在今年的 CES Asia 展會上，汽車展館的火熱讓人不由自主的聯想起一個多月前剛剛結束的上海車展，但在 CES 上扎堆出現的可不止賓士、奧迪、本田等傳統汽車廠商，還有不少互聯網公司。

在汽車展館內，參觀者們對百度展台展示的搭載 DUER OS 系統的汽車充滿興趣，而更令業內人士和科技愛好者們關心的，實際上是場外展示的百度全新的自動駕駛車輛，以及關於百度「阿波羅計劃」的新消息。

6 月 7、8 日，百度不但帶來了關於「阿波羅計劃」更多的內容，還聯手國內汽車硬體廠商，將自己的計劃進一步落實，與此同時，我們也試乘了國內第一輛基於深度學習方法實現自動駕駛的車輛，究竟和之前有什麼不同？我們不妨一起來看看。

讓汽車從孩子「學」成老司機

百度在場館外搭建了一個 8 字形場地，場地不大，轉彎處略急。場地上試乘行駛的車輛則由百度、長城汽車和 NVIDIA 聯合打造。技術人員提到：這輛車上，長城提供了汽車和底盤控制技術，NVIDIA 提供的是 DRIVE PX2 晶元（關於這顆晶元在今年年初 CES 展會上我們也作過報道）。

而百度則提供了自動駕駛的感測器，以及基於深度學習技術的自動駕駛的解決方案。值得一提的是，展示的車輛上採用的是基於單攝像頭的端到端深度解決方案，因此整體成本會更低，技術人員表示目前單攝像頭在複雜的天氣狀況如雨天以及光線曝光過度的環境下，這方面也會繼續測試調整。

在坐上車之後我們一共環繞了兩圈，但路徑有所不同。第一圈是沿著大的環形走完，第二圈則是在中途放置一個轉向信號牌，在車「看到」信號牌之後進行轉向並繼續行駛，這裡考察的自然是汽車對於周圍環境變化的感知技術。

第一圈直接通過

第二圈識別標誌後轉向

沒有意外，兩圈很快就結束了。不過在車內坐著時，我發現了一些有趣的點，比如在轉彎時，汽車的速度變化很平滑，感覺不出來那種頓挫，而且整圈跑完之後，雖然只有單攝像頭作為圖像識別，但確實沒感覺出有什麼異樣。

在車內，技術人員也提到了，在場地搭建好之後，這輛車一開始會由一個經驗豐富的司機開上幾圈，讓汽車能夠「學習」專業的開車行為，並且在之後自主上路的過程中進一步掌握這種駕駛能力，因此，不同的人去「訓練」車輛，車子會有不同的行駛「習慣」，就好比是本人在開車一樣。

車內構造

而這種深度學習的方法，既可以學習車輛的橫向控制（打方向盤變道等），也能學習縱向控制（比如減速），因此我們才能在體驗過程中感受到它像一個真正的司機一樣去處理彎道的行駛。

過彎時很平滑

和百度之前在公眾面前展示的那種「規則式」自動駕駛車輛不同，本次展示的這輛車屬於學習式輔以規則式的自動駕駛，通過人類的訓練，能讓汽車從 0 到 100% 實現自動駕駛。技術人員告訴我們：「目前還沒有定論說這兩種方式哪一種更先實現，所以百度都在做。但如果能結合兩種方式，會讓成本降低，這有利於加速自動駕駛技術落地。」

百度此次在 CES Asia 中的展示的自動駕駛汽車和之前的無人車並不相同，這似乎表明百度目前將「學習式」自動駕駛技術擺在了更高的優先順序，而將之前的「規則式」自動駕駛技術作為補充，這樣做當然是有利於降低自動駕駛汽車的整體成本，鼓勵廠商將產品落地。同時，我們也可以先回顧下百度無人車幾年來的發展變化。

