王劲解读百度无人驾驶：投入好的设备和人工智能
- 发布时间：2016-08-18
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王劲解读百度无人驾驶：投入好的设备和人工智能
汽车产业正在经历非常重大的变革，尤其是人工智能等几个新技术的兴起，这些新的趋势将给汽车产业带来颠覆式的变化。王劲谈到了汽车发展的三大趋势，一是汽车新能源化，制造门槛降低。电动汽车零部件数量仅有传统汽车的1/3，由此吸引了大量新兴企业造车。二是汽车共享化，淘汰低效。三是汽车智能化，自动驾驶是大势所趋。
王劲表示，目前几乎所有全球比较重要的汽车厂商都参与了自动驾驶研发。在世界上还有另外一股力量也在做自动驾驶，这股力量就是互联网高科技企业，典型的代表是百度和谷歌。整车厂做的自动驾驶和互联网高科技企业区别在于，互联网企业直接进入无人驾驶，而车企通常是从低级的辅助驾驶开始做，希望通过不断地提升辅助驾驶的能力来达到未来完全的无人驾驶，目标都一样，只是走的道路不一样。
据王劲分析，从车企角度来说，已有大量汽车产品量产，希望尽快把自动驾驶技术投入到市场，所以他们非常注重成本，通常是用比较廉价的传感器来帮助人们来做辅助驾驶，但技术不太成熟，遇到自动驾驶没法出力的场景，就需要人来干预，汽车安全性得不到充分的保障。全世界现在用摄像头来判断物体，单单举一个例子，就判断汽车这个事，用摄像头判断前面有没有车，现在世界上好的成绩准确率达到89%，这个记录是百度保持的，判断有没有人的能力是谷歌保持高纪录，也在90%上下，也就是说离还差得非常远，因为它的差异在10%的情况下是非常差的。互联网企业一般要做到的准确率或者是安全保障要达到99.99%，汽车安全性更要超过这一标准。单单靠摄像头雷达为主判断的话，今天的成绩几乎是一个“9”甚至接近一个“9”，离99.99%到99.9999%之间有巨大的差距，这个鸿沟要跨越是非常困难的。
“互联网和高科技企业，像百度谷歌，虽然我们拥有好的计算机视觉技术，但是我们认为单单靠摄像头这些不够，所以我们走的路径跟他们不一样。我们走的路径是买昂贵的传感器，百度去年12月买的激光雷达一个70万人民币，今年比较优惠了，50万人民币一个。百度车载大脑在汽车里也是接近20万元的一台服务器，是非常昂贵的设备，用好的计算能力，用好的传感器，我们还装了很多的雷达、摄像头。用这么昂贵的传感器和计算能力在车上首先保障它的安全性，就是不仅仅靠摄像头，激光雷达有比摄像头高得多的保障，我们用它来检测摄像头检测不到的这些障碍物或者整个场景，我们做的就是把摄像头激光雷达还有其它一些传感器通通整合到电脑中，所以我们需要非常强的车载电脑进行实时的反应。”王劲表示，希望在未来的几年里，能够通过产业化把传感器价格降到可以接受的程度，首先保证安全，然后再寻找降价路径。
对于百度来说，一辆无人驾驶的汽车其实就是一个长了四个轮子的电脑，汽车大脑需要计算机视觉、环境感知、规划决策、行动控制、传感器融合、语言对话、高精定位、高精地图八个模块。王劲预计，未来人们在购买汽车时的选择会像现在购买手机一样，更加关注汽车所搭载的智能功能。“未来大部分汽车的价值来源于软件而不是汽车的硬件。
人工智能到今天已经整整60年，前面50年里头，人工智能的方向和概念并不是那么成功。一直到2006年出现了一个新的算法叫做深度学习，深度学习也是经过差不多七年时间，一些主要的互联网企业用它来做很多的高性能计算，发现用它来做人工智能，能够给互联网很多方向带来很好的技术突破。基于此，这些互联网公司在人工智能，尤其是深度学习的人工智能上做了大量投入。随着人才、资金的聚集，随着数据的大量汇集，人工智能到今天已经成了非常火的概念，也是成了一个有机会能够改变人们生活，改变这个社会的一个非常强有力的推手。
今天很多人都说，传统的自动驾驶汽车也做得很好，我在德国去几大车企也坐了他们的自动驾驶，跑得很快，跑到130公里，甚至150公里，它和互联网企业做的人工智能的汽车有什么区别？他们做的控制什么都非常好，但他们在人工智能上的投入和互联网企业有很大差距。我用一个例子跟大家讲讲，就是用阿尔法狗下围棋这个事，用机器和人下围棋这个技术很早就存在，以前不用人，不用深度学习，能做到业余六段的水平，但是不用人工智能，不用深度学习，它永远无法诞生世界，所以当谷歌阿尔法狗这个它用了深度学习和庞大的计算能力，实现了挑战职业九段李世石的能力，世界让人们终于看到基于人工智能技术可以在一些比较复杂的领域超越人类。而驾驶汽车这个事就是需要实现到这样的水平，它能够超越人类，如果自动驾驶系统不能超越人类，它会造成比今天更多的安全事故。所以前面一段时间大家看到，一些自动驾驶的车企出了一些致命性的事故，互联网企业或者人工智能的企业希望通过引进人工智能技术能够大幅度的提升交通安全，所以我们走的路径不一样。
人工智能的提升不仅仅是要车载的电脑，但百度更昂贵的投入在自动驾驶的领域在云端，我们用的云端是非常昂贵的，在整个数据中间要使用非常大的集群来学习汽车自动驾驶的能力，大家可以想象，在云端是一个驾校，用海量的数据学习遇到一个新情况该怎么处理，把这个模型成熟以后下载到车端，汽车里头就是遇到一个场景它判断，这个在云端该怎么处理，立即进行实时的处理，而且处理要非常快，在100毫秒以内，这样才能保证它的反应足够快。
所以汽车的智能是云+端的技术，在中国交通安全是一个非常大的问题，我们每一天有超过500人在中国死于交通事故，所以无人驾驶重要的机会或者说职能就是提升交通安全。它第二个大幅度提升交通系统的效率，刚才说了24%的交通道路是被停车占用了，不仅如此，当智能汽车跟交通进行实时交互，汽车和车之间进行实时交互之后，交通效率能大幅度提升。因为人类之间在实时进行沟通很困难，当我们开车的时候没办法跟其他司机和交通系统进行交互，今天红绿灯效率是非常低下的。
无人驾驶产业化需要有经济效益，我们进行了计算以后，在五年后，当我们进行量产的时候，我们这个成本会大大低于出租车的成本，用百度无人驾驶系统来帮你开车远比你雇一个人帮你开车便宜得多，哪怕这个人是出租车驾驶员，我们也比它便宜，所以无人驾驶要做得好，就是大幅度提升交通安全，大幅度提升交通效率，然后还要提高它的经济效益，让人们的出行成本更低。
人工智能终于到了这样一个机会，它能够改变人们的生活，百度希望通过百度人工智能的积累能改变交通出行这样一个非常重要的产业。百度的人工智能核心的东西包括算法，人才的积累，海量数据，的计算能力。百度2015年12月退出了个版本的无人驾驶汽车，今天已经提升到了3.0版本。当时的1.0版本已经成为国内唯一通过SOS的汽车。要把无人驾驶真正产业化需要全社会整个产业链都在参与，这里头包括了中央政府、地方政府、保险公司、车企、零部件供应商等等共同的努力，我们希望在三年之后我们能够让百度无人驾驶汽车进行小规模的商业化，五年之后我们让它进行大规模的量产。