王劲解读百度无人驾驶路径：投入最好的设备和人工智能

8月12日，在CCF主办、雷锋网主办的全球人工智能与机器人峰会上。网，百度高级副总裁王劲致辞，介绍百度在无人驾驶领域的实践。他说，人工智能与传统产业的结合是技术带来的改变生活的最佳机会。

汽车行业正在发生巨大的变化，尤其是人工智能等几项新技术的兴起，而这些新趋势将给汽车行业带来颠覆性的变化。王劲谈到了汽车发展的三大趋势。首先，汽车的新能源降低了制造门槛。电动汽车的零部件数量仅为传统汽车的1/3，吸引了大量新兴企业造车。第二种是汽车共享，它有效地消除了效率低下的问题。第三，汽车智能化，自动驾驶是大势所趋。

王劲表示，目前，世界上几乎所有更重要的汽车制造商都参与了自动驾驶的研发。世界上还有另一股力量也在进行自动驾驶。这股力量是互联网高科技企业，最典型的代表是百度和谷歌。汽车工厂做的自动驾驶和互联网高科技企业的区别在于，互联网企业直接进入无人驾驶，而车企通常从低级辅助驾驶开始，希望通过不断提高辅助驾驶能力，在未来实现完全的无人驾驶。最终目标是一样的，但道路是不同的。

百度高级副总裁王劲

王进分析称，从车企的角度来看，大量的汽车产品已经量产，他们希望尽快将自动驾驶技术投入市场。因此，他们非常注重成本，通常使用相对便宜的传感器来帮助人们进行辅助驾驶。然而，技术还不成熟，人们需要介入自动驾驶无法发挥作用的场景，汽车安全也无法得到充分保障。现在全世界都用相机来判断物体。举个例子，我们可以判断前方是否有车。现在，世界上最好的准确率是89%，由百度保持。判断是否有人的能力是谷歌保持的最高记录，也在90%左右，这意味着它远不是100%，因为在10%的条件下，它的差异非常小。互联网公司通常必须达到99.99%的准确性或安全性，汽车安全必须超过这一标准。单从相机雷达来看，今天的成绩几乎是“9”甚至接近“9”，这在99.99%和99.9999%之间是一个巨大的差距。要跨越这个差距是非常困难的。

“互联网和高科技公司，比如百度和谷歌，虽然我们拥有最好的计算机视觉技术，但我们认为仅仅依靠摄像头是不够的，所以我们走的路与他们不同。我们走的是购买最昂贵的传感器。百度在去年12月购买了一台70万元的激光雷达，今年更优惠，价格为50万元。百度的汽车大脑也是车内一台价值近20万元的服务器。这是一个非常昂贵的设备。凭借最好的计算能力和最好的传感器，我们还安装了很多雷达和摄像头。使用如此昂贵的传感器和计算能力来首先确保其在车内的安全，不仅是摄像头本身，激光雷达也比摄像头有更高的保护。我们用它来检测这些障碍物或摄像机无法检测到的整个场景。我们所做的是将相机激光雷达和其他传感器集成到计算机中，因此我们需要一台非常强大的车载计算机来进行实时响应。“王进说，他希望在未来几年内，通过工业化将传感器的价格降低到可接受的水平，首先是为了确保安全，然后是想办法降低价格。

对百度来说，无人驾驶汽车实际上是一台有四个轮子的电脑。汽车大脑需要八个模块：计算机视觉、环境感知、规划决策、动作控制、传感器融合、语言对话、高精度定位和高精度地图。王进预测，未来人们买车时会像现在买手机一样，更加关注汽车的智能功能。“未来大多数汽车的价值来自软件……

而不是汽车的硬件。

人工智能已经有60年的历史了。在最初的50年里，人工智能的方向和概念并没有那么成功。直到2006年，一种名为深度学习的新算法才出现。深度学习花了将近七年的时间。一些主要的互联网公司用它做了很多高性能的计算，发现用它做人工智能可以在多个方向上给互联网带来很好的技术突破。基于此，这些互联网公司在人工智能方面投入了大量资金，尤其是用于深度学习的人工智能。随着人才、资金和大量数据的聚集，人工智能已经成为当今非常热门的概念，它也成为了一个非常强大的推动者，有机会改变人们的生活，改变这个社会。

今天，许多人说传统的自动驾驶汽车也做得很好。我去了德国的几家大型汽车公司，让他们自己开车。他们跑得很快，跑了130公里甚至150公里。它和互联网公司制造的人工智能汽车有什么区别？他们控制的一切都很好，但他们在人工智能方面的投资与互联网公司之间存在很大差距。让我举一个例子告诉你，那就是和阿尔法狗一起下围棋。用机器和人玩围棋的技术已经存在很长时间了。过去，在没有人和深度学习的情况下，可以达到业余六段的水平，但如果没有人工智能和深度学习，它永远不可能成为世界冠军。因此，当谷歌阿尔法狗使用深度学习和巨大的计算能力时，它实现了挑战专业九段式李世石的能力，世界终于让人们看到了基于人工智能的技术可以在某些方面进行比较。驾驶汽车需要达到超越人类的水平。如果自动驾驶系统不能超越人类，它将造成比今天更多的安全事故。所以前段时间，我们看到一些自动驾驶汽车公司发生了一些致命的事故。互联网公司或人工智能公司希望通过引入人工智能技术可以大大提高交通安全，所以我们走了不同的道路。

