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“技术盆景精致程度”的舞台。不过，这次大会上，一些新的行业趋势已经逐渐显露了出来。在一场论坛
2013年就进入了无人驾驶领域的百度Apollo，分享了关于无人驾驶落地的最新思考——对未来城市交通新形态的改变。百度智能驾驶事业群副总裁、首席安全运营官魏东认为，无人驾驶将在公共出行、个性出行、商业新物种、交通效率等四大方面带来前所未有的变化。
魏东的分享或许可以给行业带来一定的启发。比如无人驾驶技术的应用将创造商业新物种、重塑新公共出行、重塑新个性出行、促进新交通效率。
过去五年，一众无人驾驶玩家如雨后春笋般冒出，拼算法、比 demo 是当时的主旋律。当下，自动驾驶已经过了概念验证阶段，在全国范围内也有不少玩家逐步向公众开放了测试运营。
回归到实用出行工具的本源，若无法为更多更广的区域为大众提供服务，无人驾驶将失去自身的意义。
目前已经在北京、广州、长沙、沧州、上海五个城市开放了无人驾驶出行服务，运营覆盖面积超600平方公里，获得测试运营牌照超410个。
这些成绩的背后是百度对无人驾驶本质的深刻理解——无人驾驶不是技术“盆景”，它更像一颗拥有顽强生命力的蒲公英，可以随风散落在全国各地，并且深深扎根、融入普罗大众的日常生活。
也就是说，在别的玩家还在探索如何推动 demo 展示之际，百度已经大步流星地迈进了无人驾驶商业落地新时代。
在这场旷日持久的战事中，玩家们技术可行性能够在某些特定的程度上通过 demo 验证，但技术实力的含金量却要从更高的维度来挖掘。比如，谁先进入了常态化、规模化的运营阶段，谁就抢占了行业落地的高峰。
百度，作为最早出发的一批玩家，无疑功力深厚，武器最全，并且已经在规模化运营落地阶段遥遥领先。
就目前而言，百度已经将无人驾驶技术从仅供观赏的demo淬炼成常态化、规模化的产品，即“萝卜快跑”。
而且，经过百度过去两年的 Robotaxi 运营实践以及长期稳定的路测，萝卜快跑可面向大众提供商业化运营和多元化增值服务，比如在确保驾驶安全的前提下通过无急刹、提前预判等技术，优化用户乘坐感受；比如通过实时数据更新来提升车队调度效率，减少乘客等待时间。
其中，在2021年上半年，百度无人驾驶出行服务平台叫车平均等候时长4.6分钟，平均42秒就会有车接单，平均3.9分钟便可接驾，完全达到用户叫车快速响应。
上述这些都是业内别的玩家目前鲜少思考的问题，这也说明了萝卜快跑是比眼下其他 demo 展示更高阶的形式。
实际上，萝卜快跑之所以能够先人一步助力百度实现无人驾驶的常态化运营，离不开此前的稳扎稳打、步步为营。
百度的无人驾驶技术从内部自研走向真实场景获得反馈，最早可以追溯到2019年。那时，百度在长沙提供了国内首个向市民开放的无人驾驶的 Robotaxi 试运营项目。
此后的几年里，百度无人驾驶车队的规模逐渐壮大，其征战的脚步也踏至了天南海北，比如上文提到的北上广、长沙、沧州等城市，落地城市数量远高于行业 demo。
更重要的是，包括这五个城市在内，百度的测试车的身影已出现在中美两地超 30个城市。
基于如此规模的落地，百度的L4级无人驾驶累计道路测试总里程数已突破1600万公里，成为了全国第一家实现千万公里级路测积累的企业。
得益于大规模的、高质量的路测以及十亿公里仿真里程的放大和验证能力，百度能快速化繁为简，将 demo 所认为的「长尾场景」变成无人驾驶系统能够轻松应对的「普通场景」。
如果能够路测阶段就尽可能地将问题解决，那么在常态化、规模化运营时就能够给用户所带来更安全、更顺畅的乘坐体验。
