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“萝卜快跑”无人出租车出车祸，公司方面是怎样回应的？
“萝卜快跑”无人出租车出车祸，公司方面回应是被后车追尾造成的。
一、“萝卜快跑”无人出租车出车祸
近日，一位博客作者在网上发布了一幅名为“萝卜快跑”的无人出租车遭遇车祸的图片。萝卜快跑的后尾箱受到了冲击，左右两个轮子都掉了下来，悬挂弹簧散落在路边，造成了很大的损伤。
二、公司方面回应
网上流传的“萝卜快跑”无人驾驶出租车的照片是真的，不过这是一辆测试用的汽车，而这次的车祸，就是因为车子在测试的时候，被后面的车辆撞到了，所幸没有造成人员伤亡，这件事情很快就被上报了相关部门。
此外，虽然“车祸”事件牵涉了“萝卜快跑”无人驾驶出租车，但百度方面也表示，不会就此停止无人车业务。
据有关人士透露，旗下自动驾驶出行服务平台“萝卜快跑”目前已进入10个城市，订单量已经累计超过了100万。
到2022年一季度，萝卜快跑的订单量达19.6万单，按照计划，到2023年年底，萝卜快跑自动驾驶出行服务将开放至30个城市，部署至少3000辆自动驾驶汽车，为300万用户提供服务。
李彦宏在2022百度全球会议上说：““萝卜快跑”无人驾驶出租车可以让通行效率提升15%-30%，推动GDP每年2.4%-4.8%的绝对增长，有望降低90%交通安全事故。
百度将使无人驾驶汽车的成本降到行业的十分之一，和一般的新能源车差不多。无人驾驶车辆的费用已经大大降低，因此我们可以在全国部署数以万计的此类车辆。以后有了无人驾驶的出租车，价格会降到现在的一半。”
百度无人驾驶汽车武汉开跑，无人驾驶汽车是否是必然趋势？
百度无人驾驶汽车武汉开跑，无人驾驶汽车是必然趋势。
一、百度无人驾驶汽车武汉开跑
百度是第一家通过无人驾驶模式试点的公司，目前已开始在武汉进行布局。百度 Apollo “萝卜快跑”在武汉投放了20部无人驾驶汽车，其中5部是远程无人驾驶示范运行平台。
在此之前，“萝卜快跑”已在北京，上海，广州，深圳，武汉等城市的指定路段，推出了由无人驾驶汽车和安全人员组成的免费交通工具，目前测试车辆已达到500台，订单超过一百万。但是，现在只有武汉和重庆两个城市，支持完全无人驾驶的商业模式。
二、无人驾驶汽车是必然趋势
随着汽车智能化、电子化的不断发展，汽车的无人化将会是汽车的发展方向，而智能汽车和车联网分别是实现无人驾驶的内部和外部要求，而5G则是汽车网络的核心。2019年是5G商用的元年，在5G的驱动下，无人驾驶行业将加速发展。
无人驾驶是未来汽车智能化发展的必然趋势，它利用计算机、传感器等技术手段，使车辆在不需要驾驶员的主动控制和持续监控的情况下，能够安全地驾驶。
当然，想要做到这一点，所需要的资金也是巨大的，最基本的激光雷达，一台就价值一千多美元。现在，中国大量资本涌入无人驾驶行业，百度，滴滴，阿里，腾讯等公司纷纷以各种形式进入到无人驾驶市场。政府对于创业公司的大力扶持和补助也是强有力的支撑。
我们希望，将来的国产汽车，会和手机一样智能化、人性化，让车主可以在车内看手机、办公、打盹，当然，就算没有驾照，也不用为出行发愁。
国内首次颁发主驾无人许可，这意味着什么？
国内首次颁发主驾无人许可百度萝卜快跑武汉全无人车队已突破100辆，累计订单量超过200万，这意味着百度已经成为第一家被批准无人驾驶的公司百度萝卜快跑武汉全无人车队已突破100辆，累计订单量超过200万，其旗下的萝卜快跑也将正式启动无人驾驶汽车服务百度萝卜快跑武汉全无人车队已突破100辆，累计订单量超过200万，这将是中国超级城市第一次实现无人驾驶模式。
一、政策背景
在《交通强国建设纲要》的框架内，北京政府积极推动政策先行，抓住产业发展机遇，加速推动智能网联汽车的发展，从而使中国自主驾驶领域取得的重大突破。
北京市智能网联汽车政策先行区制定并颁布了《北京市智能网联汽车政策先行区无人化道路测试与示范应用管理实施细则》，《实施细则》以无人化公路试验为例，对安全管理、网络数据安全、风险应对等多个方面提出了更高的要求。
二、运营情况
根据相关《实施细则》的要求，此次率先开放安全员在副驾的运营申请，获得通知书的百度萝卜快跑无人驾驶汽车服务平台，可在自动驾驶示范区60平方公里范围内进行公开道路的无人化自动驾驶载人示范应用。
本次的载人示范应用，百度将首批投入了10辆无人车，后续计划再增加30辆无人车，以便采集相关数据，和做好各种配套优化。
三、百度无人驾驶技术
百度无人驾驶计划于2013年启动，是百度研究院自主研发的，它的技术核心是百度的“汽车大脑”，它包含了四个主要模块百度萝卜快跑武汉全无人车队已突破100辆，累计订单量超过200万：地图、定位、感知、决策和控制。
其中，百度自行收集并制作的高精度地图，能够将道路的三维信息完整地记录下来，达到毫米级的精确位置。同时，基于世界上最先进的车辆识别技术和环境感知技术，百度汽车能够对车辆进行高精度的探测、跟踪、距离和速度估计、路面分割和车道检测，从而为智能驾驶决策提供基础。
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