別人造車,百度造「房」?

  • 2022 年 1 月 5 日
  • AI

城市,大型人類聚居地。房子,小型人口居住地。在快速的城市化中,人口與土地的矛盾在置房問題上格外凸顯。車子,或許正在彌合兩種空間場景。
2022年成為光學雷達量產元年,L3、L4、L5級別的高級自動駕駛階段即將來臨。但百度仍想做好車、路、人的協同,準備一場量產L2級別的速度戰。

目前百度降維推出的L2屬於輔助駕駛階段,屬於有限環境下的自動駕駛,例如ACC、AEB等。環境可模擬、可預測,技術上相對容易實現,與傳統車企合作量產的關鍵在於能否建立一套持續升級優化的軟體架構和獨享的上路資料庫。
百度智駕技術部產品架構師柴婉琦說到,ANP本身產生的數據將在量產上市後大規模上路,這些數據不僅僅局限於高速場景,停車場景,複雜停泊角落,也將包含豐富的城市場景,海量的長尾問題數據,比如移動紅綠燈遮擋,逆光反光、行人場景、異形的機動車場景以及夜晚場景,在數據成功回饋後會建築極高的護城河。

隨後,以數據驅動智慧汽車的生產、訓練、回饋、再循環,訓練出最佳的軟硬體一體方案,集系統化駕駛技術加持智慧座艙。在用戶對整車性能選擇前,率先向世人展示智慧汽車的真實模樣,收割一波用戶心智。
作者 | 吳彤

編輯 | 青暮

百度造車時,幾乎沒有人說一句好話。

它來得遲、彆扭,像是非要做點什麼證明自己。

自2013年,百度入局自動駕駛,八年來,百度的一些努力還在繼續。在今年自家的AI開發者大會上,似乎宣告自己已經重回BAT,成為一家「汽車AI服務公司」。

會上,李彥宏表示,作為AI技術積累和產業實踐集大成,百度大腦的日調用量突破1萬億次,不僅為創造者準備好了「AI工具箱」,更為社會和產業的智慧化轉型提供了技術「大底座」。

更進一步說,百度想用自己的AI,實現城市內車、路、人協同,造出更多的智慧汽車。

科技巨頭下場造車,多是All in汽車智慧化。從布局智慧駕駛、智慧服務到智慧座艙,百度一步一步走向控制技術、平台開發、軟體應用等領域。

百度既想成為中國在智慧網聯與自動駕駛領域的領軍企業,又想在產業落地方面發揮更大的作用,最簡單的方法是快人一步。

AI造車,一看生態、二看規模。

錯失移動風口的百度,選擇牽手傳統車企,為汽車行業及自動駕駛領域的合作夥伴提供一個開放、完整、安全的軟體平台,幫助他們結合車輛和硬體系統,快速搭建一套屬於自己的完整的自動駕駛系統。

這是規模戰。除此之外,百度還想定義智慧汽車的下限。憑藉智慧座艙,打造人車合一的極致體驗感。

如同百度當年與餓了么、美團比拼外賣零售業務,互聯網公司的競爭,擅用互聯網打法,在個體建立新興市場認知的過程中,比拼「第一印象」,用技術能力建築行業標準。

當然,造車業務與眾不同,回報周期長,資金投入大,服務終端在整車。遲到的下場,或許給了百度一次認真思考的機會–做AI終端服務。


1

百度造車,分為幾步?

在百度造車的歷史上,有幾個重要的時間節點:

  • 2015年,百度成立了「百度自動駕駛事業部(ADU)」,開始大規模投入無人車技術研發,並聯合一汽紅旗共同研發中國首款L4級自動駕駛乘用車;

  • 2017年4月19日,百度將軟體平台定義為「Apollo(阿波羅)」計劃並發布;

  • 2021年11月25日,百度Apollo獲中國首個自動駕駛收費訂單,標誌著自動駕駛正迎來「下半場」——商業化運營階段。

可以說,百度雖然下場早,但是造車晚,一頭錨定自動駕駛,做了八年苦行僧。

為何在2021年百度開始謀合作,以整車製造商身份進軍汽車行業?

其實是中國造車進入了深度融合期。傳統轉型車企、跨界公司已經從「跑馬圈地」式的數量增長式發展,逐步轉變為深度挖掘、專業化比拼式的發展模式。各家要踩正發展鼓點,適配用戶需要,運用新興技術手段,以車、網、雲、路為平台,形成服務矩陣並互為生態支撐,聚合第三方服務內容,加速推進智慧汽車「出圈」、造車品牌「出圈」。

在前不久,據派財經報道,一位Apollo員工曾表示:「百度希望Apollo形成一套標準,軟的硬的前的後的,都用我的標準,主機廠就變成硬體供應商。」

在AI開發者會上,百度將出圈方式分為兩步 :

第一步、將頂級自動駕駛技術降維,實現量產,擁抱城市工程作業(包括零售送餐)和計程車。

百度將其概括為自動駕駛、智慧交通、智慧汽車三大板塊:基於其汽車智慧化產品AVP(自助代客泊車)、ANP(領航輔助駕駛)、AIR智慧道路系統及小度車載等最新上車情況,與多個生態夥伴聯合打造「汽車機器人」,涵蓋乘用車、公交車、幹線物流、倉儲配送、礦山港口作業等細分場景。

