深度評析｜百度剛剛公佈的Apollo計畫到底如何？我們有一份關於它的六大追問
AI科技大本營記者鴿子現場報導
“AI是百度的機會，百度將All-In AI。
這是百度集團總裁兼首席運營官陸奇剛剛在百度AI開發者大會上的一番話。
是的，百度需要一個新的夢想計畫。
因為，就在前幾日，百度在美國納斯達克的市值已經掉落到只有619億美金，而同樣在美上市的京東集團已達612億美金，兩者相差不過幾億美金。
同屬BAT陣營的阿裡巴巴和騰訊，其市值早已遠超3000億美金。
這是一個嚴重的信號：百度在移動時代落後了。
如今，它需要在新的戰場為自己注入威力，而這個戰場，正是其大力押注的人工智慧。
在大會上，陸奇自信誇讚百度在人工智慧上的優勢地位：技術方面，百度擁有全球最大規模的神經網路；人才方面，百度目前有超過2000多個AI研發人員，有一流的AI研發中心；資料方面，百度有百億級的定位資料和萬億級的搜索資料。
百度AI將集金融服務、智慧雲、DuerOS、自動駕駛汽車四位一體。
其中，DuerOS由度秘事業部總經理景鯤領先，自動駕駛汽車業務則由陸奇親自掛帥。
而在今天，重磅中的重磅，便是自動駕駛汽車業務中，無人駕駛平臺的一項開放計畫“Apollo”。
沒錯，在移動互聯網時代，百度太過保守，錯過太多機會，如今，新的戰場，它要開先河、搶頭條了。
這對於無人駕駛領域，
陸奇高調領頭Apollo
Apollo計畫並不新鮮，早在今年4月陸奇就已對外公開。
4月19日，“Apollo”自動駕駛平臺開放計畫宣稱，將向汽車行業及自動駕駛領域的合作夥伴提供一個“開放、完整、安全”的軟體平臺，説明他們結合車輛和硬體系統，快速搭建一套屬於自己的完整的自動駕駛系統。
此中，“Apollo”平臺包括車輛平臺、硬體平臺、軟體平臺、雲端資料服務等四大部分。百度將開放環境感知、路徑規劃、車輛控制、車載作業系統等功能的代碼或能力，
翻譯過來即是，你們這些車廠，就別折騰自動駕駛了，老老實實造車就好。研究自動駕駛，這需要大團隊重金投入，我本來就在資料、系統、演算法等方面佔優勢，我來研究，所有的東西整成一套，打包好，你們直接用就行了。
看似免費做公益的背後，直至百度的“安卓”野心，成為所有無人車所依賴的底層作業系統。
如此，百度的雲戰略將再次被啟動，通過無人駕駛這個場景，源源不斷將流量引入高精地圖，雲平臺，從底層輸出自家的服務。
來看今天百度大會上，Apollo計畫又有何更新。
就在陸奇介紹Apollo計畫之前，先透露了百度創始人兼CEO李彥宏的秘密行蹤——李彥宏正坐在一輛百度和博世一起開發的、基於Apollo技術的自動駕駛汽車前來參會。
從現場大螢幕視頻裡，李彥巨集在五環上描述了乘坐自動駕駛汽車的即時體驗：
現在車非常的多，但是還是很平穩，感覺非常不錯。
如今，李彥宏已經張口必談無人駕駛，此前押上重注的百度外賣，早已閉口不提。
外賣已是過去，當下重心是Apollo，Apollo，Apollo。
陸奇現場宣佈了Apollo的四個基本原則：
開放能力
共用資源
加速創新
持續共贏
核心的意思無外乎：
我把核心的技術提供給你，你為我貢獻資料，我們一起來測試測試測試，一起反覆運算，最終達到共贏。
此外，陸奇還介紹了Apollo的核心技術平臺，其由四層組成：
一、中間是軟體平臺。Apollo開放了一系列重要模組，重點是以下四大模組。
自定位模組：使用百度業內領先的高精地圖，加上感測器的融合，讓每一輛車都可以低成本、全天候地精准定位。
感知模組：感知是當前自動駕駛工業創新的重點，運用頂尖的人工智慧技術，使得每個車都能看清和看懂路況，包括每一個障礙物、行人、車輛。
車輛規劃和運營：Apollo模型運用AI和大資料，採取最安全的駕駛策略做到精確的車輛控制，也能適應不同國家的交通路況。
運營框架：這是Apollo的基石。核心是安全、可靠、即時控制，並能同時支援Intel和NVIDIA的晶片。
