自动驾驶大巴量产,李彦宏把去年吹的牛实现了

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了自动驾驶大巴量产,李彦宏把去年吹的牛实现了相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

李彦宏。来源:被访者供图


百度和金龙客车合作的全球首款L4级量产自动驾驶巴士“阿波龙”正式量产下线。

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文  |《中国企业家》记者 李原

编辑 | 林文龙


去年11月,李彦宏在百度世界大会上吹过一个牛:L4级别的无人驾驶车大量产将在2018年7月兑现。7月4日,百度AI开发者大会在北京国家会议中心举行。李彦宏做了开幕演讲,他兴奋地说:“这个牛,马上就要实现了!”


李彦宏宣布:百度和金龙客车合作的全球首款L4级量产自动驾驶巴士“阿波龙”正式量产下线。


李彦宏与位于福建厦门的自动驾驶巴士生产现场做了连线。金龙客车董事长谢思喻在视频中展示了“阿波龙”的内部设计:没有方向盘和驾驶位,没有油门,没有刹车踏板。也就是说,“阿波龙”在运行时,完全由机器自动控制。


百度L4级别的“阿波龙”的发布看起来当然令人振奋,不过距离很多人想象的路面全自动无人驾驶景象,可能还有相当长的路要走。

 

首先,先为大家通俗地介绍一下自动驾驶L级别的含义:

 

L0:无自动辅助功能


L1:可以满足自动转向或者加减速其中之一,驾驶员要时刻关注驾驶过程


L2:转向和加减速都能实现,驾驶员要时刻关注驾驶过程


L3:不需要驾驶员监督,但紧急情况需要驾驶员介入


L4:完全自动驾驶不需监督,出问题时能够自动靠边


L5:全自动驾驶

 

一直以来,有不少造车势力都宣称自己实现了L3甚至L4阶段的自动驾驶。但业内普遍公认,2017年奥迪发布的A8L是首个真正实现L3阶段自动驾驶的量产车型。不过由于法规的限制,奥迪的L3功能在许多地区和实际驾驶过程中,经常无法全面落地。


因此,市面上目前能大量应用的自动驾驶技术多在L2或者L2.5级别。至于L3以上的方案,自动泊车,或者场景化的无人驾驶可能会是最早实现的方案。而L4级别的自动驾驶,则普遍被视为一种技术上的噱头。


落脚到“阿波龙”的L4,去掉了方向盘和驾驶位,用开发代码取而代之,在技术上当然可以说是长足的进步,也给人带来了丰富的想象。但落脚到实际,可以说还只是“场景化无人驾驶”的一种。


目前,百度在日本与软银合作,阿波龙被用于一些核电站内部的人员接驳,也会用于东京地区一些高龄化社区的穿梭接送。已经完成总装的阿波龙,也将发往北京、雄安、深圳、福建平潭、碧桂园、湖北武汉、日本东京等地开展商业化运营。可见,“阿波龙”的初期驾驶环境应该相对简单、固定、安全,也还需要通过长期的测试进一步积累数据、完善路况。


不过,“阿波龙”的发布,可以说还是开启了李彦宏定义的“数据和算法双轮驱动的AI新时代”。李彦宏畅想了借助Apollo驾驶技术,在物流、工程、环卫、农业、公共交通、共享出行等9大作业场景的创新应用。


李彦宏说:“未来,自动驾驶汽车可以化身清洁车,可以变成流动售货机,可以变成小区内的快递车,可以在景区和机场等地方做接驳车,可以承担远程物流车的任务,甚至完全自动化地跑到农村的田间地头,插秧播种等等”。


除了“阿波龙”之外,百度还推出了号称目前业内设计算力最高的云端AI芯片“昆仑”。


李彦宏介绍,“昆仑”是中国在大规模AI运算实践中催生出的芯片,基于百度8年的CPU、GPU和FPGA的AI加速器的研发,20多次迭代而生。除了常用深度学习算法等云端需求,还能适配诸如自然语言处理,大规模语音识别,自动驾驶,大规模推荐等具体终端场景的计算需求。


在视觉和语义等方向,百度还升级了“百度大脑3.0”。百度高级副总裁王海峰博士用一句话概括“百度大脑3.0”:多模态深度语义理解。不仅让机器听清、看清,更要深入理解其背后的含义,从而更好地支撑各种应用。


