自动驾驶的探索，现在有点终局思维的意味。
至少在百度Create 2021（百度AI开发者大会）上，自动驾驶相关的话题议题，展现出的就是这样的氛围和气概。
作为国内首次在元宇宙中举办的大会，百度在可同时容纳10万人的空间里，从自动驾驶的“终局”，推演了自动驾驶的发展路径和当前阶段。
Apollo X计划，汽车机器人。
就是这个终局思维下标志性的倒推点。
如果说第一届百度AI开发者大会，开始对外开源Apollo自动驾驶能力，可以视为百度自动驾驶技术链接的起点。
那现在，中国自动驾驶探索的头雁——百度自己，为这种探索画出了终局。
这个关于终局的计划，叫Apollo X。
这个终局里的物种，就叫汽车机器人。
而且汽车机器人，不仅连接的是这场自动驾驶变革的过去、现在和未来，也连接的是自动驾驶的技术探索和落地终局。
Apollo的开放，赋能的也不再只是开发者，更重要的还是产业。
贯穿我们日常出行、工作和生活的方方面面。
在每个领域，都有集成自动驾驶技术的汽车机器人提供服务。
百度称，Apollo X的核心意义，在于协同产业，赋能产业。
而这个计划之下，百度Apollo及其生态伙伴，已经和正在用汽车机器人，连接技术和场景。
实际上，Apollo X计划在一年前就已经启动，当时百度对外明确，要在人才、技术、资本、场景等多个维度，扶持催生不同赛道的独角兽。
但这种独角兽会有何不同？这种模式又是否work？当时外界并非没有质疑。
不过现在，一年实践之后，Apollo自动驾驶生态内，确实在每个领域内完成了阶段性成果——
打造了多款汽车机器人。
每一款都由自动驾驶驱动，每一款都能在各自领域独当一面，而且每一款都是技术连接场景、产业和行业交织下的成果。
比如客运领域 ，出租车方向的汽车机器人是RoboTaxi，公交车方向，就有阿波龙这样的汽车机器人。
RoboTaxi，百度Apollo的进展是进入无人化测试，实路测试里程超过2100万公里。
无人驾驶小巴阿波龙，已经在北京、广州等22个城市落地部署，累计服务人次超过12万人，累计自动驾驶里程超12万。
在货运领域，干线、支线、仓储和配送的物流领域，都能打造细分场景的汽车机器人。
今年百度联合狮桥发布自动驾驶重卡DeepWay星途，就是为干线物流场景而造的汽车机器人，预计到2023年就能有1000辆重卡上路。
另外针对特种作业场景，比如矿山和港口，也都有汽车机器人。
今年大会上，再次站到台前的华能伊敏自动驾驶矿卡，就是代表性产品。
作为中国首个在矿山领域实现车路云全方位覆盖的智能化方案，这个矿山汽车机器人不仅具备完全自动驾驶能力，可通过车路协同方案实现精准的位置及作业状态信息，未来还可以不断进化、支持跨工作面全流程作业。
最后，面向生活服务领域，有主打零售的——新石器零售汽车机器人，也有主打环卫的汽车机器人。
而且，这还是百度Apollo打造的汽车机器人样板间，只是当前阶段的代表成果……
Apollo X计划之所以在今时今日被强调，最重要的还是树起风向标——
更多场景、更多领域、更多细分赛道，都可以打造汽车机器人。
从技术到场景，从工具到方法，都准备好了。
没错，Apollo 7.0的推出，就是上述汽车机器人落地的底层基础。
时间回到2017年，第一届百度AI开发者大会现场，Apollo 1.0上线，当时开源的是代码、开放的是具体能力。
但5年迭代之后，代码开源完备、能力落地趋近终极场景，还能有什么样的方式，可以降低门槛、赋能行业？
百度在Apollo 7.0给出答案：
工具化平台。
百度称，升级到Apollo7.0后，可以实现从代码到工具、从开源平台到工具化平台的里程碑式完整进化。
此前，百度Apollo已经完成的开源架构，包括四大平台：
云端服务、开源软件、硬件开发和车辆认证。
