国内首个自动驾驶主题景区落户龙灵山 无人驾驶售货车不停穿行，游客只需挥挥手，就能扫码购买饮料；无人驾驶环卫车定时启动清扫，7公里道路，2个多小时就能自动完成打扫；无需司机，无人驾驶观光车，可以带着游客逛遍景区……12月9日，我国首个自动驾驶主题景区——龙灵山自动驾驶主题景区在国家智能网联汽车（武汉）测试示范区内建成，自动驾驶接驳车、自动驾驶出租车、无人售货车、无人环卫车等7大类19台自动驾驶车辆穿行，让游客体验未来城市智慧出行的多种场景。 这是继去年试水载人运营后，武汉智能网联汽车示范区在商业化运营的又一重要成果。项目由武汉车百智能网联研究院统筹建设智能基础设施及平台，并联合东风、海梁、百度、深兰、智行者、新石器、文远知行、行深智能等国内智能汽车企业共同实施和运营。武汉由此成为国内自动驾驶应用场景最丰富的城市。 湖北日报全媒记者现场体验发现，安全性，是自动驾驶商业化营运的第一考量。景区内的无人驾驶观光车东风Sharing-VAN，为国内首款完全自主研发的L4级5G自动驾驶汽车，具备一键招车、动态避障、多车编队、自动泊车及远程控制等多项功能。“考虑到景区人多路窄，我们特意强化了安全系数，比如距离15米左右发现动态障碍物，车辆就会自动避开或停车。”东风技术中心销售总监郭晟玮介绍。海梁科技的4台阿尔法巴无人驾驶巴士，主要负责龙灵山与鸟语林景区之间的游客接驳，车上专门配备安全员，可随时进行人工和智能驾驶两种模式的切换，最大限度确保出行安全。 “希望以此为起点，实现更多场景、更大范围的自动驾驶商业化运营，让更多市民体验到智慧出行的便捷和安全。”武汉智能网联汽车示范区负责人介绍，除龙灵山自动驾驶主题景区外，目前，示范区已启动自动驾驶“领航”项目，由东风公司牵头，聚合知名企业和研发机构，打造由200多台RoboTaxi组成的自动驾驶运营车队，首批30台计划年底前投入运行。此外，武汉经开区计划为区域内236台公交车和10000台社会车辆加装车联网终端，扩大车联网用户规模，探索基于车联网的信息交互和协同控制，改善交通安全，提升出行效率。
智能时代，我们听到了无数关于出行的畅想，而自动驾驶正是连接现实与未来的关键入口。在自动驾驶系统运作全链路中，感知作为先手环节，拥有着不言而喻的重要性。加之近年来深度学习和算法技术的突破，感知也成为自动驾驶四大核心模块中发展最快、提升最大的一个模块；乃至于成为了车路协同发展的驱动力之一。从 2016 年开始，商汤科技（SenseTime，以下简称商汤）就凭借着视觉感知技术的先发优势，拿到了自动驾驶领域的入场券，并逐步将感知能力拓展到了其他传感器。四年之后，商汤在这一领域的探索结出了新的果实。11 月 26 日，在 2020 世界 5G 大会期间，商汤发布了全新的智慧出行解决方案，其中包括 L4 级智能网联接驳小巴，以及具备多传感器融合感知能力的智能路侧感知解决方案。随着这一解决方案的发布，商汤的打法逐渐明晰——以感知能力为载体，「车」和「路」两方面为切点，将自己原创的 AI 技术沉淀移植到自动驾驶领域，支撑起智慧出行的蓝图。基于商汤对自动驾驶以及智慧出行的思考，新智驾近日与商汤研发执行总监石建萍进行了一场深度对话。商汤在感知层面的能力如何移植到自动驾驶？在自动驾驶领域的多年探索如何落地？相应的成果如何融入到商汤智慧城市的大版图？这些问题，如今都有了切实的答案。布局自动驾驶小巴赛道毫无疑问，自动驾驶技术的应用将真正改变未来交通与出行的形态，但从时间上来说，想要实现完全意义上的自动驾驶仍然是个漫长的过程。而且，随着自动驾驶的发展历程进入中场，单纯做 demo 的意义已经弱化。落地，乃至于支撑起长线发展的任务，俨然成为了赛道玩家现阶段更加关注的问题。商汤 L4 级智能网联接驳小巴的问世，正投射出这家 AI 独角兽对技术落地的独特思考。在与新智驾对话的过程中，石建萍说道：目前，市场对载人（多人出行）车型有很大的需求。而且，基于示范区场地的优势，小巴实现运营闭环的速度更快。换言之，小巴是一个天然的中低速自动驾驶场景，在满足多人出行需求的基础上，便于做安全边界管理。相比之下，Robotaxi 以轿车为载体，属于私人出行，载客量小；此外，Robotaxi 现阶段的发展可能面临着更复杂的工况以及更高的技术要求。不过，石建萍也透露，由于技术不断发展成熟，商汤未来也会在时机适宜的时候布局小巴之外的赛道。除了对落地的赛道精心选择，商汤打造接驳小巴的传感器配置也被充分考虑和权衡。据介绍，目前正在进行示范运营的商汤接驳小巴搭载了摄像头、雷达等主流传感器，但整体的成本并不算高。对此，石建萍告诉新智驾，综合小巴面临的工况和速度区间（通常在 20-50km/h），商汤会进行传感器范围计算，来预估在确保安全的提前下，感知距离以及精度的情况，“激光雷达虽然只搭载了两颗，但已经能够满足商汤对接驳小巴可靠性的需求。”她进一步补充说道：更多的传感器确实可以提供更多的安全冗余，但我们在落地的同时也要考虑，什么样的成本是可以被接受的，是可以去做持续迭代的。商汤 L4 级智能网联接驳小巴基于搭载的 L4 级自动驾驶系统以及与路端设备的协同，商汤接驳小巴能够识别车道线、交通信号灯状态，智能预测交通参与者的运动方向，并及时做出决策和路径规划。借助人脸识别和 3D 环境感知技术，小巴还可以准确识别车内人员数量情况以及车内环境，帮助实现车内安全管理。目前，商汤科技L4级智能网联接驳小巴已在江苏（无锡）车联网先导区落地。明年，小巴车将将会进一步增大数量，相关的乘客接驳工作也会进一步展开。「可插拔模块」的技术路线不难看出，在多个行业落地后，自动驾驶俨然成为了商汤要攻占的下一个目标。尽管商汤多年来在这一领域十分低调，但其在 AI 图像识别方面的能力，还有数年探索而累积的经验，早已为布局自动驾驶打下了坚实的根基。上图为商汤视觉感知效果图目前，已经在日本常总市、中国杭州及上海临港等地进行路测，实现在半开放场地内的无接管自动驾驶。然而，仅依赖路测来推进自动驾驶进程是远远不够的。为了打破时间和测试规模等方面的局限，赛道上的玩家开始将目光转移到虚拟世界，即通过仿真测试来检测自动驾驶汽车的稳定性和安全性。石建萍表示，商汤在这一方面也已有部署：除了导入实车路测时所收集的数据，商汤还研发了一个虚拟场景生成引擎；在这两条路径的基础上，商汤还会对不同的场景进行编辑，比如对车速、行人行为、周围环境等参数进行微调，以训练传感器和车辆。“基于上述方式，我们的仿真测试目前已经能够覆盖路测时遇到的 50%-70% 的问题。”