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参考链接：如何看待百度11月29日的Apollo Day技术开放日？目前自动驾驶技术发展到了什么水平？2022-11-29 百度Apollo Day智能驾驶录播_哔哩哔哩_bilibili前言：Apollo的L4和L2技术方案分化与融合受Tesla影响，百度从2019年开始技术路线从单一的Waymo模式转向了Waymo+Tesla并重的模式，在百度存在重激光的L4技术方案和重视觉的L2+技术方案。L4主要面向Robotaxi，比如开源的Apollo；L2+主要面向辅助驾驶，比如纯视觉的Apollo Lite。由于尚且没有搭载百度Apollo Lite的量产车发布，猜测数据来自类似萝卜快跑的车辆。
2025年：L2+产品跨越鸿沟，L4商业模式初跑通。Apollo ai day的发展趋势表明L2+将率先发力量产落地，2023起开始进入放量翻倍阶段，L4仍然处于商业化区域运营的阶段。L4的技术难度和未来的盈利能力都远超L2，但需要更长时间，二者的需求存在巨大差异所以各自的方案也有所侧重。下面是L4的商业路线规划：
L4 Robotaxi的落地规划从PPT来看，Apollo的L4方案仍然采用360°的环视lidar，多半是机械激光lidar，技术方案类似于Apollo开源方案。
L2硬件配置L2的方案则明显趋向于国内市场主流的Orin + 环视 + 半固态激光lidar，技术方案侧重于视觉主导，激光辅助。L2和L4的区别显然不只是一个lidar的问题，在AI day上百度将其整合为了ANP3.0的技术方案。
ANP3.0感知系统上述感知方案很明显是松耦合，Lidar主要用于感知障碍物，作为安全保障和备份，实际的核心方案仍然是Apollo Lite++，在深度感知之外视觉对于自动驾驶L2->L4的升级更为重要，在ANP3.0下视觉方案将优先获得优化升级。纯视觉的Apollo Lite感知方案从2019年至今演化出了2个版本：Apollo Lite和Apollo Lite++。Apollo Lite（2019-2021）：采用单目2D&3D感知+环视后处理策略关联融合方案：
Apollo视觉感知(更为详细参见量子位：百度背叛激光雷达路线了吗？这里写的很详细，不只是感知)Apollo Lite++（2022）：时序BEV感知时空融合，端到端障碍物检测和轨迹意图预测结果
Apollo Lite++感知预测方案Apollo Lite应该是具备完成纯视觉的L2+感知的能力，只所以升级为BEV是因为沿Tesla方案可以拓展视觉在预测、规划、建图等方面的体系能力。自动驾驶技术需要一个统一的体系，而非模块间的离散组合。BEV用于预测和规划的介绍比较少(还得看Tesla)，但是对于建图的意义叙述的非常明确：
BEV方案是建图和更新的基石总结来说：无地图的区域就建图，有地图的区域就更新；颠覆传统方案，推动高精地图的轻量化。当前自动驾驶高精度地图的生产成本高、效率低、更新慢、规模小(相对)，已经无法跟上自动驾驶的发展需要，制图方案的变更势在必行，Tesla的BEV方案提供了一种全新的建图方案，这是未来的发展趋势，也是轻地图由来。
Apollo轻地图方案轻地图中“轻”的程度取决于自动驾驶算法精进的精进程度，轻地图是对自动驾驶实时在线感知建图等能力的补充。
BEV道路结构预测、实时在线地图学习框架百度的对BEV的使用几乎与Tesla一致，而且独有的优势是在L4区域拥有的高精地图可以协助生产BEV训练数据。
技术架构统一，视觉感知方案统一，地图统一，数据打通、基础设施共享L2+百度的ANP3.0的正在沿着Tesla方案推进整个驾驶技术体系，前期的Robotaxi L4方案也将逐步融合。(从这里可以看出所谓的L4方案，最终应该会被拥有数据优势的L2+方案整合)。未完待续。。。。
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