王勁解讀百度無人駕駛路徑：投入最好的設備和人工智能

8月12日，在CCF主辦、雷鋒網主辦的全球人工智能與機器人峰會上。網，百度高級副總裁王勁致辭，介紹百度在無人駕駛領域的實踐。他說，人工智能與傳統產業的結合是技術帶來的改變生活的最佳機會。

汽車行業正在發生巨大的變化，尤其是人工智能等幾項新技術的興起，而這些新趨勢將給汽車行業帶來顛覆性的變化。王勁談到了汽車發展的三大趨勢。首先，汽車的新能源降低了制造門檻。電動汽車的零部件數量僅為傳統汽車的1/3，吸引了大量新興企業造車。第二種是汽車共享，它有效地消除了效率低下的問題。第三，汽車智能化，自動駕駛是大勢所趨。

王勁表示，目前，世界上幾乎所有更重要的汽車制造商都參與了自動駕駛的研發。世界上還有另一股力量也在進行自動駕駛。這股力量是互聯網高科技企業，最典型的代表是百度和谷歌。汽車工廠做的自動駕駛和互聯網高科技企業的區別在于，互聯網企業直接進入無人駕駛，而車企通常從低級輔助駕駛開始，希望通過不斷提高輔助駕駛能力，在未來實現完全的無人駕駛。最終目標是一樣的，但道路是不同的。

百度高級副總裁王勁

王進分析稱，從車企的角度來看，大量的汽車產品已經量產，他們希望盡快將自動駕駛技術投入市場。因此，他們非常注重成本，通常使用相對便宜的傳感器來幫助人們進行輔助駕駛。然而，技術還不成熟，人們需要介入自動駕駛無法發揮作用的場景，汽車安全也無法得到充分保障。現在全世界都用相機來判斷物體。舉個例子，我們可以判斷前方是否有車。現在，世界上最好的準確率是89%，由百度保持。判斷是否有人的能力是谷歌保持的最高記錄，也在90%左右，這意味著它遠不是100%，因為在10%的條件下，它的差異非常小。互聯網公司通常必須達到99.99%的準確性或安全性，汽車安全必須超過這一標準。單從相機雷達來看，今天的成績幾乎是“9”甚至接近“9”，這在99.99%和99.9999%之間是一個巨大的差距。要跨越這個差距是非常困難的。

“互聯網和高科技公司，比如百度和谷歌，雖然我們擁有最好的計算機視覺技術，但我們認為僅僅依靠攝像頭是不夠的，所以我們走的路與他們不同。我們走的是購買最昂貴的傳感器。百度在去年12月購買了一臺70萬元的激光雷達，今年更優惠，價格為50萬元。百度的汽車大腦也是車內一臺價值近20萬元的服務器。這是一個非常昂貴的設備。憑借最好的計算能力和最好的傳感器，我們還安裝了很多雷達和攝像頭。使用如此昂貴的傳感器和計算能力來首先確保其在車內的安全，不僅是攝像頭本身，激光雷達也比攝像頭有更高的保護。我們用它來檢測這些障礙物或攝像機無法檢測到的整個場景。我們所做的是將相機激光雷達和其他傳感器集成到計算機中，因此我們需要一臺非常強大的車載計算機來進行實時響應。“王進說，他希望在未來幾年內，通過工業化將傳感器的價格降低到可接受的水平，首先是為了確保安全，然后是想辦法降低價格。

對百度來說，無人駕駛汽車實際上是一臺有四個輪子的電腦。汽車大腦需要八個模塊：計算機視覺、環境感知、規劃決策、動作控制、傳感器融合、語言對話、高精度定位和高精度地圖。王進預測，未來人們買車時會像現在買手機一樣，更加關注汽車的智能功能。“未來大多數汽車的價值來自軟件……

而不是汽車的硬件。

人工智能已經有60年的歷史了。在最初的50年里，人工智能的方向和概念并沒有那么成功。直到2006年，一種名為深度學習的新算法才出現。深度學習花了將近七年的時間。一些主要的互聯網公司用它做了很多高性能的計算，發現用它做人工智能可以在多個方向上給互聯網帶來很好的技術突破。基于此，這些互聯網公司在人工智能方面投入了大量資金，尤其是用于深度學習的人工智能。隨著人才、資金和大量數據的聚集，人工智能已經成為當今非常熱門的概念，它也成為了一個非常強大的推動者，有機會改變人們的生活，改變這個社會。

今天，許多人說傳統的自動駕駛汽車也做得很好。我去了德國的幾家大型汽車公司，讓他們自己開車。他們跑得很快，跑了130公里甚至150公里。它和互聯網公司制造的人工智能汽車有什么區別？他們控制的一切都很好，但他們在人工智能方面的投資與互聯網公司之間存在很大差距。讓我舉一個例子告訴你，那就是和阿爾法狗一起下圍棋。用機器和人玩圍棋的技術已經存在很長時間了。過去，在沒有人和深度學習的情況下，可以達到業余六段的水平，但如果沒有人工智能和深度學習，它永遠不可能成為世界冠軍。因此，當谷歌阿爾法狗使用深度學習和巨大的計算能力時，它實現了挑戰專業九段式李世石的能力，世界終于讓人們看到了基于人工智能的技術可以在某些方面進行比較。駕駛汽車需要達到超越人類的水平。如果自動駕駛系統不能超越人類，它將造成比今天更多的安全事故。所以前段時間，我們看到一些自動駕駛汽車公司發生了一些致命的事故。互聯網公司或人工智能公司希望通過引入人工智能技術可以大大提高交通安全，所以我們走了不同的道路。