现在，Apollo 7.0在四大开源平台基础上，将提供包括一站式实践云平台Apollo Studio、业内领先仿真服务、高效新模型在内的重要升级。
而且指向明确：更易用、更领先、更高效——也更低门槛。
比如云端服务平台，Apollo 6.0版本中深受欢迎的“数据流水线”服务升级为Apollo Studio。
开发者不仅可以一键获取Apollo在线实训环节，不再需要本地繁琐安装；还能在线管理车辆，实现上车实践与云端工具链的无缝衔接。
真正做到了开发者从上机到上车的全流程实践，都有工具链可用。
仿真平台，Apollo 7.0最受关注的是引入了PnC强化学习平台。
这也是业界首个开放的自动驾驶训练和仿真测试接口。
不仅覆盖了基于真实路测的场景仿真、端到端训练测评和产业测评标准，还有针对强化学习的可扩展架构。
最后，开源软件平台层面，Apollo 7.0此次重点针对感知和预测算法，进行了模块升级。
引入MaskPillars、SMOKE、Inter-TNT三个基于深度学习的模型，有效减少漏检、抖动等痛点。
比如此次开源的Inter-TNT预测模式，通过引入障碍物与主车轨迹交互、高效编解码器，预测精度和性能都有显著提升。
相比Apollo 6.0基于语义地图的预测模型方法，前向计算时间从15ms提升至10ms，minADE和minFDE等关键指标，均有20%以上提升。
所以归结起来，Apollo 7.0的一系列升级，一方面可以视为更加工具的迭代和补充，另一层面，从Apollo的开源技术架构图来看，这个自动驾驶领域的开源开放计划，现在也正式到了里程碑时刻：
技术到场景的时刻。
行业到产业的时刻。
Apollo的自动驾驶技术拼图已然完整，现在是时候全速驶向——汽车机器人了。
汽车机器人，百度创始人李彦宏今年在上海世界人工智能大会上提出的新思考，并且在其后的百度世界大会上，展出了样本成果。
但当时，外界更多作为新概念视之。
只是随着特斯拉、小鹏汽车等智能车领域玩家纷纷呼应，“汽车机器人”才开始被真正重视。
并且随着Apollo 7.0的升级，Apollo X生态布局展示，汽车机器人背后，似乎还是一种自动驾驶终局思维。
自动驾驶终局是什么？
有人说是RoboTaxi。
但即便是现在，百度Apollo亲身实践和合作推动的，就早已溢出了客运出行本身。
现如今在货运、生活服务等领域，都有了自动驾驶落地开花的新物种、新成果。
自动驾驶小巴、自动驾驶卡车、自动驾驶矿卡、自动驾驶环卫车、自动驾驶贩卖机……多种多样，多元应用。
放在百度启动自动驾驶研发的2013年，你能想象吗？
放在百度公开把自动驾驶车辆驶上五环的2015年，你能想象吗？
放在百度决定推出Apollo开源计划的2017年，你能想象吗？
现实的一切，似乎都比当初预计的还要疯狂。
在百度Apollo开启后，对于自动驾驶的探索，勇攀珠峰、沿途下蛋常常被用来解释现状。
但从Apollo X开始，或许汽车机器人，才是终极答案。
因为这个“终极答案”，能用“以史为鉴”的方法，看清我们所处的历史阶段。
虽然当前这些汽车机器人，还都只是阶段性成果，但也可视为百度Apollo打造的“样板间”，并且它们身上，有着非常一致的共同点——
场景性极强，需求性显著。
RoboTaxi的场景和需求，从自动驾驶被喊得响亮时就广为人知。
但多人出行、公共出行的场景和需求，阿波龙是中国范围内当之无愧的开创者，阿波龙自动驾驶小巴，就是公交出行领域的汽车机器人。
同样的逻辑，省际城际高速和国道上的货运，是否也有场景和需求？是否也可以用自动驾驶技术打造汽车机器人？
于是DeepWay这个新能源重卡公司为此而生，星途智能卡车，也就能开启正向开发历程。
而且这种基于场景和需求的特点，是不是有了产品开发的意味？
