我們玩的AI作畫 百度能拿來(lái)訓(xùn)練自動(dòng)駕駛？

　　【太平洋汽車 新車頻道】近期，百度舉辦了Apollo Day技術(shù)開放日上，百度自動(dòng)駕駛技術(shù)專家全景化展示Apollo技術(shù)實(shí)力及前沿技術(shù)理念，發(fā)布新一代Apollo自動(dòng)駕駛地圖，并在業(yè)內(nèi)首發(fā)文心大模型落地應(yīng)用于自動(dòng)駕駛的技術(shù)。近年來(lái)百度重點(diǎn)發(fā)力人工智能領(lǐng)域，在相關(guān)產(chǎn)業(yè)各個(gè)領(lǐng)域都進(jìn)行了大幅的投入，我們驚喜的看到Apollo將百度在不同行業(yè)的布局引入到自動(dòng)駕駛領(lǐng)域進(jìn)行應(yīng)用，并取得了成績(jī)。拍攝最常用的地圖這一的百度地圖正在幫助教自動(dòng)駕駛開車；而最近流行的AI作畫，其底層模型也正在成為自動(dòng)駕駛訓(xùn)練的有力助手......

　　近段時(shí)間以來(lái)，多位車企高管發(fā)出了自動(dòng)駕駛應(yīng)該擺脫高精度地圖的觀點(diǎn)，引發(fā)了人們對(duì)這一話題的討論。對(duì)于業(yè)界提"重感知，輕地圖"這一主張，百度自動(dòng)駕駛技術(shù)專家黃際洲表示：“提出‘輕高精地圖’的主張，其實(shí)主要的原因是因?yàn)楹茈y翻越高精地圖面臨的"三座大山"，那么這三座大山分別是資質(zhì)壁壘、自研壁壘和供給稀缺。”

　　隨著自動(dòng)駕駛相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展，國(guó)家在地圖資質(zhì)層面也進(jìn)行了大力的推動(dòng)，有權(quán)采集高精度地圖的甲級(jí)資質(zhì)圖商迅速?gòu)臄?shù)家發(fā)展到了數(shù)十家。但作為涉及國(guó)家安全的重要數(shù)據(jù)資源，這樣的規(guī)模相比整個(gè)行業(yè)規(guī)模依然是稀缺資源，有著很高的門檻。同時(shí)地圖是一個(gè)周期長(zhǎng)、門檻高，同時(shí)回報(bào)率并不高的行業(yè)，資質(zhì)并不是高精度地圖唯一的壁壘。黃際洲表示：“可以說(shuō)國(guó)內(nèi)除我們之外，沒有第二家既精通地圖、又深耕自動(dòng)駕駛的公司。”

　　由于種種現(xiàn)實(shí)的限制，截止目前高精度地圖的覆蓋率還不是很高，在高階輔助駕駛快速發(fā)展的當(dāng)下，高精度地圖的覆蓋率大幅限制了強(qiáng)依賴高精度地圖的自動(dòng)輔助駕駛的可用范圍，這也是業(yè)界提出"重感知，輕地圖"的現(xiàn)實(shí)背景。但對(duì)于高度自動(dòng)駕駛，尤其是L4級(jí)以上自動(dòng)駕駛而言，要達(dá)到99.99%以上的成功率，高精度地圖是不可或缺的底層能力之一。

　　高精度地圖或許不是自動(dòng)駕駛的唯一解，但一定是最有用的工具之一。作為圖商的百度，提供更好用的高精度地圖就是其當(dāng)下最迫切的工作之一，而同時(shí)又是自動(dòng)駕駛技術(shù)深度參與者的百度Apollo能夠?yàn)榘俣鹊貓D帶來(lái)最高效的溝通與實(shí)際反饋，這也是百度的優(yōu)勢(shì)。在本屆Apollo Day技術(shù)開放日活動(dòng)上，百度對(duì)外分享了其在高精度地圖方面的最新成果。

