开篇必须指出的是：百度的这次开放是中国企业对开源精神的一次伟大尝试，对社会技术进步的贡献，是具有历史意义的一个事件，是值得全国人民拍手称快的好事。

百度开放技术后的无人驾驶世界会是怎么样呢？

其他公司都要哭晕在厕所了吗？百度的开放会对产业造成多大的影响呢？让我们来逐条分析。

按照《百度扔下原子弹 炸掉全球无人驾驶数百亿美金研发投入》一文所述，百度开放：车辆平台，硬件平台，软件平台，云端平台，环境感知，路径规划，车辆控制，车载操作系统等功能代码或能力，完整的开发测试工具。

现在让我们来分析一下。无人驾驶的核心在于三块：感知、决策和执行，显然车辆平台并非主要因素。

1、在感知方面，百度使用的激光雷达因为受天气影响大，价格昂贵等因素制约，是否是无人驾驶必须的传感器，现在还很不好说。但是，如果百度能够将他们基于激光雷达的目标识别算法与代码开源，就能够对激光雷达的普及起到推进的作用。但是，这个技术很可能并不真正掌握在百度的手中。

在视觉传感领域，已经存在大量的开源视频处理库，以及众多的已经公开的基于神经网络深度学习算法的图像处理算法。并且专用视觉处理芯片已经大规模量产，无论价格还是识别指标都是首屈一指的。百度对这一块的影响会非常有限。

在毫米波雷达领域，车载毫米波雷达的国产化的大潮已经拉开，而且百度并不掌握毫米波雷达芯片的技术。因此，在该领域的影响也会非常有限。

高精地图在无人驾驶中起着重要作用，几乎是迈向四级无人驾驶的必要组成部分。百度在这个方面有很深的积淀，在中国处于寡头垄断地位。可惜，这不在开源之列。因此，没有影响。

2、决策方面，因为交通状况的复杂性，业界普遍认为四级以上无人驾驶的决策系统需要使用基于神经网络的增强型学习模型来完成。我们知道百度在人工智能，神经网络方面投入了巨大精力。如果百度在他的无人驾驶车的决策系统中确实是建立了这样的模型。那么，这一块的开放与开源是会产生巨大的影响力的。他会成为中国乃至世界无人驾驶历史上标志性事件之一。但是，开放内容中并没提及这方面。并且，虽然百度拥有最大的DNN（深度神经网络），一流的人工智能团队，但是，有多少用在了无人驾驶汽车项目上，似乎还是个未知数。在结合英伟达推出Tesla、Xavier GPU，谷歌推出TPU的时间点来看，百度无人驾驶在决策方面使用DNN程度有限。

从决策系统的硬件平台和操作系统来看，百度的设计是具有一定借鉴意义的。在此平台上整合的开发、测试工具链的开放能够极大的减少同类平台上的开发时间，提高效率。对于国内其他无人驾驶团队而言是个利好消息。但是，由于深度神经网络专用芯片的出现（ASIC），百度现有的硬件平台、操作系统、工具链会逐渐失去建设四级以上无人驾驶的意义。因此，在硬件平台、操作系统、开发工具链方面，百度的开放将会产生一定的影响力，但是，随着DNN ASIC的出现，其有效性会逐渐衰退。

3、在执行方面，这是传统一级供应商的领域。就四级以上无人驾驶而言，刹车系统，转向系统需要满足以下三个条件。a）必须实现完全的线控，也就是能够接受数字化的指令。b）能够产生持续的车辆在极限状态下的纵向加速度、减速度和横向加速度，其值分别至少为（1g，-1g，1g）（g为重力加速度）。c）除此之外，转向和刹车系统还需要完成自我冗余备份，以便在一套系统出错时，还有另一套系统可以顺利完成该执行的动作。然而，满足这三个条件的转向和刹车系统还没有出现。这也不是百度的工作领域，因此，执行层方面百度无人驾驶的开放基本没有影响力。

最后，在商业领域，因为现阶段量产辅助驾驶系统主要使用视频和毫米波雷达系统作为传感器，其数据融合往往在雷达或者视频控制其中完成。指向2020年的辅助驾驶ADAS中央控制器DCU会完成多传感器的融合和决策工作。因此，可以预见，在2022年之前，百度公开的技术，对传感器侧的商业影响会很小或者几乎没有。而在车辆控制方面，却值得整车厂OEM和国内的辅助驾驶adas供应商借鉴。

小结：4级无人驾驶是世界范围内众多公司和技术精英不断努力的领域，其变化非常迅速。在感知、决策、执行三个层次中，系统结构和组成部分都在探索阶段。百度的这次开放行动会起到促进研发的积极作用。但是，随着更多新技术的涌现，百度公开的技术会逐渐的淡去，消失在技术的大潮中。它可能无法产生象android或者Hadoop，甚至mySQL这样广泛的影响力。然而，这并不影响百度开源精神的伟大！在开源社区，每个人的能力有大小，但是，贡献不分大小。重要的是那一份开源精神！