可以看出，百度如今的轉變，是在試圖通過自身建立的平台力量去加速自動駕駛領域技術的進一步產品化，在過去幾年僅靠著自己一家去進行的測試和研究，已經不能再滿足於當下的需要，而且也許百度也意識到了自身的優勢和不足，於是才在今年推進自己的「阿波羅計劃」戰略，希望能夠聯合更多硬體製造商，促成自動駕駛技術的落地。所以這時候，我們更有必要去了解「阿波羅計劃」究竟是什麼。

「阿波羅」要實現的大目標

「阿波羅計劃」是百度在今年 4 月發布的一項戰略計劃，目的是向汽車行業以及自動駕駛領域提供新的軟體平台。也因此，它包含了一套完整的軟硬體和服務體系，主要有車輛平台、硬體平台、軟體平台和雲端數據四個大部分，百度當時制定了一個初步時間表：

• 2017 年 7 月，開放封閉場地的自動駕駛能力；

• 2017 年底，輸出在城市簡單路況下的自動駕駛能力；

• 2020 年前逐步開放至高速公路和普通城市道路上的全自動駕駛。

時間到了 6 月，百度開始慢慢揭開「阿波羅計劃」的面紗，先是六月一日和德國博世集團簽訂了戰略合作協議，德國博世將提供包括感測器、相關硬體以及車輛定位服務。

百度與德國博世集團簽訂戰略合作協議，圖片來自每日經濟新聞

接著到 6 月 7 日，百度又在 CES Aisa 展會上宣布和國內四家汽車硬體製造商簽訂戰略合作協議（包括德賽西威、聯合汽車電子、航盛電子、博泰電子），而在六月八日的主題演講上，百度智能汽車事業部總經理顧維灝又進一步向公眾介紹了百度將要在自動駕駛領域的計劃。

「百度認為，自動駕駛的核心是人工智慧。」顧維灝在演講開始提到的這個觀點，和黃仁勛今年 1 月在 CES 展會上提到的「人工智慧將會是自動駕駛的解決方案」不謀而合。他展示了百度目前在自動駕駛領域的兩個成果——端到端的高級自動駕駛模型「Road Hacker」，以及國內首個可以量產的自動駕駛計算平台 BCU（Baidu Computing Unit），並詳細介紹了這兩個成果背後的一些關鍵點。

Road Hacker 平台是世界上首個能夠在真實道路上實現端到端模式的自動駕駛模型，基於百度地圖過去多年的數據積累，能夠通過深度學習和自動駕駛演算法的不斷改進，提升自身的自動駕駛水平。

在演示視頻中，紅色波動代表方向盤轉動角度，綠色波動代表用演算法預測的司機對方向盤的轉動，經過不斷學習以及演算法調整，自動駕駛過程越來越穩，在避免像司機那樣方向盤抖動的前提下模仿出人類行駛時的行為。

顧維灝表示，Road Hacker 首期會開放 1 萬公里自動駕駛訓練數據，並已經具備了提供大量中國路情駕駛數據開放能力。

而 BCU（Baidu Computing Unit）則是專為自動駕駛打造的專用計算平台，目前已經開發出三個系列產品：BCU-MLOC（高精定位）、BCU-MLOP（高精定位+環境感知）以及 BCU-MLOP2（高精定位+環境感知+規劃決策），這些將為不同廠商提供不同選擇。

顧維灝談到，百度會與供應商合作，百度負責軟體層面的技術，供應商則負責硬體設計、軟體框架等方面的規劃，共同打造好自動駕駛平台。在未來，百度還會和更多廠商合作，將 BCU 平台繼續擴大。而在最後，他還透露，今年 7 月 5 日，「阿波羅計劃」會有新的消息。

如同百度 COO 陸奇之前關於「阿波羅計劃」的闡釋，百度要做的：一是建立起統一的技術平台；二是共享服務和高新技術；三是搭建起整體的解決方案。梳理過後，再來看目前的進度，從 4 月對外公布「阿波羅計劃」，到現在聯合國內外眾多廠商搭建起平台並推出產品，這次的百度發力迅速。（編輯：Rubberso）

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