比如说，当 demo玩家在为解决行人横冲直撞、高峰期换道汇流等技术问题而苦恼时，百度就已经通过规模化的路测反馈强化了自己的技术实力，并且获得了全面的认可：
今年第二季度，Apollo无人驾驶出行服务在沧州和北京首钢园区开展商业化试点，商业化开始破局落地，并变成全球第二家 、中国第一家实现Robotaxi商业收入的公司。
无论从何种程度来看，百度早已甩开了技术 demo 的桎梏，先人一步进阶到了「常态化、规模化」的新时期，而且越走越快，越走越远。
为了给大脑匹配一个更强壮的身体，百度推出了新一代共享无人车 Apollo Moon。
Apollo Moon是百度今年推出的第五代L4级无人驾驶量产车型，性能较上一代提升10倍的同时，同时造价是行业平均造价的1/3。
而车辆作为无人驾驶实现的载体，若能够在保证高性能的基础上减少相关成本，无疑能够助力百度更快、更好地开展常态化、规模化的落地运营。
但不可忽视的是，百度领先的无人驾驶能力背后，是百度构建的庞大的智能交通帝国——集无人驾驶生态和百度AI能力之大成，聚合无人驾驶、车路协同和高效出行的ACE 智能交通引擎可以看作是其具体体现。
据介绍，百度是目前唯一具备无人驾驶及车路协同的企业，也是唯一同时具备导航地图甲级测绘资质、无人驾驶高精度地图采集制作和L4级无人驾驶实车规模化落地应用能力的企业。
目前而言，自动驾驶的感知能力大多来自于车辆上的传感器套件，如果想要进行常态化、规模化的落地可能会面临两个限制：
其二，出于天气、光线或是其他特殊原因，激光雷达、摄像头等传感器的感知效果可能会受一定的影响，从而引发行车的安全隐患。
而基于百度推出的 Apollo Air，无人驾驶车辆能够在没有车端传感器、仅借助路端轻量感知和红绿灯信息的情况下，利用V2X、5G等无线通信技术实现车-路-云的信息交互，以此来实现稳定、安全的驾驶，进一步压低了无人驾驶车队规模化所需要的成本。
再来看高精度地图。高精度地图一直凭借着亚米级的相对精度、车道线、交通信号灯、路障等精细内容，为无人驾驶车辆提供先验信息，解无人驾驶之所急。
基于在车路协同领域的积累，百度能够最终靠道路上的路侧单元（里面包含摄像头、雷达等传感器）轻松获得动态的交通流、天气变化、温度湿度等数据。
这些信息与高精地图结合，百度就能准确知道车辆故障、行人，到底处在地图空间的哪个位置，为无人驾驶车队提前做好路径规划，规避有几率存在的安全风险。
得益于 ACE 智能引擎的加持下，百度慢慢的变成了了全球唯一贯穿了无人驾驶平台、车路协同、智能驾驶系统、汽车智能化赋能、整车制造、数字城市管理等所有环节的参与者。
这些能力可以融会贯通、随用随取，在恰当的时候赋能百度无人驾驶的常态化、规模化落地。
不过，业内不少玩家的运营范围还是在比较小的区域，距离真正意义上的常态化、规模化应用还尚需时日。
反观百度，已经在这一领域潜心根植了 8 年，逐渐跳脱出了单一的路测场景，能够回流的路况数据会更加多元，加速技术的稳步迭代。
或许这也是怎么回事有人说，回归到实用出行工具的本源，无人驾驶技术实力的衡量标准应该是长期、稳定的大规模安全路测了。
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大虾们谁在板子上移植过swfdec这个flash播放器啊，告我一下大概的步骤就行，谢谢啦！大虾们谁在板子上移植过swfdec这个flash播放器啊，急！
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