百度期待与产业生态共建“真正的无人驾驶”
无人驾驶汽车、智能网联汽车、轮式机器人……无论叫法如何，自动驾驶掀起的研发热潮已经不可阻挡。据不完全统计，在本届北京车展上，有超过15家车企在智能化的高速路上展开了激烈竞逐。
无人驾驶汽车、智能网联汽车、轮式机器人……无论叫法如何，自动驾驶掀起的研发热潮已经不可阻挡。据不完全统计，在本届北京车展上，有超过15家车企在智能化的高速路上展开了激烈竞逐。
百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲表示，传统车企在无人驾驶方面的各种尝试仍然是“有人驾驶”，百度愿意携手政府、汽车制造商、出行服务商等各方，打造完整生态，让“真正的中国无人驾驶”走向世界。
王劲在4月26日举行的2016中国汽车论坛主题演讲中阐述了上述观点。他认为，“无人驾驶复杂程度远超AlphaGo. AlphaGo研发了2年就能战胜人类最优秀的围棋选手，而谷歌无人车用了8年时间，还无法战胜刚刚拿到驾照的新手司机。”
王劲表示，百度为无人驾驶汽车搭建了10的6次方量级的计算集群，计算能力远强于谷歌围棋系统，两者之间整整差了一个数量级。
教机器开车，为啥比教机器下棋难？
AlphaGo战胜李世石的利器，在于大数据、算法与自我学习能力。
围棋是人类世界最为复杂的智力游戏之一，其穷举变化是10的172次方。而AlphaGo花了两年时间储存了16万个棋局，计算了3000多万步的走法，这是它从人类的棋局中学习。互联网的这个人工智能，数据越大，他就越聪明。
然而，无人车上路要比下围棋复杂得多。
首先，开车受到的外部环境影响因素很多，移动场景瞬息万变，需要大量感知技术，“车开在路上，我能感知到前面有一辆车开到哪儿，车往哪儿走。但下围棋是摆在桌面上的游戏，是没有感知的。”王劲说道。
其次，围棋对弈可以不使用任何语言指令、表情图像及组织协调等程序功能，而百度无人车显然更加“高级”。
机器会识别出你讲的话，理解你在讲什么，自动处理纷繁复杂的需求。如果表达的信息还不充分，机器还会像人一样，和你多轮对话，直到给出你满意的答案。在安静环境下，百度普通话语音的识别准确率是97%，在车载环境下，识别率能达到92%。
相比较一个靠超强运算能力和学习能力打败李世石的人工智能围棋计算程序，能听得懂人类开放性指令，能和人类实现多轮对话的智能语音搜索更加富有实用性，同时也更具备生命力和想象力。
百度的Deep Speech2深度学习语音技术，已入选《麻省理工评论》十大突破性技术之一，百度是唯一入选的中国企业,保持着领先地位。
“视、听、说、推荐预测、规划决策、行动控制。”王劲说，目前，将这六个能力集于一体的产品，只有百度无人驾驶汽车。
王劲指出，“有人驾驶”会出现疲劳、酒驾、情绪等问题，但计算机系统却不存在这样的问题。
“人的反应比计算机慢，当驾驶员遇到突发情况时，驾驶员从眼睛感知异常状况到手脚做出行动需要约0.6秒，加上汽车传统液压制动约0.6秒的响应时间，总共需要约1.2秒的反应时间。如果以120km/h的车速来算，汽车行驶距离约40米。但采用自动驾驶系统，计算机可在约0.1秒发现危险，到完成制动总共只要约0.2秒。在相同时速下，行驶距离仅约为7米。”
驾驶员的安全视距一般在50米左右，而自动驾驶汽车安装有多种中远距雷达、摄像头等传感器，能实现200米以上的超视距扫描观测。
王劲表示，百度凭借在LBS、大数据和人工智能领域多年的技术积累，已形成了一套完整的自动驾驶技术方案，并在交通场景物体识别、高精度地图与定位、智能决策等关键技术上达到国际领先水平。
“自动驾驶，百度在第四级”
“百度无人车的核心是百度汽车大脑。”虽然很多车企也涉足无人驾驶车市场，但王劲认为车企更注重的是辅助驾驶，两者的技术发展路径不一样。
美国高速公路安全局（NHTSA）将自动驾驶技术分为五个层级。除零级车辆外，其他层级均具备不同程度的自动驾驶功能。
