体验过百度无人车之后，我对未来「老司机」有了另一种认识

在今年的 CES Asia 展会上，汽车展馆的火热让人不由自主的联想起一个多月前刚刚结束的上海车展，但在 CES 上扎堆出现的可不止奔驰、奥迪、本田等传统汽车厂商，还有不少互联网公司。

在汽车展馆内，参观者们对百度展台展示的搭载 DUER OS 系统的汽车充满兴趣，而更令业内人士和科技爱好者们关心的，实际上是场外展示的百度全新的自动驾驶车辆，以及关于百度「阿波罗计划」的新消息。

6 月 7、8 日，百度不但带来了关于「阿波罗计划」更多的内容，还联手国内汽车硬件厂商，将自己的计划进一步落实，与此同时，我们也试乘了国内第一辆基于深度学习方法实现自动驾驶的车辆，究竟和之前有什么不同？我们不妨一起来看看。

让汽车从孩子「学」成老司机

百度在场馆外搭建了一个 8 字形场地，场地不大，转弯处略急。场地上试乘行驶的车辆则由百度、长城汽车和 NVIDIA 联合打造。技术人员提到：这辆车上，长城提供了汽车和底盘控制技术，NVIDIA 提供的是 DRIVE PX2 芯片（关于这颗芯片在今年年初 CES 展会上我们也作过报道）。

而百度则提供了自动驾驶的传感器，以及基于深度学习技术的自动驾驶的解决方案。值得一提的是，展示的车辆上采用的是基于单摄像头的端到端深度解决方案，因此整体成本会更低，技术人员表示目前单摄像头在复杂的天气状况如雨天以及光线曝光过度的环境下，这方面也会继续测试调整。

在坐上车之后我们一共环绕了两圈，但路径有所不同。第一圈是沿着大的环形走完，第二圈则是在中途放置一个转向信号牌，在车「看到」信号牌之后进行转向并继续行驶，这里考察的自然是汽车对于周围环境变化的感知技术。

（第一圈直接通过）

（第二圈识别标志后转向）

没有意外，两圈很快就结束了。不过在车内坐着时，我发现了一些有趣的点，比如在转弯时，汽车的速度变化很平滑，感觉不出来那种顿挫，而且整圈跑完之后，虽然只有单摄像头作为图像识别，但确实没感觉出有什么异样。

在车内，技术人员也提到了，在场地搭建好之后，这辆车一开始会由一个经验丰富的司机开上几圈，让汽车能够「学习」专业的开车行为，并且在之后自主上路的过程中进一步掌握这种驾驶能力，因此，不同的人去「训练」车辆，车子会有不同的行驶「习惯」，就好比是本人在开车一样。

（车内构造）

而这种深度学习的方法，既可以学习车辆的横向控制（打方向盘变道等），也能学习纵向控制（比如减速），因此我们才能在体验过程中感受到它像一个真正的司机一样去处理弯道的行驶。

（过弯时很平滑）

和百度之前在公众面前展示的那种「规则式」自动驾驶车辆不同，本次展示的这辆车属于学习式辅以规则式的自动驾驶，通过人类的训练，能让汽车从 0 到 100% 实现自动驾驶。技术人员告诉我们：「目前还没有定论说这两种方式哪一种更先实现，所以百度都在做。但如果能结合两种方式，会让成本降低，这有利于加速自动驾驶技术落地。」

百度此次在 CES Asia 中的展示的自动驾驶汽车和之前的无人车并不相同，这似乎表明百度目前将「学习式」自动驾驶技术摆在了更高的优先级，而将之前的「规则式」自动驾驶技术作为补充，这样做当然是有利于降低自动驾驶汽车的整体成本，鼓励厂商将产品落地。同时，我们也可以先回顾下百度无人车几年来的发展变化。

可以看出，百度如今的转变，是在试图通过自身建立的平台力量去加速自动驾驶领域技术的进一步产品化，在过去几年仅靠着自己一家去进行的测试和研究，已经不能再满足于当下的需要，而且也许百度也意识到了自身的优势和不足，于是才在今年推进自己的「阿波罗计划」战略，希望能够联合更多硬件制造商，促成自动驾驶技术的落地。所以这时候，我们更有必要去了解「阿波罗计划」究竟是什么。

「阿波罗」要实现的大目标

「阿波罗计划」是百度在今年 4 月发布的一项战略计划，目的是向汽车行业以及自动驾驶领域提供新的软件平台。也因此，它包含了一套完整的软硬件和服务体系，主要有车辆平台、硬件平台、软件平台和云端数据四个大部分，百度当时制定了一个初步时间表：

• 2017 年 7 月，开放封闭场地的自动驾驶能力；
• 2017 年底，输出在城市简单路况下的自动驾驶能力；
• 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。

时间到了 6 月，百度开始慢慢揭开「阿波罗计划」的面纱，先是六月一日和德国博世集团签订了战略合作协议，德国博世将提供包括传感器、相关硬件以及车辆定位服务。

接着到 6 月 7 日，百度又在 CES Aisa 展会上宣布和国内四家汽车硬件制造商签订战略合作协议（包括德赛西威、联合汽车电子、航盛电子、博泰电子），而在六月八日的主题演讲上，百度智能汽车事业部总经理顾维灏又进一步向公众介绍了百度将要在自动驾驶领域的计划。

「百度认为，自动驾驶的核心是人工智能。」顾维灏在演讲开始提到的这个观点，和黄仁勋今年 1 月在 CES 展会上提到的「人工智能将会是自动驾驶的解决方案」不谋而合。他展示了百度目前在自动驾驶领域的两个成果——端到端的高级自动驾驶模型「Road Hacker」，以及国内首个可以量产的自动驾驶计算平台 BCU（Baidu Computing Unit），并详细介绍了这两个成果背后的一些关键点。

Road Hacker 平台是世界上首个能够在真实道路上实现端到端模式的自动驾驶模型，基于百度地图过去多年的数据积累，能够通过深度学习和自动驾驶算法的不断改进，提升自身的自动驾驶水平。

在演示视频中，红色波动代表方向盘转动角度，绿色波动代表用算法预测的司机对方向盘的转动，经过不断学习以及算法调整，自动驾驶过程越来越稳，在避免像司机那样方向盘抖动的前提下模仿出人类行驶时的行为。

顾维灏表示，Road Hacker 首期会开放 1 万公里自动驾驶训练数据，并已经具备了提供大量中国路情驾驶数据开放能力。

而 BCU（Baidu Computing Unit）则是专为自动驾驶打造的专用计算平台，目前已经开发出三个系列产品：BCU-MLOC（高精定位）、BCU-MLOP（高精定位+环境感知）以及 BCU-MLOP2（高精定位+环境感知+规划决策），这些将为不同厂商提供不同选择。

顾维灏谈到，百度会与供应商合作，百度负责软件层面的技术，供应商则负责硬件设计、软件框架等方面的规划，共同打造好自动驾驶平台。在未来，百度还会和更多厂商合作，将 BCU 平台继续扩大。而在最后，他还透露，今年 7 月 5 日，「阿波罗计划」会有新的消息。

如同百度 COO 陆奇之前关于「阿波罗计划」的阐释，百度要做的：一是建立起统一的技术平台；二是共享服务和高新技术；三是搭建起整体的解决方案。梳理过后，再来看目前的进度，从 4 月对外公布「阿波罗计划」，到现在联合国内外众多厂商搭建起平台并推出产品，这次的百度发力迅速。（编辑：Rubberso）