計算能力、大數(shù)據(jù)，以及算法，這三部分哪個是人工智能相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域的最強的壁壘？
百度自動駕駛事業(yè)部總監(jiān)孫勇義用這樣一個問題開啟了在清華x-lab人工智能研習(xí)社的第二講。這是一個在AI應(yīng)用中的常見問題，“數(shù)據(jù)”和“算法”的支持者們各有論據(jù)，而在自動駕駛這樣一個更具體的場景下，孫勇義顯然更看重前者。在講座前的專訪中他也告知大數(shù)據(jù)文摘記者，百度在7月初發(fā)布的Apollo計劃也正是百度獲取更多數(shù)據(jù)、創(chuàng)立數(shù)據(jù)生態(tài)的另一個落地入口：一方面可以收集到更多自動駕駛相關(guān)數(shù)據(jù)，輔助相關(guān)算法提升；另一方面，通過Dueros這一車載環(huán)境下的語音交互入口，獲取更多自然語言數(shù)據(jù)，提升相關(guān)技術(shù)。
百度自動駕駛事業(yè)部總監(jiān)孫勇義在現(xiàn)場做了題為《Apollo計劃背后的人工智能技術(shù)》的演講
孫勇義在演講中進一步說，“Apollo開放的初衷是，開放算法和能力，獲得的是用來做自動駕駛算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。”
相比智能音箱等已經(jīng)進入消費級市場的產(chǎn)品，依然處于研發(fā)階段的自動駕駛顯然在獲取用戶數(shù)據(jù)上更加艱難。孫勇義稱，最理想的數(shù)據(jù)采集方式還是的自動駕駛車上市后在路上跑采集大量數(shù)據(jù)，比如特斯拉，每一輛賣出上路的特斯拉都是一個數(shù)據(jù)搜集者，可以幫助特斯拉進行數(shù)據(jù)研發(fā)。百度自動駕駛目前的幾種主要方式是：和汽車廠商合作，利用數(shù)據(jù)采集車、實驗車，以及跟第三方運營車隊合作采集數(shù)據(jù)。
“人工智能技術(shù)是錘子，行業(yè)問題是釘子，ai技術(shù)有行業(yè)通用性，但是落地時候需要跟行業(yè)綁在一起。”孫勇義對于ai人才的要求也基于此，“ai人才需要去找行業(yè)落地場景，打造數(shù)據(jù)閉環(huán)。”
以下為孫勇義演講精華整理，在不改變原意的情況下有部分刪改：
在未來，人們用軟件定義汽車
首先，我們從汽車行業(yè)的趨勢開始講起。汽車行業(yè)有三大趨勢：第一是電動化，我們已經(jīng)在北京感受到了，由于政府的限號與新能源的開發(fā)等原因，未來我們將會在大街上看到更多的新能源車；第二是共享化，隨著滴滴、Uber的發(fā)展我們明顯感受到共享出行是未來發(fā)展的趨勢。第三是智能化，智能化包含了車的自動駕駛、以及車內(nèi)的智能人機交互等，未來在智能化領(lǐng)域這是一個萬億級的市場。
在未來，一個汽車的價值主要來自于其軟件。如同過去手機的功能機時代，當(dāng)別人問我們用的是什么手機的時候，我們的第一反應(yīng)是在問我用什么牌子的手機，是諾基亞還是西門子。而到了智能機時代，大家如果問我用的是什么手機，我們的第一反應(yīng)是iPhone iOS還是安卓。我們的第一反應(yīng)不再是手機品牌，而是手機系統(tǒng)、手機軟件是什么。
在未來，人們開始用軟件定義汽車。在整個汽車駕駛里面，能達到60%的駕駛都來自于軟件，大家換車如同換手機一樣，新迭代出一款智能車大家就換一輛新的出來。
人工智能時代的自動駕駛
在人工智能技術(shù)發(fā)展的歷史中，經(jīng)歷了很多高潮、低谷。在50年代就已經(jīng)有人提出了人工智能這個詞，人工智能技術(shù)已經(jīng)不是特別新鮮的名詞了。