　　為了更安全、更舒適、更高效的自動(dòng)駕駛體驗(yàn)，百度提出了Apollo自動(dòng)駕駛地圖。不同于外賣常用的導(dǎo)航地圖，甚至不同于外賣常規(guī)對(duì)地圖的理解，Apollo自動(dòng)駕駛地圖主要分為四層：

　　第一層是靜態(tài)層，也就是傳統(tǒng)的厘米級(jí)高精地圖的內(nèi)容，包括了車道級(jí)的數(shù)據(jù)，然后拓?fù)鋽?shù)據(jù)以及輔助車輛定位的定位數(shù)據(jù)；

　　第二層是動(dòng)態(tài)層，這一層基于百度地圖海量的時(shí)空數(shù)據(jù)以及車路協(xié)同等實(shí)時(shí)的交通的事件、實(shí)時(shí)的交通的態(tài)勢(shì)以及實(shí)時(shí)的環(huán)境的變化等；

　　第三層是知識(shí)層，這一層包含了百度首創(chuàng)的駕駛知識(shí)圖譜，以及與自動(dòng)駕駛體驗(yàn)強(qiáng)相關(guān)的安全駕駛，還有舒適駕駛行為與知識(shí)等等；

　　第四層是駕駛層，通過(guò)知識(shí)與駕駛策略的融合實(shí)現(xiàn)了深度融合地圖和感知、決策，還有控制應(yīng)用，而數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)感知的融合，數(shù)據(jù)閉環(huán)還有實(shí)時(shí)更新，就實(shí)現(xiàn)了高鮮度的地圖的數(shù)據(jù)。

　　如今我們已經(jīng)習(xí)慣了使用導(dǎo)航地圖，并不會(huì)覺得導(dǎo)航地圖在精度方面有太大的問(wèn)題。其實(shí)，我們常用的導(dǎo)航地圖主要由粒度較粗的道路拓?fù)湫畔?gòu)成，精度僅在15米左右，而高精度地圖要做到厘米級(jí)精度。對(duì)于人類駕駛員而言，其實(shí)是將更多的感知與運(yùn)算由人腦來(lái)實(shí)現(xiàn)的，地圖的精度要求不高，而是需要提供與駕駛員更好的交互。理論上，媲美甚至超越人腦的單車智能是可以不依賴地圖等數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)全路況自動(dòng)駕駛，但現(xiàn)實(shí)是目前人工智能并沒有達(dá)到這樣的高度。同時(shí)不得不考慮的一點(diǎn)是，機(jī)器智能的強(qiáng)項(xiàng)不在于人類的感性認(rèn)知，而在于人類相對(duì)弱勢(shì)的理性認(rèn)知方面更占優(yōu)勢(shì)。能夠提供更密集、精確信息的自動(dòng)駕駛專用地圖就有了其存在的合理性與必要性。

　　而Apollo自動(dòng)駕駛地圖更有趣的一點(diǎn)是百度首創(chuàng)的駕駛知識(shí)圖譜。也就是“知識(shí)層”。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是百度將通過(guò)百度地圖大數(shù)據(jù)搜集的人類駕駛員行為教給自動(dòng)駕駛，讓自動(dòng)駕駛陌生路段也能做到更擬人的操作。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，單車智能能夠通過(guò)識(shí)別路邊的限速標(biāo)識(shí)來(lái)規(guī)范行進(jìn)速度，但在限速120km/h的高速駛出到匝道時(shí)，路邊會(huì)突然出現(xiàn)60km/h，甚至30km/h的限速標(biāo)識(shí)，在數(shù)百米的識(shí)別范圍內(nèi)猛然如此劇烈的減速無(wú)論是舒適性還是安全性都得不到保障。而知識(shí)層就能夠根據(jù)大數(shù)據(jù)提前將更合適的駕駛行為提前告知車輛，讓自動(dòng)駕駛更擬人、安全的駕駛。當(dāng)然這是一個(gè)我們能想到的簡(jiǎn)單例子，也很容易解決。但自動(dòng)駕駛最大的難點(diǎn)就在于“長(zhǎng)尾效應(yīng)”，不是說(shuō)遇到的場(chǎng)景有多難，而是總會(huì)遇到開發(fā)過(guò)程中無(wú)法提前預(yù)想到的問(wèn)題，駕駛知識(shí)圖譜對(duì)于解決此類問(wèn)題有很大的幫助，并且能夠做到更擬人的解決問(wèn)題。

