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百度邬学斌透露“阿波罗计划”:年底开放城市路况自动驾驶能力,打造符合国人的汽车操作系统

本文作者:新智驾 2017-05-16 21:39
导语:“阿波罗计划是一个开放、完整、安全的一个软件平台,它设计的主要目的,是可以给整个智能驾驶和无人驾驶汽车工业提供一个快速创新的生态。”

雷锋网按:近日,以「创新驱动 品牌提升」为主题的 2017 中国汽车论坛在上海召开,中国汽车论坛是由中国汽车工业协会(CAAM)主办、世界汽车组织(OICA)支持的国内顶级高端汽车论坛,也是世界经济论坛(达沃斯)唯一全面参与的行业顶级论坛。中外汽车产业领袖齐聚上海,为汽车产业的创新与协同发展献言建策。

在大会论坛环节中,百度副总裁邬学斌分享了将于今年 7 月启动的阿波罗计划的部分细节。

百度邬学斌透露“阿波罗计划”:年底开放城市路况自动驾驶能力,打造符合国人的汽车操作系统

去年 9 月,百度宣布原北汽股份执行副总裁、北汽股份研究院院长邬学斌加盟,任副总裁,负责自动驾驶事业部(百度无人车)车辆及相关团队。由此,邬学斌也成为了从传统汽车业转投互联网行业的先锋人物。

离开汽车圈 7 个月之后,邬学斌再次回到汽车圈论坛。这一次,他代表百度透露了关于“阿波罗计划”的更多内容。

邬学斌表示,“阿波罗计划”是一个开放、完整、安全的一个软件平台,它设计的主要目的,是给整个智能驾驶和无人驾驶汽车工业提供一个快速创新的生态。

据雷锋网了解,“阿波罗计划”目前制定了三步计划:

  • 今年 7 月开放封闭场地的自动驾驶能力;

  • 今年年底会输出在城市简单路况下的自动驾驶能力;

  • 在 2020 年前逐步开放至高速公路和普通城市道路上的全自动驾驶。

邬学斌说,目前百度在自动驾驶当中拥有 10 大技术,其中车载硬件、智能互联和人机交互是与合作伙伴一起合作开发的。而从操作系统、感知再到信息安全等 7 项技术为百度独有。

他认为推进无人驾驶技术需要政府从 5 个方面进行支持和合作创新:核心零部件的突破、完善法律法规和技术标准、加快应用试点、打造车路协同以及信息安全问题。

他还表示,未来百度的使命之一就是打造一个符合国人定位的汽车操作系统。

以下是邬学斌的演讲,雷锋网编辑与整理(有删减):

自从离开汽车圈之后,第一次回到汽车圈论坛,感觉很亲切,但是也很忐忑,因为大家对我的期望值可能不一样。但是,我毕竟只在互联网公司工作了 7 个月,我尽我所能解答大家对智能汽车的关心。这个话题是巨大的,这里的疑问是没有任何一个人能给出 100% 的回答。作为百度来说,在这里的探讨也是非常认真和踏实的。

我个人认为汽车有三化,从技术和产品来说是两化——电动化和智能化。我把网联和自动驾驶都归到智能化。共享化是它的一种方式,使用这个产品方式改变,但是这种改变,对它的产品形态可能会带来很大冲击。

我认为,未来的汽车跟今天的汽车可能完全不一样,城市跟今天的城市完全不一样,也许城市连红绿灯都没有了,道路上左边行驶、右边行驶,就像人走路一样,都是按照智能的判断,最大限度的利用整个社会资源。

智能化有什么好处?我把一些中国特色的数据给大家分享。

首先是安全。我们目前每天在交通事故死亡的人数,每天现场死亡的是 118 人,当场死亡没有送到医院就死亡的;间接死亡人数是每天 450 人左右,这个数字是非常惊人的。一些小事故和损失就没有办法统计。

这是一个非常大的社会负担,现在这个事故 90% 多都是因为人引起的,有人问我无人车以后就没有事故吗?答案肯定是有的,但是肯定有办法解决。

其次是高效。从高效来讲,在北京、上海,我们每天要花两个小时时间在路上,这两个小时如果拿来做别的事情,没有人不高兴。平均算一下自己一小时值多少钱,老板给你多少钱,你每天就省了这么多钱。据我初步估算,中国每年劳动力的损失,是一个很大的数据。

经济方面,我举一个数据,按照我们目前无人驾驶技术如果 2021 年实现上市的话,假如在北京用于出租车,它的车肯定比有人驾驶贵,但是它省掉了司机费用,它的平均费用每公里 1.9 元。

今天在北京,出租车实际的成本,每公里是 3.2 元,几乎下降了 50%。随着无人车和智能汽车的发展,产业的成熟,核心零部件成本还会进一步下降。

还有一个数据非常重要,在中国市场上,我们引入了一个数据,中国人愿意接受无人车的人达到 96%,在欧美可能只有 58%。中国人的创新意识和对于新生事物的接受程度,要远高于欧美,这就使我们在中国实现无人车,有了很好的群众基础。

对于无人车来说,大家都知道,它是以人工智能技术为基础的。人工智能技术在历史上,也不是新鲜的名词。在上世纪 50、60 年代,人工智能技术就有一次革命,中间有两次小波峰,一直没起来。