王海峰博士指出,基于百度大脑的视觉语义化技术,机器可以全面识别视频中内容。如今年世界杯期间,机器可以识别出比赛视频中的球员、裁判、球、以及球门、球场线等人、物和场景,可以捕捉射门、进球、角球、任意球、换人等事件。进而提炼出结构化语义信息。基于这样的信息,既可以完成机器人自动解说,还可以进行精彩片段集锦、以及各种数据统计分析等等。


以下是李彦宏在百度AI开发者大会的演讲实录(原文有删节):

 

李彦宏:去年我来参加开发者大会的时候是坐着无人车来的,结果在五环上还吃了一个罚单。后来,不断有人问我:你们的无人车什么时候能够量产?去年11月份,在我们的百度世界大会上,当时我吹了一个牛,说2018年7月份,我们会有量产的无人车出现。一直到今年的“两会”期间,我被问到最多的问题还是“你的无人车什么时候量产?”我仍然坚持这个说法,2018年7月份。


现在已经7月份了,但是大家知道,创新总是有很多风险,有很多不确定性,造车也跟造PPT不太一样,造车经常会有延迟交付。我们做软件的也都知道,一个新的系统要想上线的话,是面临很多不确定性的,会经常有各种各样的延迟交付。


现在,我们吹的牛实现了!全球首款L4级别自动驾驶汽车已经量产!现在,我就来连线位于厦门的金龙客车生产车间,让我们看看现场的情况。


谢思瑜:我是金龙客车董事长谢思瑜。现在我正在福建厦门,金龙客车的高端车生产线给大家做直播。大家即将看到的是搭载了Apollo的无人小巴“阿波龙”批量下线的盛况。这是阿波龙量产的第100辆!现在我宣布,“阿波龙”百辆正式下线!


我们一起来看看“阿波龙”的内部情况。大家可能注意到了这辆车全车没有方向盘,没有油门和刹车踏板,搭载了Apollo L4级别自动驾驶解决方案的系统,适用于景区、厂区的场景。这辆车造型前卫时尚、内饰精致考究,试乘也非常舒适,欢迎大家来体验!


接下来,我还要跟大家分享一下,这些已经下线的“阿波龙”即将发往北京、雄安、福建平潭、广州、深圳、碧桂园、日本东京等地开展商业化运营。


李彦宏:谢谢谢董事长!我们一起见证了汽车领域自动驾驶的“从0到1”的转变,这是一个非常令人兴奋的时刻,因为它彻底地改变了汽车工业,也必将彻底地改变我们每一个人未来的生活。


刚才我们看到,“阿波龙”已经发往了各个地方,包括北京、广州、深圳、平潭、雄安,还有日本的东京。我也打听了一下日本东京是什么情况,他们说是和软银的合作,要把“阿波龙”放到核电站的园区里用于接驳,也要放到老年人的社区里用于老年人的接送。所以,“阿波龙”不仅仅已经量产下线,而且已经在各地开始了使用。


其实,除了载客的无人驾驶之外,我们今天还要发布一个载货无人驾驶的车,这个车就是左手边这个叫“新石器”的载货无人驾驶车,后续在李震宇的演讲中会给大家详细地介绍这方面的情况。


很多年以后,当我们回望这个历史时刻,看汽车工业发展的话,很可能会跟一百年前T型车的下线有一个对比。那个时候,T型车最初下线是用了1000多个零件做出来的版本开始了量产,经过一个世纪的发展,一般的现代主流汽车已经到了有3万个左右的零件。而今天,无人驾驶汽车的生产和下线没有再增加这些硬件元器件,相反的,它没有方向盘,没有了驾驶位,硬件元器件反而在减少,但是在软件层面它的复杂度却在迅速地提升。


一年前,Apollo平台是全球第一个自动驾驶的开源开放的平台,那个时候我们公布的Apollo1.0有3500行代码。经过一年的发展,Apollo 3.0的代码已经长了6倍,到了2万个左右的代码。而今天下线的阿波龙小巴车,因为是一个生产性的系统,它所用的代码量又远超过目前在开发平台上的代码数量。所以,大家看到的自动驾驶汽车的进步,主要会体现在软件层面。


自动驾驶实现了从0到1,未来必然会实现从一到百、千、万,会在各个场景实现落地和应用:会在公园变成扫地车,会在码头变成运货车,会在各种各样我们想得到的、想不到的场景(应用),在农田里变成插秧的车,变成摘果子的车,在小区里变成运人的车。在各种各样的场景里遍地生根、开花、结果,而这些都会由我们开发者逐步定义,逐步实现和逐步完成。


