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百度刚刚公布的Apollo计划到底如何?我们有一份关于它的六大追问

百度刚刚公布的Apollo计划到底如何?我们有一份关于它的六大追问

AI100原创 丨 科技快讯

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2017-07-05

  AI科技大本营记者鸽子现场报道


“AI是百度的机会,百度将All-In AI。百度有能力、有决心成为中国乃至世界的AI标杆企业。”


这是百度集团总裁兼首席运营官陆奇刚刚在百度AI开发者大会上的一番话。


是的,百度需要一个新的梦想计划。


因为,就在前几日,百度在美国纳斯达克的市值已经掉落到只有619亿美金,而同样在美上市的京东集团已达612亿美金,两者相差不过几亿美金。


同属BAT阵营的阿里巴巴和腾讯,其市值早已远超3000亿美金。


这是一个严重的信号:百度在移动时代落后了。


如今,它需要在新的战场为自己注入威力,而这个战场,正是其大力押注的人工智能。


在大会上,陆奇自信夸赞百度在人工智能上的优势地位:技术方面,百度拥有全球最大规模的神经网络;人才方面,百度目前有超过2000多个AI研发人员,有一流的AI研发中心;数据方面,百度有百亿级的定位数据和万亿级的搜索数据。


百度AI将集金融服务、智能云、DuerOS、自动驾驶汽车四位一体。“它们都有能力成为将来百度的骨干业务,尤其是DuerOS和自动驾驶汽车业务。“陆奇强调。其中,DuerOS由度秘事业部总经理景鲲领先,自动驾驶汽车业务则由陆奇亲自挂帅。


而在今天,重磅中的重磅,便是自动驾驶汽车业务中,无人驾驶平台的一项开放计划“Apollo”。


没错,在移动互联网时代,百度太过保守,错过太多机会,如今,新的战场,它要开先河、抢头条了。


这对于无人驾驶领域,确实算得上重磅出击。


陆奇高调领头Apollo


Apollo计划并不新鲜,早在今年4月陆奇就已对外公开。


4月19日,“Apollo”自动驾驶平台开放计划宣称,将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供一个“开放、完整、安全”的软件平台,帮助他们结合车辆和硬件系统,快速搭建一套属于自己的完整的自动驾驶系统。


此中,“Apollo”平台包括车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务等四大部分。百度将开放环境感知、路径规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码或能力,并且提供完整的开发测试工具。


阿波罗2100.jpg


翻译过来即是,你们这些车厂,就别折腾自动驾驶了,老老实实造车就好。研究自动驾驶,这需要大团队重金投入,我本来就在数据、系统、算法等方面占优势,我来研究,所有的东西整成一套,打包好,你们直接用就行了。


看似免费做公益的背后,直至百度的“安卓”野心,成为所有无人车所依赖的底层操作系统。


如此,百度的云战略将再次被激活,通过无人驾驶这个场景,源源不断将流量引入高精地图,云平台,从底层输出自家的服务。


来看今天百度大会上,Apollo计划又有何更新。


就在陆奇介绍Apollo计划之前,先透露了百度创始人兼CEO李彦宏的秘密行踪——李彦宏正坐在一辆百度和博世一起开发的、基于Apollo技术的自动驾驶汽车前来参会。


自动驾驶1000.jpg


从现场大屏幕视频里,李彦宏在五环上描述了乘坐自动驾驶汽车的实时体验:


现在车非常的多,但是还是很平稳,感觉非常不错。


如今,李彦宏已经张口必谈无人驾驶,此前押上重注的百度外卖,早已闭口不提。


外卖已是过去,当下重心是Apollo,Apollo,Apollo。


陆奇现场宣布了Apollo的四个基本原则:


1.开放能力

2.共享资源

3.加速创新

4.持续共赢


核心的意思无外乎:


我把核心的技术提供给你,你为我贡献数据,我们一起来测试测试测试,一起迭代,最终达到共赢。


此外,陆奇还介绍了Apollo的核心技术平台,其由四层组成:


一、中间是软件平台。Apollo开放了一系列重要模块,重点是以下四大模块。


1.自定位模块:使用百度业内领先的高精地图,加上传感器的融合,让每一辆车都可以低成本、全天候地精准定位。


2.感知模块:感知是当前自动驾驶工业创新的重点,运用顶尖的人工智能技术,使得每个车都能看清和看懂路况,包括每一个障碍物、行人、车辆。


3.车辆规划和运营:Apollo模型运用AI和大数据,采取最安全的驾驶策略做到精确的车辆控制,也能适应不同国家的交通路况。


4.运营框架:这是Apollo的基石。核心是安全、可靠、实时控制,并能同时支持Intel和NVIDIA的芯片。


二、最上层是服务平台。Apollo一系列重要的开放能力都汇聚于此。重点包括:


