AI技术渗透至汽车产业 单兵作战根本不可能

　　单兵作战 “根本不可能”

　　邱智丽

　　自行启动和停止车辆、直行道路加减速、识别左转向交通标识自动转弯，在为期三天的CESAsia大会上，百度自动驾驶汽车上演了无数次这样的测试。因为处于测试阶段，无人驾驶车仍需要驾驶员“坐镇”，以防万一。

　　在AI技术渗透至汽车产业的今天，其产业链不断深化融合，此前单兵作战的模式被颠覆，无论是实力强大的整车厂还是互联网巨头，都开始将自己的触角延伸到各个领域，寻找更多的合作机会。

　　自动驾驶中的人工智能

　　事实上，据百度智能汽车事业部总经理顾维灏向第一财经透露，早在六周前百度的自动驾驶汽车就已经在该场地进行封闭式的训练和学习，让车辆学习驾校教练的驾驶习惯，包括进入弯道前减速、驶出弯道后加速等动作，能够自然地模仿人类司机的驾驶习惯，使驾乘感受更加舒适、自然。

　　在CESAsia开幕前两天，突如其来的下雨天给这辆自动驾驶汽车带来新的挑战，与此同时也让它学习了在该场地阴雨天驾驶经验。“百度自动驾驶的核心是人工智能。”顾维灏指出。

　　在顾维灏看来，大数据、算法、云计算三方面的积累，是百度做自动驾驶的底气所在，“深度学习和大数据分析应用水平的高低直接决定自动驾驶研发能力的强弱。”顾维灏说道，“最基础的是有没有足够的数据，其次就在于能不能将数据转化为知识。只有两者结合才能做好人工智能。”

　　时间倒回至2013年，百度升级了采集车辆，添加了最先进的采集设备，不仅扫描记录路况信息，同时还记录采集司机的驾车行为，包括踩油门、刹车行为，每天几百辆车辆的投入，收集了几百万历程的数据信息，通过深度学习算法，学习和分析驾车行为预测驾驶。

　　最终发觉在方向盘转角方面实际司机驾驶情况和预测相近，而在加速度方面预测和实际偏差比较大。百度发现单纯依靠CNN（卷积神经网络）算法仍旧存在不足，需要更多的人加入其中来挖掘这些“数据宝藏”。

　　今年1月份，百度推出高级自动驾驶人工智能模型RoadHackers，将基于此模型的百度自动驾驶训练数据对外开放，首期开放了1万公里自动驾驶训练数据，并组织挑战赛进行横向控制模型训练，将包括CNN在内的越来越多的算法纳入进来。

　　开放和赋能

　　“智能汽车产业链条非常长，智能化一定从功能化做起，在智能产业的全产业链，无论哪一家企业违背了生态都难以崛起，智能驾驶不再是汽车工业和IT行业两家的事情，现在是大家在一起握手的机会。”中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅曾向第一财经表示。

　　百度也深谙这一点，无论是人工智能还是智能驾驶都需要长周期探索，并投入大量的人力、财力。根据百度财报，2013年全年，百度在技术研发方面的投入达41.07亿元，比2012年增长78.2%；到了2014年全年，研发投入达70亿元。

　　基于百度的互联网基因而言，提供开放、完整且安全的软件平台，来嫁接车辆和硬件系统，快速搭建起一套属于自己的完整自动驾驶系统，是百度介入汽车自动驾驶的捷径和优势所在。

　　“单兵作战在接下来一段时间的发展，根本就不可能，一定不可能。”百度智能汽车事业部产品总经理张辉直言。

　　此次公开路测的自动驾驶汽车正是一个合作的典型。据现场工作人员介绍，自动驾驶车辆及底盘控制技术来自长城汽车，NVIDA则提供了超级计算机DrivePX2芯片，为自动驾驶的复杂计算提供支持，而百度提供了自动驾驶关键的传感器方案和端到端深度学习自动驾驶解决方案。

　　百度的“朋友圈”仍在继续扩大，在CESAsia开幕首日，百度宣布与德赛西威、联合汽车电子、航盛电子、博泰电子等汽车零部件厂商签署合作协议，未来将共同开发智能驾驶量产方案。

　　而一周前，百度又相继与大陆集团、博世集团签署合作协议，将在自动驾驶、车联网和智能交通领域就技术发展和商业应用方面展开全方位的战略合作。

　　在德赛西威汽车电子股份有限公司副总经理段拥政看来，“百度的技术、数据以及资源等方面储备深厚，百度开放自动驾驶相关技术积累和能力，对于行业而言是重大利好。”这也是其合作的原因，百度对于自动驾驶的投入并非每家公司都能承担得起，通过合作可以节省各自的资源。

　　加速商业量产考量

　　除了开放、赋能之外，量产也是百度自动驾驶技术能否成功落地的关键，从此次CESAsia一系列动作来看，百度推动自动驾驶技术商业量产尤为心切。“自动驾驶成为近年来全球巨头竞逐的领域，正处于一个迈向商业量产的阶段，而百度则意欲成为行业浪潮的推动者。”顾维灏直言。

　　在CESAsia期间，百度推出了首个可量产的自动驾驶专用计算平台——BCU（BaiduComputingUnit）。BCU是基于高精度地图，结合GPS、摄像头等传感器信息，提供自动驾驶所需要的高精度经纬的专用计算平台。据顾维灏介绍，这一平台具备信息安全和云端更新两大基础能力，同时还具备高精定位、环境感知和决策规划三大AI核心模块。

　　在顾维灏看来，“只有将百度的能力搭载到一个硬件上，才能更好地落地到终端产品上。”针对量产的时间规划，张辉告诉记者，“这取决于OEM的时间，有很多OEM比较激进的话，会选择2019年，但是也可能出现更激进的。应该在2019年实现量产，2020年是大爆发的时间。”

　　“因为汽车生产周期会比较长，不能等到上车的时候才把我们的BCU装上。所以在2019年我们就需要准备好，能够配合上2019年新车发布。”张辉补充道。

　　为自己积累数年的人工智能寻找更多的场景落地，并且通过场景和产品找到商业模式，自动驾驶在其中最具想象空间。“BCU应该是我们进入量产的一个手段和桥梁，如果没有它，我们的技术较难落地。BCU真的是人工智能进入到汽车这个行业里面的着陆点和落脚点。”顾维灏一再强调。

　　英特尔发布的最新市场调研结果显示，到2050年，乘客经济（指乘客在乘坐汽车时填补空闲时间的服务）将是共享经济规模的两倍（基于Uber或Lyft的体量）。研究预测，基于自动驾驶汽车的乘客经济，将使得汽车共享服务、物流运输和车内服务的规模从2035年的8000亿美元激增到2050年的7万亿美元。

　　面对阿里已经逼近千亿美元市值，腾讯市值也在微信的推进下节节攀升，百度自然不想错过赶超腾讯、阿里的绝好机会窗口。而高达70亿的研发投入，也需要通过产业化合作逐步变现。