7月5日，百度AI大會召開，各方媒體雲集，這本來是百度展示技術與商業前景的良機，百度的DuerOS和Apollo大放異彩的時候。不過有個小插曲攪局。
在AI大會上，李彥宏乘坐一輛裝載了百度無人駕駛功能的汽車，駕駛者手不碰方向盤通過五環路抵達現場，而眼尖的參會者這輛車在變道的時候壓實線違反交規了，此外，無人駕駛車輛直接上路是否符合交規也存在疑問。於是，有好事者打了122，而北京交警部門也約談了百度公司。其實，百度很早就在道路上測試過無人駕駛，也與多地政府有過合作，這次烏龍只是一個小插曲，而小插曲背後隱藏的確是百度的大時代。一、百度進軍無人駕駛意欲何為?最近一段時間，隨著618電商的熱潮，關於京東市值即將超越百度的話題一直在各個科技媒體出現，百度的發展潛力被質疑。其實，百度自從移動網際網路時代之後一直就處於比較尷尬的地位，因為移動網際網路的入口是多元化的APP，百度在PC網際網路時代唯一的搜尋引擎入口優勢沒有了，市場面臨著分流。最近幾年，隨著今日頭條的崛起，新聞類推送類APP直接內容推送到用戶面前，用戶主動搜索的行為被擠佔，這意味著眼球經濟被分流了。而與眼球經濟一起分流的就是百度賴以生存的廣告業務，雖然百度搜索的廣告轉化率依然遠遠高於推送的廣告，但是客戶公關費，廣告費的盤子就這麼大，有人分走一塊蛋糕，百度的蛋糕自然就小了。所以，百度需要搜索與廣告之外新的增長點。從2014年開始，百度就在人工智慧上連續多年投入巨資，聘請世界一流的科學家，投入規模龐大的硬體，在研發上也達到了高水平。但是這些研發遲遲未能轉化成效益。隨著，陸奇的加入，百度終於要把積累多年的AI研究成果變現了，這次百度AI大會推出的DuerOS和Apollo就是當前階段變現的兩個抓手。百度的DuerOS是基於語音識別的，百度在語音識別，特別是中文語音語義識別上有世界第一流水平，MIT評選2016年十大科技的時候，百度語音識別是中國唯一的一項成就。這個識別率甚至超過人類。百度把DuerOS提供給家電企業，用自然語言替代各種遙控器，同時提供交互信息，這對家電的體驗是革命性的，而DuerOS的軟硬體是直接可以變現的。、現在一臺家電大約幾千塊，DuerOS作為一個模塊，最多不過百元級別的銷售額，這對百度來說並不過癮。於是，Apollo就開始登場，百度做無人駕駛，並且開放Apollo給汽車產業，是準備做無人駕駛時代的微軟、谷歌。不出意外，未來幾十年，每一輛汽車都會帶有或高或低的無人駕駛功能，這些功能可以是汽車廠商自己開發，可以是外購合作。百度的野心是做無人駕駛汽車的Windows、安卓，如同現在大部分手機都用安卓系統一樣，百度希望未來大部分汽車都用百度的無人駕駛系統，一輛汽車的價格從幾萬到幾十萬，幾百萬不等，而這套系統至少可以是千元、萬元級別的受益。而這套系統成為基礎以後，所有汽車上面的應用都要基於這套系統，這個入口的意義甚至比手機入口更強大，背後的效益更加難以估量。如果百度這個計劃成功，那麼現在看起來很龐大的搜索業務就只會成為一個部門，百度的體量也會翻上數倍，重新領軍中國網際網路企業也未可知，這是百度的如意算盤。二、百度無人駕駛到了什麼水平?無人駕駛現在分類很多，不同的機構把無人駕駛分成了不同的階段。通常的分發是四個階段。第一階段是駕駛員輔助，駕駛員輔助系統能為駕駛員在駕駛時提供必要的信息採集，在關鍵時候，給予清晰的、精確的警告，相關技術有：車道偏離警告(LDW)，正面碰撞警告(FCW)和盲區報警系統。、第二階段是半自動駕駛，駕駛員在得到警告後，仍然沒能做出相應措施時，半自動系統能讓在汽車自動做出相應反應。相關技術有：緊急自動剎車(AEB)，緊急車道輔助(ELA)。第三階段是高度自動駕駛。該系統能在駕駛員監控的情況下，讓汽車提供長時間或短時間的自動控制行駛，這個階段目前還比較初級。第四階段：完全自動駕駛，在無需駕駛員監控的情況下，汽車可以完全實現自動駕駛，意味著駕駛員可以在車上從事其他活動，如上網辦公、娛樂或者休息。百度的L3和L4階段一直是並行的，目前難度比較高的是L4階段，完全無人駕駛不僅僅是人工智慧需求高，還有一個硬體成本高達的問題。L4階段的無人駕駛需要多線雷射雷達做傳感器，目前這個東西還是天價，幾十萬一個的東西即使是賓利也嫌貴。隨意L4階段雖然一直在研發，但是距離實用尚有一定距離。所以，百度目前在推的還是L3階段的東西，這個與特斯拉的自動駕駛是同一個級別的東西。駕駛員監控狀態下的無人駕駛。相比同級別的特斯拉，百度無人駕駛是有優勢的。首先，百度手裡已經掌握了中國很多地區的高精度3D地圖，釐米級別的高精度3D地圖與高精度GPS結合起來，對於無人駕駛很重要，在L4級別的無人駕駛中幾乎是必不可少的。只有美國通用採集過美國和加拿大地區的高精度3D地圖，而中國的地圖，百度是獨家的。此外，百度還有一流的圖像識別技術，百度的圖像識別兩年前就在國際上排名前列，深度學習的圖像識別對於依靠攝像頭採集信息的L3階段無人駕駛也很有用。百度的深度學習研發很久，在無人駕駛上，百度搭建了模擬平臺，通過自我學習提升無人駕駛的水平，這個與AlphaGO學圍棋是一樣的。所謂，變道壓實線這種問題，不是技術問題。交規沒有做到試驗車輛上面去很正常。百度的技術對於大部分車企都有吸引力，所以，百度的Apollo計劃才有那麼多廠商捧場。三、方向正確，道路曲折前不久，百度和德國大陸、博世合作，在中國總理和德國總理見證下簽字。百度還一直與nVIDIA，Intel又不錯的合作關係。百度實現無人駕駛的道路是正確的，開放部分軟體算法，與nVIDA，Intel合作，上遊出硬體，自己出軟體算法出數據，下遊大陸、博世把軟硬體集成做成方案，然後利用大陸博世在汽車產業鏈中的地位，把百度的無人駕駛技術裝車實用。這個思路是完全正確的，而且百度這裡還隱藏了一手。廠商用了百度的方案，就意味著裝車的數據也歸百度所有，特斯拉依靠它可憐的幾萬車主收集數據，提升策略。而百度的計劃成功，則意味著百萬，千萬的車主都給百度提供大數據，百度用這些大數據深度學習，無人駕駛水平很快就會讓競爭對手難以企及，等到多線雷射雷達價格下來，進入L4階段，也就沒有什麼企業能和百度的無人駕駛競爭了。百度的理想非常豐滿。當然，真正執行起來，上遊的nVIDIA，Intel，下遊的博世，大陸，再下遊的汽車廠商能否和預想的那麼容易合作，還需要實踐來檢驗。百度走在正確的道路上，但是能不能到達預想的目標還有很多變數。