二、最上層是服務平臺。Apollo一系列重要的開放能力都彙聚於此。重點包括：
高精地圖服務，這是自動駕駛的千里眼。
模擬引擎。百度在快速累積海量的資料，能讓開發者日行百萬公里。
安全服務。百度將為開發者持續提供高度的安全服務。
另外，Duer-OS服務將為每一輛車提供智慧化的車內用戶體驗。
三、參考硬體平臺和參考車輛平臺。
Apollo硬體平臺支援從CPU到GPU到FPGA各種計算硬體，也支援從GPS、IMU、攝像頭，到雷射雷達等各種感測器。同時，Apollo提供的黑盒子能夠記錄和保存所有的資料信號，使得合作夥伴可以更安全、有效地預防和處理車輛事故。
把所有的模組加在一起，Apollo能讓每一個開發者從 0 到 1， 快速組裝一輛屬於自己的自動駕駛車。
百度今天正式對外開放Apollo 1.0。Apollo 將有三種不同的開放形式：開放代碼、開放資料和開放能力。
此外，陸奇還公佈了詳細計畫：
Apollo 1.0是一個重要的里程碑。
百度開放了封閉場地循跡自動駕駛能力、自定位能力和端到端等非常有價值的資料。更為重要的是，Apollo會快速地開放越來越多的能力，每週都會更新，每兩個月左右都有新的版本和總體能力的提升。
接下來百度的具體計畫是，到今年9月份，Apollo將會開放固定車道自動駕駛能力和開放部分的模擬引擎資料；到今年年底，Apollo將開放一系列新的能力，使車輛能夠在簡單城市路況下，完成自動駕駛任務，同時會開放更多的資料及資料上傳的介面；2018、2019、2020年，Apollo會加強開發能力，加速開放速度，直到最後實現完全自動無人駕駛。
關於合作夥伴，目前已超過50個初始合作夥伴，包括：
13家中國汽車製造商和兩家世界一流的汽車製造商福特和戴姆勒；
世界一流的供應商和晶片公司、感測器公司、地圖公司、雲服務公司、創業公司、研究機構；
中國眾多的城市合作夥伴。
陸奇表示：“今天的Apollo已經是世界上最強大的自動駕駛生態。”
關於Apollo的6大追問
由於此次釋放的信息量巨大，為了更好的幫助消化，AI科技大本營第一時間特別採訪到宇通無人駕駛客車Team Leader，中科院微電子所副研究員韓威，CSDN主編孟岩，PerceptIn 聯合創始人劉少山，通過6大追問，深入詳解此次百度背後的技術及戰略。
問：您認為無人駕駛最重要的核心技術是什麼？百度此次開源的技術，是否包含了這些？
韓威：無人駕駛技術可以分為感知，定位，認知，控制這麼四大類。我認為目前最核心的技術是高精度定位技術。有了高精度定位，我們可以充分利用先驗地圖知識，減少感知層的壓力，提高感知層結果的準確性。比如識別車道線，那傳統的方法呢，就是靠攝像頭去識別，但視覺方法受遮擋，陰影，汙損等影響較大。有了高精度定位技術，再結合地圖資訊，我就可以知道我在哪裡，車在哪裡，知道我左邊車道線距離我多遠，右邊車道線距離多遠。這樣會比單純的靠視覺識別準確度要高。
目前國內這種高精度定位技術手段比較單一，過分依賴差分定位技術，但是這種技術的魯棒性比較差，時常會丟失信號。那麼百度這次呢，我還沒有看到相關的魯棒性好的演算法，希望在未來的時候，能夠看到相關模組兒，以及感知層對複雜環境建模的這樣功能。
問：如何評價百度此次開放的Apollo計畫源碼呢？
韓威：百度這次開源的代碼，架構設計合理，模組劃分清晰，可擴展性較好，便於開發者維護和應用。代碼品質較高，注釋偏少，總體來說工程化思想不錯。但功能叫較為單一和簡單，只是尋跡行駛，複雜環境感知及定位等核心技術有待進一步開放。
孟岩：
1.跟 TensorFlow 一樣，Apollo 整個項目使用 bazel 作為構建工具，以 docker 形式發佈，並提供了安裝構建的說明文檔，有經驗的開發者不難構建成功。但目前的文檔還很不完善，很多模組中的文檔是空的，僅靠閱讀文檔恐怕難有大的收穫。如果想在 Apollo 這個方向上走得比較深入，必須進入代碼層面。由於整個項目是用 C++ 寫的，代碼非常規範，熟悉 C++ 的人並不難讀懂。但今天熟悉這種語言的人越來越少，實際上閱讀 Apollo 源碼的門檻還是比較高的。