石建萍说道。但需要注意的是，商汤此前种种对自动驾驶的探索，更多的都聚焦于乘用车之上。那么，这些积累如何移植到本次的小巴车型？事实上，在自动驾驶感知系统搭建之初，商汤就确立了「可插拔模块」的技术路线，并且已经经过了多次迭代和大量的拆解测试。由此，商汤的感知系统被赋予了较强的可拓展性，可以兼容不同的传感器配置，从而实现不同车型的快速部署。石建萍强调：对于不同的车型来说，我们需要解决的问题就是，对车辆的底盘线控进行调试和调优。本次商汤接驳小巴的落地也在一定程度上印证了「可插拔模块」技术路线的优势。新智驾了解到，从小巴出厂到上路路测，商汤只花了两个月不到的时间。而且，基于对感知系统、传感器硬件的理解和把握，商汤已经搭建了智能驾驶软硬件研发平台，可以实现不同车型，以及辅助驾驶系统和自动驾驶系统之间的灵活应用。尽管许多技术问题已经在当下被解决，但在实际的路测过程中，商汤接驳小巴可能会遇到一些新的问题。因此，现阶段小巴的驾驶座上还需要有安全员存在。在石建萍看来，现在大家都是在「一边看，一边做」，只有这样最终才能把事情做起来。“我们需要留一些时间给技术发展以及法律法规的制定。”她也向新智驾透露，商汤已经在推进硬件稳定性的检查和提升，包括传感器自检模块的打造；同时，在接驳小巴实现闭环运营的过程中，系统在紧急工况下的处理方式，以及人工接管的情况都会记录下来，以便于迭代系统的性能。路端智能化升级的思考正如上文所说，现阶段的单车智能尚存许多需要解决的问题，车路协同的方式开始被提到国家战略的高度。而路端设备是帮助「车」与「路」协同起来的直接载体。从整体的情况上来看，现阶段车路协同的感知主要还是依赖于摄像头，在大雨大雾等恶劣天气时，可能会影响路端设备为车辆提供信息的准确度。对此，商汤也向外界表达了其对于路端智能化升级的思考——商汤打造了基于 FPGA 的 SenseDrive LiDAR 激光雷达嵌入式感知方案，可以高效处理激光雷达点云数据，对道路上的交通参与者及其他动态物体进行高精度的检测和跟踪。有了激光雷达的加持，路侧设备拥有了更强大的感知能力，但问题也随之而来：激光雷达价格不菲，而且，在风吹日晒的 24 小时不间断工作的路侧，其损耗情况可能更显著。对于这个问题，石建萍回答道：商汤激光雷达的解决方案是有选择地去部署在路况复杂、事故频发的路口。在长直道路上则可以使用成本相对低于的传感器，以此来做一个权衡。而且，现在几万元的激光雷达也是非常好的选择，尽管会比纯摄像头的方案更高，但并不像外界想象得那么可怕。所以，成本问题还是相对可控的。她进一步补充：激光雷达本身的设备成本其实并没有那么昂贵，主要是体量没有上来，因此价格也没有降下来。如果我们能够在路上进行大范围的部署，也能够去推动车载激光雷达回归到更合理的价格区间。商汤 SenseDrive LiDAR 嵌入式激光雷达感知产品效果为了确保激光雷达准确无误地为车端提供定位和超视距的能力，商汤在设计系统时也充分考虑了冗余和备份，可以接受不同链路上一定概率的误差；同时也会和产业生态进行有效结合，保障整个系统的安全性和稳定性。据石建萍介绍，目前，商汤正与禾赛共同推动激光雷达的路端应用，并且已在上海临港部署应用。新智驾总结无论从何种角度来看，商汤对于智慧出行已经有了自己的理解，以及一套清晰的打法。而且，年初新基建政策的出台将 AI、5G、大数据等与自动驾驶强相关的新兴技术提上国家战略的高度，为整个产业的发展孵化了新的机遇。商汤 L4 智能网联小巴的研发以及激光雷达路侧解决方案的打造，更像是在新时代潮流下自然而然孕育出来的果实。尽管自动驾驶和车路协同都是需要巨大的人员和资金投入，同时部署这两条路径可能会面临相当大的压力。但商汤此前在这些领域都有了一定的基础，已经实现了从 0 到 1 的转变。同时，对于自动驾驶和车路协同的进一步部署，又能够反过来融入到商汤智慧城市的规划当中，去与公司的整体业务协同。
高精度地图正在不断拓宽落地边界。作为自动驾驶机器语言，高精度地图一直以来都被认为是L4自动驾驶的最佳拍档。但在汽车智能化的风口下，越来越多车企试图在更多场景下解放驾驶员的双手双脚。由此带来一个转变：高精度地图有了向低阶智能汽车逐步下探的趋势，商业落地局面得以进一步打开。据雷锋网了解，包括蔚来汽车、小鹏汽车、通用汽车、广汽的部分车型上都已经搭载了高精度地图。另一方面，随着新基建、交通强国热潮的来临，高精度地图凭借着对道路的数字化，拥有了在数字化交通上发光发热的机会。也就是说，不再局限于L4自动驾驶，高精度地图的应用场景正在快速扩张。那么，随着量产上车，高精度地图面临着怎样的需求和挑战？未来高精度地图的产品形态和商业模式将会怎样发展？在智慧交通背景下，高精度地图又将怎样发挥作用？新智驾试图在多位【高精度地图上车元年】云峰会系列嘉宾的阐述、与业内人士的对话中，一窥高精度地图的当下和未来。不同等级的智能驾驶需要不同的地图在自动驾驶的世界里，高精度地图一直凭借着亚米级的相对精度、车道线、交通信号灯、路障等精细内容，为自动驾驶车辆提供先验信息，解自动驾驶之所急。但不可否认的是，高级自动驾驶的规模铺开还远未到时候，因此如何寻求一种更加可落地的方式是高精地图商们一直在探索的事情。另一方面，智能汽车正在寻求向上突围。正如百度智驾地图业务负责人佘党恩在云峰会中总结：当前量产的智能驾驶正在向上迭代，出现了NOA和Hands Free这两种主流形态。前者主要在车道内做辅助驾驶，主要包括自动并线、超车、上下匝道等功能。像特斯拉、蔚来、小鹏等车企都推出了相关产品。后者Hands Free则是主打长时间脱手驾驶，比较有代表性的车型像凯迪拉克CT6、广汽Aion LX等。但无论如何，这些在城市道路、高速公路上的智能驾驶都对地图的精细化能力提出了更高的要求。于是，高精度地图有了拓展边界的机会。“自动驾驶分级从L0到L5，技术难度不断升级，从导航、ADAS这类应用，演进到有条件的自动驾驶如Autopilot，到更高级的自动驾驶如Robotaxi。不同阶段自动驾驶产品形态，对于定位的精度要求是不一样的，对于地图的要求也是不一样的。”佘党恩在云峰会上如此表示。四维图新自动驾驶地图标准总监朱大伟表示，从L2+到到L3、L4，地图的使用比重一直是越来越重的。但L3/L4的到来比想象中还要晚一些，因此当下L2+才是最主要的市场。他还指出，就连对外宣称不使用高精度地图的特斯拉，在其FSD beta版本上也可以看到高精度地图的痕迹。