自動駕駛江湖裡的扛把子，關外谷歌獨孤求敗，關內百度傲視群雄。

谷歌的Waymo無疑是圈子裡跑的最快的那一個。10月30日，美國加州車管所DMV正式向Waymo頒發了完全無人駕駛測試牌照，即谷歌的無人車可以合法在美國加州的公開道路上測試沒有安全員的無人駕駛汽車，業內第一！10月24日，谷歌宣佈在其在美國亞利桑那州投放的無人車開始向乘客收費，率先實現自動駕駛商業化突破，業內第一！10月10日，Waymo宣佈旗下自動駕駛汽車實際道路測試里程已經超過1000萬英里，業內第一！數個業內第一的加持下，Waymo的估值更是從一年前的750億美元直接飆升到了1750億美元，一時風光無兩，號令天下莫敢不從。

百度可能是國內最像谷歌的那一個，但跟谷歌的孤傲不同，百度在自動駕駛得圈子裡把開放共享、合作共贏玩到了極致。11月1日，百度世界大會上，百度與一汽紅旗合作的L4級自動駕駛量產乘用車驚豔亮相，2019年就有望小批量下線示範，2020年開始大批量運營。同時，百度與沃爾沃達成協議共同開發純電動高度自動駕駛汽車。三個月前的百度AI開發者大會上，百度與蘇州金龍合作開發的全球首款L4級量產自動駕駛巴士阿波龍下線。時至今日，百度Apollo的合作伙伴已經達到131家，想在中國大幹一場的整車企業似乎都越來越想跟百度交朋友。技術不斷突破，產品不斷推出，朋友圈不斷壯大都給了Robin·李“再贏一次”的底氣和信心。

圖 2 Waymo 已在上海自貿區註冊子公司

關於兩家公司的比較和討論歷來不缺，但似乎都缺少實錘。自動駕駛安全性評價報告是業內認可，並能直接體現廠商自動駕駛汽車研發進展和安全性準備工作的檔案。谷歌和百度都已經分別公開了自己的自動駕駛安全報告，這兩份報告也將成為我們再一次比較谷歌和百度最重要的線索和依據。
首先，關於自動駕駛汽車的安全性評價報告，還是不得不提及美國的自動駕駛指導政策。

美國是全球最早在政策和立法上對自動駕駛技術持開放態度的國家，這也直接促進了自動駕駛行業在美國的蓬勃發展，進而奠定了美國在自動駕駛領域的全球領先地位。但自動駕駛技術的興起和接連出現的無人車事故也引發了社會對於這項技術是否安全的熱烈討論。

美國政府一方面樂於看到自動駕駛技術在本土的落地開花，另一方面又要想辦法解決社會爭議，為自動駕駛技術更大範圍的應用普及鋪平道路，聯邦政府也在嘗試制定一個統一的自動駕駛指導框架，為各州市的政策法規制定者和自動駕駛研發單位提供更具參考價值的解決方案，美國交通部聯合美國高速公路安全管理局NHTSA出臺了一系列美國自動駕駛汽車指導政策。

前美國運輸部長Anthony R. Foxx談及促使聯邦自動駕駛汽車指引政策出臺的三點原因：（1）自動駕駛技術的崛起不可避免，是發展的必然方向；（2）將關於自動駕駛技術的知識和想法在早期編入政策，將能更好的提升交通安全效果；（3）隨著技術的發展，“不知道”將會變成“知道”，政策的推出不計劃對高度自動駕駛汽車做任何的定論，只是希望在政策中明確未來所做一些行政行為的指導思想和基本框架。

圖 3 美國交通部發布的自動駕駛汽車指導政策AV1.0、AV2.0、AV3.0

2016年9月，第一份自動駕駛汽車指導政策AV1.0——《聯邦自動駕駛汽車政策》火熱出爐，其核心內容就是美國高速公路安全管理局將要求廠商和其他機構提供安全性評價報告，並同時提出15項安全評估標準，包含了自動駕駛汽車設計、開發、測試和部署運營的各個方面。

2017年9月，美國交通運輸部部長趙小蘭簽發了AV2.0版本——《自動駕駛系統2.0：安全願景》。新版本進一步精簡了內容，簡化了流程，降低了門檻。對於自動駕駛汽車安全性評價報告的強制要求變為自願性釋出，原AV1.0版本中的15項安全評估標準也縮減為12項。
2018年10月，美國交通部發布了AV3.0——《準備迎接交通未來：自動駕駛汽車3.0》。作為AV2.0的升級版，在鼓勵無人駕駛汽車技術創新方面顯得更加激進，包括認為自動駕駛系統也是駕駛員，允許企業開發沒有方向盤、腳踏板、後視鏡的自動駕駛車型，取消了奧巴馬時代指定的10大自動駕駛汽車試驗場等等。安全性方面，AV3.0僅在AV2.0的基礎上增加了商用車監控。

