自動駕駛一直是百度最有希望的“明天”，但現在，這個“明天”走到了一個關鍵節點。

6月初，百度智能駕駛事業群（IDG）首席產品架構師郭陽離職。此前郭陽主要負責百度智駕產品自主泊車（AVP）、行泊一體（ANP 2.0）等項目落地，向IDG總經理儲瑞松匯報。

這是目前百度IDG最重要的商業化變現部門之一。

此外，百度IDG部門在6月底又迎來組織變革，旗下智能交通事業部（ACE）被劃歸到智能云事業群（ACG）。

ACE雖然在外部不常被提及，但李彥宏卻一直認為它是百度自動駕駛區別于其他玩家最重要的特點。

ACE被劃走，百度自動駕駛還有靈魂嗎？這可能是IDG要考慮的問題，但自動駕駛還是百度重點押注的未來嗎？這可能是IDG面臨的更嚴峻的問題。

因為從今年初大模型引爆風口以來，百度無論是宣傳口徑，還是內部資源都在以肉眼可見的速度向文心一言聚集。與此同時，百度自動駕駛發展又面臨困境，ACE部門被劃走，Robotaxi遲遲無法落地，輔助駕駛市場推進受阻。

喜新厭舊的百度，會不會放棄自動駕駛，完全投入大模型的懷抱，開始成為一個有意思的話題。

因為在不久前，百度內部人士告訴「自象限」，他們的現在宣傳重心已經不在自動駕駛了。而從智能小程序、短視頻，到元宇宙，百度的戰略一直像個渣男，總是喜新厭舊。

所以當AI大模型的熱度超過了自動駕駛，百度發現了一個更吸引人的故事之后，就又到了考驗百度戰略定力的時候了 。

被“甩掉”的ACE

萬萬沒想到，被李彥宏當做自動駕駛殺手锏的車路協同，如今卻被剝離智能駕駛事業群（IDG），劃歸到了百度智能云事業群（ACG）。

6月底，據時代財經援引百度內部人士消息，百度IDG進行了組織架構調整，旗下以車路協同為主的ACE部門被劃歸到ACG。

在大多數人眼中，百度自動駕駛等于Robotaxi，L4級別的自動駕駛出租車，這是百度大力宣傳的東西。但在李彥宏最初的規劃中，ACE部門其實才是百度自動駕駛的靈魂。

2021年，李彥宏在他出版的《智能交通》一書中提到，百度的自動駕駛路徑，既不是Waymo的“跨越式”，也不是特斯拉的“漸進式”，而是結合了兩者優勢的“技術降維，數據反哺”路線。

小孩子才做選擇，百度是都想要。

因為無論是“跨越式”還是“漸進式”，針對的都是單車智能，但百度認為，路端的智能化也要做到與車端智能化同樣的標準，車路協同就是其中的關鍵。

所以李彥宏才說：“在自動駕駛發展路線上，百度也可以稱為“車路協同派”，這也是百度自動駕駛的特色所在。”

但現在，隨著部門架構的調整，走“車路協同派”的百度自動駕駛事業群里卻沒有車路協同，這說起來有些諷刺。

但如果從商業化角度來講，百度這個時候將ACE部門劃歸給ACG，其實是一個正確的選擇。

因為無論是ACG還是ACE，他們都需要賺錢。但現在百度內部的組織關系或阻礙ACE和智能云兩邊業務的落地。

據申萬宏源的一份報告顯示，從2021到2022年，百度在車路協同市場中僅簽下17.6億元的訂單；作為對比，排名第一的蘑菇車聯簽約總金額已經超過百億。

市場變化疊加業務發展不順，再加上從去年獨立運行之后帶來的營收壓力。所以今年1月份，科創板日報就曾報道，百度ACE部門正在進行較大規模裁員，且智能交通事業部全員沒有年終獎。

車路協同上的失利，其實和組織架構有關。

原來的組織架構，是李彥宏從實現自動駕駛的技術角度出發，先研發L4級別自動駕駛，再降維輔助駕駛，用車路協同做支撐，于是有了IDG三大核心部門，自動駕駛事業部、智能汽車事業部和智能交通事業部。

但從服務的場景上來看，以車路協同為核心的ACE部門，具體包括智慧交管、智慧公路、智慧停車、智慧公交等應用場景，本質上是智慧城市建設的一部分，而智慧城市又依賴于云業務的支撐。

這就形成了一個矛盾點，ACE需要云業務的支撐，但ACE又不屬于云業務。鮮明的對比是， 蘑菇車聯將自己的解決方案成為“車路云一體化的自動駕駛系統”。

曾有百度內部人士表示，因為ACE的產品與百度智能云的產品有交叉，但為了支持ACE的發展，百度內部曾要求，凡是ACE能賣的產品，百度智能云就不能賣。

所以現在百度將ACE從IDG部分劃分給ACG部門，相當于將從商業化落地的角度，重新理順了這件事情。

此外，IDG“甩掉”ACE，也與市場的發展有關。

百度現在的自動駕駛路線是2013年左右規劃的。那個時候特斯拉還是Nobody，全世界可以對標的只有Waymo。

當時困難是顯而易見的，一輛自動駕駛汽車的硬件成本在100萬元左右，遠遠無法達到商業化落地的程度。但如果將部分自動駕駛功能讓渡給車路協同，則既能補齊單車智能的短板，也能大規模降低成本，這就有了百度的“車路協同派”。

只是讓百度和李彥宏沒有想到的是，這些年單車智能發展很快，相應的解決方案和硬件成本也在極速下降。

比如車載激光雷達的價格從2019年的一顆10萬元左右下降到如今的2000元左右；輕舟智航號稱能夠實現99% L4級能力的自動駕駛軟硬件方案DBQ V4，量產成本只有一萬元人民幣；百度自己的L4自動駕駛整車價格，也從過去的六七十萬，下降到如今Apollo RT6的25萬。

隨著單車智能成本的下降和能力的提升，以主機廠為代表的“漸進式”自動駕駛玩家開始快速推進市場落地。但以車路協同和高精地圖為代表的基礎設施，雖然能夠大大提高自動駕駛的安全性，但前期投入巨大，建設周期漫長。

著急商業化落地的自動駕駛顯然等不及車路協同的建設，因此國內外玩家各顯神通。

國外以特斯拉為代表，將Transformer算法引入自動駕駛訓練，推出占用網絡（Occupancy Network）等技術。國內華為、毫末智行等企業提出“重感知、輕地圖”的方案，目的都是要自動駕駛擺脫對基礎設施的依賴，依靠單車智能實現自動駕駛的快速普及。

這些變化都讓車路協同在現階段變得不那么必需。

當然，車路協同本身不是一個錯誤，畢竟未來的交通一定是一個群智系統的結構模型[1]，而單車智能只能解決局部最優問題，但車路協同所構成的群體智能卻可以使全體效率最大化，就像智能時代的紅綠燈和交警，讓交通整體變得通暢。

所以車路協同長期來看仍然有巨大的價值，它是單車智能發展到一定階段的必然。所以 李彥宏最初的想法也是對的，只是市場發展太快，導致變幻的需要與之前他從技術角度的出發點產生的矛盾。

而現在，百度在市場的倒逼下，終于開始重新調整自動駕駛的布局。