2019 年是自動駕駛規模部署的萌芽之年。
這一年，長沙、廣州、滄州等各地都頒發了自動駕駛載人測試牌照；武漢頒發智能網聯汽車載人試運營許可證；北京頒發自動駕駛載人載物測試牌照，首次允許企業在京開展載人測試。
9 月，百度 Robotaxi 在長沙開啓試運營，首批 45 輛自動駕駛出租車駛上街頭，打響了中國無人出租車落地第一槍。
可以預見的是，到 2020 年，在中國各地的開放道路上進行載人測試和試運營的自動駕駛車輛，將達到數百輛甚至上千輛。
在 Robotaxi 這樣高級別的自動駕駛系統開始規模部署的同時，另一方面，低級別的自動駕駛技術已經量産，包括上汽、一汽、廣汽、吉利、蔚來、理想等在內的新老車企紛紛推出搭載 L2 級自動駕駛系統的車型。
1.
新技術的推廣是一柄雙刃劍。一方面，自動駕駛可以提升駕駛安全；另一方面，在推廣初期，新技術會引入新的問題。
比如 2016 年，在特斯拉開啓 Autopilot 軟件功能約半年後，特斯拉車主 Joshua Brown 駕駛著他的 Model S 在 Autopilot 開啓狀態下撞上了一輛拐彎中的拖挂式卡車，由此引發了行業早期最受關注的一起自動駕駛致死事故。
2018 年 3 月，在美國亞利桑那州坦佩市，一輛 Uber 的自動駕駛汽車在晚間測試時，撞上了當時正推著自動車橫穿馬路的女性 Elaine Herzberg。
這起事故，則是全球第一起自動駕駛測試車致行人死亡的事故。
自動駕駛作爲應用在汽車上的新興技術，有著很強的特殊性。
自動駕駛算法采用的深度學習技術，要求自動駕駛的軟件能夠根據測試中獲得的數據快速地叠代，不斷覆蓋各種極端場景。
同時，因爲自動駕駛系統會接入車輛的控制單元，因而又要求自動駕駛系統能夠符合汽車行業穩定、嚴謹的開發流程。
2.
安全是要從自動駕駛研發的第一天開始投入的，這是百度的觀點。
百度副總裁、智能駕駛事業群組總經理李震宇在接受采訪時曾這樣分享，「百度從成立自動駕駛業務第一天開始，就組建了一支負責安全的團隊。」
百度將自動駕駛業務獨立作爲事業部，始于 2015 年 12 月。當下，百度 Apollo 已經在中國 23 個城市累計開展超過 300 萬公裏的測試。
李震宇所描述的安全團隊，包含了來自駕駛決策規劃、數據、仿真等團隊的成員，其系統中包括了系統可靠性、乘客的決策權、行駛區域權、軟硬件冗余能力、人車交互、疲勞駕駛監測、交通及駕駛數據等在內與安全相關的設計。
從組織架構上，百度還在集團與智能駕駛事業群組層面分別成立安全委員會與安全工作小組，來自上而下指導自動駕駛的安全建設。
早在 2015 年 12 月，百度基于寶馬 3 GT 車型開發的自動駕駛車在北京完成了國內首次城市、環路及高速道路混合路況下的全自動駕駛。彼時，百度就已經聘請了德國的第三方技術服務機構，對其自動駕駛項目進行道路車輛功能安全 ISO26262 的評估。
到 2018 年，自動駕駛技術逐漸步入量産前夕，百度 Apollo 內部投入了大量精力到安全相關的技術開發上。
李震宇在當年的表述是「（這年）百度自動駕駛新增的代碼中，有一半都是爲了安全而增加的。」
3.
在高級別自動駕駛的量産落地上，百度選擇了低速先行的策略，這也與安全強相關。
2018 年，百度與金龍客車聯合推出全球第一款量産的 L4 級自動駕駛巴士「阿波龍」。「阿波龍」的應用場景，主要是低速限定場景下園區內的人員穿梭接駁。
李彥宏後來在 2019 年 8 月的重慶智博會上講道：「推進無人駕駛落地，要更加注重其技術的安全性與效率提升。爲什麽我們認爲低速的 L4 會先于高速的 L3 實現？因爲它的風險更低。」
這年，百度與金龍客車聯合開發的 100 多台「阿波龍」下線後，被陸續發往國內包括北京、雄安、深圳、福建平潭、湖北武漢在內的地區。
這款自動駕駛接駁車，目前已經出現在全國 25 個城市及地區，在 30 個場景實現商業化落地運營。
截止到 2019 年 11 月 30 日，阿波龍累計自動駕駛裏程達到 75000+公裏，累計接待乘客 80000+；同時，還保持著安全「0 事故」的出色表現。
2019 年，在積累了覆蓋全國數十個城市包括封閉場景、低速場景和開放道路在內，百萬公裏級別測試裏程後，百度進一步與一汽紅旗量産基于紅旗 EV 的 Robotaxi。
9 月，百度紅旗合作的車輛駛上長沙街頭，開啓中國 Robotaxi 試運營的序幕。
4.