　　Apollo自動(dòng)駕駛地圖基于百度地圖超過(guò)1200萬(wàn)公里的路網(wǎng)覆蓋、日均20億公里的軌跡里程的獨(dú)有的數(shù)據(jù)資源，向數(shù)億的司機(jī)進(jìn)行學(xué)習(xí)。通過(guò)百度領(lǐng)先的人工智能的技術(shù)，構(gòu)建了全路網(wǎng)級(jí)別的駕駛知識(shí)圖譜。

　　隨著自動(dòng)駕駛的規(guī)?；涞?，數(shù)據(jù)規(guī)模將出現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。如何尋找更有價(jià)值的數(shù)據(jù)，如何高效地利用數(shù)據(jù)提升駕駛能力，成為自動(dòng)駕駛持續(xù)學(xué)習(xí)和實(shí)現(xiàn)規(guī)模化的關(guān)鍵。百度自動(dòng)駕駛技術(shù)專家李昂提出了“高提純、高消化”的數(shù)據(jù)閉環(huán)設(shè)計(jì)理念，全面強(qiáng)化自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)煉金術(shù)。官方介紹，該方案的數(shù)據(jù)提純路徑利用車端小模型和云端大模型，實(shí)現(xiàn)高效率數(shù)據(jù)挖掘和自動(dòng)化標(biāo)注；數(shù)據(jù)消化架構(gòu)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化訓(xùn)練，具備聯(lián)合優(yōu)化和數(shù)據(jù)分布理解的能力，有效地利用高純度數(shù)據(jù)進(jìn)一步提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的整體智能水平。

　　汽車智能化時(shí)代，百度也積極將自動(dòng)駕駛技術(shù)落地高級(jí)輔助駕駛產(chǎn)品，探索L4/L2+技術(shù)共生路線。百度自動(dòng)駕駛技術(shù)專家王亮認(rèn)為，百度賦能汽車智能化的信心和底氣源于十年自動(dòng)駕駛技術(shù)沉淀。目前，技術(shù)棧層面已實(shí)現(xiàn)L4與L2+智駕產(chǎn)品視覺感知方案統(tǒng)一、技術(shù)架構(gòu)統(tǒng)一、地圖統(tǒng)一、數(shù)據(jù)打通及基礎(chǔ)設(shè)施共享。L4將持續(xù)為L(zhǎng)2+智駕產(chǎn)品提供先進(jìn)的技術(shù)遷移，L2數(shù)據(jù)反哺也將助力L4泛化能力提升。同時(shí)，王亮也強(qiáng)調(diào)高精地圖是保障L2+城市級(jí)智駕產(chǎn)品高安全、體驗(yàn)好的必需必要條件。

　　提起最近一段時(shí)間最潮、最火的事情，AI作畫絕對(duì)是能上榜的話題之一。只需要輸入文本和參考就能夠得到一幅全新的繪畫作品，新奇的玩法和清奇的腦洞吸引了人們廣泛的參與。其中一款A(yù)I作畫工具——文心 ERNIE-ViLG 2.0便是基于百度文心大模型打造的AI作畫工具。而在本屆pollo Day技術(shù)開放日上，我們也見到了文心大模型。百度在此次活動(dòng)上發(fā)布了文心大模型-圖文弱監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練模型。