圖 4 三版自動駕駛指導政策中安全標準對比

AV2.0中的12項安全標準要素也成為了後來自動駕駛廠商釋出安全性評價報告最主要的對標和參照。截止目前，行業內一共釋出了7份具備自動駕駛汽車安全性評價性質的報告，分別來自谷歌Waymo、通用、福特、百度、Nuro、英偉達和Uber。

顯然，目前釋出的自動駕駛安全性評價報告很難讓所有人滿意，Consumer Watchdog集團的隱私和技術專案主管約翰·辛普森就認為目前這些報告更像是營銷手冊，而不是真正意義上的安全報告。

圖 5 截至目前的7份自動駕駛安全性評價報告

谷歌Waymo

關鍵詞：完全無人駕駛、全流程安全設計、350萬英里公開道路測試

2017年10月，谷歌Waymo釋出了《Waymo Safety Report：On the Road to Fully Self-Driving》，成為行業內第一份自動駕駛汽車安全性評估報告，同時也直接影響了美國交通部發布的AV2.0的政策框架，可能也是在內容上最接近AV2.0要求的自動駕駛汽車安全性評估報告。

這份長達43頁的安全評估報告，直接將目標定在了特定地理區域和特定條件下的完全自動駕駛（L4級別自動駕駛），不遑多讓自己在自動駕駛領域的領頭羊和老大哥地位，而報告開篇第一句話——“作為第一家在公共道路上完成自動駕駛的公司，Waymo一切都得自己來”更是透著強烈的驕傲感。

由於是業內第一份對外公開的報告，Waymo還在中間穿插了大量現在看起來更像是科普性質的內容和章節，如自動駕駛汽車如何工作和配置、高精地圖如何建立等等。這也符合美國交通部希望通過廠商自願公開安全評估報告，來讓公眾接受和了解自動駕駛汽車的初衷。

圖 6 谷歌Waymo無人車感測器搭載方案

第三章自動駕駛車輛測試和認證方法是該報告的核心內容。詳細闡述了Waymo如何通過一系列的測試流程來確保其無人駕駛車輛的可靠和安全：

三大子系統（車輛、硬體、軟體）都經過了嚴格的測試。車輛是由2017年款的克萊斯勒Pacifica混合動力Minivan改裝的，加入了自動駕駛系統，改裝車輛通過菲亞特克萊斯勒的認證，符合聯邦機動車輛安全標準；Waymo自己研發的自動駕駛系統硬體與改裝車輛進行整合，在FCA測試的基礎上，Waymo還對這些硬體進行了數千次額外的測試；自動駕駛軟體的各個元件，包括感知、行為預測、規劃，以及整個軟體都經歷了嚴格的測試，軟體的每一次更新都會經歷模擬測試、封閉路段測試和公開道路測試。

完整整合的自動駕駛汽車測試，包括封閉道路的防撞測試、可靠性和耐久性測試，配備測試安全員的公開道路測試。2017年安全報告發布之時，Waymo的自動駕駛車輛已經完成了超過350萬英里的實際道路測試。最近公佈的結果，這一數字已經超過了1000萬英里。

圖 7 谷歌Waymo無人駕駛累計測試里程已經超過1000萬英里

Waymo用這份安全報告宣告自己江湖地位的同時，也是對八年多自動駕駛汽車研究工作的全面總結。從報告來看，Waymo在專案之初就試圖把控自動駕駛系統研發、設計、製造、整合、測試和運營的全部流程，從而能夠在真正意義上踐行每一個系統層級、每一個開發階段都實現安全設計的理念。這種“全面且穩健的安全設計理念”仍然值得Waymo身後的追趕者借鑑和學習。

圖 8 谷歌Waymo安全報告《On the Road to Fully Self-Dring》

百度Apollo

關鍵詞：L3自動駕駛產品APC、安全設計、安全執行、MOBILEYE RSS

百度於2018年7月釋出《Apollo Pilot Safety Report》。雖然也是冠以“Safety Report”，但百度的報告並未完全迎合美國指導政策中的相關要求，更多考慮了中國市場和使用者的接受程度。報告的主角是Apollo Pilot for Passenger Car（簡稱APC），百度對APC的定義是中國首個L3級自動駕駛產品。APC將在2020年量產上市，優先適用於高速自動駕駛系統、城市交通擁堵輔助系統、自動泊車系統三大高頻場景。