從金龍到一汽紅旗，也不難看出百度自動駕駛落地中還有關鍵的一環——與車企合作的前裝量産。
基于車企的車型平台，將傳感器和計算單元在設計階段就嵌入到整車內部，車企提供加速、制動、轉向相關的執行機構接口，能夠讓自動駕駛系統的感知、決策和控制，更加穩定精准。
在 Robotaxi 量産過程中，紅旗的産線可以將傳感器的安裝精度控制在毫米級別，而相比之下後裝的自動駕駛傳感器安裝誤差可能在厘米級以上。
紅旗 Robotaxi 及其外部的傳感器也經曆了模擬暴雨、高溫天氣等極端條件的測試。紅旗 EV 還擁有整車全系統範圍的監控能力，能夠監測車輛底盤、傳感器、計算單元等關鍵部件的異常與故障，爲自動駕駛系統提供准確的報警。
無論是在金龍還是一汽紅旗合作中，百度都與車企合作夥伴對自動駕駛汽車進行了大量的重新定義和重新設計，這些前裝量産中的改進最終都成爲自動駕駛運營中的安全保障。
隨著 2020 年的到來，國內多個城市已經發出允許載人測試的牌照。
其中，北京作爲繼廣州、長沙、上海、武漢、滄州之後，第六座開放載人測試的城市，相比之前五座城市，其對于測試路段、測試主體，甚至測試人員的要求都進行了大量細節的優化，全力保障自動駕駛車輛運行的安全可靠。
根據要求，在京開展載人測試基准爲 50 萬公裏以上的安全測試，這是目前國內最高門檻的載人測試政策。
百度 Apollo 能夠率先獲得這一批載人測試牌照，也證明了 Apollo 在技術方面，安全保障方面的領先實力。
5.
自動駕駛的安全建設是一項體系工程。
科技公司擅長軟件與 AI，汽車行業則擁有一套硬件設計、制造與驗證的完整流程，所以跨界的協同極爲重要。
比如，今年百度聯合了包括奧迪、寶馬、大陸、戴姆勒等 11 家行業代表公司發布《自動駕駛安全第一》白皮書，內容涵蓋功能安全、預期功能安全、信息安全、測試與驗證安全等，從 OEM、Tier 1 和科技公司的專業視角出發，來共同描述「安全的自動駕駛汽車」在設計、開發、測試和運營中的框架體系和規範。
值得一提的是，這是迄今爲止全球第一份全産業鏈自動駕駛安全文件，也是全球第一份全面闡述自動駕駛領域如何貫徹現行汽車安全標准的技術文檔。
更早之前，百度在 2018 年 4 月聯合了中汽研、中國信通院成立 Apollo 汽車信息安全實驗室，並邀請中國一汽、奇瑞、北汽新能源、清華大學、北航、北理工作爲首批合作單位，共同研究智能駕駛的信息安全課題。
Apollo 信息安全實驗室的重點研究方向涵蓋了數據隱私保護、IVI 及 T-BOX 安全防禦、L3/L4 車腦信息安全軟硬件參考設計、自動駕駛信號僞造對抗等十多個智能駕駛信息安全方向。這些都是伴隨著智能網聯汽車誕生的新興技術領域。
基于 Apollo 的信息安全研究，百度在 2018 年聯合與NXP發布了中國首款芯片級 ECU 信息安全解決方案，隨後百度又發布智能汽車黑匣子以及全生命周期的汽車信息安全解決方案。
從自動駕駛的傳感器、計算單元、高精地圖、信息安全，到整車的設計、集成開發與驗證測試，自動駕駛汽車的批量制造與部署，都是過去人們從未到達的「無人區」。
即將到來的 2020 年，是自動駕駛的一個關鍵時間節點。
明年，包括百度在內衆多富有活力的自動駕駛玩家，或將會有大量的自動駕駛汽車在各個開放路段開啓測試和試運營。
針對批量部署規模測試的安全建設，百度應該是目前國內公司中投入最大的。針對安全的關注，百度內部還明確表示過這樣的決心：「在自動駕駛安全方面，將永不止步，投入沒有上限。」
伴隨自動駕駛在城市街頭日益頻繁的出現，信息安全、數據安全、技術安全、駕乘安全等等，必定是全行業須要時刻警醒、面對，和攻克的重點。
自動駕駛如何踐行安全先行？
這可能是未來 5 年汽車與科技不斷融合升溫的過程中，抛給賽道諸多玩家最重要的課題。