近期，自动驾驶领域的两大巨头——萝卜快跑与Uber，宣布了一项重大合作计划，标志着自动驾驶技术出海的新篇章。萝卜快跑，作为百度旗下的自动驾驶出行服务平台，其在全球范围内的快速扩展引起了广泛关注。今年一季度，萝卜快跑成功进军迪拜和阿布扎比，特别是在迪拜的道路上，开始了无人驾驶汽车的验证测试。根据与迪拜道路交通局（RTA）的合作协议，萝卜快跑计划在迪拜部署超过千台全无人驾驶车辆。

不仅如此，萝卜快跑在香港也取得了新的进展。6月18日，香港运输署宣布，萝卜快跑已获批在香港东涌的特定路段和时段进行测试。这一批准是在香港运输署更新自动驾驶车辆试行牌照并扩大测试区域后，萝卜快跑在香港的又一重要突破。据评估，萝卜快跑在不同道路场景中的表现稳定，安全行驶里程已超过15000公里。

与此同时，萝卜快跑的业务扩展并未止步于亚洲，其正积极向欧洲市场进军。据报道，百度已在瑞士设立实体公司，作为萝卜快跑无人驾驶业务出海欧洲的重要基地，土耳其市场也在其拓展计划之中。这一系列的布局，无疑为萝卜快跑在全球自动驾驶领域的地位奠定了坚实基础。

在这样的背景下，Uber的出现为萝卜快跑提供了更为广阔的市场机遇。作为全球最大的出行平台，Uber需要一个已经完成技术验证、具备大规模部署能力的合作伙伴来重新布局无人驾驶领域。而萝卜快跑，作为全球最大的自动驾驶服务商，凭借其成熟的技术和丰富的运营经验，成为了Uber的理想选择。

萝卜快跑在感知硬件方面的优势尤为突出。其第六代无人车搭载了四颗激光雷达，实现了5×360°无死角感知，点云密度更是Waymo车型的1.5倍。该车还搭载了百度Apollo ADFM大模型，这是全球首个支持L4级自动驾驶的大模型，其安全性号称高于人类驾驶员10倍以上。

Apollo ADFM大模型在感知、决策规划等方面均表现出色。其感知大模型通过点云和视觉多模态融合的方式，实现了不同类型传感器的优势互补，提升了感知的准确性和丰富性。在数据处理上，感知大模型实现了更完善的数据自标注，解决了标注数据获取的瓶颈问题，使得对超长尾场景的检测能力更为精准。决策规划模型则跳出了原有任务的阶段性划分，通过全链路模型化综合输出多元环境信息，直接生成执行轨迹。

依靠这些先进的技术，萝卜快跑在实现快速规模化落地的同时，保证了超高的运营安全水平。截至目前，萝卜快跑已经为全球用户提供了超过1100万次的出行服务，累计安全行驶里程超过1.7亿公里，从未发生过重大伤亡事故。实际车辆出险率仅为人类司机的1/14，这一数据无疑为萝卜快跑的安全性提供了有力证明。

然而，在自动驾驶领域，纯视觉方案与激光雷达方案的路线之争一直存在。特斯拉作为纯视觉方案的代表，其Robotaxi的扩张速度惊人。但近期，特斯拉Robotaxi在运营过程中暴露出的一系列安全问题，引发了业界和公众的广泛关注。这些问题包括误入对向车道、幽灵刹车频发、定位混乱以及超速行驶等，使得纯视觉方案的安全性受到了质疑。

相比之下，萝卜快跑采用的激光雷达方案在安全性方面更具优势。雷视融合方案能够提供更精确的环境感知信息，为决策规划提供了更为可靠的基础。因此，Uber选择与萝卜快跑合作，无疑也是看中了其激光雷达路线的安全性。

此次百度与Uber的合作，恰逢具身智能、生成式AI等新技术在自动驾驶领域落地的关键时期。双方的合作将为自动驾驶技术的发展注入新的动力，推动自动驾驶技术向更高水平迈进。多年之后，当人们回顾这一历史事件时，也许会发现，这正是自动驾驶技术爆发式发展的起点。