多年前，自动驾驶业内的玩笑，都是工程师，还没有产品经理。
但在Apollo X计划成果初现之际，上述调侃都将明确成为历史过去时。
汽车机器人，就是自动驾驶时代的“产品”。
自动驾驶时代的产品经理，实际上就是结合场景需求，去定义不同汽车机器人的人。
所以这才是Apollo X背后隐而未宣的历史性意义，这也是以“汽车机器人”为核心的终局思维的最大价值。
站到更高处，如果把我们现在前进的航向，称为智能交通时代。那么我们现在所处的阶段，再明确不过——
正在从自动驾驶技术阶段，全速进入汽车机器人产品进程。
只是问题是，在自动驾驶全速驶入汽车机器人时代后，业界还缺什么？
在此次大会上，百度Apollo也给出了答案：
人才。
名为Apollo EDU的自动驾驶教育人才计划，也在此次被发布。
百度Apollo宣布，计划未来3年赋能千万所院校和企业、培养百万自动驾驶工程型人才的目标，全面覆盖应用型及研究型人才，让自动驾驶真正赋能各行各业，推动自动驾驶产业持续繁荣发展。
需要注意的是，这不是Apollo关于人才培养方面的全部。
从百度推出和启动Apollo计划以来，人才方面的努力就被放在了重中之重的位置。
并且还在过程中，形成了体系，核心培养两大类人才：
一种是研究型人才，与高校合作、联合办学，既能提供源于最新实践的学习内容和技术交流平台，还能在产学研联动中塑造行业人才培养和评价标准。
Apollo与清华大学、北京航空航天大学在内的知名高校，都达成了这种研究型人才的培养机制。
另一种则是应用型人才，比如百度Apollo在四川交通职业技术学院的落地，就正在通过产教融合的方式，帮助新型专业技术人才，更快落地。
而且随着自动驾驶进程，进入汽车机器人的产品创新时代，人才的需求和机遇，目测将迎来新一轮井喷。
所以归结起来，在元宇宙中更新的Apollo 7.0、Apollo X计划和Apollo EDU教育人才计划，换个角度讲，也是以自动驾驶为轴的宇宙体系。
三大维度，相辅相成，又互为依仗。
- Apollo 7.0，代表了技术方向上的最新成就和进展。
- Apollo X计划，代表了产品化落地的前进方向。
- Apollo EDU，则是人才和教育体系维度产业闭环的关键。
每一个维度本身，充满全新的机遇；每一个维度的横截面，也充满着全新的机遇。
或许也只有到了如此时刻的时候，百度Apollo的几大维度历史性会师之际，才能真正理解，为何“自动驾驶”被视为下一个科技生态基座，为何“自动驾驶”被苹果CEO库克，视为AI之母。
而百度在2017年决定推出Apollo计划时，是否看清了自动驾驶的这种母生态底色？
不得而知。
但百度Apollo的从无到有至今，确实推动了整个行业前进，加速揭开了这个母生态的面纱。
最后，随着母生态面纱的降下，行业格局是否也到了应声而变的时候？
更早之前，关于自动驾驶的行业格局和竞速，就有过“集团战”、“生态战”和“联盟战”等等类比和说法，不是一家公司和另一家公司的竞争，而是一个生态平台与另一个生态平台之间的竞争。
现在，这种行业格局维度的审视，自然而然变得更显意味深长。
更有意思的是，即便在全球自动驾驶江湖中，公认的头部三强——Waymo、百度和Cruise，还都以“单枪匹马”为依据。
虽然Waymo背后是谷歌集团，Cruise背后是通用，百度自动驾驶也依托整个集团的支持…
百度在自动驾驶江湖格局中的发展和潜力，也到了必须用平台和生态角度认识的阶段。
因为现如今的Apollo生态，正在全速从技术走向产品，走向规模化商用和落地…各个场景的汽车机器人，正在席卷各个赛道。这场从技术到产品，从行业到产业的落地，起于百度，影响却覆盖了整个行业。
所以如果按照Apollo来计，百度的自动驾驶，又该置于怎样的位次？