播放AI开发者大会“智能客服”交流视频)



过去连续七八年的时间,百度每年会把15%左右的收入投入到AI技术的研发当中,我们有上万名的工程师,我们有近百万台的服务器集群进行各种各样复杂的运算,我们有万亿级的数据来“喂养”百度大脑,同时有千亿级的参数和样本参与训练,才实现了刚才大家看到的这些比较自然的语言和语音的对话。


这么大的投入,不是每一个公司都有这个能力进行的。这就让我想起另外一个问题,二十年前,当互联网刚刚兴起的时候,有一个词叫做“数字鸿沟”,讲的是那些有条件上网接触互联网和人和那些没有条件上网接触互联网的人之间的差距会越拉越大。百度成立十八年来,我们一直致力于想填平这样的鸿沟。所以我们一直说,我们要让人们最平等、便捷地获取信息。今天,平等、便捷获取信息这样的理想已经基本实现,但是摆在AI面前的这“智能鸿沟”也越来越拉大人和人之间的差距。在AI时代,“智能鸿沟”我们该怎么去解决,怎么去填平呢?


AI时代主要是由数据、算法和算力在不断推动的。百度的答案就是,我们要通过数据、算力和算法的不断替代和不断开放来填平这样的鸿沟,让每一个开发者能够接触到全球最先进的AI技术,让每一个公司、每一个企业都能够很方便地使用这些最先进的AI能力。


从去年百度世界大会开始,以此作为一个基数来看的话,无论是语音方面的调用量,视觉方面的调用量,以及自然语言处理方面的调用量,都在短短半年的时间里有了飞速的发展,有了爆发式的增长。与此同时,每天活跃的开发者数量也发生了非常快的变化或者说是增长。某种意义上讲,我们过去讲“用电量”是衡量一个经济是否繁荣、是否健康的指标,今后我们可以用“用脑量”来衡量一个行业智能化的程度,当然这个“用脑量”也包括使用开发者人的数目。开发者所属的行业其实遍及了几乎所有我们想到的行业,从文化娱乐到企业服务,到教育培训、金融、交通物流、智能硬件、生活服务等等各个方面,都有我们的AI开放能力。也正是因为开源和开放,AI正在渗透到经济和社会的毛细血管当中。


AI技术在哪里都会应用,但是背后支撑这些应用的平台和系统就是我们的百度大脑。2016年,我们首次向外界介绍了“百度大脑”这样一个概念,在那个时候是百度大脑1.0,我们搭建了具有语言识别能力、计算机视觉能力、自然语言理解能力和用户画像能力的百度大脑架构。去年我们实现了百度大脑2.0,它的功能越来越丰富,而所有功能也全面地对外开放。今天,我们会正式发布百度大脑3.0,3.0有平台、技术和生态的全栈布局,已经变成了一个非常繁荣的生态,稍后王海峰会和大家详细介绍百度大脑3.0的情况。


百度大约从2011年起开始大规模地对AI技术进行投入,不断遇到各种各样的问题,也需要用创新的方法来解决,其中一个重要的问题,就是对算力的需求一直在提升。我们早期用的是CPU,后来开始用GPU,再往后用FPGA,端到端去做各种各样的优化,到2017年的时候,我们还是觉得这些市场上现有的解决方案和现有的技术不能够满足我们对AI算力的要求。


在过去一年,百度的工程师和科学家们自己研发了一套芯片,这套芯片的计算能力跟原来用FPGA做的芯片相比,计算能力有30倍左右的提升,这是一个巨大的提升,而这个芯片我们叫做“昆仑”。


这是中国第一款全功能的云端AI芯片,可能适用于语音、图像、自动驾驶等等很多方面,而且它的算力也非常强大,而且它是可编程的,也非常灵活。


中国改革开放40年,迎来了中国IT产业的爆发式增长,但是我们一直没有自己的高端芯片,高端芯片一直是靠进口的。某种意义上来讲,这是我们这一代从业者心中永远的痛。但是,当人类进入到人工智能时代的时候,情况就会发生巨大的改变。百度大脑背后越来越多要靠自己研发的高端芯片去满足全世界对于AI能力的需求,这些芯片,和芯片之上的软件、开发框架、各种各样的应用一起构成了一个庞大的平台和生态系统,一起在支撑着几万、十几万的开发者为社会造福,为世界做出应有的改变。



值班编辑:张弘

审校:武昭含


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