小米科技|李彦宏最新的理想,能否照亮现实?( 二 )


基于百度在NLP、知识图谱、语音、视觉等AI技术的国际领先水平 , 百度大脑核心技术早已进入“知识增强的多模态深度语义理解”阶段 , 并持续融合创新 。
【小米科技|李彦宏最新的理想,能否照亮现实?】其实AI系统应用中最核心的就是如何训练系统 , 让它按照人类期望的计划和思维模式运行 。 百度大脑解决的就是这样一个核心问题 。 他通过梳理整个知识图谱和 。 联合训练能力增强了系统的学习能力和推理能力 , 从这样的一个方式让整个AI系统能更快的适应人类所希望它达到的思维模型 。
自己用还不行 , 百度还创造了飞桨深度学习平台 , 是源于产业实践的一个开源深度学习平台 。 这意味着这个平台不光可以帮助合作方利用相应的工具完成自身AI系统的搭建 , 而且由于百度深入到了产业链的方方面面 。
其中无论是学习框架、模型的训练技术、推理引擎、平台部署 , 以及一些模型库、开放的数据集等 , 都包括在飞桨里 , 这就意味着如果想在深度学习领域有所建树的话 , 企业所有的技术需求在这个平台上都能实现 。
关键这个平台所有界面都是中文的 , 这对当下以英文为主的国际AI编程市场是一个非常好的应用背景 。
02丨押宝智能道路
李彦宏在去年12月底开的开发者大会上 , 将之前一直挂在嘴边的自动驾驶变成了智能道路 。
根据李彦宏的演讲 , 百度AIR智能道路系统借助昆仑芯片、飞桨深度学习平台打造了路端边缘计算平台 , 在人工智能、5G通信、云计算等技术的加持下 , 拥有了与Apollo自动驾驶同类型的感知、规划与决策能力 。 可以将道路上的各种潜在危险场景实时、精准的传递给车辆进行预警 , 实现协同主动式运营管理 。
这其实是一个放大版的自动驾驶 , 他将阿波罗整个系统自动驾驶的能力赋能给了交通管理部门 , 对整个车道上的车辆进行智能化的预警和管理 。
百度AIR智能道路系统的核心 , 便是C-V2X技术 , 也就是云端和车辆与道路之间物联网通信的技术 。
核心逻辑就是通过车载终端设备及智能路侧设备的多源感知融合 , 对道路环境实时状况进行感知、分析和决策 , 车辆可以增强交通感知能力 , 提前获得前方碰撞预警、交叉路口来车预警、闯红灯预警、行人与非机动车预警、盲区监测、异常车辆提醒等信息 。
同时智慧道路管理 , 也可以借助V2X技术实现绿波车速引导、优化路线引导、红绿灯信号播报、特殊路口优先通行提醒、特殊车辆让行提醒等 , 提高交通效率 。
在路测强大的感知能力加持下 , 百度表示仅利用V2X、5G等无线通信技术实现车路云协同便可以在车路云尺度空间上实现高质量无人驾驶 。 AIR智能道路系统相当于替换车载自动驾驶系统的感知系统 , 并能比起单车智能系统复杂性更高、涉及的范畴更广 。

严格意义上讲 , 如果百度整个智能道路系统在中国所有城市落地的话 , 那么与汽车自身的无人驾驶技术相融合 , 百度通过云端和相应设备接口调用的方式可以直接实现路道路信息预警和前方需要避让的信息预警等功能 , 更大限度的丰富了汽车自动驾驶端信息收集和处理的能力 , 同时提升了无人驾驶在应用端的安全性和城市道路管理的智慧能力 。
这才是李彦宏不遗余力 , 准备把无人驾驶升级到智慧道路战略的重要原因 。
李彦宏认为 , 做到智能交通可以解决三大问题:第一 , 减少90%道路安全事故 。 第二 , 系统解决拥堵问题 。 第三 , 自动驾驶和智能交通可以助力碳减排 。
因此他才会押宝并表明百度下一个10年就在这件事情上得到一个最真实的体验和支持 。