太平洋科技 出行

　　“百度智駕的優(yōu)勢(shì)還是在AI，包括算法、數(shù)據(jù)和人才，以及大模型時(shí)代我們對(duì)AI原生思維，對(duì)大模型算法的理解，還有我們儲(chǔ)備的AI算力�！�

　　3月17日，正在北京參加中國(guó)電動(dòng)汽車(chē)百人會(huì)論壇（2024）的百度智能駕駛事業(yè)群組（IDG）首席研發(fā)架構(gòu)師 IDG技術(shù)委員會(huì)主席王亮接受了太平洋汽車(chē)等多家媒體的采訪。當(dāng)被問(wèn)及相比于華為、大疆等頭部智駕玩家的優(yōu)勢(shì)時(shí)，他如此說(shuō)道。

　　一天前，百度集團(tuán)副總裁、智能駕駛事業(yè)群組總裁王云鵬也在百人會(huì)高層論壇上表示，華為智駕確實(shí)遙遙領(lǐng)先，只比百度差一點(diǎn)點(diǎn)了，做成這樣相當(dāng)不容易。

　　外界不禁好奇，百度的智駕實(shí)力究竟怎樣？AI又將如何賦能百度智駕？智駕的未來(lái)是端到端嗎？

上半年要開(kāi)300城

　　不少人調(diào)侃說(shuō)，百度自動(dòng)駕駛“起個(gè)大早，趕個(gè)晚集”。但在王云鵬看來(lái)，前半句話沒(méi)有錯(cuò)，百度投入自動(dòng)駕駛起步最早，2014年就開(kāi)始做了。但是后半句不對(duì)，因?yàn)樽詣?dòng)駕駛剛剛見(jiàn)到曙光，真正的大集還沒(méi)有開(kāi)始。電動(dòng)化趨勢(shì)已定，智能化才剛剛開(kāi)場(chǎng)。

　　王亮也深有同感。他說(shuō)今天的智能駕駛的發(fā)展、普及還處在早期，消費(fèi)者對(duì)于智駕的理解還比較淺，智駕功能距離成為消費(fèi)者購(gòu)車(chē)的頭部考慮因素還欠些火候。他認(rèn)為智駕的終局要以用戶(hù)是不是能形成依賴(lài)、是不是能長(zhǎng)期使用為標(biāo)準(zhǔn)。第一要支持城市點(diǎn)到點(diǎn)的駕駛；第二要全國(guó)都能跑，不能是幾個(gè)樣板間；第三，使用起來(lái)廣度擴(kuò)起來(lái)之后，體驗(yàn)安心感要比較一致，讓用戶(hù)有信賴(lài)感；第四要具備一個(gè)自身的數(shù)據(jù)飛輪和自演化能力。

　　 “今天同時(shí)滿足四個(gè)必要條件的智駕產(chǎn)品，嚴(yán)格意義上市場(chǎng)上還沒(méi)有，各家都在努力的卷功能、卷體驗(yàn)�！蓖趿两榻B說(shuō)，去年百度智駕產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)了技術(shù)能力和產(chǎn)品體驗(yàn)的雙重突破，基于BEV+Transformer的技術(shù)，在極越01上量產(chǎn)了國(guó)內(nèi)唯一的純視覺(jué)城市領(lǐng)航輔助駕駛產(chǎn)品。今年一季度最新版本已經(jīng)率先落地了純視覺(jué)占據(jù)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，安全性和用戶(hù)體驗(yàn)比市面上絕大多數(shù)搭載了激光雷達(dá)的產(chǎn)品還要好。

　　之所以敢這么說(shuō)，王亮表示這得益于AI的賦能。百度智駕系統(tǒng)的AI占比非常高、模型可以高頻的迭代，過(guò)去一年中系統(tǒng)的核心關(guān)鍵模型累計(jì)迭代多達(dá)300多次，在客戶(hù)SOP后的四個(gè)多月中，百度OTA給用戶(hù)的智駕新增功能和體驗(yàn)優(yōu)化項(xiàng)多達(dá)90多個(gè)。