1.高精地图服务,这是自动驾驶的千里眼。


2.仿真引擎。百度在快速累积海量的数据,能让开发者日行百万公里。


3.安全服务。百度将为开发者持续提供高度的安全服务。


另外,Duer-OS服务将为每一辆车提供智能化的车内用户体验。


三、参考硬件平台和参考车辆平台。


Apollo硬件平台支持从CPU到GPU到FPGA各种计算硬件,也支持从GPS、IMU、摄像头,到激光雷达等各种传感器。同时,Apollo提供的黑盒子能够记录和保存所有的数据信号,使得合作伙伴可以更安全、有效地预防和处理车辆事故。


把所有的模块加在一起,Apollo能让每一个开发者从 0 到 1, 快速组装一辆属于自己的自动驾驶车。


百度今天正式对外开放Apollo 1.0。Apollo 将有三种不同的开放形式:开放代码、开放数据和开放能力。


此外,陆奇还公布了详细计划:


Apollo 1.0是一个重要的里程碑。


百度开放了封闭场地循迹自动驾驶能力、自定位能力和端到端等非常有价值的数据。更为重要的是,Apollo会快速地开放越来越多的能力,每周都会更新,每两个月左右都有新的版本和总体能力的提升。


接下来百度的具体计划是,到今年9月份,Apollo将会开放固定车道自动驾驶能力和开放部分的仿真引擎数据;到今年年底,Apollo将开放一系列新的能力,使车辆能够在简单城市路况下,完成自动驾驶任务,同时会开放更多的数据及数据上传的接口;2018、2019、2020年,Apollo会加强开发能力,加速开放速度,直到最后实现完全自动无人驾驶。


关于合作伙伴,目前已超过50个初始合作伙伴,包括:


1.13家中国汽车制造商和两家世界一流的汽车制造商福特和戴姆勒;


2.世界一流的供应商和晶片公司、传感器公司、地图公司、云服务公司、创业公司、研究机构;


3.中国众多的城市合作伙伴。


陆奇表示:“今天的Apollo已经是世界上最强大的自动驾驶生态。”


关于Apollo的6大追问


由于此次释放的信息量巨大,为了更好的帮助消化,AI科技大本营第一时间特别采访到宇通无人驾驶客车Team Leader,中科院微电子所副研究员韩威,CSDN主编孟岩,PerceptIn 联合创始人刘少山,通过6大追问,深入详解此次百度背后的技术及战略。


问:您认为无人驾驶最重要的核心技术是什么?百度此次开源的技术,是否包含了这些?


韩威:无人驾驶技术可以分为感知,定位,认知,控制这么四大类。我认为目前最核心的技术是高精度定位技术。有了高精度定位,我们可以充分利用先验地图知识,减少感知层的压力,提高感知层结果的准确性。比如识别车道线,那传统的方法呢,就是靠摄像头去识别,但视觉方法受遮挡,阴影,污损等影响较大。有了高精度定位技术,再结合地图信息,我就可以知道我在哪里,车在哪里,知道我左边车道线距离我多远,右边车道线距离多远。这样会比单纯的靠视觉识别准确度要高。


目前国内这种高精度定位技术手段比较单一,过分依赖差分定位技术,但是这种技术的鲁棒性比较差,时常会丢失信号。那么百度这次呢,我还没有看到相关的鲁棒性好的算法,希望在未来的时候,能够看到相关模块儿,以及感知层对复杂环境建模的这样功能。


问:如何评价百度此次开放的Apollo计划源码呢?


韩威:


百度这次开源的代码,架构设计合理,模块划分清晰,可扩展性较好,便于开发者维护和应用。代码质量较高,注释偏少,总体来说工程化思想不错。但功能叫较为单一和简单,只是寻迹行驶,复杂环境感知及定位等核心技术有待进一步开放。


孟岩:


1.跟 TensorFlow 一样,Apollo 整个项目使用 bazel 作为构建工具,以 docker 形式发布,并提供了安装构建的说明文档,有经验的开发者不难构建成功。但目前的文档还很不完善,很多模块中的文档是空的,仅靠阅读文档恐怕难有大的收获。如果想在 Apollo 这个方向上走得比较深入,必须进入代码层面。由于整个项目是用 C++ 写的,代码非常规范,熟悉 C++ 的人并不难读懂。但今天熟悉这种语言的人越来越少,实际上阅读 Apollo 源码的门槛还是比较高的。


2.代码主要是由 C++ 构成,大部分代码与 C++ 98 兼容,但也使用了 unique_ptr, unordered_map 等 C++ 11 组件。整个项目环境要求 boost 库,但仔细查看代码,发现真正对 boost 库的依赖只有寥寥几处,而且基本都为 C++ 11 所覆盖。由此可见,Apollo 还是希望尽可能降低对于 C++ 编译器的要求,允许使用仅满足 C++ 98 TR2的 C++ 编译器对项目进行编译。这对于智能驾驶系统的开发十分有意义,因为可能有些平台仍在使用老旧的 C++ 编译器。


