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图文并茂与百度无人车的第一次亲密接触

图文并茂与百度无人车的第一次亲密接触0

新智元推荐1

安信计算机(ID:axzqjsj)授权转载

作者:胡又文团队

参会高管:自动驾驶事业部总经理王总、副总经理李总、技术总监陈总

一、介绍环节

百度无人车和世界大部分公司(车厂)的无人车不同,无人车主要分为两大派别,一类是传统车厂,另一类是百度、谷歌为代表的公司。根本区别在于后者直接切入到无人车实现完全自动驾驶,而前者不是。传统车厂是video camera加毫米波雷达的模式,不使用激光雷达,希望走逐步升级的路径,主动驾驶升级到一定程度后存在瓶颈,无法达到完全自动驾驶,激光雷达目前成本极高,达50-70万元/个,我们希望通过放量逐渐压低成本。

目前如果不使用激光雷达,计算量很大几乎不可能完成,使用激光雷达,可以使系统对于计算量的要求大幅度下降,我们的数据处理能力就会远远超过传统车厂。如果5年内技术能够实现量产实用,5年后做到1000-1500美金,那么走的技术路线应该是激光雷达和更低的运算要求,但是目前仍然需要极大的服务器计算能力、无法小型化。数据积累非常重要,用廉价传感器积累的数据和激光雷达积累的数据完全不同、也无法融合,若干年后如果大量车商积累了大量激光雷达数据,百度的这种技术路线会有极大的数据优势。

百度做无人驾驶的出发点:1、产业角度,汽车发展三大方向,新能源、汽车智能化(车联网、自动驾驶)、汽车共享。无人驾驶、智能化之后,汽车领域的共享经济将会展开。百度具有关键技术积累:云计算(搜索和广告是两个典型应用)、大数据、人工智能(人工智能和云计算、大数据关系密切),深度学习突破使得从量变到质变,我们认为人工智能最大的应用就是机器人,汽车就是其中非常重要的特殊机器人。百度在图片的汽车识别和人脸识别都是全球顶尖的,我们在很多有深度壁垒的东西。2、民生角度:93%的交通事故是由于认为疏忽造成的,无人驾驶可基本控制住人为失误,使此类疏忽造成的事故降低至1%。

二、PPT介绍

汽车制造趋势:

1、新能源化:传统汽车转向电动汽车后零件数量下降,零件比3:1;电池技术日益成熟,配套逐步完善,能量密度提升、价格下降、管理能效成熟。;

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2、共享化:汽车利用率低、土地浪费巨大,在美国:汽车的闲置时间占95%、独自驾车占76%时间,24%的城市面积用于停车;高效淘汰低效模式,全局优化配置,社会车辆接入、实时调度、智能派单、动态定价;

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3、智能化:自动驾驶大势所趋:百度之前做过一些车联网,V2X(V2V、V2I等)有助于解决81%汽车碰撞事故;

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汽车软件大幅增加,81年汽车软件代码大约5万行,目前奔驰S级汽车代码量大约65M行。未来预计代码量普遍200M-300M行。

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自动驾驶四个等级:特定功能辅助驾驶(定速巡航等)、组合功能辅助驾驶(跟车等)、优先条件自动驾驶、完全自动驾驶。

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预计3年后自动驾驶汽车商用、5年后量产、10-15年后80%新增汽车为新能源汽车、80%新增汽车将共享、80%新增汽车能够自动驾驶。

驾乘更加安全:驾驶员反应+液压制动需要1.2秒、40米制动距离,驾驶员安全视距50米,而计算机处理+电控制动只需0.2秒、6.7米制动距离,自动驾驶汽车超视距超过200米,而且没有疲劳驾驶问题。

交通效率更高,出行更加经济:自动驾驶分时共享的价格降到出租车的1/3时,47%用户愿意共享出行。目前出租车成本大约3.7X、私家车2.5X、自动驾驶出租大约1.3X、自动驾驶共享出行大约1X。

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汽车智能化三大核心:优秀算法、海量数据、计算能力。

海量数据:单车每小时产生100GB数据,云平台每天收集数十PB数据;

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超强计算:到2030年全球云的处理能力将超过所有人脑处理能力,车载计算每帧处理时间50ms以下。

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优秀算法:深度学习出现后错判率大幅下降、算法效率快速提升。

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百度技术创新:国际领先的交通场景车辆识别,KITTI技术89.32%识别率。国际最佳的基于RNN序列学习的OCR技术。国内首家三维高精度地图&定位(国际领先的厘米级精度、比普通GPS定位高两个数量级的厘米级高精度定位)。国际最佳的中文语音识别,安静环境下普通话识别率97%、车载环境下普通话识别率92%。

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百度无人车参观:

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三、问答环节

问:百度和谷歌、传统车厂的技术优劣比较?