　　文心大模型是一款基于大規(guī)模自監(jiān)督學(xué)習(xí)的多模態(tài)人工智能算法，能夠通過(guò)自監(jiān)督學(xué)習(xí)完成更大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，只2019年發(fā)布以來(lái)，基于文心大模型開發(fā)的工具已經(jīng)在航天、電網(wǎng)、金融、生物、寫作、繪畫等等領(lǐng)域得到了應(yīng)用。

　　在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，需要標(biāo)注大量的數(shù)據(jù)，往往相對(duì)而言容易獲得千萬(wàn)量級(jí)的2D的標(biāo)注數(shù)據(jù)，但對(duì)3D的標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)講相對(duì)比較困難。也就是通過(guò)標(biāo)注海量的圖像對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)進(jìn)行攝像頭感知的訓(xùn)練，但給激光雷達(dá)采集的3D信息進(jìn)行標(biāo)注就困難了很多。并且感知技術(shù)一直在迭代，不同代際的激光雷達(dá)、4D毫米波雷達(dá)等采集的信息用于訓(xùn)練，并非完全通用。文心大模型-圖文弱監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練模型就是解決這一問(wèn)題。

　　百度在在既有2D又有3D的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上面，去訓(xùn)練一個(gè)感知大模型出來(lái)，然后給那些沒有3D標(biāo)注的數(shù)據(jù)打上3D偽標(biāo)注。然后再繼續(xù)訓(xùn)練一個(gè)感知大模型出來(lái)，如此迭代，逐步的把感知大模型的效果提升，同時(shí)也使得3D的尾標(biāo)注的效果越來(lái)越好。

　　大模型技術(shù)是自動(dòng)駕駛行業(yè)近年的熱議趨勢(shì)，但能否落地應(yīng)用、能否用好是關(guān)鍵難題。百度自動(dòng)駕駛依托文心大模型特色優(yōu)勢(shì)，率先實(shí)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用突破。百度自動(dòng)駕駛技術(shù)專家王井東表示：文心大模型-圖文弱監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練模型，背靠文心圖文大模型數(shù)千種物體識(shí)別能力，大幅擴(kuò)充自動(dòng)駕駛語(yǔ)義識(shí)別數(shù)據(jù)，比如消防車、救護(hù)車等需要避讓的特殊車輛識(shí)別，還有塑料袋等不易分辨的小物件的辨識(shí)等等，自動(dòng)駕駛長(zhǎng)尾問(wèn)題解決效率指數(shù)級(jí)提升；此外，得益于文心大模型-自動(dòng)駕駛感知模型10億以上參數(shù)規(guī)模，通過(guò)大模型訓(xùn)練小模型，自動(dòng)駕駛感知泛化能力顯著增強(qiáng)。

　　除了軟件、算法，硬件也是自動(dòng)駕駛的核心，尤其是備受關(guān)注的芯片。Apollo Day技術(shù)開放日上，昆侖芯科技CEO歐陽(yáng)劍透露，百度自研AI芯片昆侖芯2代已完成無(wú)人駕駛場(chǎng)景端到端性能適配。

　　昆侖芯科技是百度2011年投資成立的AI芯片企業(yè)，目前已成功推出兩代通用AI計(jì)算處理器產(chǎn)品:昆侖芯1代AI芯片、昆侖芯2代AI芯片及多款基于自研芯片的AI加速卡。昆侖芯2代采用7nm制成工藝，基于XPU-R架構(gòu)，算力從128T到256T，是業(yè)界第一顆采用GDDR6內(nèi)存技術(shù)的AI芯片。

　　歐陽(yáng)劍表示，未來(lái)還會(huì)考慮面向高階自動(dòng)駕駛系統(tǒng)定制我們的車規(guī)高性能的SOC，把過(guò)去10余年所有的積累、所有的創(chuàng)新都會(huì)用在車上。