但是，由于當(dāng)時技術(shù)并不成熟，人們只是有了這個概念，這股浪潮起來一波之后，人們發(fā)現(xiàn)實現(xiàn)人工智能技術(shù)還很遠，人工智能開始進入第一個冬天。當(dāng)計算能力變強之后，人工智能的第二波春天來了，但人們發(fā)現(xiàn)，想要實現(xiàn)人工智能依然很難，第二波冬天隨之而來。一直到90年代開始，當(dāng)機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)漸漸興起，特別是像百度、Google、Facebook等互聯(lián)網(wǎng)公司的大力投入，人工智能快速發(fā)展。當(dāng)人們質(zhì)疑未來是否還會再來一波冬天，我們的數(shù)據(jù)和計算能力、以及我們當(dāng)前已經(jīng)落地的應(yīng)用告訴我們：人工智能的時代真正的到來了。
對于人工智能技術(shù)，主要是三個部分構(gòu)成其必要的條件：第一是海量的計算能力；第二是采集的數(shù)據(jù)；第三是人工智能算法。如果想要在人工智能的領(lǐng)域里面建立整個行業(yè)壁壘，最重要的是數(shù)據(jù)。有一位專家曾經(jīng)說過：數(shù)據(jù)秒殺一切算法。Apollo開放算法和能力的目的就是獲得用來做自動駕駛算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。
從智能汽車的算法研發(fā)角度來看，我們的一個研發(fā)閉環(huán)是我們的車在道路上跑，會碰到很多場景，有一些會處理的非常好，有一些則相對于差一些，它會選擇性的把這些處理不好的場景傳輸?shù)皆贫似脚_，云端平臺會對這些處理不好的場景進行訓(xùn)練，訓(xùn)練之后會生成一個新的算法下發(fā)到車?yán)?。隨著車在路上跑的里程越來越多，數(shù)據(jù)也隨之越來越多，我們的車子也會變得越來越智能。
數(shù)據(jù)秒殺一切算法
下面做一個小調(diào)查，計算能力、大數(shù)據(jù)和算法，這三部分哪個是我們某一個人工智能領(lǐng)域的最強的壁壘？其實算法的保密性不是特別高，如果說這個團隊研發(fā)很牛的算法，他可能會發(fā)表一篇論文，把算法講一講。也有可能其他公司會把團隊核心的一些骨干人員挖一挖，他也知道這個公司的算法是怎么做的，所以說其實在整個的AI領(lǐng)域里來講，比如說在一些標(biāo)準(zhǔn)的公開測試集上面，發(fā)現(xiàn)第一名和第二名的差距沒有那么大。要建立整個行業(yè)壁壘，其實最重要的是什么呢？是數(shù)據(jù)。Apollo開放的目的是什么？開放的是算法和能力，獲得的是用來做自動駕駛算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。
講座后，清華學(xué)生向?qū)O勇義提問
作為一個智能汽車的算法研發(fā)來講，我們的一個研發(fā)閉環(huán)是，我們的車在道路中跑，它會碰到很多場景，有些能處理的很好，有些處理不好。它會選擇性的把這些處理不好的場景傳輸?shù)皆贫似脚_，云端平臺會對這些處理不好的場景進行訓(xùn)練，訓(xùn)練完了之后生成一個新的算法，下發(fā)到車?yán)铩?/div>
對自動駕駛車來說，有可能算法本身并沒有做什么特別大的改變，但隨著車在路上跑的里程越來越多，遇到的錯誤場景就越多，根據(jù)這些場景進行訓(xùn)練自動駕駛算法就能得到提升。所以在算法不變的情況下，隨著積累的數(shù)據(jù)越來越多，我們的車也會變的越來越智能。
自動駕駛的基本原則：讓車的判斷越少、也就越安全
再介紹一下自動駕駛技術(shù)的十大技術(shù)。分成兩大類，第一大類是底層的工程類的偏支撐性的技術(shù)，包括硬件、車載系統(tǒng)、人機交互、智能互聯(lián)以及系統(tǒng)安全。再上面這五大部分就是汽車大腦、環(huán)境感知、地圖定位、行為預(yù)測和規(guī)劃控制。