圖 9 百度Apollo Pilot for Passenger Car，中國首個L3級自動駕駛產品

百度的安全報告距離谷歌Waymo安全報告的釋出已經過了大半年的時間。L3級自動駕駛這樣的定位反而顯得有些嬌羞，畢竟從Apollo 3.0的釋出來看，百度應該也是掌握了限定場景L4級自動駕駛的相關技術。但從2020年計劃量產的角度，又足見百度試圖加速推動自動駕駛商業化的野心。

在完成對APC產品的定義之後，百度用長達60多頁的篇幅詳細闡述了“安全設計”和“安全執行”兩大方面。從篇幅的編排來看，安全設計是這份報告的重點內容，而安全設計主要針對車輛和自動駕駛系統本身，包括操作安全（車內系統），環境安全（車外系統），行為安全和功能安全。

但值得玩味的是，在報告的開篇，百度就提出了自動駕駛整體安全框架，並附道“在這個安全框架裡，我們秉持‘正確的駕駛習慣是最好的安全的理念’。我們認為好的習慣勝過任何安全設計”。百度在提出這樣的安全框架和核心理念之時，很大程度上似乎仍然將需要接管的L3級自動駕駛系統的安全寄託於人類駕駛員。

圖 10 APC自動駕駛整體安全框架

安全設計相關的四章內容，基本能夠幫助我們理解百度在L3級自動駕駛方面的技術路徑選擇和對於安全問題的考量:

1.人機互動系統。報告很詳細的給出了APC的HMI的設計方案，包括共享全面屏、環繞氛圍燈、智慧方向盤和體感座椅等。在功能設計上，還考慮到使用者接觸自動駕駛HMI可能經歷的兩個階段：探索期和成熟期。探索期需要HMI系統為初次使用APC的使用者推送車輛重要資訊，同時APC預設採用偏保守的駕駛策略，讓使用者建立對自動駕駛系統的信任感；而在成熟期，HMI會加強精準的預先提示。

2.接管機制。由於APC是L3級自動駕駛，還是需要駕駛人員在ODD邊界以外接管駕駛。百度提出的目標是在自動駕駛95%以上的時間裡，不對使用者做接管準備的強制要求，同時在即將超出ODD邊界時，給使用者預留至少10秒接管時間。基於這一目標，百度設定了不同情況下的接管機制，包括預判類的正常接管和非預判類的自動安全操作，另外百度針對駕駛員異常的情況，APC還專門設計了“特別關懷安全停車”功能。

3.環境感知系統。百度在報告中的描述是實時感知+預先感知+生態感知，換句話說，就是感測器系統+高精地圖+車聯網。百度APC的感測器系統，並沒有搭載鐳射雷達，而是選擇了偏視覺的方案。目前來看，2020年之前業內提供低成本、可量產、車規級的鐳射雷達產品仍存在巨大不確定性，對於急於實現自動駕駛量產的百度來說，這樣的方案選擇也在情理之中。

4. 駕駛決策DPS。DPS系統是APC安全設計中相當核心的部分。但在面向2020年實現APC量產這一目標時，百度在駕駛策略方面的步伐則顯得有些拘謹和保守，全面性和可解釋性這兩大目標更多也是出於監管和法律的考慮。因此我們看到百度的DPS中影響安全的Basic部分捨棄了機器學習，更多采用的是基於模型和規則的策略，只在提升舒適性和經濟性的Advanced DPS中引入機器學習。

圖 11 百度APC DPS系統設計框架
**
百度還試圖給自己的駕駛策略加上雙保險，請來了業內老司機Mobileye保駕護航，將Mobileye的自動駕駛責任敏感安全模型RSS融合應用在了APC的安全模型中。RSS簡單來說就是將車輛安全駕駛行為定義成了一整套數學公式，巢狀在決策層和執行層之間，車輛決策系統發出的指令必須還得經過RSS的認可才可執行。雖然APC引入Mobileye RSS是出於更加安全的考量，但這種策略性的割捨和戰略性的引入倒顯得“百度大腦”這回有點不太自信。

5. 百度生態。生態是在這份安全報告中反覆提及的概念，也是百度構建Apollo自動駕駛平臺的核心價值和優勢。基於百度地圖和Apollo數億的日活使用者，百度可以輕鬆實現道路級的生態感知，交通資料收集和上傳，駕駛策略的優化，高精地圖的分鐘級更新等等。

客觀的說，百度的安全報告在技術層面並沒有展現出太多令人興奮的內容，並且對於一些具體的技術細節也未作更深入的展開，但如果從2020年計劃量產的角度出發，百度的選擇和內容上的編排也無可厚非，畢竟安全報告不是技術前瞻分析報告，讓消費者接受認同APC是可靠的、安全的才是百度最想踏出的那堅實一步。

圖 12 百度Apollo安全報告《Apollo Pilot Safety Report》**