人工智能的提升不仅仅是车载电脑，百度在云端自动驾驶领域的投资成本更高。我们使用的云非常昂贵。在整个数据的中间，我们需要使用一个非常大的集群来学习自动驱动的能力。你可以想象，这是一所云端的驾校，学习如何用海量数据应对新情况，在这款车型成熟后将其下载到车上，并判断车内有场景。如何在云端处理，立即进行实时处理，处理速度应该非常快，在100毫秒内，以确保其响应足够快。

因此，汽车的智能化是一项云+终端技术，交通安全在中国是一个非常大的问题。在中国，每天有500多人死于交通事故，因此无人驾驶最重要的机会或功能是提高交通安全。它大大提高了运输系统的效率。目前，24%的交通道路被停车占用。不仅如此，当智能汽车与交通实时交互时，交通效率可以大大提高。因为人类很难实时通信，所以我们在驾驶时无法与其他驾驶员和交通系统进行互动。今天，红绿灯效率很低。

无人驾驶工业化需要经济效益。经过我们的计算，五年后，当我们大规模生产时，我们的成本将比出租车低得多。使用百度无人驾驶系统帮你开车要比雇人帮你开车便宜得多。即使这个人是出租车司机，我们也比它便宜。因此，做好无人驾驶就是要大大提高交通安全，大大提高交通效率，进而提高其经济效益。

人工智能终于迎来了这样一个机会，它可以改变人们的生活。百度希望百度人工智能的积累能够改变交通运输这样一个非常重要的行业。百度人工智能的核心包括算法、人才积累、海量数据和出色的算力。百度于2015年12月推出了无人驾驶汽车的第一个版本，并……

y它已升级到3.0版本。当时，1.0版本已经成为中国唯一一款通过SOS的汽车。真正实现无人驾驶汽车的工业化需要全社会、全产业链的参与，包括中央政府、地方政府、保险公司、汽车公司、零部件供应商等的共同努力。我们希望三年后，我们可以让百度无人驾驶汽车小规模商业化，五年后，我们将使它们大规模生产。8月12日，在CCF主办、雷锋网主办的全球人工智能与机器人峰会上。网，百度高级副总裁王劲致辞，介绍百度在无人驾驶领域的实践。他说，人工智能与传统产业的结合是技术带来的改变生活的最佳机会。

汽车行业正在发生巨大的变化，尤其是人工智能等几项新技术的兴起，而这些新趋势将给汽车行业带来颠覆性的变化。王劲谈到了汽车发展的三大趋势。首先，汽车的新能源降低了制造门槛。电动汽车的零部件数量仅为传统汽车的1/3，吸引了大量新兴企业造车。第二种是汽车共享，它有效地消除了效率低下的问题。第三，汽车智能化，自动驾驶是大势所趋。

王劲表示，目前，世界上几乎所有更重要的汽车制造商都参与了自动驾驶的研发。世界上还有另一股力量也在进行自动驾驶。这股力量是互联网高科技企业，最典型的代表是百度和谷歌。汽车工厂做的自动驾驶和互联网高科技企业的区别在于，互联网企业直接进入无人驾驶，而车企通常从低级辅助驾驶开始，希望通过不断提高辅助驾驶能力，在未来实现完全的无人驾驶。最终目标是一样的，但道路是不同的。

百度高级副总裁王劲

王进分析称，从车企的角度来看，大量的汽车产品已经量产，他们希望尽快将自动驾驶技术投入市场。因此，他们非常注重成本，通常使用相对便宜的传感器来帮助人们进行辅助驾驶。然而，技术还不成熟，人们需要介入自动驾驶无法发挥作用的场景，汽车安全也无法得到充分保障。现在全世界都用相机来判断物体。举个例子，我们可以判断前方是否有车。现在，世界上最好的准确率是89%，由百度保持。判断是否有人的能力是谷歌保持的最高记录，也在90%左右，这意味着它远不是100%，因为在10%的条件下，它的差异非常小。互联网公司通常必须达到99.99%的准确性或安全性，汽车安全必须超过这一标准。单从相机雷达来看，今天的成绩几乎是“9”甚至接近“9”，这在99.99%和99.9999%之间是一个巨大的差距。要跨越这个差距是非常困难的。