人工智能的提升不僅僅是車載電腦，百度在云端自動駕駛領域的投資成本更高。我們使用的云非常昂貴。在整個數據的中間，我們需要使用一個非常大的集群來學習自動驅動的能力。你可以想象，這是一所云端的駕校，學習如何用海量數據應對新情況，在這款車型成熟后將其下載到車上，并判斷車內有場景。如何在云端處理，立即進行實時處理，處理速度應該非常快，在100毫秒內，以確保其響應足夠快。

因此，汽車的智能化是一項云+終端技術，交通安全在中國是一個非常大的問題。在中國，每天有500多人死于交通事故，因此無人駕駛最重要的機會或功能是提高交通安全。它大大提高了運輸系統的效率。目前，24%的交通道路被停車占用。不僅如此，當智能汽車與交通實時交互時，交通效率可以大大提高。因為人類很難實時通信，所以我們在駕駛時無法與其他駕駛員和交通系統進行互動。今天，紅綠燈效率很低。

無人駕駛工業化需要經濟效益。經過我們的計算，五年后，當我們大規模生產時，我們的成本將比出租車低得多。使用百度無人駕駛系統幫你開車要比雇人幫你開車便宜得多。即使這個人是出租車司機，我們也比它便宜。因此，做好無人駕駛就是要大大提高交通安全，大大提高交通效率，進而提高其經濟效益。

人工智能終于迎來了這樣一個機會，它可以改變人們的生活。百度希望百度人工智能的積累能夠改變交通運輸這樣一個非常重要的行業。百度人工智能的核心包括算法、人才積累、海量數據和出色的算力。百度于2015年12月推出了無人駕駛汽車的第一個版本，并……

y它已升級到3.0版本。當時，1.0版本已經成為中國唯一一款通過SOS的汽車。真正實現無人駕駛汽車的工業化需要全社會、全產業鏈的參與，包括中央政府、地方政府、保險公司、汽車公司、零部件供應商等的共同努力。我們希望三年后，我們可以讓百度無人駕駛汽車小規模商業化，五年后，我們將使它們大規模生產。8月12日，在CCF主辦、雷鋒網主辦的全球人工智能與機器人峰會上。網，百度高級副總裁王勁致辭，介紹百度在無人駕駛領域的實踐。他說，人工智能與傳統產業的結合是技術帶來的改變生活的最佳機會。

汽車行業正在發生巨大的變化，尤其是人工智能等幾項新技術的興起，而這些新趨勢將給汽車行業帶來顛覆性的變化。王勁談到了汽車發展的三大趨勢。首先，汽車的新能源降低了制造門檻。電動汽車的零部件數量僅為傳統汽車的1/3，吸引了大量新興企業造車。第二種是汽車共享，它有效地消除了效率低下的問題。第三，汽車智能化，自動駕駛是大勢所趨。

王勁表示，目前，世界上幾乎所有更重要的汽車制造商都參與了自動駕駛的研發。世界上還有另一股力量也在進行自動駕駛。這股力量是互聯網高科技企業，最典型的代表是百度和谷歌。汽車工廠做的自動駕駛和互聯網高科技企業的區別在于，互聯網企業直接進入無人駕駛，而車企通常從低級輔助駕駛開始，希望通過不斷提高輔助駕駛能力，在未來實現完全的無人駕駛。最終目標是一樣的，但道路是不同的。

百度高級副總裁王勁

王進分析稱，從車企的角度來看，大量的汽車產品已經量產，他們希望盡快將自動駕駛技術投入市場。因此，他們非常注重成本，通常使用相對便宜的傳感器來幫助人們進行輔助駕駛。然而，技術還不成熟，人們需要介入自動駕駛無法發揮作用的場景，汽車安全也無法得到充分保障。現在全世界都用相機來判斷物體。舉個例子，我們可以判斷前方是否有車。現在，世界上最好的準確率是89%，由百度保持。判斷是否有人的能力是谷歌保持的最高記錄，也在90%左右，這意味著它遠不是100%，因為在10%的條件下，它的差異非常小。互聯網公司通常必須達到99.99%的準確性或安全性，汽車安全必須超過這一標準。單從相機雷達來看，今天的成績幾乎是“9”甚至接近“9”，這在99.99%和99.9999%之間是一個巨大的差距。要跨越這個差距是非常困難的。