“从各种测评以及反馈结果来看，特斯拉应该使用了一个高精度地图，但可能用的不是别人家的高精度地图，而是自家的。”特斯拉近日还宣布，两周后可能会有更广泛的FSD软件更新，覆盖更多的用户从各大图商收获的订单来看，也证明了智能汽车采用高精度地图将成为一种趋势。据了解，四维图新于去年拿下了宝马中国面向L3+ 级自动驾驶地图订单；百度也表示目前和两家客户已经实现了高精度地图的量产下线；高德地图则是与小鹏汽车、通用汽车展开深入合作；HERE已经在为宝马、戴姆勒、奥迪提供高精度地图服务。高精度地图核心竞争力是什么？那么，图商们的高精度地图能为智能汽车提供哪些能力？以百度为例，据百度智驾地图业务负责人佘党恩介绍，百度智驾地图针对不同等级的智能驾驶推出了不同的产品：针对手机车机导航的SD MAP覆盖道路路网形状、拓扑等内容，精度在5~10米左右；针对ADAS功能需求，ADAS地图在导航地图基础上增加了一些道路坡度、曲率、简单的车道信息，精度在50厘米；对于更高级别辅助驾驶的全域智能驾驶地图，则是包含了详细的车道属性等，用于实现高速、城市道路的L2+、NOA等功能，精度在20~50厘米；最后一种则是高精度地图，主要包含高精度的车道几何信息、路口表达，红绿灯停车位等语义，主要用在L3/L4高级自动驾驶上，精度达到10厘米；四维图新的朱大伟也表示：四维图新从一开始就瞄准L3/L4自动驾驶高精度地图方向，并针对高级自动驾驶的需要推出了HDMS服务平台。针对L2+场景，四维图新推出了高精度地图产品LitePilot，能够实现帮助车辆实现上下匝道环岛通行、路口通行，提前右转辅助等功能。最快意识到市场风向生变的玩家，自然能够先人一步推出市场需要的产品。在服务主机厂的过程中，高精度地图玩家们也总结出了地图产品的核心竞争力。四维图新朱大伟认为：要做好服务，高精度地图必须实现高度的高质量化、高度的自动化、高度的更新频率。前两者是指通过专业级测绘、惯导、查分定位等技术来满足高精度的要求，然后在道路图像的提取上，能够对场景进行自动化提取；高度的更新频率则是通过车辆众包的方式快速获取数据进行融合。百度佘党恩也认为，地图质量、准确的定位能力、OTA服务、符合功能安全要求、交付能力是百度的五大核心竞争力。其中高精度地图的质量是第一的，需要保证地图的高精度、要素准确、和快速更新。不难看出，地图的高精度、准确定位、快速更新等都是拿到量产订单的高精地图商优势所在。值得注意的是，众包车队是高精度地图更新的非常关键的一个因素，因为众包车辆能够将区域更新的内容通过任务下发的形式将数据上传到云端，实现地图的快速更新。“这种方式更加轻量化，能够保证按需所取，快速进行更新。”朱大伟总结道，但同时他也表示：众包更新听起来固然美好，但实则远远不够。因为当下路上的众包车辆在路上跑的数量并不多，难以达到众包更新要求的精度。”但无论如何，有了更多的用武之地后，高精度地图本身的演进路线与商业发展也更加清晰。此前，四维图新自动驾驶地图产品总监王淼表示：从2020年到2030年，自动驾驶会一直处于普及与推广的状态，智能车辆从L2+到L4都会持续渐进存在。随着车辆的智能演进，未来只用一张高精度地图，就能持续支撑L2到L4级的自动驾驶系统，成为一张具备OTA能力的高精度地图。在百度佘党恩看来，未来高精度地图可以沿着三个方向发展：不断扩大高精度地图的使用场景，最终实现高精地图的全域覆盖；提升高精度地图与应用的结合程度；对高精度地图的商业模式进行更多探索，未来高精地图可以做成在线服务。高精度地图的新商机——智慧交通事实上，随着车路协同、新基建、交通强国的政策热潮的来临，高精度地图商们的注意力也不再囿于车端，而是放眼到了数字化交通大环境。正如高深智图亚太地区总经理刘澍泉在云峰会上所说，因为交通领域新基建的本质就是，利用数字化、信息化、智能化等新技术手段，赋能交通基础设施，使道路具备精准的感知、精确的分析、精细的管理和精心的服务，从而更好支持未来的复杂交通形态。“而高精地图是智慧道路的一个3D还原，也称数字化还原。通过高精地图，能够把道路信息、路侧传感器信息、障碍物、交通参与物信息，完全映射到了虚拟的数字空间。而这个数字空间还带有相对坐标和绝对坐标，可以提供物体的精准定位。”高精度地图初创公司宽凳科技CEO刘骏也表示：高精度地图技术不只可以服务于车，还可以服务于路。他认为，当下很多智慧交通方面的新基建项目，如果没有高精度地图，很多应用层面是没有办法做到精细化管理的。也就是说，高精度地图天然地完成了道路的数字化，建立了一个静态的数字世界。这与智慧交通的发展无疑是高度契合的。但刘澍泉也表示：交通是一个车流、人流的集结体，是一个动态的世界。只有静态数据和动态数据融合起来，才能真正地为智慧交通服务。通过道路上的路侧单元（里面包含摄像头、雷达等传感器），可以获得动态的交通流、天气变化、温度湿度等数据。这些信息与高精地图结合，就能准确知道车辆故障、行人，到底处在地图空间的哪个位置。另一方面，还可以通过车辆众包数据的方式，获得地图的更新。通过车路两端的支持，就可以在高精度地图的静态数字基础设施上，获得动态的交通流数据、以及通过众包的方式对地图进行更新。宽凳科技CEO刘骏也表示：当下业内更多注意到的是车辆众包，但实际上不光是车辆众包，路端的众包数据也是需要发展的，必须要车端和路两端同时发力才能服务好智慧交通。因此，除了自动驾驶，宽凳科技也将高精度地图赋能智慧交通作为一个发力方向，目前已经采集了上万公里的车路协同测试高精地图，为智慧交通的到来打下一定基础。同样，高深智图推出了一个基于车路协同的整体解决方案。总地来说，就是在高精度地图的基础上，叠加来自的车端（众包）和路端（路侧单元）的动态数据，然后在边缘服务器上进行计算，把计算结果传递给路边的指挥单元进行调控，或者是将数据上传到云端，云端就可以发布更新版本的高精度地图，还可以把各种信息下发到车机、手机上。这些信息可以为车端提供碰撞预警，盲区预警、编队行驶、动态限速等服务。“所以，高精地图是车路协同里非常重要的一个桥梁，是数字孪生里最重要的介质。可以这么说，高精地图融合了车端和路侧的感知，在统一的坐标空间里进行交通研判，也可以进行人工智能的训练预测，完成物理世界和虚拟世界的双向干预，从而形成当下最优的交通预测。”刘澍泉如此说道。当然，这种应用不止面向交通管理端，还可以面向个人出行、企业的数字化物流管理。“最终实现各种各样的智慧交通应用繁荣，包括动态导航、自动配送、Robotaxi等，通过众人拾柴火焰高的方式层层叠加，把各自的能力发挥到最高，才能支持中国的数字化交通建设。”总结：总地来看，高精度地图不再局限于自动驾驶，而是在智能汽车的市场有了更多的机会，另一方面，交通新基建和交通强国等热潮也意外催生了一个更为广阔的高精度地图市场。事实上，在今年10月份末的“智能网联汽车 C-V2X新四跨”测试中，就引入了高精度地图作为今年测试的亮点。清华大学自动化系系统工程研究所教授、博士生导师姚丹亚也曾告诉新智驾，要通过车路协同掌握每一辆车的状态，高精度地图/定位是必不可少的。尽管高精度地图的更大规模量产和落地还需要一些时日，但不可否认的是，在L2+市场和智慧交通领域的耕耘，也为行业玩家们提供了更多商业落地思路。高精度地图的时代即将到来。（雷锋网） 雷锋网
