4月28日，百度萝卜快跑和小马智行获得北京无人化载人测试许可，允许在亦庄经开区60平方公里的核心区内，开启主驾无人的自动驾驶出行服务。该消息一出，即被多家媒体认为是百度Apollo反超Waymo的标志，未来也将更早一步实现全无人商业运营。
借此话题驱动，Auto Byte近日前往北京亦庄实际体验了萝卜快跑无人化RoboTaxi，并就其中问题采访了多位自动驾驶从业者，以及资深媒体人。针对Apollo实现这一重要里程碑的意义及进程进行分析。
一、实际体验：
无人化RoboTaxi运行极为谨慎
5月11日及12日，Auto Byte在北京亦庄通过「萝卜快跑」APP体验了Apollo的无人化RoboTaxi服务。第一辆车快速接单，5分钟后抵达起点，但安全员还是坐在驾驶位上的。随后我们被告知，想要搭乘无人化RoboTaxi，可以从APP上标有「蓝钻」图标的站点下单，机率会大很多。用户下单后，基于运力车辆与下单站点所在位置，随机派单主驾有人或主驾无人的RoboTaxi。
首先，在体验无人车前后，我们共乘坐主驾有人车辆三次，其中有两次出现安全员接管：第一次是因为右后方有快速来车，安全员向左打了一下方向盘；第二次是因为终点位于公交站，需要为后方公交车让位。不过安全员也表示，平时几乎不需要接管。
随后，我们体验了两次主驾无人化RoboTaxi，其车身上印有「无人化测试」字样，安全员也确实坐在副驾位，只是后方还跟随着一辆「保障车」。
（后方为保障车）
据安全员介绍，保障车内只有一人，以应对突发状况，并防止社会车辆干扰。而应政策要求，在安全员脚下，还有一个刹车踏板，能提供紧急制动。另外，在中控屏幕上的右下角，有一个选项可以方便副驾鸣笛。
目前北京共有主驾无人车14辆，基本都在亦庄，依据政策要求，运营时间为10:00-16:00，避开了早晚高峰，现在所有行程费用抵扣后均为0元。在行车过程中，最高车速为45km/h，保障车经常会在转弯位置鸣笛示意其他车辆避让。
（掉头时遇到密集车流）
整体体验下来，感觉「无人化」RoboTaxi的算法和决策更为谨慎，急刹车/刹车次数明显增多，遇障碍物也会提前减速。而在一次掉头的过程中，由于前后车流密集，车辆遵循礼让优先原则，在此停留了约30秒。
车内安全员补充称，所有安全员都是和「萝卜快跑」签约，其中驾驶位安全员一般需要培训一个月，而副驾位安全员则需要培训3个多月上岗。「我们这样坐在车里一小时，一直需要精神高度集中，比自己开车两小时还累。」
一位自动驾驶公司从业者表示，从Apollo为无人化RoboTaxi做的保障工作和用户体验感来看，感觉并没有必要在现阶段就开始商业化运营。此举可能主要是为向政府表态自己能做到哪一步，并且显示自身所具备的合作潜力。
不过，毕竟无人化测试才刚刚起步，谨慎也是情理之中。许多现存的运营问题也是所有RoboTaxi公司所面临的共同问题。Apollo目前所做的，就是迈出第一步，若要评判商业化是否真实有效，还是需要看其后续在技术和模式上的持续改良。
二、商业化进程：难有客观性标准
从多家国内媒体的对比观点来看，商业化进程RoboTaxi是评判先进性的关键。
通常来说，技术具有高度客观性，商业化进程则更多受制于地方法规。而目前普遍的情况是自动驾驶公司在等待政策落地，这样才能前进一步。另一方面，Waymo和百度Apollo落地的地区和环境也不相同，不同标准下的先后顺序更难有参考性。
事实上，以目前Apollo在示范区内先期投入十余辆无人车、后续再增加30辆的规划来看，暂时还不好和Waymo全无人车队数量比较。
2020年10月，Waymo在凤凰城郊区正式向公众开放无人驾驶服务，车内仅有乘客。据《商业内幕》当时的报道，全无人驾驶的车辆占Waymo测试车总数的5%-10%，而Waymo当时有300-400辆测试车。
但Waymo整体披露的信息较少，具体车队数量并没有公示过。而且，Waymo已经做到了全车无人，萝卜快跑则需要按照政策要求配备副驾安全员。
相比于缺乏统一标准的商业化节点，无人Robotaxi的能力表现，实际要更有参考性。Waymo 2020年在凤凰城推出全无人Robotaxi时也坦诚道，不能立马覆盖全城600平方英里，之后要逐步完善。
一位从业于RoboTaxi行业的资深人士向Auto Byte表示，从技术角度和配置来看，现在Waymo仍然处于不可跨越的地位。且Waymo在2020年就已实现了凤凰城全域无人驾驶及对外公开运营，车队规模比Apollo大了很多。
不过，也有业内专家认为，Apollo更具本土化优势，且有车路车路协同支持，与Waymo的技术水准差距并不会太大。目前双方毕竟没在同样的战场和环境中较量，很难分出什么绝对胜负。
三、数据争议：理性看待测试指标
除了此次的落地节点外，还有媒体将百度Apollo每两次人工接管之间的平均行驶里程（MPI）、国内更加复杂的道路环境，作为领先性的评判标准之一。
事实上，MPI确实是一项业内的关键数据，但近年来越来越受到争议。主要原因在于，车辆脱离自动驾驶的原因和环境不同，并非每一公里路测都等价。
同时，这一指标也很容易被刷数据。如果在高速郊区测试，很容易就能得到比城区内测试低得多的MPI。