“互联网和高科技公司，比如百度和谷歌，虽然我们拥有最好的计算机视觉技术，但我们认为仅仅依靠摄像头是不够的，所以我们走的路与他们不同。我们走的是购买最昂贵的传感器。百度在去年12月购买了一台70万元的激光雷达，今年更优惠，价格为50万元。百度的汽车大脑也是车内一台价值近20万元的服务器。这是一个非常昂贵的设备。凭借最好的计算能力和最好的传感器，我们还安装了很多雷达和摄像头。使用如此昂贵的传感器和计算能力来首先确保其在车内的安全，不仅是摄像头本身，激光雷达也比摄像头有更高的保护。我们用它来检测这些障碍物或摄像机无法检测到的整个场景。我们所做的是将相机激光雷达和其他传感器集成到计算机中，因此我们需要一台非常强大的车载计算机来进行实时响应。“王进说，他希望在未来几年内，通过工业化将传感器的价格降低到可接受的水平，首先确保安全，然后找到……

y降低价格。

对百度来说，无人驾驶汽车实际上是一台有四个轮子的电脑。汽车大脑需要八个模块：计算机视觉、环境感知、规划决策、动作控制、传感器融合、语言对话、高精度定位和高精度地图。王进预测，未来人们买车时会像现在买手机一样，更加关注汽车的智能功能。“未来大多数汽车的价值来自软件，而不是汽车的硬件。

人工智能已经有60年的历史了。在最初的50年里，人工智能的方向和概念并没有那么成功。直到2006年，一种名为深度学习的新算法才出现。深度学习花了将近七年的时间。一些主要的互联网公司用它做了很多高性能的计算，发现用它做人工智能可以在多个方向上给互联网带来很好的技术突破。基于此，这些互联网公司在人工智能方面投入了大量资金，尤其是用于深度学习的人工智能。随着人才、资金和大量数据的聚集，人工智能已经成为当今非常热门的概念，它也成为了一个非常强大的推动者，有机会改变人们的生活，改变这个社会。

今天，许多人说传统的自动驾驶汽车也做得很好。我去了德国的几家大型汽车公司，让他们自己开车。他们跑得很快，跑了130公里甚至150公里。它和互联网公司制造的人工智能汽车有什么区别？他们控制的一切都很好，但他们在人工智能方面的投资与互联网公司之间存在很大差距。让我举一个例子告诉你，那就是和阿尔法狗一起下围棋。用机器和人玩围棋的技术已经存在很长时间了。过去，在没有人和深度学习的情况下，可以达到业余六段的水平，但如果没有人工智能和深度学习，它永远不可能成为世界冠军。因此，当谷歌阿尔法狗使用深度学习和巨大的计算能力时，它实现了挑战专业九段式李世石的能力，世界终于让人们看到了基于人工智能的技术可以在某些方面进行比较。驾驶汽车需要达到超越人类的水平。如果自动驾驶系统不能超越人类，它将造成比今天更多的安全事故。所以前段时间，我们看到一些自动驾驶汽车公司发生了一些致命的事故。互联网公司或人工智能公司希望通过引入人工智能技术可以大大提高交通安全，所以我们走了不同的道路。

人工智能的提升不仅仅是车载电脑，百度在云端自动驾驶领域的投资成本更高。我们使用的云非常昂贵。在整个数据的中间，我们需要使用一个非常大的集群来学习自动驱动的能力。你可以想象，这是一所云端的驾校，学习如何用海量数据应对新情况，在这款车型成熟后将其下载到车上，并判断车内有场景。如何在云端处理，立即进行实时处理，处理速度应该非常快，在100毫秒内，以确保其响应足够快。

因此，汽车的智能化是一项云+终端技术，交通安全在中国是一个非常大的问题。在中国，每天有500多人死于交通事故，因此无人驾驶最重要的机会或功能是提高交通安全。它大大提高了运输系统的效率。目前，24%的交通道路被停车占用。不仅如此，当智能汽车与交通实时交互时，交通效率可以大大提高。因为人类很难实时通信，所以我们在驾驶时无法与其他驾驶员和交通系统进行互动。今天，红绿灯效率很低。

无人驾驶工业化需要经济效益。经过我们的计算，五年后，当我们大规模生产时，我们的成本将比出租车低得多。使用百度无人驾驶系统帮你开车要比雇人帮你开车便宜得多。即使这个人是出租车司机，我们也比它便宜。因此，做好无人驾驶就是大大提高交通安全……

极大地提高了交通效率，进而提高了其经济效益。

人工智能终于迎来了这样一个机会，它可以改变人们的生活。百度希望百度人工智能的积累能够改变交通运输这样一个非常重要的行业。百度人工智能的核心包括算法、人才积累、海量数据和出色的算力。百度于2015年12月推出了无人驾驶汽车的第一个版本，今天已经升级到3.0版本。当时，1.0版本已经成为中国唯一一款通过SOS的汽车。真正实现无人驾驶汽车的工业化需要全社会、全产业链的参与，包括中央政府、地方政府、保险公司、汽车公司、零部件供应商等的共同努力。我们希望三年后，我们可以让百度无人驾驶汽车小规模商业化，五年后，我们将使它们大规模生产。

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