4月中旬，百度宣布将向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴开放自动驾驶软件平台Apollo（阿波罗），以帮助他们搭建自己的自动驾驶系统。今天，在CES Asia 2017的活动上，百度智能汽车事业部总经理顾维灏进行了一场名为《智能驾驶新浪潮》的主题演讲，再次阐述了Apollo的野心与憧憬。顾维灏表示，百度的目标是做自动驾驶行业的赋能者，加速自动驾驶的普及。
AI的本质是将数据转化成知识
顾维灏认为，2006年左右基于深度学习的出现以及大数据的积累，人工智能在某些方面已经超过了人类水平，比如图像识别，而如今语音识别的准确率也已经得到了很大的提升。“如今最好的语音识别的致错率已经降低到了百分之二左右，远远低于人类水平。”顾维灏表示。
同样，在自动驾驶领域，顾维灏坚信机器必将达到甚至超过人类水平。而无人驾驶要想真正地超过人类，必须要真正跑在马路上，有研究显示，自动驾驶必须跑2亿英里才能达到人类水平。如何跑够2亿英里？顾维灏认为必须要使用仿真系统来测试，加快自动驾驶的测试过程。据介绍，百度目前已经开发了这样的一个仿真模拟系统。但更关键的，百度拥有大量真实用户驾驶数据。
顾维灏认为，自动驾驶主要有两大关键点：最基础的是有没有足够的数据；其次就在于能不能将数据转化为知识。只有两者结合才能做好人工智能。
据顾维灏介绍，百度地图早在2013年就升级了地图采集车辆，不仅拍摄了相关的路面影像，更记录下了当时司机的一些包括方向盘、刹车油门方面的数据。这已经成了百度在自动驾驶领域的巨大“宝库”，“如今我们每天仍然有着几百辆的百度地图采集车行驶在全中国的到路上，不断增加着相关数据，每年的采集历程可以达到几百万公里。”顾维灏表示。
自动驾驶目前还处于早期阶段，各种方法方案百家争鸣，有激光雷达也有毫米波雷达，有双目摄像头也有单目，有彩色也有黑白，有一个又有两个或者更多。因此对算法的要求也变得非常高。顾维灏认为，如果希望自动驾驶时代更快地到来，我们就要想用什么传感器？顾维灏的建议是利用目前已经成熟的便宜的传感器。为此，顾维灏还介绍了百度Road Hackers自动驾驶解决方案，其仅仅只用了一个普通摄像头，配合高精度地图导航与定位以及过去积累的大量数据，基于深度学习算法，其已经可以实现在部分应用场景下的自动驾驶。
不过，为了促进自动驾驶技术更快地普及，百度决定开放相关数据算法和技术。
做智能驾驶领域的赋能者，加速自动驾驶的普及
据介绍，百度目前已经开放了百度驾驶的一些数据集，具体包括厘米级的GPS数据、道路图片记录数据以及32位激光雷达的点云数据，数据量达到了PB级别，覆盖了中国全部城市，并包含了在风雨雪雾等极端天气下的一些数据。
另外，顾维灏表示其在与合作伙伴的交流中发现，很多人并不懂得如何使用百度的技术，为此，顾维灏开始考虑如何将百度的技术应用到自动驾驶产业链上？如何与产业链融合？为此百度推出了BCU（baidu computing unit）概念，顾维灏认为只有将百度的能力搭载到一个硬件上，才能更好地落地到终端产品上。BCU作为一个软硬一体化的产品，承接百度自动驾驶的技术，将如下技术开放给合作伙伴：
顾维灏详细介绍了其中的高精度定位功能，其是基于影像数据与高精度地图实现的，“百度高精度地图上记录了实际道路上的各种信息，包括旁边的建筑物的位置等，后期只需要用简单的摄像头采集影像即可通过匹配实现定位。”顾维灏如此表示。在定位精度上，顾维灏表示，其横向精度完全可以保证车辆正常行驶在车道里面，而纵向精度在2米左右，岔路口等关键场景的定位精度在1米左右。
Apollo才是百度自动驾驶最大布局，将于7月5号公布具体细节
顾维灏表示，Apollo计划才是百度为自动驾驶行业赋能的最重要的项目。该项目将在7月5号于北京正式公布具体细节，但顾维灏也透露Apollo将是一个完整的包含软硬件的框架，“企业参考相关接口要求，参考硬件设计，便可以制作出一台跟百度自动驾驶一样的车。”顾维灏说到。而在软件算法方面，顾维灏表示下个月百度会开放一个场内自动驾驶的框架。