　　另?yè)?jù)官方信息顯示，截至今年第一季度，百度城市智駕已經(jīng)開(kāi)了4個(gè)城市。像上海、北京、深圳、杭州的用戶(hù)已經(jīng)可以全量去使用。另外值得期待的是，到今年6月底，百度會(huì)做一個(gè)輕圖的開(kāi)城，直接把開(kāi)城數(shù)量提升至300個(gè)。凡是百度地圖導(dǎo)航能到的地方，百度的城市智駕都可以覆蓋。

視覺(jué)決定智駕終局之戰(zhàn)

　　2023年是城市智駕元年，百度、華為和小鵬站在了第一梯隊(duì)。但與華為和小鵬不同，百度智駕走的是純視覺(jué)路線。王亮認(rèn)為，強(qiáng)大的視覺(jué)技術(shù)是智駕產(chǎn)品能夠?qū)崿F(xiàn)體驗(yàn)跨溝的充分必要條件，視覺(jué)能力的高低決定了產(chǎn)品能否走到競(jìng)爭(zhēng)的終局。

　　“今天的智駕產(chǎn)品研發(fā)過(guò)程和交付絕對(duì)不是一錘子買(mǎi)賣(mài)，上市僅是起點(diǎn)�！蓖趿翉�(qiáng)調(diào)，如何在后續(xù)用戶(hù)的使用過(guò)程中通過(guò)反饋驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品力持續(xù)提升是技術(shù)路線選擇的關(guān)鍵考慮因素，其中比初速度重要的因素是加速度這個(gè)跟時(shí)間相關(guān)的變量。

　　“初速度決定了產(chǎn)品原型的研發(fā)速度，這點(diǎn)上激光雷達(dá)確實(shí)占優(yōu)，厘米級(jí)精度的三維測(cè)距能力能讓感知算法實(shí)現(xiàn)的難度大幅降低，工程師很快就能上手完成自動(dòng)駕駛的閉環(huán)�！蓖趿撂寡�，相比來(lái)說(shuō)，視覺(jué)的初速度就慢得多，從二維象素恢復(fù)三維信息是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域十幾年、幾十年幾代科研人員在力圖解決的難題。但一旦技術(shù)進(jìn)入軌道，圖像里天然蘊(yùn)含的信息量?jī)?yōu)勢(shì)會(huì)在其在迭代加速度上比所有主動(dòng)光傳感器都敏捷、都迅猛。同時(shí)，配合大模型、AI算法，視覺(jué)能達(dá)到的能力天花板也更高。

　　“在大模型時(shí)代指導(dǎo)AI研發(fā)的一條規(guī)律就是OpenAI在2020年提出的Scaling Laws概念，中文可以分成規(guī)模法則。隨著數(shù)據(jù)大小、模型大小和用于訓(xùn)練的計(jì)算點(diǎn)數(shù)的增加，模型的性能就會(huì)提高，為了獲得最佳性能，所有三個(gè)因素必須同時(shí)放大�！蓖趿练Q(chēng)，目前搭載百度智駕方案的極越上使用的普通800萬(wàn)象素?cái)z像頭。攝像頭的采樣密度是今天主流激光雷達(dá)的160倍，等接下來(lái)最好的激光雷達(dá)上市之后，攝像頭的密度仍然是它的20倍。

　　“依靠激光雷達(dá)肯定是走不到智駕終局的。”王亮強(qiáng)調(diào)，一圖勝千言。激光雷達(dá)蘊(yùn)含的信息量，相比圖像（視覺(jué)）來(lái)說(shuō)少得非常多，少好幾個(gè)量級(jí)。它的優(yōu)勢(shì)在于可以很快上車(chē)。

　　基于上述原因，王亮認(rèn)可激光雷達(dá)是拐杖的說(shuō)法�！白鲆曈X(jué)研發(fā)，工程師也有惰性，如果同時(shí)有激光雷達(dá)也有視覺(jué)，遇到困難、又在時(shí)間很緊迫、老板要求你解決問(wèn)題的情況下，大部分人還是從激光雷達(dá)上想辦法。好比一個(gè)很大的樹(shù)下，下面小草能長(zhǎng)大，大樹(shù)把陽(yáng)光遮蔽了，生長(zhǎng)很緩慢”。