随着北京车展的临近，不少主机厂也选择在此时大秀肌肉。其中，吉利就选择了与特斯拉同一天（9 月23 日）举行发布会，并且抛出涉及硬件、软件、生态的全方位变革信息，试图向外界证明：自己在新能源领域并没有掉队。同时，吉利也拉来了Mobileye这个合作伙伴，双方将在芯片、ADAS、Robotaxi，以及未来生态领域展开全方位的合作。具体来说，吉利发布了历时4 年，投入超过180 亿元的SEA 浩瀚架构。与之一同亮相的还有基于该框架的首款纯电豪华轿跑概念车，即领克ZERO Concept——这款SUV 将首发MobileyeEyeQ®5H高算力AI 芯片；其CoPilot自动驾驶辅助系统由MobileyeSuperVision系统提供技术驱动。基于Mobileye的技术，吉利将于2021年秋开始向用户交付配有高级驾驶辅助功能的产品。此外，Mobileye未来还会对吉利的Robotaxi项目提供技术支持。一个是国内民营车企的领军者，一个是 ADAS 和自动驾驶方案解决方案的头部公司，吉利与 Mobileye 之间的合作也引发了业内的期待。9 月24 日，双方发言人接受了雷锋网新智驾等媒体的线上采访，对双方合作的具体情况作了进一步介绍。由两颗EyeQ®5H驱动的全视野系统作为本次双方合作的具体体现，ZERO Concept将搭载MobileyeSuperVision 系统。据英特尔公司副总裁、英特尔子公司Mobileye产品及策略执行副总裁Erez Dagan介绍，该系统配备了两颗EyeQ®5H集成芯片，并搭载了环绕式视觉驾驶辅助系统以及其他自动驾驶决策与导航技术。他说道：SuperVision系统是Mobileye在高级别自动驾驶业务上的一大具体成果，基于我们多年对高级辅助驾驶技术的开发。针对系统中这两颗EyeQ®5H集成芯片各自的作用，Erez Dagan也向媒体作了解释。他表示，其中一颗从整体上支持视觉感知、规划、控制等处理，另一颗芯片则是作为冗余，从而帮助实现功能安全 ASIL-D。吉利汽车研究总院院长胡峥楠也对ZEROConcept的基本情况作了介绍。他表示，这款车配置了12个摄像头以及5个雷达，能够支撑非结构道路的完全自动驾驶。而且，通过EyeQ®5H芯片搭载、传感器预埋、整车控制系统冗余等硬件方面的提前配置，然后通过软件的升级，吉利可以实现算法的迭代，并为用户提供更多的功能。在 Mobileye 的技术支持下，ZERO Concept 将为消费者提供一个扩展功能包，以支持不同的自动驾驶场景，包括高速公路、城市主干道，以及城郊地区。 不过，吉利和Mobileye的合作并不仅仅停留在ZERO Concept这款产品。胡峥楠进一步补充道：我们看重的是Mobileye在全球领先的视觉技术，而吉利在这方面并不太擅长。所以，Mobileye是我们真正的战略合作伙伴。不过，我们双方并非单纯以某款车型或某个品牌作为合作基础，而是涉及技术，包含未来生态领域的全面合作。胡峥楠也坦言，和 Mobileye合作并不意味着挤掉吉利原有的供应商的份额。他解释说：相当于我们是指定了二级供应商，但是我们的一级供应商还是会和原有体系内的供应商进行充分合作。实际上这是一个多方合作去提供一个完整的解决方案。据悉，SuperVision 系统相当于L2.5+级的水平，目前已经在耶路撒冷ODD 区域内进行路测，日后会将相关ADAS 功能通过OTA 的形式更新到吉利的车型上，包括自动变道、自动进出匝道、以及NOP（领航辅助）等功能明年都有望实现。然而，中国道路复杂性以及法律法规的问题与欧美地区不尽相同。因此，吉利和Mobileye已经在本土化方面也进行了改进，双方基于5000 多起道路交通事故案例，开发了更适合国内驾驶场景的算法。胡峥楠说道：基于中国道路和驾驶习惯的数据研究成果，我们才能够各自展开优势，然后将技术结合到更安全的自动驾驶研究中去。吉利智能电动汽车的浩瀚大海从某种程度上来说，ZERO Concept的诞生和面世是吉利未来发展的关键一环——吉利控股集团总裁、吉利汽车集团 CEO、总裁安聪慧在23 日晚的发布会上表示：2021年将成为吉利的科技转型与智能电动汽车发展的全速之年。2021 年，正是ZERO Concept的交付之年。因此，关于吉利技术发展的短期规划和成果都将从ZERO Concept起步，也就是说，这款SUV 将承载吉利科技转型的使命。除了ZERO Concept 的亮相，吉利还发布了全新的SEA 架构，英文全称为 Sustainable Experience Architecture，即“可持续”“体验”“架构”三个词组合。首字母大写「SEA」又与大海的英文翻译相一致，取「浩瀚」之意，又称浩瀚架构。据官方介绍，SEA 架构的前期投入规模巨大，历时4 年，斥资180 亿元。而且，这款架构拥有全球最大带宽，可以覆盖A级车到E级车的全部规格，从轿车到SUV、MPV、小型城市车，甚至跑车和皮卡，有利于帮助吉利搭建起全新的电动化产品阵列。在ZERO Concept之后，已经有超过7 个品牌，总计超过16 款新车型基于SEA 架构启动研发。这之中不仅包括吉利和吉利旗下品牌，还有其他外部品牌；其中，领克将以半年为周期来推出新车。无论从何种角度来看，SEA 架构的问世都标志着吉利未来的智能电动汽车发展有了坚实的根基，同时也表明了吉利科技转型的决心。不同于其他业内常规的L+ 数字的级别，吉利划分了基于SEA 架构的独特的自动驾驶技术路线——高级辅助驾驶、高度自动驾驶和完全自动驾驶的技术路线：针对个人用户的车辆：2021年在结构道路实现高度自动驾驶，比如ZERO Concept；2023年之前，在开放道路实现高度自动驾驶。