百度自動(dòng)駕駛事業(yè)部總監(jiān)孫勇義用這樣一個(gè)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(gè)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(dòng)駕駛這樣一個(gè)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(jì)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(gè)落地入口：一方面可以收集到更多自動(dòng)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(dòng)駕駛事業(yè)部總監(jiān)孫勇義在現(xiàn)場做了題為《Apollo計(jì)劃背后的人工智能技術(shù)》的演講
孫勇義在演講中進(jìn)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(dòng)駕駛算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)。
相比智能音箱等已經(jīng)進(jìn)入消費(fèi)級(jí)市場的產(chǎn)品，依然處于研發(fā)階段的自動(dòng)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(dòng)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(gè)數(shù)據(jù)搜集者，可以幫助特斯拉進(jìn)行數(shù)據(jù)研發(fā)。百度自動(dòng)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(shí)驗(yàn)車，以及跟第三方運(yùn)營車隊(duì)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(shí)候需要跟行業(yè)綁在一起。孫勇義對(duì)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?cè)獾那闆r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(dòng)化，我們已經(jīng)在北京感受到了，由于政府的限號(hào)與新能源的開發(fā)等原因，未來我們將會(huì)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(dòng)駕駛、以及車內(nèi)的智能人機(jī)交互等，未來在智能化領(lǐng)域這是一個(gè)萬億級(jí)的市場。
在未來，一個(gè)汽車的價(jià)值主要來自于其軟件。如同過去手機(jī)的功能機(jī)時(shí)代，當(dāng)別人問我們用的是什么手機(jī)的時(shí)候，我們的第一反應(yīng)是在問我用什么牌子的手機(jī)，是諾基亞還是西門子。而到了智能機(jī)時(shí)代，大家如果問我用的是什么手機(jī)，我們的第一反應(yīng)是iPhoneiOS還是安卓。我們的第一反應(yīng)不再是手機(jī)品牌，而是手機(jī)系統(tǒng)、手機(jī)軟件是什么。
在未來，人們開始用軟件定義汽車。在整個(gè)汽車駕駛里面，能達(dá)到60%的駕駛都來自于軟件，大家換車如同換手機(jī)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(shí)代的自動(dòng)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(gè)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(shí)技術(shù)并不成熟，人們只是有了這個(gè)概念，這股浪潮起來一波之后，人們發(fā)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)還很遠(yuǎn)，人工智能開始進(jìn)入第一個(gè)冬天。當(dāng)計(jì)算能力變強(qiáng)之后，www.whsntf.cn，人工智能的第二波春天來了，但人們發(fā)現(xiàn)，想要實(shí)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(jī)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(huì)再來一波冬天，我們的數(shù)據(jù)和計(jì)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(shí)代真正的到來了。
對(duì)于人工智能技術(shù)，www.whsntf.cn，主要是三個(gè)部分構(gòu)成其必要的條件：第一是海量的計(jì)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(gè)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(dòng)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(gè)研發(fā)閉環(huán)是我們的車在道路上跑，會(huì)碰到很多場景，有一些會(huì)處理的非常好，有一些則相對(duì)于差一些，它會(huì)選擇性的把這些處理不好的場景傳輸?shù)皆贫似脚_(tái)，云端平臺(tái)會(huì)對(duì)這些處理不好的場景進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練之后會(huì)生成一個(gè)新的算法下發(fā)到車?yán)铩ｋS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(huì)變得越來越智能。
數(shù)據(jù)秒殺一切算法
下面做一個(gè)小調(diào)查，計(jì)算能力、大數(shù)據(jù)和算法，這三部分哪個(gè)是我們某一個(gè)人工智能領(lǐng)域的最強(qiáng)的壁壘？其實(shí)算法的保密性不是特別高，如果說這個(gè)團(tuán)隊(duì)研發(fā)很牛的算法，他可能會(huì)發(fā)表一篇論文，把算法講一講。也有可能其他公司會(huì)把團(tuán)隊(duì)核心的一些骨干人員挖一挖，他也知道這個(gè)公司的算法是怎么做的，所以說其實(shí)在整個(gè)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(gè)行業(yè)壁壘，其實(shí)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(dòng)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(gè)智能汽車的算法研發(fā)來講，我們的一個(gè)研發(fā)閉環(huán)是，我們的車在道路中跑，它會(huì)碰到很多場景，有些能處理的很好，有些處理不好。它會(huì)選擇性的把這些處理不好的場景傳輸?shù)皆贫似脚_(tái)，云端平臺(tái)會(huì)對(duì)這些處理不好的場景進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練完了之后生成一個(gè)新的算法，下發(fā)到車?yán)铩?/p>
對(duì)自動(dòng)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(cuò)誤場景就越多，根據(jù)這些場景進(jìn)行訓(xùn)練自動(dòng)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(huì)變的越來越智能。
自動(dòng)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(dòng)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(jī)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(duì)技術(shù)做一個(gè)深度的剖析，第一個(gè)是感知技術(shù)，對(duì)自動(dòng)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(yùn)動(dòng)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(gè)障礙物的識(shí)別，左側(cè)是我們?cè)跍y試集上面，當(dāng)然這個(gè)數(shù)據(jù)是相對(duì)陳舊一些，因?yàn)楝F(xiàn)在有更多的提升，百度在這個(gè)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(diǎn)一個(gè)攝像頭確實(shí)是比較便宜，一個(gè)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(jìn)入隧道的情況下，它的識(shí)別就不太好。另外像攝像頭識(shí)別準(zhǔn)確率還有待提升。