　　百度Q3財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)顯示，2022年第三季度蘿卜快跑訂單量超過(guò)47.4萬(wàn)，同比增幅高達(dá)311%，環(huán)比增幅高達(dá)65%。其中，武漢重慶兩地的全無(wú)人自動(dòng)駕駛訂單量增長(zhǎng)迅速；此外，在北上廣三個(gè)一線城市，平均單車日訂單量15次以上，逼近傳統(tǒng)網(wǎng)約車服務(wù)的日均訂單量。從覆蓋范圍、訂單量、用戶粘性等多個(gè)維度來(lái)看，蘿卜快跑均已形成“連點(diǎn)成線、積線成面“之勢(shì)。

　　高級(jí)別自動(dòng)駕駛研發(fā)成本高、周期長(zhǎng)。在新一輪行業(yè)洗牌中，前期投入帶來(lái)的滾雪球式技術(shù)積累效應(yīng)開始顯現(xiàn)。全球自動(dòng)駕駛行業(yè)正在加速呈現(xiàn)兩極分化的局面，其中關(guān)鍵分水嶺在于能否實(shí)現(xiàn)“無(wú)人化”突破。具體來(lái)看，實(shí)現(xiàn)全無(wú)人落地、穩(wěn)步擴(kuò)區(qū)推進(jìn)規(guī)模商業(yè)化演進(jìn)的實(shí)力玩家將迎來(lái)發(fā)展新機(jī)遇；反之，潮水退去，技術(shù)積累不足無(wú)法跨越無(wú)人化落地的公司或?qū)⒚媾R掉隊(duì)局面。

　　當(dāng)前，百度、Waymo等公司均跨過(guò)全無(wú)人自動(dòng)駕駛運(yùn)營(yíng)落地的門檻，密集推進(jìn)規(guī)模商業(yè)化進(jìn)程。例如，Waymo近日獲得加州CPUC批準(zhǔn)在舊金山、灣區(qū)部分城市等區(qū)域向公眾提供無(wú)人駕駛網(wǎng)約車服務(wù)；與此同時(shí)，百度繼重慶、武漢雙城開展全無(wú)人自動(dòng)駕駛商業(yè)運(yùn)營(yíng)后，在北京繼續(xù)擴(kuò)大無(wú)人測(cè)試。Apollo Day技術(shù)開放日活動(dòng)上，百度也宣布，2023年將擴(kuò)大業(yè)務(wù)規(guī)模，在更多區(qū)域開展全無(wú)人自動(dòng)駕駛運(yùn)營(yíng)，著力打造全球最大的全無(wú)人自動(dòng)駕駛運(yùn)營(yíng)服務(wù)區(qū)。

　　自動(dòng)駕駛行業(yè)沒有彎道超車，多年技術(shù)積累才能實(shí)現(xiàn)全無(wú)人落地的臨門一腳。百度自動(dòng)駕駛技術(shù)專家陳競(jìng)凱介紹，百度Apollo依托堅(jiān)實(shí)的AI技術(shù)底座，打造安全、智能、高效的自動(dòng)駕駛技術(shù)體系，實(shí)現(xiàn)從全無(wú)人運(yùn)營(yíng)到規(guī)模商業(yè)化運(yùn)營(yíng)。目前，自動(dòng)駕駛技術(shù)泛化能力進(jìn)步速度超預(yù)期，落地新城市技術(shù)交付時(shí)間僅需20天。

　　當(dāng)前，汽車產(chǎn)業(yè)已經(jīng)從電動(dòng)化競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)向智能化競(jìng)爭(zhēng)，Apollo依托百度在人工智能領(lǐng)域的全方面投入，從軟件到硬件方面都取得了不俗的成績(jī)。開放的Apollo能夠?qū)⒆陨頁(yè)碛械娜轿荒芰x能給更多行業(yè)伙伴，加速國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的更快發(fā)展。而蘿卜快跑作為Apollo落地的項(xiàng)目之一，正在悄然取得相當(dāng)可觀的訂單成績(jī)，而他面向的，是未來(lái)共享出行的服務(wù)競(jìng)爭(zhēng)。（文：太平洋汽車 郭睿）