王劲：百度是如何布局无人驾驶的？

编者按：5 月 18 日 到 19 日，「2016 中国汽车创业投资峰会暨中国（四川）汽车产业投资合作大会」在四川成都拉开序幕。百度高级副总裁、百度技术战略委员会主席、自动驾驶事业部总经理王劲在此次大会上发表了主题演讲。以下为发言内容，雷锋网(公众号：雷锋网)整理（有删减）：

汽车行业正在经历一个巨大的变革。这个变革有三个非常大的趋势正在推动这个行业的改变：新能源、共享经济和智能化的到来。

去年 7 月我开始走访国内国际大大小小的车厂，他们非常坚定的告诉我们他们会走辅助驾驶这条道路，逐渐向未来的无人驾驶方向发展，那时候他们认为无人驾驶至少是要十几年才能到来。

今年 1 月这些大大小小的车厂，很多汽车行业的同仁们开始改变他们的观点，今天仅仅不到一个月，据我所知已经有非常多的大的汽车厂改变了他们的态度，除了继续发展 ADAS（辅助驾驶）技术之外，他们开始成立独立团队研发全自动无人驾驶。

从辅助驾驶到无人驾驶是巨大的跨越，是量变到质变的根本改变，这里面有巨大的鸿沟，两个原因造成：一个是使用的传感器不一样，第二个更根本的改变是人工智能技术根本不同。

在互联网行业的人眼里看，未来的汽车是带着轮子的电脑。今年年初福布斯杂志发表了基于斯坦利的研究报告，他们也认为未来的汽车，60% 的价值来自于软件。它的硬件，就是大家熟悉的汽车这个部分只有 40% 的价值。

当然这个见仁见智。

未来的汽车是由软件来定义的，它的人工智能由六个大的部分来控制：视、听、说分别模拟人类的眼睛、嘴巴和耳朵；预测能力、规划能力、行动控制能力则共同决定了人工智能的发展。

基于「深度学习」的无人驾驶

其实人工智能发展已经超过了 60 年，过去的 50 年都不成功，一直到十年前，2006 年计算机行业有一个突破性的技术发展叫「深度学习」。与过去相比，「深度学习」根本的地方是在于给它很多数据，它自己能不断提升它自己的能力。

人工智能是靠什么能力发展，深度学习最关键的是什么东西？

• 第一就是优秀的算法。关键的因素是人才的优秀程度，它考验的是工程师的水平。

• 第二大关键要素是云计算规模。三年前百度用 48 台服务器搭建了比较小的规模云计算，当时已经相当于中国 2 个天河一号超级计算机的运算能力。

• 第三个关键要素是知识，也就是海量数据，当运算能力很强，算法很好的时候，就看数据，谁的数据多，谁的人工智能的智慧程度就会更高。

今天把无人驾驶汽车开出去，它遇到的每一个新的情况都在学习新的能力，不是在汽车里学，是把新的情况上传到云端，到了数据中心。这里有海量的信息、场景，这些汽车在数据中心里学习怎么处理新的情况、新的场景。

随着云端能力的加强，它学会处理各种各样的场景，它要把这个数据和产生出来的模型的东西简单化、缩小化，下载到每辆汽车里。每个汽车遇到任何一个它过去知道的场景的时候，它就知道怎么处理。它遇到不知道的场景的时候，它会赶紧上传到云计算中心，就是经过这样的循环往复，人工智能能力随着时间，随着规模的不断加大、不断提升、不断加强。

今天是人在教车怎么开，以后人工智能可怕的地方在于：是车教车开。如果布局十万辆无人驾驶汽车，每年每辆车开 2 万公里，那么每年车就积累了 20 亿公里的里程。对于人工智能，任何一辆车学到的新经验，新处理方法，在云端都可以形成一个综合的模型，综合的能力，然后下载给所有的汽车，一夜之间所有的车都拥有超过 20 亿公里的驾驶经验和能力，这是人工智能可怕的地方。

只有在拥有这样的里程数，还有人才，还有计算能力，那么人工智能的无人驾驶汽车才能跨越这个鸿沟。

百度在无人驾驶的布局

过去的竞争叫大鱼吃小鱼、小鱼吃虾米，但是在人工智能上，是快鱼吃慢鱼。谁先把人工智能汽车、无人驾驶汽车更早布局出去，它就将处于决定性的领先地位。那么百度在这里面做了哪些工作？

• 百度拥有全球最大的「深度学习」网络，支持参数数量级最根本的指标是万亿级的参数；

• 百度基于「深度学习」做人工智能产品，比如综合语音识别，在安静的环境下，在标准的普通话情况下，我们人类听的能力是 98% 的准确率，百度能达到 97% 的准确率，在车载环境下普通化识别率达到 92 %；

• 图象识别能力准确率达到了 89.32%，达到全球第一。这是无人车上路的重要技术基础和积累；

• 百度的高精地图和地位能力，GPS 定位误差在 5 米左右，百度去年地图定位的准确度和精度在 10 厘米左右。

三天前我们和安徽省芜湖市共同签订了一个示范区，全无人驾驶示范区，我们希望通过三个阶段把芜湖市变成中国最大的全无人驾驶的区域。

此外，中国无人车的成功需要政府在法律法规上的支持，更需要我们全产业链共同努力，百度非常愿意把我们领先的技术拿出来和大家一起打造强大的无人车生态。

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