2.代碼主要是由 C++ 構成，大部分代碼與 C++ 98 相容，但也使用了 unique_ptr, unordered_map 等 C++ 11 元件。整個專案環境要求 boost 庫，但仔細查看代碼，發現真正對 boost 庫的依賴只有寥寥幾處，而且基本都為 C++ 11 所覆蓋。由此可見，Apollo 還是希望盡可能降低對於 C++ 編譯器的要求，允許使用僅滿足 C++ 98 TR2的 C++ 編譯器對項目進行編譯。這對於智慧駕駛系統的開發十分有意義，因為可能有些平臺仍在使用老舊的 C++ 編譯器。
3.核心代碼位於 modules 子目錄下，其中包含車載CAN匯流排系統 canbus，Web 顯示系統 dreamview，全球定位系統驅動 gnss，人機交互系統 hmi，感測器資料處理系統 perception等重要模組。但目前放出的代碼主要是框架和介面，使用 Apollo 的企業需要圍繞這個框架和介面開發相應的驅動程式和介面程式。
4.C++代碼品質上乘，單元測試使用 gtest，序列化採用 protobuf，數學計算使用 Eigen 庫，都是各領域一流的庫，可以看得出這支團隊高超的代碼素養。但同時，想要參與 Apollo 的代碼貢獻，其人的技術水準也必須要相當之高。
PerceptIn 聯合創始人劉少山總體評價：
1）整體架構規劃合理，層次清晰；2）模組化、封裝隔離性方面的考慮周到3）代碼可擴展性比較好；4）代碼風格良好且統一
1. 代碼目錄結構:1）建議增加exmaples資料夾，提供tutorial及程式樣例
2. 代碼使用:1）提供常見作業系統下的依賴庫和安裝方式；2）缺少詳細的api文檔；3）缺少樣例，缺少文檔支持，比較難上手
3. 代碼品質:1）現有模組的代碼風格符合規範；2）控制模組輸入、輸出規劃和演算法設計合理；3）Localization模組繼承關係合理，代碼可擴展性良好
問：目前，自動駕駛遠沒到量產的時候，資料流程量入口掌握在車企手裡，很多核心技術也掌握在車企和一級供應商手裡，百度現在重金打造Apollo項目，會不會宣傳價值大於實際價值？
韓威：我比較贊同這個評論的前半部分說法，確實很多核心技術還是掌握在車企和一級供應商手裡，比如車輛的線控及改造技術。國內大部分無人車硬體設定差不多，但是軟體上還是有差別的。很多團隊還是在一些開原始程式碼基礎上去做DEMO，軟體水準參差不齊。
百度在這個領域算是進入比較早，而且投入非常大，團隊不錯。現在無人駕駛遇到瓶頸了，很多關鍵技術已經卡在那兒，很久沒有重大突破。開源之後，發揮開源社區這樣一種巨大技術優勢 來突破這些瓶頸，比較有利於整個無人駕駛技術向下一階段邁進。應該算是名利雙收吧。
問：現在無人駕駛已經開始進入一攬子解決方案的時代了？目前各自為政、零散的無人駕駛行業是否已經開始呈整合態勢了？
韓威：從我的感覺來看，國外已經開始進入到整合這樣一個階段了。不過國內目前還基本上屬於各自為政，沒有抱成團。
隨著這種IT巨頭，晶片巨頭，甚至是國家層面上的政策上推動，必然會出現大魚吃小魚，資源整合的態勢。
問：如何看無人駕駛技術的營收增長點呢？
韓威：我認為無人駕駛技術的營收增長點，更多的不是在車和技術本身，而是在無人駕駛技術能夠向外輸出的這種服務上。比如說可以將無人駕駛技術輸出到一個垂直的行業，無人快遞車，無人巡邏車，無人清掃車等。
問：百度這次將無人駕駛平臺apollo進行開源，並分批公佈源碼，此舉將對行業產生多大的衝擊？
韓威：從長遠看，百度開源是件好事。
