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而且 ， ANP3.0有视觉、激光雷达两套独立运作、低耦合的系统 ， 今年百度还对其视觉感知框架进行了升级 ， 推出了第二代纯视觉感知系统Lite++ 。
其次 ， Apollo自研了轻量高精地图 ， 并构建了BEV道路结构预测、实时在线地图学习框架 ， 还做了BEV道路结构模型训练数据高自动化生产 。 「做城市级高级辅助驾驶 ， 高精地图是Must-have 。 」王亮强调 。

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至于L2+产品反哺L4技术方面 ， 百度认为 ， 实现无人驾驶商业化的最佳路径是：前期在限定区域实现技术积累 ， 通过技术降维和L4数据 ， 为L2+产品做热启动；更长期看 ， 利用L2的规模优势 ， 提前收集L4泛化所需要储备的长尾问题 。 这也正是百度目前所采取的技术路径 。
王亮表示 ， 「到2025年 ， L2+产品将跨越消费者鸿沟 ， L4的商业模式也将在局部区域和城市实现跑通 。 」返回搜狐 ， 查看更多
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