“互聯網和高科技公司，比如百度和谷歌，雖然我們擁有最好的計算機視覺技術，但我們認為僅僅依靠攝像頭是不夠的，所以我們走的路與他們不同。我們走的是購買最昂貴的傳感器。百度在去年12月購買了一臺70萬元的激光雷達，今年更優惠，價格為50萬元。百度的汽車大腦也是車內一臺價值近20萬元的服務器。這是一個非常昂貴的設備。憑借最好的計算能力和最好的傳感器，我們還安裝了很多雷達和攝像頭。使用如此昂貴的傳感器和計算能力來首先確保其在車內的安全，不僅是攝像頭本身，激光雷達也比攝像頭有更高的保護。我們用它來檢測這些障礙物或攝像機無法檢測到的整個場景。我們所做的是將相機激光雷達和其他傳感器集成到計算機中，因此我們需要一臺非常強大的車載計算機來進行實時響應。“王進說，他希望在未來幾年內，通過工業化將傳感器的價格降低到可接受的水平，首先確保安全，然后找到……

y降低價格。

對百度來說，無人駕駛汽車實際上是一臺有四個輪子的電腦。汽車大腦需要八個模塊：計算機視覺、環境感知、規劃決策、動作控制、傳感器融合、語言對話、高精度定位和高精度地圖。王進預測，未來人們買車時會像現在買手機一樣，更加關注汽車的智能功能。“未來大多數汽車的價值來自軟件，而不是汽車的硬件。

人工智能已經有60年的歷史了。在最初的50年里，人工智能的方向和概念并沒有那么成功。直到2006年，一種名為深度學習的新算法才出現。深度學習花了將近七年的時間。一些主要的互聯網公司用它做了很多高性能的計算，發現用它做人工智能可以在多個方向上給互聯網帶來很好的技術突破。基于此，這些互聯網公司在人工智能方面投入了大量資金，尤其是用于深度學習的人工智能。隨著人才、資金和大量數據的聚集，人工智能已經成為當今非常熱門的概念，它也成為了一個非常強大的推動者，有機會改變人們的生活，改變這個社會。

今天，許多人說傳統的自動駕駛汽車也做得很好。我去了德國的幾家大型汽車公司，讓他們自己開車。他們跑得很快，跑了130公里甚至150公里。它和互聯網公司制造的人工智能汽車有什么區別？他們控制的一切都很好，但他們在人工智能方面的投資與互聯網公司之間存在很大差距。讓我舉一個例子告訴你，那就是和阿爾法狗一起下圍棋。用機器和人玩圍棋的技術已經存在很長時間了。過去，在沒有人和深度學習的情況下，可以達到業余六段的水平，但如果沒有人工智能和深度學習，它永遠不可能成為世界冠軍。因此，當谷歌阿爾法狗使用深度學習和巨大的計算能力時，它實現了挑戰專業九段式李世石的能力，世界終于讓人們看到了基于人工智能的技術可以在某些方面進行比較。駕駛汽車需要達到超越人類的水平。如果自動駕駛系統不能超越人類，它將造成比今天更多的安全事故。所以前段時間，我們看到一些自動駕駛汽車公司發生了一些致命的事故。互聯網公司或人工智能公司希望通過引入人工智能技術可以大大提高交通安全，所以我們走了不同的道路。

人工智能的提升不僅僅是車載電腦，百度在云端自動駕駛領域的投資成本更高。我們使用的云非常昂貴。在整個數據的中間，我們需要使用一個非常大的集群來學習自動驅動的能力。你可以想象，這是一所云端的駕校，學習如何用海量數據應對新情況，在這款車型成熟后將其下載到車上，并判斷車內有場景。如何在云端處理，立即進行實時處理，處理速度應該非常快，在100毫秒內，以確保其響應足夠快。

因此，汽車的智能化是一項云+終端技術，交通安全在中國是一個非常大的問題。在中國，每天有500多人死于交通事故，因此無人駕駛最重要的機會或功能是提高交通安全。它大大提高了運輸系統的效率。目前，24%的交通道路被停車占用。不僅如此，當智能汽車與交通實時交互時，交通效率可以大大提高。因為人類很難實時通信，所以我們在駕駛時無法與其他駕駛員和交通系統進行互動。今天，紅綠燈效率很低。

無人駕駛工業化需要經濟效益。經過我們的計算，五年后，當我們大規模生產時，我們的成本將比出租車低得多。使用百度無人駕駛系統幫你開車要比雇人幫你開車便宜得多。即使這個人是出租車司機，我們也比它便宜。因此，做好無人駕駛就是大大提高交通安全……

極大地提高了交通效率，進而提高了其經濟效益。

人工智能終于迎來了這樣一個機會，它可以改變人們的生活。百度希望百度人工智能的積累能夠改變交通運輸這樣一個非常重要的行業。百度人工智能的核心包括算法、人才積累、海量數據和出色的算力。百度于2015年12月推出了無人駕駛汽車的第一個版本，今天已經升級到3.0版本。當時，1.0版本已經成為中國唯一一款通過SOS的汽車。真正實現無人駕駛汽車的工業化需要全社會、全產業鏈的參與，包括中央政府、地方政府、保險公司、汽車公司、零部件供應商等的共同努力。我們希望三年后，我們可以讓百度無人駕駛汽車小規模商業化，五年后，我們將使它們大規模生產。

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