答:和谷歌相比有些是在基础技术上的竞争(比如车的识别、人的识别),这类竞争差距不大,未来可能拉开差距的主要是工艺设计方面,比如传感器精度,以前是机械制造,后面会类似PC机,最后核心是大脑,谷歌虽然起步较早,但我们也具有后发优势,避免了谷歌走过的很多弯路,目前差距并不大,虽然谷歌目前仍然走在百度前面,但未来还是要看谁的综合实力应用在这上面做得更好,我们事业部综合协调了百度的各项优势。车厂的优势在于工业控制做的好,但目前很多车厂的工业控制优势可以通过合作获得。

问:公司采用的64线激光雷达相比毫米波雷达而言受到天气影响较大?路测是否能够满足要求?

答:在一些特定场合下受影响比较大,这时候需要用一些其他的传感器来辅助,大部分场景下主要依靠的是64线激光雷达,能看100多米,毫米波的可以向前探测200多米。采用的是多传感器综合,但主要传感器是激光雷达。雾霾对于激光雷达的影响不大。

问:中国自己工艺比较落后,传感器天然落后于谷歌?比如30G以上毫米波雷达对中国禁运?

答:我们现在激光雷达是可以的,没有限制,精度上可能和最先进的有一点差距,但中国向来擅长成本控制,预计5年后会做到较高精度较低成本。

问:对高精度地图的要求?

答:开始会走10个示范区,10个示范区内无人车比例会比较高,遇到新的东西的话会自动上传到云端,高精度地图可实现自适应,未来多厂商的高精度地图之间实现共享,但可以有类似运营商之间网间结算的收费。高精度地图是百度的一个核心竞争力。

问:高精度地图会是我们的核心资产,会不会限制?

答:高精度地图未来的趋势一定是要共享的,我们百度更多希望推动产业发展做大。

问:无人驾驶的法律问题?

答:目前是限制,但未来中国的法律开放程度会超过美国。UN正在研究制定无人驾驶的法律法规和标准,中国政府对于互联网是比较宽容的,国家鼓励互联网+的背景下各部门非常积极,地方政府在一定权限内有先行先试的权利,公司接触了很多地方,对于此类事情都非常包容。

问:无人驾驶伦理的问题?

答:这个实际不是无人驾驶带来的新问题。

问:事业部目前有多少人?未来规划如何?

答:原来只是一个研究团队,目前发展比较快、公司投入资源也比较多,人数已经超过100人,具体数字不方便透露。

问:现在使用云计算方式,通信是否有瓶颈?

答:国家5G标准2020年商用,要求公司提出标准需求,对公司而言是机会。

问:未来无人驾驶是否都需要实时三维地图来满足?

答:一开始研究方法时代价会比较大,但未来通过普通技术也能逐渐满足,也可以通过一些背景车帮助公司来进行数据采集(目前还没有开始推广,仍在使用公司自有的专业数据采集车),采集技术分三阶段,第一阶段是公司自己专业数据车,第二阶段会加入一些公司的无人驾驶车,第三阶段会有更多社会车辆加入(目前仍使用激光雷达进行数据采集,未来可能通过普通摄像头即可完成)。目前还是希望能够搭建比较完善的高精度三维地图,但随着定位技术的发展,未来可能只需要在一些关键点(比如岔道口)获取较高精度的地图即可。

问:目前整个产业链来看哪个环节会获得比较快的突破?

答:百度汽车大脑是公司自己一定要做好的,其他则抱着比较开放的心态,只需要做好自己的事情就行了。经过一段时间的沟通后,公司还是比较乐观的,各参与方都有意愿参与进来完成一些擅长的事情。

投资建议:

1、无人驾驶作为汽车行业未来的发展趋势,其所带来的产业变革和巨大机遇已经成为业内外共识,同时也是我国汽车产业弯道超车的绝佳机遇。百度以人工智能为核心的无人驾驶技术进展超市场预期,此外限制无人驾驶大规模推广的法律、成本等因素也有望逐步解决,我们非常看好无人驾驶的发展前景,重点关注东软集团、四维图新、千方科技、双林股份、索菱股份、捷顺科技、数字政通、安居宝等。

2、此外,无人驾驶作为人工智能落地最快、产业空间最大的应用方向之一,而百度作为国内人工智能领域首屈一指的巨头,其代表的产业大趋势已经非常明朗:人工智能真正的向我们走来了!我们持续推荐“白+黑”组合:思创医惠、东方网力、科大讯飞、科远股份、汉王科技、长高集团。

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责任编辑:周西淋