比如，Waymo曾因为感知系统无法正确检测到物体而脱离，而百度Apollo由计划差异导致脱离，两者不能直接相比；在密集城市环境中测试的自动驾驶系统，也可能比在空旷高速公路上测试的同一系统更频繁地脱离，但这种脱离数据并不能准确地反映系统的安全性，也不能公平地比较。
2019年的DMV《自动驾驶接管报告》百度Apollo在这项指标上首次超越Waymo排名第一，平均行驶18050英里需要人接管一次，而Waymo的接管里程为13219英里。
不过，要结合到车队和里程数据，就能发现百度Apollo只部署了4辆自动驾驶测试车，全年测试10.8万英里，而Waymo部署有148辆自动驾驶测试车，全年共跑了145.4万英里。随着自动驾驶技术的逐步成熟，势必要主动迎向更易导致托管的corner case，MPI的价值也将进一步降低。
目前，百度Apollo和Waymo都不是以好看的MPI数据作为目标。Apollo在国内已拿到了的深圳南山区、广州海珠区等主城区的资质，在国内10个城市开放运营，泛化能力较强。而Waymo虽只在凤凰城、旧金山、山景城运行，但也是尽可能多地向繁华地段跑。一个比较能反映这种现象的数据是，2019、2020年MPI里程高速增长的Waymo，2021年的MPI直接下降至7965英里。
四、成本路线：仍然难见分晓
实际上，这种情况也和百度Apollo与Waymo不同的落地策略有关。Waymo希望直接做到相对完美的自动驾驶，再去考虑商业化。而百度Apollo走的则是另一种渐进式路线。李彦宏曾在一场演讲上表示：「一步登天实现无人驾驶做不到，但可以在实际运营的过程中不断学习，不断提高，逐步扩大无人车服务的地域范围，这样也能走到L5。」
在自动驾驶硬件上，百度Apollo除了有能力的需求以外，近些年还在低成本上做了比较多的工作。最新基于极狐阿尔法T打造的第五代Robotaxi，总成本只有48万元人民币（量产车起售价24.19万元），硬件被简化为1颗禾赛科技定制的40线机械式主激光雷达、1颗半固态激光雷达、13颗摄像头和5颗毫米波雷达。
百度智能驾驶事业群副总裁、百度智能驾驶事业群首席安全运营官魏东也曾公开表示了他们的策略：「第一步，对已经开通路测的城市，百度会在规定区域内面向用户提供常态化服务；第二步，对于规模化车队稳定运营的城市，逐步进行商业化试点；第三步，在规定区域小规模的投放无人车队，通过Apollo Moon的产品优势让纯无人在路运营的实用性来验证商业化模式。」
而Waymo则与之形成鲜明对比，其追求的自动驾驶硬件极限能力，目前应用的方案包括：1颗可探测300米以外物体的旋转式机械激光雷达、29颗摄像头、6颗毫米波雷达。
据前Waymo CEO John Krafik透露，Waymo为一辆克莱斯勒或者捷豹配置整套自动驾驶套件的成本接近18万美元（约122.3万元人民币）。
最近，Waymo也发布了下一代感知硬件的部分信息，可以看出其主要工作仍集中在性能上：摄像头能识别500米外行人和停车标志等物体，激光雷达可以探测到一个街区外的汽车车门是否被打开。
至于成本，其硬件主管Satish Jeyachandran表示，只降低到现有方案的一半。也就是说还要超过60万元人民币。
但在对自动驾驶有关键意义的实测数据方面，Waymo目前还没有因为高昂的单车成本，而被百度Apollo拉开差距。不过，其第五代Robotaxi的商业价值值得肯定，利于后续商业化的闭环。
今年3月，百度副总裁、自动驾驶技术部总经理王云鹏在Apollo Day技术开放日上透露，百度Apollo自动驾驶测试里程超2500万公里。
去年10月11日，Waymo最后一次宣布路试里程突破1000万英里（约1609万公里）。按照去年7-10月平均每月增加75万英里推算，如今有可能达到了1525万英里（约2454万公里）。
然而，不管是百度Apollo，还是Waymo，最后要将进入到解决长尾问题的环节中去。百度Apollo选择以第五代低成本无人车的易铺开规模和以此带来的数据量优势，渐进打磨自身的核心能力，而Waymo则希望通过更高性能传感器主动挑战长尾场景，直接迈步到成熟的L4。
目前，这两条路线还未分高下，但随着百度Apollo和Waymo的持续深入，或许不久后就能初见分晓。
Waymo作为L4级自动驾驶行业的先行者，就像汽车行业中的特斯拉一样，经常被当作比较对象。继发布萝卜快跑之后，百度Apollo此次跨出了重要一步，是中国自动驾驶进展的标志性事件，但仍需理性看待其真正的社会价值及商业化效果，更无需和Waymo「分个先后」。
众所周知，自动驾驶行业人才流动频繁。例如去年，Waymo CEO John Krafcik宣布辞去CEO一职，被称作「自动驾驶黄埔军校」的百度Apollo自然也有员工会就职他处。我们曾从3位百度Apollo前员工口中了解到，他们离职的主要原因均为「直接实现L4级RoboTaxi的商业化实在太难」。
如今Waymo、Apollo面临的问题，可能也是怀揣类似目标企业需要共同面对的。自动驾驶行业进展迅速，但许多问题仍没有明确答案。Apollo的探索和开拓值得认可，也值得拥有更多改进的时间和包容，愿中国自动驾驶企业终将从「与他人比较」转换为「被他人比较」的角色。
