百度高管排队尝试“无人驾驶” 商用还需3年

  次阅读 作者:智能小宝 来源:互联网 2015-12-15 12:49 我要评论(0)

刘佳

“第一次坐很紧张,我的手抓得很紧。”

这是百度高级副总裁王劲,第一次坐上百度无人驾驶汽车的个人感受。

不过,对王劲和不少百度高管而言,兴奋显然多于紧张。“现在很多百度高管,都排队想试乘。”王劲对包括《第一财经日报》在内的记者说。

一周前,百度无人驾驶车国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶。在通过“考核”后,12月14日,百度宣布正式成立自动驾驶事业部,由王劲担任事业部总经理。

王劲告诉记者,百度自动驾驶事业部将聚焦于自动驾驶汽车的技术研发、生态建设与产业落地,“我们预测,自动驾驶汽车三年内就能够被商用,五年内将能够被量产,十年左右每100辆新增的汽车有80%都是新能源汽车,80%是自动驾驶的汽车,80%是用来共享的汽车。”

而在百度做无人驾驶的背后,汽车这一被视作“四个轮子的电脑”,也将成为百度生态的新入口,未来在无人车场景中,用户可无需使用任何设备,即可获得信息与服务,汽车也将像其他互联网硬件产品一样,由软件和内容决定价值。

为什么是百度?

以搜索为主业的百度,为什么做无人驾驶?

不久前,百度董事长李彦宏在接受采访时回应:“我们从一开始就是靠技术做起来的。到今天,中国需要有人来负责跟世界上其他的公司同台竞争,我们必须要做这个事情。”

对于车来说,一旦进入到自动驾驶状态后,其实更像是电脑在操控一个有轮子的工具。“所以本质上它就是我们的菜!”李彦宏说。

从汽车驾驶自动化程度的角度来看,可以分为4个阶段:驾驶辅助、半自动驾驶、高度自动驾驶、完全自动驾驶。王劲告诉记者,百度的目标直接瞄准第四个阶段,“完全自动驾驶”。

在百度内部,百度无人驾驶车项目在2013年起步,由百度深度学习研究院主导研发。这一研究院有一项百度人工智能的产品“百度大脑”,融合了深度学习算法、数据建模、大规模GPU并行化平台等技术,实现了实时学习和成长。百度无人驾驶用到的核心技术,就是“百度大脑”在汽车领域的垂直应用。

而百度与宝马的合作,则要追溯到一年多前。

百度自动驾驶事业部副总经理李震宇告诉记者,在一年多前,百度与宝马双方成立了对接团队数十人,其中百度提供数十人研发团队,和高精度地图和算法能力,宝马的团队则提供整车级别车辆控制接口、行驶安全控制系统技术支持。

而百度无人车的核心技术是“百度汽车大脑”,具体包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。底层为高精度地图、中间层为感知/定位,最高层为智能决策与控制。目前汽车大脑已经可为汽车提供高精度地图、高精定位、智能感知、智能控制的自动驾驶整体解决方案。

王劲表示,相比于国际同类项目,百度自动驾驶项目起步虽然稍晚,但通过在LBS、大数据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取得突破。

其中,在国际通用的KITTI测试车辆检测项目中,百度的车辆识别准确率达到89.32%(KITTI测试:对计算机视觉算法的测试,其车辆检测项目要求使用计算机视觉算法检测出由车载相机所拍摄的城市街道上的车辆,并且估算出车头朝向);拥有自主研发的基于摄像头的自动驾驶环境感知技术,包括车辆检测、跟踪、距离和速度估计、路面分割、车道线检测等多项核心技术;而在高精度定位技术上,百度无人车技术已经实现厘米级的定位精度,相比于GPS定位精度提升了两个数量级。

而智能决策则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,预测周边车辆和行人的行为和意图,做出适合路况的行车决策,从而能控制汽车正常行驶。

例如,当前方有减速车辆时,智能决策系统将依据周边的环境状况,合理地决策减速尾随或变道超车。百度汽车大脑不断学习人类的驾驶经验,不断提升自身的“智商”,以保证安全、便捷的自动驾驶体验。

商用仍需三年

尽管百度的无人车已经首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶,但百度为什么判断,无人驾驶技术距离商用仍需要三年的时间?

王劲告诉《第一财经日报》记者,在这三年里,百度无人车还需要在技术提升、可靠率、降低成本等多个方面继续做攻克。

“技术仍是最大的挑战。”王劲说。以最重要的安全为例,一方面要保证系统安全,不被黑客攻击,另一方面要保证乘客的安全

而3年商用还有一个前提条件,就是示范区。王劲告诉记者,初期百度计划选出国内的10个城市作为无人驾驶的商用示范区。

王劲说,今天的无人车尽管使用了百度大脑,但还处在“人教车”学习的阶段,未来进入到10个示范区商用时,希望能做到的是“车教车”。“我们希望每个城市展示不同的特性,也希望到比如戈壁滩等环境,让车经历越来越多的状况,希望车能够教车学得越来越好。”

“不管多聪明的人,他的后代还需要再学习,才能取得前辈取得的成绩,汽车大脑就不一样,直接拷贝内容就可以了,通过将资料上传到云端,可以把经验下发给所有的无人驾驶车,使得汽车安全性和成熟度大幅提升。”王劲说。

除了技术之外,还有一大挑战就是成本。

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