，能够跑通的话，我们的技术路线就有时间迭代到最终的纯视觉路线。

这里面透露出两个问题，第一，萝卜快跑车少，没多少人体验过；第二，放弃直接式L4路线，改用类似于民用L2的渐进式路线。

先聊第一个问题，李彦宏给出的原因是“贵”。

按照他的说法，激光雷达与计算平台占整车成本的60%（约18万元），持续运营5年才能摊薄投入。

另外，大部分运营区域的Robotaxi还需要安全员，而在萝卜快跑中，安全员的薪资直接占了运营收入的45%。

目前，颐驰06已经开始投放，但车队主力还是四、五代车，算下它们的成本：

- 六代车颐驰06成本25万元（4个长距离激光雷达+4个补盲激光雷达）；

- 五代车Apollo Moon成本48万元；

- 四代车红旗EV没有公布，但百度在发布五代车时，曾表示是行业平均成本的三分之一。

注意！百度公布的是成本，而不是加上利润的车辆售价。

比如，特斯拉Robotaxi所采用的Model Y，国内起步价是26.35万元。根据财报，特斯拉今年一季度整车毛利率有16.3%。

同样的预算，单车成本越高，投放数量就越少。

密度高，不如运营范围大

李彦宏谈规模的时候，还提到了用户口碑。而用户口碑，需要来通过体验过萝卜快跑的人建立。

但目前，萝卜快跑的运营范围十分有限，只能在极少城市的固定区域通行。

限制萝卜快跑无法像传统出租车到处跑，除了审批的因素外，高精地图的影响也不小。

高精地图有别于导航地图，是一种精确到厘米级，几乎包含所有肉眼可见道路和路侧信息的高丰富度地图。比如，车道数量、各车道通行方向、长度、坡度、路牌等。

根据《智能网联汽车高精地图白皮书》，厘米级地图的测绘效率约为每天每车100公里道路，成本达每公里千元左右。

更关键的是，高精地图不能像导航地图采集一遍就结束。它在自动驾驶系统里，扮演的是传感器的角色，是车辆获取周围环境的重要渠道。

所以，高精地图有高鲜度的需求，需要高频的更新，一直重复采集。这不仅成本高昂，也使得它无法像导航地图一样，做出全国高精地图。

目前的L4自动驾驶公司，都是先确定运营区域，再采集或购买对应区域的高精地图。

因此，即使哪一天被允许全国运营，萝卜快跑也很难快速扩大服务范围。

这同样也是华为、蔚小理等新势力，放弃高精地图方案，转投无图（轻地图）的原因。

不再直达L4

第二个问题，百度放弃直接式L4路线，改用类似于民用L2的渐进式路线。

至今为止，L4自动驾驶公司坚持多传感器方案，一个重要理由就是通过不同优劣势的传感器组合，可以在各种恶劣环境里，都能得到尽可能好的感知能力。

比如，摄像头在黑夜识别能力不佳，但激光雷达和毫米波就不受影响；摄像头和激光雷达的穿透能力会被雨雾衰减，但毫米波雷达不受影响。

这也确实是保证L4系统能“完全自主地完成驾驶任务并监控驾驶环境，无需人类驾驶员的干预”的有效方案。

和L4不同，乘用车所采用的L2智能驾驶辅助系统，如今却逐步舍弃了激光雷达。

这是因为L2智能驾驶辅助系统允许失误和被接管，在视觉算法能力逐步提高后，摄像头提供的信息就已经能覆盖95%以上的场景。至于一些极端环境，可以通知驾驶员接管，或者禁止被启动。

提升、失误、能力逐步硬件无法直达L4，这对于L2智能驾驶辅助系统而言，都是被允许的。

而且，L2车辆销售越多，就相当于采集车队规模越大，获得的优质数据也就越多，进而让系统能力像混雪球般壮大。

李彦宏选择放弃直达L4，也是因为意识到了渐进式路线成长速度的可怕：“如果我们不能迅速占领市场，迅速打磨技术，等到有一天特斯拉这种纯视觉路线真正成熟的时候，可能我们也就没有机会了。”

可惜的是，曾经最早一批实现全国都能开，曾是国内L2渐进式方案头部的极越汽车，已经在去年年底被解散。