3.核心代码位于 modules 子目录下,其中包含车载CAN总线系统 canbus,Web 显示系统 dreamview,全球定位系统驱动 gnss,人机交互系统 hmi,传感器数据处理系统 perception等重要模块。但目前放出的代码主要是框架和接口,使用 Apollo 的企业需要围绕这个框架和接口开发相应的驱动程序和接口程序。


4.C++代码质量上乘,单元测试使用 gtest,序列化采用 protobuf,数学计算使用 Eigen 库,都是各领域一流的库,可以看得出这支团队高超的代码素养。但同时,想要参与 Apollo 的代码贡献,其人的技术水平也必须要相当之高。


PerceptIn 联合创始人刘少山总体评价:


1)整体架构规划合理,层次清晰;2)模块化、封装隔离性方面的考虑周到3)代码可扩展性比较好;4)代码风格良好且统一


1.代码目录结构:1)建议增加exmaples文件夹,提供tutorial及程序样例


2. 代码使用:1)提供常见操作系统下的依赖库和安装方式;2)缺少详细的api文档;3)缺少样例,缺少文档支持,比较难上手


3. 代码质量:1)现有模块的代码风格符合规范;2)控制模块输入、输出规划和算法设计合理;3)Localization模块继承关系合理,代码可扩展性良好


问:目前,自动驾驶远没到量产的时候,数据流量入口掌握在车企手里,很多核心技术也掌握在车企和一级供应商手里,百度现在重金打造Apollo项目,会不会宣传价值大于实际价值?


韩威:我比较赞同这个评论的前半部分说法,确实很多核心技术还是掌握在车企和一级供应商手里,比如车辆的线控及改造技术。国内大部分无人车硬件配置差不多,但是软件上还是有差别的。很多团队还是在一些开源代码基础上去做DEMO,软件水平参差不齐。


百度在这个领域算是进入比较早,而且投入非常大,团队不错。现在无人驾驶遇到瓶颈了,很多关键技术已经卡在那儿,很久没有重大突破。开源之后,发挥开源社区这样一种巨大技术优势 来突破这些瓶颈,比较有利于整个无人驾驶技术向下一阶段迈进。应该算是名利双收吧。


问:现在无人驾驶已经开始进入一揽子解决方案的时代了?目前各自为政、零散的无人驾驶行业是否已经开始呈整合态势了?


韩威:从我的感觉来看,国外已经开始进入到整合这样一个阶段了。不过国内目前还基本上属于各自为政,没有抱成团。随着这种IT巨头,芯片巨头,甚至是国家层面上的政策上推动,必然会出现大鱼吃小鱼,资源整合的态势。


问:如何看无人驾驶技术的营收增长点呢?


韩威:我认为无人驾驶技术的营收增长点,更多的不是在车和技术本身,而是在无人驾驶技术能够向外输出的这种服务上。比如说可以将无人驾驶技术输出到一个垂直的行业,无人快递车,无人巡逻车,无人清扫车等。


问:百度这次将无人驾驶平台apollo进行开源,并分批公布源码,此举将对行业产生多大的冲击?


韩威:从长远看,百度开源是件好事。


你看,目前国内无人驾驶,无论在学术界还是在产业界都非常火热。但总体来说,核心技术、原创技术比较少,低水平重复现象严重,没有什么重大突破。百度在这一块的的开源,对行业有三个方面的好处。


第一,能大大降低行业的准入门槛吸引更多的人、企业关注和从事这个行业,众人拾柴火焰高。


第二,可以避免反复造轮子,提高研发效率,提高整体技术水平,从几个人的小作坊阶段,向工程化产品化的方向过渡。


第三,这次开源也可以荡涤国内无人驾驶这种鱼龙混杂的局面,淘汰一批没有核心技术,缺少工程经验的从业者,使资本的逐渐集中流向所需之处。


大梦深处


阿波罗.jpg


尽管本次百度的apollo计划,在业内评价很高,但一个不容忽视的挑战是,真的好落地吗?


可车厂和供应商就真的愿意吗?


小的研发电动汽车的车厂,对于百度的这套计划,举双手赞同,“这下好了,不用自己花冤枉钱去慢慢搞了。”


可大的车厂,大多希望自己来做研发,或者比较深地涉入研发,对百度仍会心存疑虑,也并不会特别情愿将数据共享。


PerceptIn 联合创始人刘少山对AI科技大本营说到:“大厂会有介心,小厂想突围。如果谁可以生产出一款基于此开源项目的产品并被市场接受,那就是落地了。

不管怎样,百度新的大梦开始了。


“我们有信心也有能力,在将来的3-5年内,让中国的自动驾驶站在世界前沿。相信我们一起努力,一定能领先世界汽车工业!”


陆奇在演讲的最后说到。


希望,这场大梦,可以成真。


【本文来自投稿,文中观点不代表Xtecher立场。】

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