针对Robotaxi等智能交通工具：将于 2022 年，率先在结构道路实现完全自动驾驶，并于2022年亚运会核心区域，提供智能出行服务；2025年之前，在开放道路上实现完全自动驾驶。这样的目标路线不可谓不激进。不过，胡峥楠对雷锋网新智驾等媒体表示，未来，Mobileye会继续参与到吉利的Robotaxi项目中。他说道：Robotaxi在感知层面需要更强的冗余，以目前MobileyeEyeQ®5H的算力来说，未来再多支持几个摄像头以及激光雷达也不是问题。对高算力芯片的思考Mobileye想必大家都不陌生。这家以色列公司在 2017 年被芯片巨头 Intel 斥资 153 亿美元收购，成为 Intel 体系下自动驾驶业务的重要组成部分，其 EyeQ 系列芯片已经成了世界 TOP 15 汽车制造商中 13 家的选择。 目前，在中国商用车ADAS 后装市场，Mobileye 近乎占据了半壁江山。但在乘用车前装市场，Mobileye正处一个微妙的境地——一些主机厂在推出L2 以上的高级自动驾驶时可能会作除 Mobileye 以外的考虑。就在本周二（9 月22 日），理想汽车与英伟达以及德赛西威签订三方战略合作协议，未来将率先使用英伟达最新一代自动驾驶芯片Orin。这也就意味着，理想汽车将此前使用的 Mobileye EyeQ 智能辅助驾驶芯片进行了替换。对此，Mobileye发言人Erez Dagan指出，市场上有很多解决方案供主机厂选择。尽管疫情带来了不利影响，但Mobileye解决方案的装车量超过 6000万大关，加上Mobileye现在又与吉利携手合作，“这是空前的成功，我们对自己有信心。”他说道。当然，胡峥楠也站在主机厂的角度出发，发表了自己的观点：从开发层面来说，每个车企都有自身的选择逻辑。但他也坦言，吉利作为主机厂会更加关注芯片未来的成长性，包括数据资产、工具链的继承性；吉利与芯片企业的合作不会基于某一款车型来推进，而是会考虑在合作周期内进行更全面的协同，如何更好地进行下一个产品的迭代。那么，相比起市场中不断推陈出新的高算力芯片，EyeQ5芯片24TOPS 的算力如何满足市场需求？针对这个疑问，Erez Dagan强调，试图仅用一个数字来衡量芯片的做法不可取，SoC芯片的负载能力也很重要。与其说TOPS是一个真正意义上的技术指标，不如说它是一个用于制造营销噱头的单位。胡峥楠也持相似的观点，他说道：芯片本身不仅仅是算力的提现，更重要的是它更底层的算法和库文件。因此，我们更愿意相信在这方面有长期积累的平台。随着半导体技术的提升，算力在未来并不是一个瓶颈，TOPS 这个参数要如何为用户带来真正的价值才是关键。围绕着芯片的合作，双方发言人也对汽车行业内软硬件解耦的趋势作了一番探讨。站在技术供应商的角色上，Erez Dagan认为，“这样做通常是无效的，它不会是最优的解决方案。一个紧密结合的系统必然会更有效率，性能也会越来越好。”——这也是Mobileye软硬件一体化解决方案所发挥的威力。 然而，站在主机厂的角度，软硬件的解耦是必然的趋势。 胡峥楠表示，以往主机厂会与一级供应商进行强耦合，也就是进行硬件和功能的强绑定，而芯片供应商则是作为二级或者三级供应商的身份出现。因此，汽车不同的硬件之间会有无形的技术墙存在，从而阻碍了技术的发展。 另一方面，汽车生产有着固定的开发流程。考虑到车辆的可靠性和安全性，正常的硬件开发流程需要近42个月的周期，如此一来软件层面便无法满足用户的要求。所以，需要将软件作为单独线程进行开发，满足快速集成、快速测试、快速迭代的市场用户需求。胡峥楠进一步补充道：软硬件解耦的核心就在于软件的合作最终会回归到芯片的合作，这也是我们直接与Mobileye进行合作的原因之一。 总结雷锋网新智驾了解到，目前，EyeQ6芯片的研发和量产计划正在有序推进，同时，Mobileye也正在全力推进L4 的开发，并且于今年早些时候收购了Moovit，以完成 MaaS 价值链条所需的节点。加上如今与吉利在多个方面展开合作——包括在芯片、ADAS 系统以及未来在Robotaxi上的合作，Mobileye的技术商业化版图得到了进一步加固。 同时，在Mobileye的赋能下，吉利也将以一个全新的姿态立于智能电动汽车的舞台。
最近科技圈的大事，除了苹果发布iPhone12，就应该算是百度的无人驾驶上路测试了，这次测试地点就在北京的亦庄和海淀，所以引发了众多媒体和自媒体的广泛关注，而老齐也是收集了大家体验后的一些观点。 首先，这次无人驾驶使用的汽车，都是某品牌统一车型，这样整体改装难度就相对简单，而且可以做到全车标准化，百度的阿波罗无人车还是延续了以往一样的设计，车顶上有一个巨大的感应装置。十分显眼。 其次，此次无人驾驶测评路段，虽然是一个开放路段，但基本没什么车，不过由于无人车的吸引力较大，所以围观的人不少。但都仅限于外围，所以路况并不复杂。基本上跟驾校里的道路差不太多。另外，起始点明确，更像是公交车，而不像是出租车，乘客只能在两端上下车。不能任意选择路线，也不能中途开小差，中途停车也不行。 第三，虽然是无人驾驶，但是司机位上还是坐了个安全员，以应对特殊情况。他们确实做到了基本不碰方向盘，极其偶尔的情况下才会干预一下。 第四，此次无人驾驶程序，号称是L4级别，叫做高度自动驾驶，也就是无需人类干预的，应该基本能做到起步，转向，并线，停车，躲避障碍物。顺便说下，这几个等级的划分，L0级就是全都人工，L1就是辅助驾驶，主要还是靠人，顶多就是个定速巡航，L2叫做部分自动驾驶，方向盘和加减速，基本上机器就能完成。L3叫条件自动驾驶，驾驶员不需要随时待命，机器基本都能实现，但需要人工保持注意力。据说特斯拉现在的自动驾驶技术就在2-3之间。L4，就是刚才说的无需人工干预，L5就是完全自动驾驶，汽车自己就能跑。但是从描述上来看，其实老齐觉得，此次百度的自动驾驶测试更像是L3级别。但也可能是因为交管部门的压力，才必须配个安全员。 第五，体验感受方面，大家也普遍反映不太好，这个车开起来有点像个愣头青，有点驾校里学员车的感觉，起步停车，加速转向，全都很生硬，车子开的一顿一顿的。乘客很容易被晃悠的晕车。 对于此次无人驾驶道路测试，大家也是看法不一，有人支持，认为能够上路，就说明已经前进了一大块。但也有人讽刺，说这次百度把戏法变漏了，孤注一掷搞了这么久，结果弄出个这么个东西，让大家太过于失望。