第一层级被称作“常规的驾驶员辅助系统”，技术是车道偏离警告、正面碰撞警告和盲点报警系统等。这些技术能为驾驶员在驾驶时提供必要的信息采集，在关键时候，给予清晰的、精确的警告。如今，在自主品牌车型的高配置车型上，基本都带有“常规的辅助驾驶系统”，因此，第一层级已经普及。
第二层级是“半自动驾驶技术”，技术表现为紧急自动刹车，紧急车道辅助等。在驾驶员得到警告后，仍然没能做出相应措施时，这些半自动驾驶系统能让汽车自动做出相应反应。目前，这些技术处于积极普及的过程之中。
第三层级是“高级自动驾驶系统”，能在驾驶员监控的情况下，让汽车提供长时间或短时间的实现自动控制行驶。奔驰近期在德国与荷兰进行了卡车自动驾驶测试， “这几乎接近第三层级的水平”。
第四层级是“完全自动驾驶系统”，也就是在没有驾驶员监控的情况下，汽车可以完全实现自动驾驶。
“百度直接跳过了前三级。”王劲说，中国车企和一些互联网企业做驾驶辅助系统(ADAS) 、1-3级的自动驾驶，欧美部分车企则在研发第四级，两者中间有一道非常大的鸿沟，这个鸿沟跟算法，跟传感器都有非常大的关联。
“当你用了一级二级比较廉价的传感器以后，你是没办法直接过渡或者升级到第四级的。我们有必要跟中国的车企打一剂预防针”。
这位谦逊的长者表示，百度都没有传统车企的销售与库存压力，不必为财务报表及市占率等问题而焦虑，百度无人车将在3年内实现商用、5年内达到量产，并将以无人车作为人工智能的核心突破点，带来巨大的社会效益。
赢家通吃的本钱
“无人驾驶汽车是百度迄今为止最大的投资项目之一，我们投入的资金高达数百亿人民币。”王劲指出，无人驾驶是百度人工智能未来最快、并且最具前景的应用领域。
百度拥有竞争对手难以超越的三大技术：超强计算、海量数据和优秀算法。这三个核心决定了人工智能的高低。
首先，百度搭建了一个“小小的集群”，其计算能力已经相当于两个“天河一号”。百度目前在尝试用软件技术，将整个机房的机器“合并成一台服务器，共同去完成同一件任务。”王劲说：“这个计算能力将是无与伦比的。”
在海量数据方面，百度搜集了全网万亿级的网页，特别是和移动相关的“行为数据”。百度深度学习算法的参数规模为万亿级，是全球最大的。第二名是Digital Reasoning，第三名是Google .
至于云计算的规模，百度的水平在10的6次方，这不是简单的把服务器弄到一起就可以一起算的。就像一个公司一样，你能管10的6次方的员工和5个员工这个是不一样的。
“数据参数的规模越大，人工智能程度越高。以KITTI人工视觉程序为例，其中的判断车、判断人、判断障碍物等指标，百度都是全世界第一。”
不仅如此，百度的三维高清地图和定位技术也已领先全球。去年，百度高清地图的定位为10厘米量级，如今已经到厘米级了。
“谁先进入市场，谁就占领绝对优势。”王劲说，如果有一万台无人车，各自跑10公里的不同路况，差不多接近于一台车跑10万公里。这个数据库越大，人工智能处理能力越高。
而在百度无人车的云端，可以通过几十万台服务器同时计算，找出“有人驾驶”无法企及的最佳解决方案。
“从互联网的角度看，无人车普及后，汽车工业制造成本将大幅度下降，比如发动机等部件都不再需要了。核心竞争力变成了电机、电池与控制系统等。”
至于当前热门的互联网汽车或车联网，也是移动互联的一种有益尝试。但智能驾驶或者汽车的智能化，必将带来汽车、交通、互联网乃至钢铁、通讯、金融等诸多产业格局的重塑。
“百度和谷歌善于造电脑，传统汽车厂家善于造车，两种业态跨界强强联合，大家就能够共赢。”王劲作为百度技术的最高决策机构——技术战略委员会主席，对此充满信心。
全球领先的技术实力以及巨额投入，将会使百度无人驾驶汽车在这个赢家通吃的时代，很快为未来的社会和消费者带来深层利益。
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