而從全球範圍來看，作為一個獨立且價值巨大的落地場景，自動駕駛一直都有著不錯的估值。摩根士丹利給予Google Waymo如今已經達到700億美元的估值，而Waymo仍還處於測試過程中，甚至一度陷入與Uber自動駕駛專利訴訟案的泥潭中。
相比於美國相對稀疏的人口和城市分佈，國內的城市佈局結構為無人車的路測提供了更豐富的交通場景，進而能夠產生海量的自動駕駛數據，從而為自動駕駛算法的訓練創造了得天獨厚的外在條件。
另一方面，相比於美國各州寬緊不一的對待自動駕駛的尺度，國內在無人駕駛方面的政策環境也更加的開放。從大的環境上將，2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，人工智能已然上升到了國家戰略。
3、共建生態打法更容易聚合多方力量
Apollo3.0 將原有硬件參考設計升級為硬件開發平臺，車輛參考平臺升級為開放車輛認證平臺，基於此汽車廠商能夠以更低成本加速自己的無人車研發。其核心關鍵詞是面向量產，一方面是面向車聯網自動駕駛的解決方案，另一方面是面向量產的解決方案。
面向車聯網的自動駕駛解決方案是小度車載 OS，它能夠提供更加自然的多模人機交互；而在量產方案層面，Apollo 3.0從低速駕駛的園區場景開始，希望以漸進的方式推動自動駕駛的落地，以此保證技術的安全應用。
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