其实老齐的观点还是偏乐观的，任何新鲜事物，刚出来的时候，都会被无数人吐槽，当年汽车刚出来的时候，比马车跑的还慢，而且还时不时就坏。火车刚出来的时候，在咱么这大家觉得这玩意破坏风水，组织起来把好不容易铺上的铁路又给掀了起来。飞机就更过分了，莱特兄弟之前，研究飞机的人，基本都被自己的飞机摔死了。大家全都是看热闹不嫌事大的心态在说风凉话。但这些东西没过20年，就都成了工业时代的标志。而且不断迭代，发展至今依旧具有统治力，被我们每天使用。 所以技术这个东西，一旦找对了技术路径，发展起来是很快的。目前百度的无人驾驶虽然还有这样或者那样的问题，但他毕竟已经迈出了第一步，有的问题还是我们故意制造的，比如特殊路段，定点起始位置，安全员，这可能都是交管部门的要求。他们也害怕，万一出了问题，责任不好认定。 其实人工智能自动驾驶最重要的就是数据采集，他的发展过程，就跟一个新手上路增加经验是一样的，新手开车为啥会把车开的一顿一顿的，说白了就是技术不熟，对于情况缺乏足够的判断，人工智能也一样，对于体验感考虑不足，真实路况数据不足，所以他就会表现的比较生分，一旦开启大规模的路测，大量无人车收集数据，就会出现数据爆发式增长。体验感会迅速提升。 那么有人可能问了，说老齐你是看好百度的无人驾驶了？其实并非如此，我是看好无人驾驶这个趋势，并非是百度，其他厂商也许手里还握着更先进的东西，这个领域也会有人后来居上，顶多10-20年，人工智能必将统治我们的生活，这一趋势已经不可阻挡。如果说工业革命，让机器替代了体力劳动，把人类逼入了服务业，从事更多的脑力劳动的话，人工智能对于工作的替代将是全方位的，就拿自动驾驶来说，一旦机器可以做到L5全自动驾驶，那么也就意味着司机们集体失业了，包括大货车司机，出租车司机，网约车司机。公司里专门的司机，这项技术，可能将涉及数千万人的饭碗。如果开车都能自动了，那么超市收银，高速收费，外卖快递，你觉得还需要多少人工呢？甚至最后会计，律师和医生都有可能会被替代，因为这些职位都有一个特征，那就是经验基本等于数据库，你知道的越多，就相当于数据库越大，而同时工作的创新性很小。所以以后经验可以通过机器的数据替代，也将变得越来越不值钱，未来值钱的是创新能力，很难被替代的就是那些研发人员。所以你要想保住饭碗，从现在开始就要多从事创新类的工作，而减少经验式的工作，多做和人的情感有关的工作，少做可复制的重复劳动。
近日，国安达更新发布了创业板IPO招股意向书，按计划公司将于10月20日开启申购。 据悉，国安达是国内交通运输、电力电网行业自动灭火系统的主要供应商。近年来，国安达受益于特种消防行业需求规模不断扩大及相关政策红利，业绩持续稳健增长，公司营业收入持续三年复合增长率为20%。 国安达表示，目前主要应用于新能源汽车电池箱、客车发动机舱、传统电力电网等专业领域，下游市场需求保持较快增长，在创业板上市将为公司未来发展提供有力的支持。 三年复合增长率为20% 公开信息显示，国安达系一家专业从事自动灭火装置及系统的研发、生产及销售的企业。公司拟发行不超过3199.5万股，募资6亿元，将主要围绕主业项目进行投资，主要投资项目包括：发展超细干粉自动灭火装置生产项目、乘客舱固定灭火系统生产项目、变压器固定灭火系统生产项目以及研发中心建设等项目。 据招股意向书披露，国安达原为新三板公司，已成立逾12年，是国内交通运输、电力电网行业自动灭火系统的主要供应商，专注于客车发动机舱、新能源汽车锂电池箱、变电站电缆、新能源发电站、城市电力电缆及通道等特殊领域自动灭火系统的研发与生产。 数据显示，2017年至2019年，国安达实现营业收入分别为1.92亿元、2.33亿元和2.77亿元，年化复合增长率为20%。其中，国安达的核心产品超细干粉自动灭火装置贡献了大部分收入，分别为1.02亿元、1.27亿元和1.57亿元，连续三年稳定增长。此外，公司归母净利润增长态势明显，分别为4394.18万元、6284.37万元和7456.80万元，年化复合增长率高达30%。 其中在交通运输行业，国安达是国内车用自动灭火产品市场的主要供应商，公司超细干粉自动灭火装置的市场份额较高，在国内大中型客车市场份额测算约在70%以上。 业内人士认为，近年来特种消防行业需求规模不断扩大及相关政策红利是国安达近年来业绩持续稳健增长的重要基础。 今年以来，尽管遭遇疫情影响，但公司依然保持了业绩增长。公司预计，今年前三季度营业收入为1.62亿元，同比增长5.78%;扣非后归属母净利润为4049.07万元，同比增长12.95%。 以市场需求导向持续研发投入 国安达表示，通过技术与产品研发不断推出新产品、拓展新应用领域，是公司业绩持续增长的重要因素之一。 数据显示，2017年至2019年，公司研发投入逐年增加，分别为932万元、1123万元、1633万元，平均每年研发投入占营业收入的比例约为5%。 据了解，国安达建有国内最大的工业火灾防控技术实体真火研究试验基地，是行业内少数具备对外开展科研服务能力的企业，已先后承担应急管理部等单位的16项重大科研项目。公司目前拥有近80人的研发技术团队，占员工总数超过20%。截至目前，取得11项软件著作权、87项专利技术，其中发明专利18项；参与制定了2项国家标准、14项行业标准、2项地方标准。 安信证券厦门营业部投资顾问黄惠明对记者表示，国安达凭借自身的技术优势，率先推出在新能源汽车锂电池箱专用灭火装置，这是行业中较新的应用领域，随着新能源汽车行业发展，若能够进一步获得政策支持，有望成为公司业绩亮点。除此之外，2019年末，国安达还研发了适用于特高压换流站等输变电设备的大型自动灭火系统，进一步拓展了下游应用市场，形成新的业务增长点。 国安达表示，公司未来三年将持续围绕国家重点产业布局，紧跟泛在电力物联网建设、城市智慧消防建设、城市电力电缆及通道、新能源汽车发展契机、城市地下综合管廊等重点安全防护的消防产品需求布局，大力推进公司智能化消防安全应急产品的市场应，以“智能安全技术创造更大价值”为经营理念，打造国内自动灭火装备领域第一品牌企业。