90 年代以后,随着机器学习的不断完善,人工智能就发展起来了。为什么 90 年代以后人工智能技术会起来?核心词就一个:数据!数据来自于哪里?来自于我们的云端,使得数据产生、存储、运用,没有数据人工智能就跟僵尸一样,这就是 50、60 年代他们起来又下去的原因,但愿这次不要下去。

去年全世界在人工智能方面有四大领先公司,中国唯一的就是中国百度,被列入四家其中之一。

对于智能驾驶来说,我们知道从 L1 到 L4,L5 我们暂时不谈,从传统的 ADAS 来讲,从 L1 做到 L3 是有可能,从 L3 到 L4 出现一个巨大的鸿沟。按照我们硬编程这种程序,它能处理的数据程度是无法实现 L4 的。L4 数据量太大,到了 L4 必须要用人工智能的技术,深度学习的技术来处理这个数据,我们认为 L3 到 L4 中间是一个鸿沟。这个鸿沟来弥补它,就是靠人工智能。

百度开发人工智能已经很多年了,从我们标志性事件,2015 年底我们与宝马合作上了环路,实现了高速。人工智能实现高速不算什么,真正难是在城市道路。去年我们在乌镇,18 辆车都是自主品牌,奇瑞、北汽和比亚迪,在乌镇载了 300 多人。

除此之外,我们在今年发布了阿波罗计划,我们借用美国登月计划的名字,以表示决心。

阿波罗当年登月计划也不是一个单位,一小部分人,一个公司完成的,它动用了几十万人,是一个很大的社会资源,它的目标也不是要把人都移到月球上去,它在这个过程当中实现了很多新技术、新材料的应用。

我们这个 L4 项目,尽管目标要实现 L4,在实现 L4 路上我们也不排除局部的智能化,俗话说就是 L3 以及其他的功能。

阿波罗是一个开放、完整、安全的一个软件平台,它设计的主要目的,是可以给整个智能驾驶和无人驾驶汽车工业提供一个快速创新的生态。

开放的意思,我们会把这些公开的软件能力、主要的核心能力,比如:感知、路径规划、车辆控制等核心能力,通过开放代码或者通过 API 的方式来开放,让所有生态系统的参与者可以充分利用到这些能力。

完整性方面,阿波罗计划设计是软硬一体,提供一套完整的软硬件和服务的解决方案,对整个生态可以做到提供更加整体性的服务。

对于智能驾驶、无人驾驶来说,安全也是至关重要的。

我们定了一个三步计划:在 7 月份,会开放封闭场地的自动驾驶能力;到了年底,我们会输出在城市简单路况下的自动驾驶能力,在 2020 年前逐步开放至高速公路和普通城市道路上的全自动驾驶。在这之前,我们把高速公路还有城市道路都进行开放,这是我们的发展计划。

我们希望它的组成人员有:中央和地方政府,有汽车制造商,有传感器这些核心部件的制造商,出行服务商、提供商,需要有通讯服务提供商,科研机构、院校的帮助。这是一个完整的生态,大家彼此依存、共同进步。

从百度来讲,阿波罗计划的主要目标:一个叫合作共赢,一个叫加速创新

合作共赢很简单,大家在一个生态里,如果说任何一个成员在生态里,他没有得到他自己想要的,他认为自己没有赢,他是不会进这个生态的。我们现在正在设计这个生态的细节,我们要保证每一个进入生态的成员,贡献会得到更多的回报。

加速创新很好理解。比如,我们汽车产业和 IT 产业一个很大的区别。汽车产业开发过程当中是彼此封闭,开发时候不共享,但是在市场是共存的,这是汽车产业的特点。IT 产业特点正好反过来,IT 产业在开发的时候是充分共享的,但是市场上杀个你死我活,只有老大没有老二,市场上不共存。

我们汽车人是不是可以借鉴 IT 的优势?比如,我们在开发的过程当中可以共享呢?为什么一定要抱着以前传统的路一直走,我一直在汽车行业做研发,我做研发的时候也是不跟别人共享,我现在想想有点后悔。但是怎么共享,汽车产品和 IT 产品是有很大的区别,它有很多的社会属性,它牵扯到千家万户每个人的财产安全、生命安全。怎么共享,需要我们大家进行探讨。

还有一个,加快创新。我们开源之后,大家就不需要从零开始了,有一个基础了。这个基础有利于大家站在我们的肩膀之上,往上发展。这像我们在开发电动车的时候,很多公司、很多机构都从零开始,花了很多精力,这个教训我们还是应该吸取的。

在百度内部,我们专门成立了 IDG 组织,这个组织里面涵盖了 L4 完全无人驾驶和 L3 智能驾驶和车联网事业部。

百度在自动驾驶当中拥有 10 大技术,这 10 大技术包括车载硬件、智能互联和人机交互等等,这不是百度的核心竞争力,这是我们跟合作伙伴一起形成的。从操作系统到感知,一直到信息安全,这七项都是百度独有的。

从人工智能来讲,在感知、行为预测和规划控制方面,也用的非常多。当然这里面,非常重要的一个是系统安全,这是未来智能汽车很重要的特征。

还有一个很重要的特征是操作系统,现在的汽车没有操作系统,手机和电脑有操作系统。未来国人能不能把汽车的操作系统,定位中国人做的操作系统,我认为这是百度人的使命之一。

(自动驾驶发展)需要政府支持和合作创新。我想简单提这五个方面:核心零部件的突破、完善法律法规和技术标准、加快应用试点、打造车路协同以及信息安全问题。

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