你看，目前國內無人駕駛，無論在學術界還是在產業界都非常火熱。但總體來說，核心技術、原創技術比較少，低水準重複現象嚴重，沒有什麼重大突破。百度在這一塊的的開源，對行業有三個方面的好處。
第一，能大大降低行業的准入門檻吸引更多的人、企業關注和從事這個行業，眾人拾柴火焰高。
第二，可以避免反復造輪子，提高研發效率，提高整體技術水準，從幾個人的小作坊階段，向工程化產品化的方向過渡。
第三，這次開源也可以蕩滌國內無人駕駛這種魚龍混雜的局面，淘汰一批沒有核心技術，缺少工程經驗的從業者，使資本的逐漸集中流向所需之處。
大夢深處
儘管本次百度的apollo計畫，在業內評價很高，但一個不容忽視的挑戰是，真的好落地嗎？
可車廠和供應商就真的願意嗎？
小的研發電動汽車的車廠，對於百度的這套計畫，舉雙手贊同，“這下好了，不用自己花冤枉錢去慢慢搞了。”
可大的車廠，大多希望自己來做研發，或者比較深地涉入研發，對百度仍會心存疑慮，也並不會特別情願將資料共用。
PerceptIn 聯合創始人劉少山對AI科技大本營說到：“大廠會有介心，小廠想突圍。如果誰可以生產出一款基於此開源專案的產品並被市場接受，那就是落地了。
不管怎樣，百度新的大夢開始了。
“我們有信心也有能力，在將來的3-5年內，讓中國的自動駕駛站在世界前沿。相信我們一起努力，一定能領先世界汽車工業！”
陸奇在演講的最後說到。
希望，這場大夢，可以成真。
從現場大螢幕視頻裡，李彥巨集在五環上描述了乘坐自動駕駛汽車的即時體驗：
現在車非常的多，但是還是很平穩，感覺非常不錯。
如今，李彥宏已經張口必談無人駕駛，此前押上重注的百度外賣，早已閉口不提。
外賣已是過去，當下重心是Apollo，Apollo，Apollo。
陸奇現場宣佈了Apollo的四個基本原則：
開放能力
共用資源
加速創新
持續共贏
核心的意思無外乎：
我把核心的技術提供給你，你為我貢獻資料，我們一起來測試測試測試，一起反覆運算，最終達到共贏。
此外，陸奇還介紹了Apollo的核心技術平臺，其由四層組成：
一、中間是軟體平臺。Apollo開放了一系列重要模組，重點是以下四大模組。
自定位模組：使用百度業內領先的高精地圖，加上感測器的融合，讓每一輛車都可以低成本、全天候地精准定位。
感知模組：感知是當前自動駕駛工業創新的重點，運用頂尖的人工智慧技術，使得每個車都能看清和看懂路況，包括每一個障礙物、行人、車輛。
車輛規劃和運營：Apollo模型運用AI和大資料，採取最安全的駕駛策略做到精確的車輛控制，也能適應不同國家的交通路況。
運營框架：這是Apollo的基石。核心是安全、可靠、即時控制，並能同時支援Intel和NVIDIA的晶片。
二、最上層是服務平臺。Apollo一系列重要的開放能力都彙聚於此。重點包括：
高精地圖服務，這是自動駕駛的千里眼。
模擬引擎。百度在快速累積海量的資料，能讓開發者日行百萬公里。
安全服務。百度將為開發者持續提供高度的安全服務。
另外，Duer-OS服務將為每一輛車提供智慧化的車內用戶體驗。
三、參考硬體平臺和參考車輛平臺。
Apollo硬體平臺支援從CPU到GPU到FPGA各種計算硬體，也支援從GPS、IMU、攝像頭，到雷射雷達等各種感測器。同時，Apollo提供的黑盒子能夠記錄和保存所有的資料信號，使得合作夥伴可以更安全、有效地預防和處理車輛事故。
把所有的模組加在一起，Apollo能讓每一個開發者從 0 到 1， 快速組裝一輛屬於自己的自動駕駛車。
百度今天正式對外開放Apollo 1.0。Apollo 將有三種不同的開放形式：開放代碼、開放資料和開放能力。
此外，陸奇還公佈了詳細計畫：
Apollo 1.0是一個重要的里程碑。
百度開放了封閉場地循跡自動駕駛能力、自定位能力和端到端等非常有價值的資料。更為重要的是，Apollo會快速地開放越來越多的能力，每週都會更新，每兩個月左右都有新的版本和總體能力的提升。