由于百度在长期以来在搜索领域占绝强势地位，每天有近3亿人在用百度APP搜索信息，于是在很多人心目中百度就是一家搜索公司。虽然百度一直认为自己是一家人工智能公司，但如果没有一款能够改变人们生活的革命性产品，人们对百度的认知还是很难改变。无人驾驶是最有可能颠覆人们对百度认知的新技术，也是百度世界2020大会上最让人感到惊艳的产品。 9月15日上午，一辆无人驾驶的红旗Robotaxi出现在北京首钢园区。百度集团副总裁李震宇和央视主播宝晓峰坐在汽车后排，远程连线介绍百度无人驾驶功能。连线的另一端，是百度创始人李彦宏和央视主播康辉，他们正在主持“万物智能——百度世界2020”大会。 这是第14届百度世界大会，百度一年一度的技术和产品发布大会。不过和往年不同的是，今年的百度世界大会第一次改为线上直播。这也是2020年新冠疫情给整个社会带来的改变，几乎所有的发布会都改为线上进行了，好在线上直播的效果并不输给现场。 百度世界2020 今年大会发布了很多新产品，其中最亮眼的还是百度的无人驾驶。百度发布了国内第一款量产无人驾驶车——红旗EV Robotaxi。这辆车在2019年下线，已经在长沙等地试运营了近一年时间，安全搭载了超过 10 万乘客，时间证明了它的安全性和可靠性。 无人驾驶是一个网络热议的话题，但给人的感觉似乎总是“只闻楼梯响，不见人下来”，还停留在测试阶段，离商用化还有一段距离。2017 年7月,李彦宏乘坐无人驾驶汽车上北京五环被吃罚单的新闻一直被吃瓜群众津津乐道，很多人觉得那不过是百度的营销噱头。 三年后，李彦宏显得有底气多了。百度在无人驾驶的技术成熟了很多，5G的普及也让无人驾驶距离商业化更近了一步。国家关于无人驾驶的有关政策也在慢慢放开，无人驾驶出租车在长沙、顺义等地方开始试运营，距离全国性的商业化运营似乎指日可待。 新能源汽车改变了汽车行业的格局，并涌现了像特斯拉和蔚来等全新的造车实力。可以预期的是，无人驾驶技术对汽车行业的颠覆效应将不输给新能源汽车，因为它不仅改变的是汽车的样子，而是改变人们的出行方式。在无人驾驶的技术领域，百度的排位非常靠前。 无人驾驶也将颠覆人们对百度的认知。因为百度的搜索很强，而且搜索本身又是高频应用，因此很多人都认为百度就是一家搜索公司。百度一直说自己是人工智能技术公司，但只有当无人驾驶普及的时候，人们才“因为看见而相信”：百度的确是家人工智能技术公司。 01 无人自驾驶已经进入第四代 2019 年量产下线的红旗 EV是百度Apollo 无人自动驾驶的第四代车型，也是国内首个 L4 级自动驾驶的前装量产车。L4级自动驾驶意味着什么呢？ 美国汽车工程师学会（SAE）将无人驾驶自动化的程度分为从L0到L5六个阶段。其中，L0级是无任何自动化功能，L1辅助驾驶，L2部分自动驾驶，L3有条件自动，L4高度自动驾驶，L5完全自动驾驶，即真正的无人驾驶。从L1到L5进步的顺序依次体现在操作执行、环境监控、动态监视任务和行驶情景，等级越高，自动化程度就越高。 L4属于高度自动驾驶。这意味着，装有百度Apollo AI 无人驾驶装备的红旗EV能顺利地处理好所有路况，安全把乘客送到终点。只有当出现突发和危急事件时，才需要外界的人工干预，百度为此特别提供了“5G 云代驾”系统，由远程安全员实时在线的提供远程支持和协助，实时地从云端操控车辆，帮助汽车脱困。 “5G云代驾” 百度在无人自动驾驶技术上已经经历了四次更新换代。每一代车型的自动驾驶能力都能提升 10 倍，成本降低一半，这个更新的速度类似于CPU领域的摩尔定律。 百度的第一代无人驾驶装备在2013年研发成功。这个装备被安装在奇瑞、比亚迪和北汽汽车上，也是最早和公众见面的自动驾驶车型之一。因为在乌镇互联网大会的精彩表现，被称“乌镇蓝精灵”。当时的无人自动驾驶还属于L3级，需要有安全员坐在驾驶员位置上。 2017年李彦宏在北环被开罚单的无人驾驶汽车属于林肯 MKZ，也是第一批拿到 T4 等级自动驾驶测试牌照的无人自动驾驶汽车。百度的前三代无人自动驾驶汽车都是属于对现有车辆的改装，车顶往往都有一个不断旋转的雷达天线，因此在路上显得格外扎眼。 2017年也被李彦宏称之为“中国自动驾驶元年”。就在他那次被开罚单后不久，北京就出台了相关政策，自动驾驶车可以合法上路测试了。2018年4月，工信部、公安部、交通部联合印发《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，明确了测试主体、测试驾驶人及测试车辆、测试申请及审核、测试管理、违法和事故处理等内容，测试车辆应当遵守临时行驶车号牌管理相关规定。这意味着，无人驾驶迎来了全国性道路测试管理规范。 百度历代无人驾驶汽车 2019年下线的红旗EV是中国第一款真正量产的 L4 级自动驾驶乘用车。为了造好这款车，一汽从车型设计、开发、测试到下线建立了一套全新的高标准流程，专门对汽车制造的四大工艺进行了重新设计，在流水线上就整合了自动驾驶模块，从而减少了改装、拆装带来的信号干扰等问题，最大程度保证安全，它代表了 Apollo 自动驾驶技术迭代的最新成果。 随着无人驾驶设备在生产线就被整合进汽车，而且量产出来，无人驾驶进入了新阶段。另外两个关键的支持系统是有600万公里行驶经验的“AI老司机”，以及遇到危急时刻可以提供及时协助的“5G云代驾”。“云代驾”的技术在4G时代还无法实现，正是因为5G技术的“高速度、低延时和广接入”的特点，也让远程代驾成为可能。 2019 年 9 月，红旗 EV Robotaxi 就驶上了长沙街头试运营,今年 4 月，长沙市民通过百度地图、百度 App 智能小程序就可以叫到无人车了，反响很不错。现在北京市民在亦庄、顺义等地也可以叫到无人出租车了。根据百度的统计，已经有超过 10 万人的安全载客历练。 02 无人驾驶对百度意味着什么？ 由于百度在长期以来在搜索领域占绝强势地位，每天有近3亿人在用百度APP搜索信息，“有事情百度一下”成为一代人的习惯，在很多人心目中，百度就是一家搜索公司。 百度一直认为自己是一家人工智能的技术公司。李彦宏认为，搜索只是人工智能的一种应用，无人驾驶则是人工智能的另一种应用。在各种不同的应用背后，都有一个名叫“百度大脑”的人工智能系统。 百度刚推出小度智能音箱和智能耳机时，很多人认为百度在转型做硬件。但在李彦宏看来，智能音箱和智能耳机其实也是一种搜索，一次语音对话就是一次搜索。小度之所以能听懂人话，靠的就是百度20年搜索所积累下来的自然语言处理、机器翻译等技术能力。 即便是在百度最强的搜索领域，百度也在不断进化。只是看百度 App 的搜索框似乎变化很小，但是搜索框背后的人机交互技术、各自各样的应用和服务，变化已经非常大的。至于小度智能音箱和智能耳机，其实已经没有搜索框了，搜索却变得无处不在了。 即便如此，如果没有一款能够颠覆人们生活习惯的产品，人们对百度是一家搜索公司的认知还是很难改变。 这款产品，现在看起来极有可能是百度的无人驾驶车。