百度无人车：不搞噱头，亦不妄自菲薄
本刊记者/庞贝
这段时间，人工智能领域最热的事件非A l ph a G o战胜李世石莫属。研究近两年，谷歌AlphaGo横空出世，最终以4：1的总比分战胜了韩国棋手李世石，世界排名升至第二，仅次于中国围棋第一人柯洁。作为人工智能研究和应用领域的两大巨头之一，百度难免被拿来比较。
针对有人士对百度将人工智能的发力方向选择为无人驾驶的非议，百度高级副总裁兼自动驾驶事业部总经理王劲作出上述表态。
百度无人车可谓百度人工智能技术的集大成之作。百度为了在自动驾驶领域早日突破，整合资源，成立了以王劲挂帅的自动驾驶事业部，统筹各部门协调奋进。
身处产业与技术前沿，王劲对于行业走向有深切的认知：“其实今天的百度，今天中国的技术，真的已经有很多可以和全球并驾齐驱。”“我们大可不必太妄自菲薄。”
技术：自立之基
无人驾驶如何实现，关键要靠人工智能。这也是百度无人车不妄自菲薄的底气所在。
科学家将人工智能超过人类智力极限的时间点称之为“奇点”。人工智能历经几十年发展至今，已经历了量变到质变，正在面临着奇点的临近。而百度首席科学家吴恩达表示：百度这样的大公司对于人工智能的推动，无疑加速了人工智能的发展进程。
吴恩达之所以会作如此表示，是因为百度人工智能拥有超强计算、海量数据和优秀算法三大核心技术支撑。其超级服务器集群Minwa的计算能力相当于2个天河二号；其万亿网页可提供图像、语音、用户行为、位置等海量数据；其全球最大规模的深度神经网络，支持万亿参数、千亿样本、千亿特征训练。而这三点是其他公司难以企及的。
百度人工智能依靠其超强计算、海量数据和优秀算法，不仅具备了视、听、说能力，还具备了相当的推荐预测、规划决策、行动控制能力。特别值得一提的，是百度的语音识别技术。这项技术在方言识别、中英文混杂和嘈杂环境语音识别等公认的技术难点均有不俗的突破。该技术也被MIT科技评论为“2016年十大突破性技术”，车载嘈杂环境的普通话识别率达92%。
百度无人车集成了环境感知、决策规划和智能控制等技术，将百度人工智能在图像、语音、高精度地图领域的先进水准加以整合，通过感知、定位、决策、控制实现无人驾驶操作。
百度无人车用摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多传感器结合，分析周围环境。百度拥有国际最佳的交通场景物体识别技术，在国际通用测试集KITTI中，车辆识别准确率达89.32%。
百度拥有国内领先的高精地图采集与自动化处理技术，地图精度达厘米级。同时，百度拥有国内领先的实时高精度定位技术，实现厘米级定位精度，比GPS提升了两个数量级。
智能决策是百度汽车大脑的核心，它能根据实时感知的环境信息、高精度地图等实现最优路径规划，预测周边车辆和人的行为意图，做出适合路况的行车决策。
在百度无人车这个体系里，单一车辆只是整个自动驾驶系统的最小细胞，车辆上搭载的各种传感器在行驶过程中采集的大量数据将会被收集到云端，自动驾驶汽车通过深度学习不断提升，带来更强的智能，并且达到以车教车的理想状态：每辆车遇到特殊情况，学到以后上传给云计算中心；云将把这些新技能分享给所有的无人车，使每一辆出厂的无人车都是“老司机”。
王劲说：“中国走了这么多年，很多事情都在追赶的过程中。我还是承认Google领先我们的，但在单项比如对车的判断上，百度是超过它的。我觉得今天这个中间状况，不是一个考试的评比结果。我希望我们在量产的时候超过Google。”
百度高级副总裁兼自动驾驶事业部总经理 王劲
小步快跑、不断向前的技术进步，成就了百度在自动驾驶技术的信心。这项技术距离现实应用还有多远？百度的答案是“3年商用5年量产”。
