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全球計算機視覺及模式識別領域頂級學術會議CVPR 2019期間，百度Apollo公開了其L4級自動駕駛純視覺城市道路閉環解決方案--百度Apollo Lite。
Apollo Lite也是目前國內唯一的城市道路L4級視覺感知解決方案。
Apollo技術委員會主席王亮針對L4級全自動駕駛（Fully Autonomous Driving）環境感知技術方案進行了講解，并公開了環視視覺解決方案百度Apollo Lite技術細節。
兩個關鍵詞值得考究：純視覺、L4級城市道路。
雷鋒網新智駕了解到，Apollo Lite能夠支持對10路攝像頭、200幀/秒數據量的并行處理，單視覺鏈路最高丟幀率能夠控制在5‰以下，可以實現全方位360°實時環境感知，前向障礙物的穩定檢測視距達到240米。
在2019年上半年，百度已經開啟L4級視覺城市道路閉環解決方案的路測測試。目前依靠這套10相機的感知系統，百度自動駕駛車輛已經可以在城市道路上實現不依賴高線數旋轉式激光雷達的端到端閉環自動駕駛。
據官方透露，Apollo Lite在北京稻香湖等多地多路段落地測試過程中，測試車輛數目、累計測試里程和車輛在城市道路上的閉環自動駕駛表現優異，已達國際領先水平。
雷鋒網新智駕了解到，相比旋轉式激光雷達感知方案，視覺感知方案價格低且上車更容易。全球最大的ADAS(高級輔助駕駛技術)供應商Mobileye同樣使用純視覺解決方案。
作為相對成熟的傳感器，攝像頭除具備輕巧低成本和符合車規的優勢外，高分辨率高幀率（成像頻率）的成像技術發展趨勢也意味著圖像內蘊含的環境信息更豐富，同時視頻數據也和人眼感知的真實世界最為相似。但和三維點云數據相比，二維圖像中的信息更難挖掘，需要設計更強大的算法、大量數據的積累和更長期的研發投入。
并不會放棄現有基于激光雷達的技術路線
L4級自動駕駛純視覺解決方案Apollo Lite，是否意味著百度將放棄激光雷達？
官方對此進行了否定。
王亮表示，百度Apollo始終堅持多傳感器融合的技術路線。在L4級自動駕駛傳感器選型上，激光雷達和攝像頭不是排它的，也不是單純的從屬和互補關系。從安全性考慮，二者具備相同的重要性和不可替代性，缺一不可。
為什么選擇純視覺技術？
王亮給出的答案是，“百度在技術實踐過程中充分意識到自動駕駛系統true redundancy（真實的冗余）的必要性，決定通過壓強環視視覺技術來夯實多傳感器融合感知框架。”
雷鋒網新智駕了解到，當前傳感器融合方案設計較為復雜，技術人員往往從快速解決問題的角度出發設計算法，這個過程中難免避重就輕的利用異構數據各自的優勢進行缺陷互補從而繞過困難的問題。基于這種思路設計的多傳感器融合方案雖然能夠在短期規避單傳感器方案難以解決的問題。但長遠看，數據和策略間深度耦合的設計不利于為環境感知系統提供真正意義上的冗余（true redundancy）。傳感器融合意味著多套能夠獨立支撐全自動駕駛的感知系統強強聯手，獨立工作相互校驗，最大概率的保證感知結果的準確性和完備性。
王亮表示，在傳統激光雷達為主、視覺為輔的傳統融合策略中，視覺感知自身的問題和缺陷在雷達感知的掩蓋下暴露不夠充分。通過Apollo Lite打磨迭代的純視覺技術正在持續反哺百度堅持的多傳感器融合解決方案，提升自動駕駛系統的魯棒性和安全性。
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