接下來百度的具體計畫是，到今年9月份，Apollo將會開放固定車道自動駕駛能力和開放部分的模擬引擎資料；到今年年底，Apollo將開放一系列新的能力，使車輛能夠在簡單城市路況下，完成自動駕駛任務，同時會開放更多的資料及資料上傳的介面；2018、2019、2020年，Apollo會加強開發能力，加速開放速度，直到最後實現完全自動無人駕駛。
關於合作夥伴，目前已超過50個初始合作夥伴，包括：
13家中國汽車製造商和兩家世界一流的汽車製造商福特和戴姆勒；
世界一流的供應商和晶片公司、感測器公司、地圖公司、雲服務公司、創業公司、研究機構；
中國眾多的城市合作夥伴。
陸奇表示：“今天的Apollo已經是世界上最強大的自動駕駛生態。”
關於Apollo的6大追問
由於此次釋放的信息量巨大，為了更好的幫助消化，AI科技大本營第一時間特別採訪到宇通無人駕駛客車Team Leader，中科院微電子所副研究員韓威，CSDN主編孟岩，PerceptIn 聯合創始人劉少山，通過6大追問，深入詳解此次百度背後的技術及戰略。
問：您認為無人駕駛最重要的核心技術是什麼？百度此次開源的技術，是否包含了這些？
韓威：無人駕駛技術可以分為感知，定位，認知，控制這麼四大類。我認為目前最核心的技術是高精度定位技術。有了高精度定位，我們可以充分利用先驗地圖知識，減少感知層的壓力，提高感知層結果的準確性。比如識別車道線，那傳統的方法呢，就是靠攝像頭去識別，但視覺方法受遮擋，陰影，汙損等影響較大。有了高精度定位技術，再結合地圖資訊，我就可以知道我在哪裡，車在哪裡，知道我左邊車道線距離我多遠，右邊車道線距離多遠。這樣會比單純的靠視覺識別準確度要高。
目前國內這種高精度定位技術手段比較單一，過分依賴差分定位技術，但是這種技術的魯棒性比較差，時常會丟失信號。那麼百度這次呢，我還沒有看到相關的魯棒性好的演算法，希望在未來的時候，能夠看到相關模組兒，以及感知層對複雜環境建模的這樣功能。
問：如何評價百度此次開放的Apollo計畫源碼呢？
韓威：百度這次開源的代碼，架構設計合理，模組劃分清晰，可擴展性較好，便於開發者維護和應用。代碼品質較高，注釋偏少，總體來說工程化思想不錯。但功能叫較為單一和簡單，只是尋跡行駛，複雜環境感知及定位等核心技術有待進一步開放。
孟岩：
1.跟 TensorFlow 一樣，Apollo 整個項目使用 bazel 作為構建工具，以 docker 形式發佈，並提供了安裝構建的說明文檔，有經驗的開發者不難構建成功。但目前的文檔還很不完善，很多模組中的文檔是空的，僅靠閱讀文檔恐怕難有大的收穫。如果想在 Apollo 這個方向上走得比較深入，必須進入代碼層面。由於整個項目是用 C++ 寫的，代碼非常規範，熟悉 C++ 的人並不難讀懂。但今天熟悉這種語言的人越來越少，實際上閱讀 Apollo 源碼的門檻還是比較高的。
2.代碼主要是由 C++ 構成，大部分代碼與 C++ 98 相容，但也使用了 unique_ptr, unordered_map 等 C++ 11 元件。整個專案環境要求 boost 庫，但仔細查看代碼，發現真正對 boost 庫的依賴只有寥寥幾處，而且基本都為 C++ 11 所覆蓋。由此可見，Apollo 還是希望盡可能降低對於 C++ 編譯器的要求，允許使用僅滿足 C++ 98 TR2的 C++ 編譯器對項目進行編譯。這對於智慧駕駛系統的開發十分有意義，因為可能有些平臺仍在使用老舊的 C++ 編譯器。
3.核心代碼位於 modules 子目錄下，其中包含車載CAN匯流排系統 canbus，Web 顯示系統 dreamview，全球定位系統驅動 gnss，人機交互系統 hmi，感測器資料處理系統 perception等重要模組。但目前放出的代碼主要是框架和介面，使用 Apollo 的企業需要圍繞這個框架和介面開發相應的驅動程式和介面程式。
