人工智慧這60年才是無人駕駛能成功的關鍵

OFweek機器人網訊：在不久前的中國大數據產業峰會上，百度創始人、董事長兼CEO李彥宏在主題演講中暢想了一個基於人工智慧技術的「無人車城市」。在李彥宏的眼中，以無人車構建起來的智慧城市並非空中樓閣，甚至「未來世界上第一個只有無人車行駛的城市也許會出現在中國。這樣看來，「三年商用、五年量產」的百度無人車計劃並非瘋狂之舉，而是順理成章。當然，這背後的關鍵——是人工智慧技術的發展和成熟。

深度學習推動人工智慧產生質變

人工智慧發展已有60年歷史，但是業界普遍觀點認為在之前的50年，人工智慧都沒有獲得巨大的進步。當最近十年深度學習興起和發展後，情況變得有些不一樣了，它讓人工智慧獲得了發展上的突破，說是「質變」也不為過。

谷歌AlphaGo戰勝李世石的例子，可謂是人工智慧發展之快的佐證。AlphaGo花了兩年多的時間學習了人類的16萬個棋局，其中有三千多萬步的走法和大量數據，深度學習技術讓此前無法想像的浩大工作在如今變得輕鬆得多。而無人駕駛相比圍棋，複雜程度不知道要高出多少個量級，如果沒有以深度學習為標誌的人工智慧技術的長足進步，可以說無人駕駛的發展速度要慢得多。

深度學慣用於無人駕駛要有十足底氣

深度學習的精髓是讓機器模擬人腦來進行學習和思考，其中的關鍵在於你得給機器足夠多的數據、你得能夠快速地對數據進行計算和分析、你得讓機器越學習越聰明。在全球有意願投身於深度學習、並且有底氣投身於深度學習的公司有三家：谷歌、百度、Facebook。

跟圍棋對弈不同，無人駕駛要學習的是如何應對異常複雜的路況、是如何處理和預見臨時發生的問題，更重要的在於，圍棋失敗最多是丟掉棋局，而無人駕駛的失敗可能是關乎性命。正因為此，海量數據、超大規模計算、超強演算法，缺一不可，而且要求之嚴苛超乎想像。想在無人車市場攪動風雲，沒有十足的底氣根本不行。谷歌用了兩年的時間能讓AlphaGo打敗全世界最優秀的圍棋棋手，但是用了8年時間還無法讓無人駕駛打敗普通駕駛者，說明無人車難度之高。

百度迎難而上因為有「三大法寶」

而百度迎難而上投身無人駕駛，除了勇氣和前瞻性的眼光之外，必須要有技術實力打氣。超強計算、海量數據、優秀演算法就是百度人工智慧的「三大法寶」。

在計算能力方面，百度在無人駕駛深度學習上投入的伺服器集群規模是10的6次方，這基於百度在多年技術積累中打造出來的經過考驗的計算機體系架構，並非把伺服器集中在一起這麼簡單。據百度高級副總裁王勁介紹，百度已打造的超級計算機Minwa相當於2個天河一號的計算能力，而百度正在設計將整個機房的機器用軟體合并成一台伺服器，讓它們能夠共同完成同一件任務，這一計算能力將無與倫比。而且在計算規模上，百度雲計算（陽泉）中心在數據存儲規模、計算能力和環保節能三方面都處於亞洲一流水平。

在海量數據方面，百度的優勢是毋庸置疑的。以中國網民數量來說，幾億網民每天要產生幾十億次的搜索請求，上百億次的定位請求，百度收錄的全網數據已經超過萬億級網頁。

在演算法上，百度不僅擁有世界級的頂級人才，比如百度首席科學家吳恩達，他是人工智慧和機器學習領域國際上最權威的學者之一。另外，百度還擁有全球最大規模的深度神經網路，支持萬億參數、千億樣本、千億特徵訓練，作為對比，有公開報道的Digital Reasoning神經網路只有1600億參數。

人工智慧是戰略無人駕駛並非一時之舉

除了技術儲備之外，百度對人工智慧發展的重視程度之高值得我們關注，正因為將人工智慧提升到戰略高度，因此百度無人駕駛的發展絕對不是短時間順應市場的一時之舉。

對於百度來說，人工智慧技術將從戰略角度歸攏和統一規劃百度所有技術體系和產品體系。此前王勁在接受媒體採訪的時候曾表示：百度將用人工智慧技術重構公司整體技術，包括百度大數據技術、語音技術、圖像技術…全部都合并到人工智慧技術體系之中。應該說百度未來的技術和百度未來的發展，都會高度依賴人工智慧的發展。而無人駕駛，將是百度人工智慧發展的「晴雨表」。

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