百度深度学习实验室主任兼自动驾驶事业部副总经理林元庆曾在百度自动驾驶事业部成立大会上说：“我们指的3年商用是指在特定区域内实现全自动驾驶。我们为什么觉得3年内商用是可行的？有几点依据：比如在特定的区域里建立起非常精准的高精地图，在这个特定的环境下，将固定环境的识别比如车道线、路面、红绿灯做到接近100%的识别；一个人在一个地方开车开了很多遍，就会对这个地区非常熟悉，对百度的汽车大脑也是一样。在一个区域里开车的话，对固定环境的识别可以做到很精确；另外非常难的是应对不同的自然情况、不同的天气，晚上或者雨雪天，还要应对不同的路况，如有的车并线，有的人突然跑过来。我们希望在特定的区域365天在不同的时间段采集不同的数据，形成非常强大的训练极，把这个地方读到非常透，我们相信是这能够实现的。我们的计划是一年内全面搭建与传感器相关的算法系统，而不是等到3年。”
“3年商用5年量产”，是百度率先在全球喊出的口号，当时百度所用的激光雷达造价70万。据估算，要实现量产，自动驾驶系统的成本要控制在2万以内。
从70万到2万，5年的时间，考验的不仅仅是技术。
王劲说：“我们预测3年商用5年量产。当我们量产的时候，整套无人驾驶设备每个月折旧和使用费加起来，相当于雇佣司机1/5到1/3的价格。按我们现在估算的成本，如果居民采用完全自动驾驶模式的电动无人驾驶出租车方式出行，其成本仅为当前有人驾驶出租车出行成本的44%；甚至，如果该电动无人驾驶出租车采用分时共享方式运营的话，其出行成本将进一步降到目前出租车方式的1/3。”
林元庆说：“世界是变化的，价格也是会变化的。尽管目前激光雷达比较贵，但根据我们自己的判断，相信在3年到5年之内我们量产时，这个成本肯定是能降下来的。”
3月30日，王劲在百度媒体沟通会上透露，百度采购的激光雷达同一型号今年单价已经下降20万元。这对于百度无人车的平价之路来说，无疑是个好消息。
王劲表示，无人车可以使出行更加安全。因为人的反应比计算机慢很多。人遇到突发状态，从眼睛传递到手、脚大概是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。而计算机可以在约0.1秒发现危险，加上电控制动响应时间，总共需要0.2秒反应时间。如果以120km/h的车速来计算，自动驾驶可以减少制动距离33米。短短1秒钟，也许会减少许多生命的失色。
此外，人会疲劳驾驶、会酒驾、醉驾，还会有性格的问题，但是机器没有这些问题。
尽管如此，安全无小事，一点细微的偏差可能带来致命的后果。对此，林元庆说：“我们采用的是多传感器融合，不单单只依赖雷达或者只依赖摄像头、毫米波雷达，很多传感器都会用到无人车上。如果只选择一种传感器只能解决98%、99%的问题，但是当将几种传感器很好地融合在一起，这一提高就能解决那个1%。”
百度深度学习实验室主任兼自动驾驶事业部副总经理 林元庆
即使技术可行，无人车真正实现量产仍然需要解决一个大问题，那便是在法律上得到许可。
在今年全国政协十二届四次会议上，全国政协委员、百度公司董事长兼首席执行官李彦宏建议：应从国家层面对无人驾驶予以重视，国家对无人驾驶技术的研发和产业化应用做好顶层设计和科学规划，加大资金支持力度，鼓励中国汽车企业和互联网企业合作研发、协同创新。他建议尽快修订和完善无人驾驶相关的法律法规，为无人驾驶汽车的研发、测试和商业化应用提供制度保障；同时加快推进无人驾驶汽车相关技术标准的建立和完善，积极组织开展无人驾驶汽车测试的试点工作。
相关专家也在两会上表示，中国需加快无人驾驶汽车相关技术标准及法律法规等方面的前瞻性研究，加快规划智能交通系统等基础配套设施，为将来制定无人驾驶汽车行业的国际标准争取更多主动权。
林元庆曾说：“我们下一步做的事情是这个世界上没有别人做过的，或者我们做的相当一部分是以前没有人做过的事情，因为这本身就是一个探索，因此我们需要很强大的勇气，我们要勇往直前，不胜不归。”
对于王劲、林元庆和百度而言，这段话更多地落点在技术上，而上升到国家层面，则需要完成技术和制度的共同搭建：
以车载传感器为代表的智能车零部件、到整车的智能鲁棒性评测正在形成规模化生产智能车全新的产业链，IT和汽车业的跨界创新正在展现勃勃生机。建立智能车测试场和智能驾驶示范区、让智能车有证上路、制定智能车行驶道路与环境标准……这是行业发展要求，更是国家战略需求。我国若能率先将无人车代表的人工智能技术优势真正转化为产业领先优势，对于工业4.0的实现将大有裨益。