2020年新能源汽车很火，特斯拉、蔚来、理想和小鹏汽车的股票都上涨了很多，吸引了很多人的关注。但新能源汽车最大的卖点其实不是新能源本身，而是智能驾驶的概念，因为这关系到用户体验。而百度的无人驾驶要这些新能源汽车更加颠覆人们对出行的认知，从而反过来重塑人们对百度的认知。 百度无人驾驶Apollo 未来的汽车是一个智能的、豪华的移动空间。当你用手机叫来一辆车，车上可以不需要有司机，车辆的交互界面可以给你提供智能的、人性化的联网服务。乘客在一个很舒适的环境里，就能从一个地方达到想去的地方，无人驾驶会大大提高用户出行的安全性和舒适性。 李彦宏预期，2025 年自动驾驶汽车产业会进入全面商用阶段了，无人驾驶能大幅缓解拥堵，整个出行方式都会改变。 百度一直在用“AI思维”看出行，围绕人和车，百度分别推出了对话式人工智能系统DuerOS、自动驾驶汽车平台Apollo和百度云，这也是百度人工智能商业化的重要部分。在百度的投资版图中，交通出行领域一直都深得百度青睐，百度投资了长沙智能驾驶研究院、VisualThreat、环宇智行、Lunewave等出行领域相关的项目。 百度的市值也会因为无人驾驶的商业化运营有很大的想象空间。作为一个可参照的对象，自动驾驶企业Waymo在上一轮融资估值就有 300 亿美金，这说明投资者对这个领域非常看好。百度拥有全球领先的自动驾驶开放平台和国内领先的车联网，目前 60 车厂的400 款车型有搭载百度的系统，无论是技术还是市场影响力要超过了Waymo。体现在资本市场上，百度的市值会有很大的增长空间。 03 无人驾驶背后的人工智能 在百度无人驾驶背后，离不开“百度大脑”在支撑。这个系统同样支持了百度搜索、百度地图、小度音箱、百度输入法等这些产品，属于人工智能的基础设施。也就在这一次百度世界大会上，百度发布了“百度大脑 6.0”，成为智能时代的“AI 新型基础设施”。 百度大脑已经发展了10年 从 2010 年开始积累基础能力，“百度大脑”至今已经发展了十年。为了能够让各行各业更高效、更深入地应用人工智能技术，加快产业智能化进程。 “百度大脑”是百度人工智能多年技术积累和产业实践的集大成，由基础层、感知层、认知层、平台层以及安全层构成。 其中，基础层包括数据、算力和算法，是新一代人工智能技术快速发展的核心基础，就像阳光、空气和水支撑动植物生长一样，支撑着人工智能快速发展。 基础之上是感知层和认知层，感知层包括语音、视觉、虚拟现实和增强现实技术，他们就像眼睛、耳朵一样，让机器能看到、听到，也就是感知到外界信息。认知层包括语言和知识技术。语言是人类区别于其他生物最重要的特征之一，是人类思维的载体和沟通交流的工具。知识是人类在实践中认识世界的成果，是人类智慧的结晶。掌握知识、理解语言的百度大脑，就能像人一样，具备阅读、表达、思考、推理等认知能力。 “百度大脑”已经掌握了 5500 亿条知识，覆盖科学和生活中的方方面面。在大规模的知识的基础上，“百度大脑”通过语音、语言、视觉等信息获得对世界的统一认知。有了“知识增强的跨模态深度语义理解”的能力，机器就拥有了强大的认知能力，能听懂语音，看懂图像视频，理解语言，进而理解真实世界，实现“人机对话”或者“机机对话”。 认知层之上是平台层和安全层。“百度大脑”通过开源开放平台支持各行各业智能化转型升级。此外，AI 安全始终贯穿百度大脑各个部分，为 AI 技术提供全方位的安全保障。 百度致力于成为AI赋能平台 从2017年起，AI作为百度新的驱动引擎，逐渐深入其各项业务中，无论是搜索、内容分发，还是智能驾驶、医疗等，都打上了AI的烙印。基于庞大的用户数据能够让百度在AI算法上占领优势，因此百度一直在不断加码基础设施建设，不断投资人工智能基础技术。百度在中国建立了十几个云计算中心，并投资了40千兆交换机，为人工智能技术和存储提供重要支持。“百度大脑”的参数规模已经达到百亿级，创造了世界上最大的深度神经网络。 这次“百度大脑 6.0”实现了三个升级：一、核心技术持续升级：语音、NLP、知识图谱、视觉等保持领先，进入“知识增强的跨模态深度语义理解”阶段。二、软硬一体 AI 大生产平台升级：飞桨深度学习平台、昆仑 AI 芯片升级，算力更强、易用性更高，更高效、更全面的支持 AI 大生产。三、自主可控和开源开放：飞桨、AI 芯片，不仅于当下有自主可控的显示意义，更将长远影响国家命运和世界走势。 04 加强基础研究才不会被人卡脖子 9月15日，华为也在经历一个历史性的时刻。美国政府对华为芯片管制升级令正式生效，台积电已停止为华为代工生产麒麟芯片，高通、三星及SK海力士、美光等都将不再供应芯片给华为，这意味着华为的高端芯片将会被断供。 这对中国企业都是一个警醒。这意味着中国企业必须拥有自己的核心技术，否则会在关键领域被人卡脖子，想要突破封锁和层层壁垒，是一件非常艰难的事。 在人工智能领域，中国公司也必须未雨绸缪，做好准备。中国有全球最大的人工智能应用市场，也有最大的开发者群体，但如果开发者没有自己的人工智能平台，都在别人的平台上做应用和产品，讲自主可控就是“空中楼阁”，就会面临系统性风险。 百度很早就看到了这种隐忧，因此一直在人工智能领域投以重金做研发。在百度，有 1 万多名工程师在做人工智能的基础研究，累计在全球 AI 专利申请量已超 1 万件。在《哈佛商业评论》的“2019 年全球 AI 公司五强”榜单中，百度名列全球第四，也是中国唯一上榜公司。 百度的AI布局 李彦宏认为，人工智能的基础设施建设，包括新型的 AI 芯片、开放的深度学习框架，通用的人工智能算法等，跟一个国家的交通水利农业等基础设施建设是一样的，投入巨大，周期很长，没有立竿见影的收益，但不得不做。百度已经在这个领域投入了几百亿的资金，也是希望能在基础设施建设上不要受制于人，强有力地支持整个社会和经济的可持续发展。 基于这种对智能经济和智能社会的判断，百度将自己定位于专注对外赋能的 AI 平台型公司，希望未来AI像水和电一样，每家企业都可以很方便地使用，快速实现 AI 化转型。 人工智能已经不是未来的科技，但它将极其深远深刻地影响我们的未来。前三次工业革命，中国被发达国家远远抛在身后，也造成了中国落后挨打的局面。而以人工智能为核心的第四次工业革命，中国第一次站在了世界前列，也必将对中华民族的复兴产生重大影响。
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