百度能否在无人驾驶竞赛中实现弯道超车？

    百度寄希望于自己的智能技术，能够不断缩小与领头羊谷歌的差距。

    当百度高级副总裁王劲还在读大学时，上海大众上市了中国的第一辆组装桑塔纳轿车。“桑塔纳”这个简单的音译词，一度是中国国民轿车的代名词。

    到现在30多年时间过去了，中国的道路上早已是“万国牌”汽车在行驶。“但是中国汽车品牌没有进入主流高端汽车领域，是个很大的遗憾。”王劲说，现在中国汽车产业“弯道超车”的机会来了，人工智能技术将中国推向无人驾驶的前沿。

    他预计，3年内，百度无人驾驶汽车将在限定区域产生商用，2020年达到规模量产。10~15年，中国每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。”

    而这项自动驾驶技术的落地，或将从公共交通开始。有接近百度方面的人士对《第一财经日报》记者透露，百度已经和北京亦庄经济技术开发区定下合作意向，具有百度自动驾驶功能的公交汽车或将首先在亦庄试点运行。

两种技术路径

    “百度做无人车和世界上大多数公司不太一样。”王劲对记者说。

    在他看来，整个无人车行业分两种技术流派，一种是传统车厂，一种是互联网公司。百度、谷歌的做法是一步到位，直接切入全自动驾驶，而传统车厂则是辅助驾驶然后一步步升级。“这里面关键的技术不同，两个流派有点泾渭分明的意思。”王劲说。

    王劲透露，百度无人驾驶技术的背后，是百度三大基础技术做支撑：云计算、大数据与人工智能。

    具体而言，百度无人车的核心技术“百度汽车大脑”，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。其中，百度自主采集和制作的高精度地图记录完整的三维道路信息，能在厘米级精度实现车辆定位。

    而王劲所提到的与传统车厂不同的技术路线，关键之一在于是否使用激光雷达。

    他告诉本报记者，目前百度无人驾驶使用了64线激光雷达、毫米波雷达、视频等感应器，而目前传统车厂走的往往是VideoCamera和毫米波雷达传感器的技术路线。这类成本较低的传感设备在做辅助驾驶时足够用，但无人驾驶却不够用。

    “虽然我们走的是不同路线，从车厂的角度也能理解。”王劲说。汽车厂商只要能够提升一点辅助驾驶能力，和现有车厂的竞争就已经有很大的优势，“这是它们很自然走的路线，而这也给了互联网公司机会。”

    除了不同的技术路线外，王劲认为，传统车厂与百度、谷歌等互联网公司之间处理积累数据的计算能力既完全不同也不相融合。

    “如果5年后，我们的无人驾驶汽车积累了大量高精准的激光数据，我们的处理能力、训练模型、驾驶能力会远超传统车厂。而它们（传统车厂）的数据未来如果换到无人驾驶，处理积累数据的计算能力并不足以支撑无人驾驶。那时的谷歌、百度不仅仅是技术的优势，还有数据的优势。（传统车厂）如果从头追赶很难。”王劲预判。

    他打了个比方：“这就像你一直跳一直跳，希望有一天飞起来，其实是做不到的，因为你从一开始就没设计翅膀。”

    这也是百度下决心做无人驾驶的原因之一。“技术的突破才是驱动产业变革的根本机会。”王劲说。

无人驾驶背后

    截至目前，百度无人驾驶进展到哪一步了？

    去年12月，百度与宝马合作的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。在此前的多次测试中，雾霾天气并没有对自动驾驶产生太大影响。

    在通过“考核”后，百度宣布正式成立自动驾驶事业部，聚焦自动驾驶汽车的技术研发、生态建设与产业落地，由王劲担任事业部总经理。

    “在事业部成立一段时间后，目前整体进展和与上游的沟通交流比较积极。”百度自动驾驶事业部副总经理李震宇透露。

    而无人驾驶技术最终的实现，并非百度或者车企单方面的事。李震宇表示，百度希望把自动驾驶业务搭建成一个开放平台，这既需要政府在交通、政策、法规、标准上的支持和地方政府在准入、路测、示范上的支持，也需要出行服务商帮助百度做市场运营，汽车制造商做汽车的冲压、焊接、涂装、总装等，和科研机构的产学研、保险公司车险业务等等。

    而比亚迪董事长兼总裁王传福在不久前接受采访时透露，不仅自身在研发自动驾驶技术，还与百度合作研发两三个月了。

    在自动驾驶技术上，百度方面透露，在国际通用的KITTI测试车辆检测项目中，目前百度的车辆识别准确率达到89.32%。KITTI测试是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。

    此外，百度无人驾驶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。

    在智能决策上，它能根据实时感知的环境信息、高精度地图等，进行最优路径规划，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。在刹车时的反应上，目前人脑在刹车时需反应1.2秒，百度无人驾驶汽车在0.2秒。百度称，这将减少90%的车辆碰撞事故。

    接下来，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。“我们将先从公共交通开始，尝试自动驾驶技术的落地。在我们看来这是一种更加高效的自动驾驶应用场景，”在不久前的采访中，百度首席科学家吴恩达表示。

与谷歌差距有多大？

    在无人驾驶领域，先行一步的谷歌已经在今年2月拿到了美国国家高速公路交通安全机构（NHTSA）的认定文件。

    不久前，谷歌母公司Alphabet发布招聘了36个与GoogleX汽车项目有关的职位，重在招募汽车制造等人才，这被外界解读为谷歌无人驾驶或将量产的信号。

    在曾经担任谷歌中国工程研究院副院长王劲的眼里，谷歌和百度在无人驾驶上有多大的差距？

    “我承认谷歌在我们前面。”王劲说，“我们有一些在基础技术上的竞争，比如汽车识别、人的识别等等，但差距不会那么大。谷歌在无人驾驶上走得早，百度有后发优势。它们（谷歌）前期投入的很多东西，我们绕过了它们走过的弯路和踩过的坑，真正比拼的是后面综合能力谁走得更快。”

    在王劲看来，从前汽车是一个机械制造行业，将来将变成类似电脑制造业，最核心的部分就是车载大脑，而最终大家的竞争会是软硬件一体的竞争、系统的竞争。而未来百度和谷歌会拉开差距的可能是一些具体到工业设计的东西、激光雷达精密度以及计算能力等等。”

    按照百度的计划，自动驾驶汽车三年内就能够被商用，五年内将能够被量产，10~15年每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。”

    而百度无人驾驶想要在5年内实现落地和量产，王劲认为百度应该走激光雷达和减少计算量的路线。接下来的几年，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。

    例如，目前光激光雷达的成本就达到50万~70万元人民币。如果五年后激光雷达的量产到成本能够降到1000~1500美元，无人驾驶将变得切实可行。

    而在技术之外，关于无人驾驶的伦理问题目前也并没有标准答案。例如，在紧急情况下，自动驾驶程序能违章吗？优先救车里的人还是车外的人？如何给自动驾驶输入伦理代码？

    百度技术委员会理事长陈尚义告诉《第一财经日报》，“这是个很深奥的学术问题，并不是无人驾驶带来的新问题。但我个人认为，无人驾驶将参考过去人的驾驶行为的伦理道德。”