百度智駕優(yōu)勢(shì)在AI

　　過(guò)去的一年，以文心一言、ChatGPT為代表的大語(yǔ)言模型所呈現(xiàn)的智慧涌現(xiàn)能力，讓人們看到了實(shí)現(xiàn)通用人工智能的曙光和路徑，也加速了大模型上車(chē)。

　　王亮表示，相比于華為和大疆，百度最大的優(yōu)勢(shì)就在于AI�！皞鹘y(tǒng)的模型迭代范式，每個(gè)模型由主干網(wǎng)絡(luò)backbone和任務(wù)頭head構(gòu)成，backbone主要負(fù)責(zé)提取圖像的特征。backbone在模型層面決定了模型的泛化能力和它的識(shí)別能力�！�

　　但過(guò)去幾年，算法從規(guī)則過(guò)渡到機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、車(chē)端模型的數(shù)量快速增長(zhǎng)，在有限算力的資源下任務(wù)和模型增加帶來(lái)很多顯性問(wèn)題。王亮距離說(shuō)，一是backbone這個(gè)核心主干網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量漲不起來(lái)、算力競(jìng)爭(zhēng)讓各個(gè)單一模型的參數(shù)量都受到限制。二是計(jì)算存在冗余，多任務(wù)之間的主干往網(wǎng)絡(luò)他們?cè)谔卣魈崛〉牟襟E中有大量的計(jì)算是冗余的，每個(gè)都在做，對(duì)算力是一種侵蝕。最后，多學(xué)習(xí)任務(wù)之間是隔離的，難以學(xué)習(xí)圖像的通用表征，各任務(wù)需要長(zhǎng)期補(bǔ)充大規(guī)模人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)，來(lái)彌補(bǔ)模型泛化能力的不足。

　　基于此，百度決心改變?cè)贫撕蛙?chē)端的感知架構(gòu)。用一個(gè)多任務(wù)共享的統(tǒng)一基礎(chǔ)感知模型代替原來(lái)模型的主干網(wǎng)絡(luò)，在預(yù)訓(xùn)練階段使用多元的圖像數(shù)據(jù)，訓(xùn)練基礎(chǔ)大主干網(wǎng)絡(luò)，來(lái)學(xué)習(xí)圖像的通用表征。而且這里的數(shù)據(jù)不再局限于自動(dòng)駕駛場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)，也包括物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，包括疊加公開(kāi)數(shù)據(jù)集的圖像數(shù)據(jù)。王亮透露，這個(gè)模型的參數(shù)規(guī)�？梢宰龅皆瓉�(lái)backbone的數(shù)十倍甚至百倍。

　　王亮告訴太平洋汽車(chē)，支撐百度自動(dòng)駕駛大模型發(fā)展的背后是百度在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域持續(xù)高強(qiáng)度的研發(fā)投入。規(guī)模法則里面很重要的一條是算力，多大算力決定你的模型能走多遠(yuǎn)。在當(dāng)前的訓(xùn)練算力方面，百度在智駕這個(gè)項(xiàng)目上投入的總算力資源達(dá)到了2.2eflops的量級(jí)，現(xiàn)在對(duì)算力的使用是上不封頂?shù)摹?/span>

　　當(dāng)被問(wèn)及百度在端到端技術(shù)方面的看法和規(guī)劃時(shí)，王亮表示，特斯拉也不是一蹴而就的。他之前在BEV Transformer把視覺(jué)感知能力迭代得非常好，路上測(cè)試兩年以后，開(kāi)始把決策規(guī)劃用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式去解決。

　　“如果你前面一步?jīng)]有做到，沒(méi)有那么扎實(shí)，直接蹦到端到端，我個(gè)人不是很看好�！蓖趿僚袛�，今年大概率能看到很多車(chē)企關(guān)于端到端的一些演示，但是量產(chǎn)應(yīng)該是在2025年。

　　在采訪的最后，王亮表示，十分希望特斯拉FSD能早日進(jìn)入中國(guó)，但他相信它在中國(guó)的體驗(yàn)不會(huì)比極越、華為、小鵬更好。即便有那么多卡也需要很多時(shí)間去適配中國(guó)的道路結(jié)構(gòu)、駕駛習(xí)慣。