我再對技術(shù)做一個深度的剖析，第一個是感知技術(shù)，對自動駕駛來講，最重要的就是環(huán)境感知的能力，他要知道周圍有哪些人，有哪些車，它們運動的速度、軌跡各是什么樣的。右側(cè)的小視頻是基于攝像頭一個障礙物的識別，左側(cè)是我們在測試集上面，當(dāng)然這個數(shù)據(jù)是相對陳舊一些，因為現(xiàn)在有更多的提升，百度在這個領(lǐng)域還是屬于遙遙領(lǐng)先的。這是基于攝像頭的感知技術(shù)。但是基于攝像頭的感知技術(shù)存在一些，它的優(yōu)點一個攝像頭確實是比較便宜，一個攝像頭硬件成本幾十塊錢就可以了，但是它的問題就在于當(dāng)光線非常不好的情況下，或者說剛進入隧道的情況下，它的識別就不太好。另外像攝像頭識別準(zhǔn)確率還有待提升。
為什么自動駕駛需要高精度地圖？首先，高精度地圖可以幫助我們做高精度定位。高精地圖的誤差一般在10厘米之內(nèi)，所以無人車可以根據(jù)地圖的一些自身定位技術(shù)知道自己在哪個車道線里面，以及離前方路口還有多遠。第二，可以幫助我們做環(huán)境感知。不僅僅是可以識別紅綠燈，需要用到環(huán)境感知的地方還有很多。比如前方有減速帶，車必須提前減速，但識別減速帶的話是一個很大的工作量。但更簡單的方式是在地圖里面標(biāo)出來，使得智能車在很遠的地方就知道前方有減速帶、斑馬線、禁止停車區(qū)等，從而可以提前做一些判斷措施，不需要再去特意地識別。第三是幫助做導(dǎo)航?jīng)Q策規(guī)劃，從而幫助做云端仿真。
同時，高精度地圖還能夠幫助我們解決一些復(fù)雜路口的難題。比如在五道口復(fù)雜、行人多的地方，如何讓車在路口拐彎的時候能夠像人一樣拐出來，都需要依靠地圖的幫助實現(xiàn)。
做自動駕駛有一個很重要的原則，那就是：能夠提前預(yù)處理的問題提前處理好，讓車的判斷越少、也就越安全。
百度Apollo平臺開放計劃
今年在7月5日對外正式發(fā)布了Apollo，通過整個Apollo計劃，我們已經(jīng)跟業(yè)界創(chuàng)業(yè)公司、車企都進行非常好的合作關(guān)系，我們開放的Apollo代碼是一套完整的，非常安全的能夠?qū)崿F(xiàn)全自動駕駛功能的代碼。整個Apollo開放的Roadmap，今年7月份是首次開放Apollo1.0，它實現(xiàn)的是在一個封閉場地自動駕駛的功能，是一個提前可以把車輛行車軌跡做好了，車可以完整的回放這個軌跡。云端開放數(shù)據(jù)共享平臺，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)共享。
今年9月份開放了定車道的跟車功能，以及仿真平臺。在今年的12月份，我們會準(zhǔn)備開放簡單城市道路的自動駕駛功能，一直到2020年12月份，會開放高速和城市道路的全自動駕駛功能。
整個Apollo的一個全架構(gòu)圖分四層，最下面一層是車輛平臺，因為所有的自動駕駛車必須是線控車。普通的車是通過方向盤人來控制的，機械控制的。什么是線控車呢？得通過指令讓方向盤自己轉(zhuǎn)，自己踩油門，踩剎車，所以自動駕駛必須得能夠通過線控指令來完成油門、剎車、方向盤。上面一層是硬件平臺，硬件平臺也是一個推薦的硬件列表，包括攝像頭、雷達等等。再上面是軟件的平臺，開放代碼的核心部分。再上面一層是云端平臺，藍色部分是1.0開放的，合作伙伴用Apollo1.0之后如何讓3天時間讓一輛車變成一個無人車。我們的合作伙伴用的Apollo開源的代碼，只用了3天時間就完成了一輛車從硬件安裝到軟件集成到最后調(diào)試整個全過程，這也證明了我們的Apollo代碼是非常易用的。
今年的12月份我們會開放2.0，我們的模塊部分都已經(jīng)完成開放，但是這個模塊能力我們還需要去繼續(xù)提升。
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