4.C++代碼品質上乘，單元測試使用 gtest，序列化採用 protobuf，數學計算使用 Eigen 庫，都是各領域一流的庫，可以看得出這支團隊高超的代碼素養。但同時，想要參與 Apollo 的代碼貢獻，其人的技術水準也必須要相當之高。
PerceptIn 聯合創始人劉少山總體評價：
1）整體架構規劃合理，層次清晰；2）模組化、封裝隔離性方面的考慮周到3）代碼可擴展性比較好；4）代碼風格良好且統一
1. 代碼目錄結構:1）建議增加exmaples資料夾，提供tutorial及程式樣例
2. 代碼使用:1）提供常見作業系統下的依賴庫和安裝方式；2）缺少詳細的api文檔；3）缺少樣例，缺少文檔支持，比較難上手
3. 代碼品質:1）現有模組的代碼風格符合規範；2）控制模組輸入、輸出規劃和演算法設計合理；3）Localization模組繼承關係合理，代碼可擴展性良好
問：目前，自動駕駛遠沒到量產的時候，資料流程量入口掌握在車企手裡，很多核心技術也掌握在車企和一級供應商手裡，百度現在重金打造Apollo項目，會不會宣傳價值大於實際價值？
韓威：我比較贊同這個評論的前半部分說法，確實很多核心技術還是掌握在車企和一級供應商手裡，比如車輛的線控及改造技術。國內大部分無人車硬體設定差不多，但是軟體上還是有差別的。很多團隊還是在一些開原始程式碼基礎上去做DEMO，軟體水準參差不齊。
百度在這個領域算是進入比較早，而且投入非常大，團隊不錯。現在無人駕駛遇到瓶頸了，很多關鍵技術已經卡在那兒，很久沒有重大突破。開源之後，發揮開源社區這樣一種巨大技術優勢 來突破這些瓶頸，比較有利於整個無人駕駛技術向下一階段邁進。應該算是名利雙收吧。
問：現在無人駕駛已經開始進入一攬子解決方案的時代了？目前各自為政、零散的無人駕駛行業是否已經開始呈整合態勢了？
韓威：從我的感覺來看，國外已經開始進入到整合這樣一個階段了。不過國內目前還基本上屬於各自為政，沒有抱成團。
隨著這種IT巨頭，晶片巨頭，甚至是國家層面上的政策上推動，必然會出現大魚吃小魚，資源整合的態勢。
問：如何看無人駕駛技術的營收增長點呢？
韓威：我認為無人駕駛技術的營收增長點，更多的不是在車和技術本身，而是在無人駕駛技術能夠向外輸出的這種服務上。比如說可以將無人駕駛技術輸出到一個垂直的行業，無人快遞車，無人巡邏車，無人清掃車等。
問：百度這次將無人駕駛平臺apollo進行開源，並分批公佈源碼，此舉將對行業產生多大的衝擊？
韓威：從長遠看，百度開源是件好事。
你看，目前國內無人駕駛，無論在學術界還是在產業界都非常火熱。但總體來說，核心技術、原創技術比較少，低水準重複現象嚴重，沒有什麼重大突破。百度在這一塊的的開源，對行業有三個方面的好處。
第一，能大大降低行業的准入門檻吸引更多的人、企業關注和從事這個行業，眾人拾柴火焰高。
第二，可以避免反復造輪子，提高研發效率，提高整體技術水準，從幾個人的小作坊階段，向工程化產品化的方向過渡。
第三，這次開源也可以蕩滌國內無人駕駛這種魚龍混雜的局面，淘汰一批沒有核心技術，缺少工程經驗的從業者，使資本的逐漸集中流向所需之處。
大夢深處
儘管本次百度的apollo計畫，在業內評價很高，但一個不容忽視的挑戰是，真的好落地嗎？
可車廠和供應商就真的願意嗎？
小的研發電動汽車的車廠，對於百度的這套計畫，舉雙手贊同，“這下好了，不用自己花冤枉錢去慢慢搞了。”
可大的車廠，大多希望自己來做研發，或者比較深地涉入研發，對百度仍會心存疑慮，也並不會特別情願將資料共用。
PerceptIn 聯合創始人劉少山對AI科技大本營說到：“大廠會有介心，小廠想突圍。如果誰可以生產出一款基於此開源專案的產品並被市場接受，那就是落地了。
不管怎樣，百度新的大夢開始了。
“我們有信心也有能力，在將來的3-5年內，讓中國的自動駕駛站在世界前沿。相信我們一起努力，一定能領先世界汽車工業！”
陸奇在演講的最後說到。
希望，這場大夢，可以成真。