2022年11月29日，百度在Apollo Day技术开放日活动上发布了新一代Apollo自动驾驶地图，并在业内首发文心大模型落地应用于自动驾驶的技术。据百度自动驾驶技术专家黄际洲介绍，目前，在高精地图层面，AI是降本增效的核心驱动，百度高精地图构建自动化率已达到96%,大幅解决了应用成本高的问题。

百度认为，高级别自动驾驶研发成本高、周期长。在新一轮行业洗牌中，前期投入带来的滚雪球式技术积累效应开始显现。全球自动驾驶行业正在加速呈现两极分化的局面，其中关键分水岭在于能否实现“无人化”突破。具体来看，实现全无人落地、稳步扩区推进规模商业化演进的实力玩家将迎来发展新机遇；反之，潮水退去，技术积累不足无法跨越无人化落地的公司或将面临掉队局面。

当前，百度、Waymo等公司均跨过全无人自动驾驶运营落地的门槛，密集推进规模商业化进程。例如，Waymo近日获得加州CPUC批准在旧金山、湾区部分城市等区域向公众提供无人驾驶网约车服务；与此同时，百度继重庆、武汉双城开展全无人自动驾驶商业运营后，在北京继续扩大无人测试。

在本次Apollo Day技术开放日活动上，百度宣布，2023年将扩大业务规模，在更多区域开展全无人自动驾驶运营，着力打造全球最大的全无人自动驾驶运营服务区。

据百度自动驾驶技术专家陈竞凯介绍，百度Apollo已实现从全无人运营到规模商业化运营。目前，自动驾驶技术泛化能力进步速度超预期，落地新城市技术交付时间仅需20天。

百度自动驾驶技术专家公布了自动驾驶系统感知、预测决策、规划控制，以及数据闭环、地图、算力等全链条技术方案。其中，文心大模型加持的自动驾驶技术为业内首发，低成本、重体验、能量产的Apollo自动驾驶地图更是重新定义了新一代地图发展趋势。

对于L4级自动驾驶而言，要达到99.99%以上的成功率，地图是不可或缺的底层能力。百度自动驾驶技术专家黄际洲发布了Apollo自动驾驶地图，强调其具有知识增强、分层多维、为自动驾驶而生的新一代地图优势。

据他介绍，目前，在高精地图层面，AI是降本增效的核心驱动，百度高精地图构建自动化率已达到96%,大幅解决了应用成本高的问题。同时，为保障自动驾驶高安全性，Apollo 自动驾驶地图融合车端感知数据与多源地图，实时生成在线地图，满足自动驾驶过程中实时更新的需求，确保自动驾驶安全。此外，为提升自动驾驶舒适性，Apollo自动驾驶地图基于百度地图1200万公里的领先路网覆盖范围及海量时空数据，结合数亿司机的驾驶知识沉淀，构建全路网级别的驾驶知识图谱。学习人类司机经验，用驾驶知识图谱为自动驾驶搭建进步的阶梯。

随着自动驾驶的规模化落地，数据规模将出现爆发式增长。如何寻找更有价值的数据，如何高效地利用数据提升驾驶能力，成为自动驾驶持续学习和实现规模化的关键。百度自动驾驶技术专家李昂提出了「高提纯、高消化」的数据闭环设计理念，全面强化自动驾驶的数据炼金术。据介绍，该方案的数据提纯路径利用车端小模型和云端大模型，实现高效率数据挖掘和自动化标注；数据消化架构实现自动化训练，具备联合优化和数据分布理解的能力，有效地利用高纯度数据进一步提升自动驾驶系统的整体智能水平。

汽车智能化时代，百度也积极将自动驾驶技术落地高级辅助驾驶产品，探索L4/L2+技术共生路线。百度自动驾驶技术专家王亮认为，百度赋能汽车智能化的信心和底气源于十年自动驾驶技术沉淀。目前，技术栈层面已实现L4与L2+智驾产品视觉感知方案统一、技术架构统一、地图统一、数据打通及基础设施共享。L4将持续为L2+智驾产品提供先进的技术迁移，L2数据反哺也将助力L4泛化能力提升。

同时，王亮也强调高精地图是保障L2+城市级智驾产品高安全、体验好的必需必要条件。

此外，备受关注的芯片，也成为自动驾驶公司拥有自主可控技术的关键。Apollo Day技术开放日上，昆仑芯科技CEO欧阳剑透露，百度自研AI芯片昆仑芯2代已完成无人驾驶场景端到端性能适配，这也将持续夯实百度Apollo软硬一体优势。