百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲表示，传统车企在无人驾驶方面的各种尝试仍然是“有人驾驶”，百度愿意携手政府、汽车制造商、出行服务商等各方，打造完整生态，让“真正的中国无人驾驶”走向世界。

 

　　王劲在4月26日举行的2016中国汽车论坛主题演讲中阐述了上述观点。他认为，“无人驾驶复杂程度远超AlphaGo. AlphaGo研发了2年就能战胜人类最优秀的围棋选手，而谷歌无人车用了8年时间，还无法战胜刚刚拿到驾照的新手司机。”

 

　　王劲表示，百度为无人驾驶汽车搭建了10的6次方量级的计算集群，计算能力远强于谷歌围棋系统，两者之间整整差了一个数量级。

 

　　教机器开车，为啥比教机器下棋难

 

　　AlphaGo战胜李世石的利器，在于大数据、算法与自我学习能力。

 

　　围棋是人类世界最为复杂的智力游戏之一，其穷举变化是10的172次方。而AlphaGo花了两年时间储存了16万个棋局，计算了3000多万步的走法，这是它从人类的棋局中学习。互联网的这个人工智能，数据越大，他就越聪明。

 

　　然而，无人车上路要比下围棋复杂得多。

 

　　首先，开车受到的外部环境影响因素很多，移动场景瞬息万变，需要大量感知技术，“车开在路上，我能感知到前面有一辆车开到哪儿，车往哪儿走。但下围棋是摆在桌面上的游戏，是没有感知的。”王劲说道。

 

　　其次，围棋对弈可以不使用任何语言指令、表情图像及组织协调等程序功能，而百度无人车显然更加“高级”。

 

　　机器会识别出你讲的话，理解你在讲什么，自动处理纷繁复杂的需求。如果表达的信息还不充分，机器还会像人一样，和你多轮对话，直到给出你满意的答案。在安静环境下，百度普通话语音的识别准确率是97%，在车载环境下，识别率能达到92%。

 

　　相比较一个靠超强运算能力和学习能力打败李世石的人工智能围棋计算程序，能听得懂人类开放性指令，能和人类实现多轮对话的智能语音搜索更加富有实用性，同时也更具备生命力和想象力。

 

　　百度的Deep Speech2深度学习语音技术，已入选《麻省理工评论》十大突破性技术之一，百度是唯一入选的中国企业,保持着领先地位。

 

　　“视、听、说、推荐预测、规划决策、行动控制。”王劲说，目前，将这六个能力集于一体的产品，只有百度无人驾驶汽车。

 

　　王劲指出，“有人驾驶”会出现疲劳、酒驾、情绪等问题，但计算机系统却不存在这样的问题。

 

　　“人的反应比计算机慢，当驾驶员遇到突发情况时，驾驶员从眼睛感知异常状况到手脚做出行动需要约0.6秒，加上汽车传统液压制动约0.6秒的响应时间，总共需要约1.2秒的反应时间。如果以120km/h的车速来算，汽车行驶距离约40米。但采用自动驾驶系统，计算机可在约0.1秒发现危险，到完成制动总共只要约0.2秒。在相同时速下，行驶距离仅约为7米。”

 

　　驾驶员的安全视距一般在50米左右，而自动驾驶汽车安装有多种中远距雷达、摄像头等传感器，能实现200米以上的超视距扫描观测。

 

　　王劲表示，百度凭借在LBS、大数据和人工智能领域多年的技术积累，已形成了一套完整的自动驾驶技术方案，并在交通场景物体识别、高精度地图与定位、智能决策等关键技术上达到国际领先水平。

 

　　“自动驾驶，百度在第四级”

 

　　“百度无人车的核心是百度汽车大脑。”虽然很多车企也涉足无人驾驶车市场，但王劲认为车企更注重的是辅助驾驶，两者的技术发展路径不一样。

 

　　美国高速公路安全局(NHTSA)将自动驾驶技术分为五个层级。除零级车辆外，其他层级均具备不同程度的自动驾驶功能。

 

　　第一层级被称作“常规的驾驶员辅助系统”，技术是车道偏离警告、正面碰撞警告和盲点报警系统等。这些技术能为驾驶员在驾驶时提供必要的信息采集，在关键时候，给予清晰的、精确的警告。如今，在自主品牌车型的高配置车型上，基本都带有“常规的辅助驾驶系统”，因此，第一层级已经普及。