去年11月份，李彦宏在百度世界大会上“吹过一个牛”：2018年百度的L4级别无人驾驶车实现量产。时光调回2018年7月4日，百度AI开发者大会上李彦宏兑现了自己一年前”吹的牛“：百度云天工赋能的全球首款L4级量产自动驾驶巴士“阿波龙”量产下线，并已发往全国各地及海外。

“阿波龙”作为深具百度技术内涵的得意之作，在获得百度“阿波罗”AI能力加成的同时，背后也有百度云天工智能物联网平台的强力支撑。百度云天工基于可靠的数据通道和高效的数据存储服务，为“阿波龙”提供了全节点的神经感知和处理能力升级。

极速升级 天工赋能“阿波龙”灵敏神经网络

随着人工智能、物联网等技术与汽车产业的不断融合，汽车的零部件逐渐简化，阿波龙的方向盘以及驾驶位被大量代码取而代之，人们逐渐从繁重、重复的驾驶活动中解放出来。自动驾驶的核心技术原理是通过采集路面情况的图像，程序做出判断，进而对车辆进行控制。百度自动驾驶实现量产的背后，实则是百度ABC（AI、Big Data、Cloud Computing）能力的集中体现。

百度云天工作为融合百度ABC的“一站式、全托管”智能物联网平台，立足于连接、理解到唤醒的各项关键能力，通过物接入、规则引擎、时序数据库（TSDB）、智能边缘及物可视等数据通道、存储服务，为“阿波龙”提供强大而灵敏的神经网络。

“阿波龙”行驶过程需要车端雷达及各类传感器实时的数据采集、上报，一个稳定可靠、支持高并发的接入系统必不可少。天工物接入（IoT Hub）为“阿波龙”提供了可支撑亿级并发连接和消息数、海量设备与云端安全可靠的上报及下发双向连接的数据通道。

“阿波龙”借助天工规则引擎（Rule Engine）灵活转发处理设备消息，同时通过 SQL形式设定规则，筛选、变型、转发传感器上报数据，并根据不同场景将数据无缝转发至不同数据目的地。

“阿波龙”的数据存储通过采用百度云时序数据库（TSDB），实现了自动驾驶场景下的数据存储高效运行。自动驾驶场景下各种车辆的状态和监测数据都会以10Hz甚至更高的频率传输到云端，是典型的时间序列数据。时序数据库保障这些高频的时间序列数据高效稳定地写入和存储；在数据出口层，时序数据库也给“阿波龙”的上层运营应用管理平台提供强大的统计和计算能力，支撑运营管理平台高效运营和管理自动驾驶数据；在大数据分析和挖掘方面，时序数据库也提供对接Hardoop/Spark平台进行大数据分析。

此外，百度云天工可提供物可视（IoT Visualization）产品，为开发者带来所见即所得的可视化应用开发体验。交互式的可视化设计器将帮助开发者轻松创作仪表盘，自动适配各类大小屏幕，进而实时监控“阿波龙”车辆的运行状况。

取则行远 度行DuGo助力“阿波龙”打造最强大脑

“阿波罗”强大的自动驾驶系统为“阿波龙”提供了智能车辆“大脑”，加速自动驾驶进化。在近期举办的百度云ABC智能物联网峰会上，百度云发布了度行智能车辆云，已经被应用于百度Apollo平台，完成自动驾驶车辆的连接、数据采集、云端存储和计算及软件、算法模型OTA更新等。

度行DuGo智能车辆云提供车联网数据平台的PaaS云服务，可支持千万级车辆数据的并发接入，提供从车内到云端的全车安全防护功能。基于车辆大数据分析，提供包括智能客服、客情分析、故障预测等智能化服务方案。目前，度行每天可处理高达200TB新增数据和100亿个新增数据点。身具极度强大计算能力的度行无疑为百度自动驾驶提供了有力保障。

汽车制造作为百年工业的代表，现阶段面临互联网厂商独立造车经验技术不足，传统汽车厂商软件、算法难以快速累积等各种困境。推动智能汽车产业快速走向自动化的未来，最佳方案是互联网厂商与汽车厂商合作，共同引领行业变革。比如说，百度与厦门金龙的战略合作正是人工智能企业与汽车厂商的强强联合，既降低了双方自动驾驶的研发成本，也加速了自动驾驶技术的落地应用。

现阶段百度“阿波龙”在基于“阿波罗”架构的“中枢大脑”，以及基于百度云天工建立的“神经网络”的智能加成下，已完成自动驾驶量产的全面进化。此次百度率先完成 L4级别无人驾驶车的落地量产，无疑彰显了其在自动驾驶和人工智能领域的深厚实力。随着包括比亚迪等百家业界伙伴加入百度“阿波罗”计划，让我们对百度技术“厚积”之后的持续“爆发”充满期待！（作者：陈蕊）

责编：汉网