這些場景同樣也是其他造車公司容易想像的場景,汽車終端的競爭,才是真正的較量。

第二步、打造汽車終端–智慧座艙,由增量擴張變為內涵拓展,給予第三方軟體服務商機會,擁抱城市私家車。

如果說元宇宙開啟了社交空間的「商業時代」,那麼智慧座艙則是通向這個時代的「元宇宙」。無需VR眼鏡、觸摸手套或腦機介面,智慧座艙所見即所得,進場即用,在用戶無感中打造了一個幾近玄幻的物理空間。

今後的造車界,跨界、協同、聯動、共享將成為發展常態,汽車終端的融合不斷刷新著我們的想像。李彥宏表示,擁有情感和智慧的革命性汽車機器人,將會帶來一場出行方式的長遠變革。



2

整車終端:智慧座艙

智慧座艙,被造車界定義為第三空間,意味著場景消費正重塑著智慧汽車的發展路徑。

它將座艙物理空間中的設施、活動、服務和人群等元素系統集成為一個汽車智慧化的精神價值與生活方式,成為區別於居住空間、工作空間的第三種空間。

將車定義為第三種空間,需要有一定的技術能力和場景想像能力。

它要滿足的是「邊開車、邊服務」的場景需求,促進自動駕駛技術與交互場景的良好連接。

小度助手汽車版的產品負責人沙琦峰表示,從自動駕駛汽車到智慧汽車,以交互性能為代表的智慧座艙被劃分為三個時代:

  • 1.0有人駕駛時代,小度車載OS面向量產的完整人工智慧車聯網系統解決方案,幫助車企完成智慧化改造;

  • 2.0人機共駕時代,駕駛員釋放更多精力,小度與更多服務資源匹配,提高上車效率,比如堵車過程中看個小影片、推薦前方酒店、加油站、停車場;

  • 3.0無人駕駛時代,小度重新定義座艙場景,通過最佳交互方式將無限服務直接推送至用戶,比如以語音交互接管中控觸控螢幕,以唇語跟蹤代替命令指示,以主動場景感知提供實時車載娛樂。

三個時代,分彆強調交互方案有無、產品多少、交互好壞。

在3.0場景中,什麼是最好的人車交互?

百度集團智慧助手首席架構師,小度科技CTO朱凱華定義了一個新AI,「環繞智慧」(Ambient Intelligence):

「環繞智慧是將數字世界的內容和服務通過設備「編織」入物理世界。在物理世界中,智慧環繞著你,持續適應你,理解你所處的場景和你的偏好,在你需要時響應你,不需要時隱入環境。」

Ambient一詞,強調「氛圍感」。

智慧車艙,應該有一種流動的氛圍。追求溫度與詩意,嚮往自然精神,以人為中心,將整車打造成一個服務於第三生活場景的氛圍空間。

這種設計,首先要解決人車單向交互的問題。

人類五感的潛力,不只局限於物理世界的刺激。隨著技術的進一步發展,可以挖掘更多的感官體驗力,創造全新的體驗。

其次,尋找最佳交互模式。

普適計算時代,未來的人機交互模式應該是多模態的。我們既可以用鍵盤、滑鼠、語音進行機器操作,也可以用手勢、表情、唇語進行操作。

最後,建立最人性化的交互形式。

在整車終端,包含兩種空間狀態,一種為車內終端,第三空間;一種為車外終端,LBS服務。兩種服務的生態融合正在成為趨勢。

如此,智慧汽車的終端差異化競爭,才拉開帷幕。



3

環繞智慧,如何實現?

百度拿出了自己的拳頭產品,語音技術,並在會上再次拿出《百度車載小程式白皮書》,強調百度智慧小程式將繼續深化場景矩陣,打造全新入口的開端的「造物者」形象。

自2017年百度召開年度Al開發者大會,小度助手(DuerOS)幾乎也保持著每年一次的迭代頻率。

今年會上,小度助手7.0發布,具備語音、視覺及多設備協同下的多模態感知及理解能力;同時創造出多項業內首創AI技術,調動更多內容和服務,提高人機交互體驗。

小度助手汽車版的產品負責人沙琦峰表示,語音觸控螢幕技術,將成為智慧汽車的標配。

升級後的小度提高了交互能力和理解能力:

1、一次喚醒,延長聆聽,多次交互。

小度助手7.0首創了「快捷指令詞」功能,用戶不用再說「小度小度」,而是像人與人自然聊天一樣,呼喚「小度」兩個字就能喚醒設備,多輪對話,全面適應用戶多維個性化習慣。

2、自然語言下快捷執行,提高人機置信度,主動判斷用戶溝通對象。

小度助手7.0還能智慧判斷用戶的溝通對象,如果用戶是在跟小度對話,小度就立刻給用戶答案,如果不是,小度就會結束交互,人機交互體驗更加自然。

3、提高了在理解用戶需求時的融合判斷,並在交互中自主學習,實現對用戶的個性化交互。

在首創的PCAN模型「Personalized Contextual Attention Network for Large-scale Goal Tracking,個性化上下文注意力網路做超大規模需求追蹤」的加持下,小度設備能夠通過用戶過往的交流習慣、話術動作等,預判和理解用戶的需求。

同時為了實現PCAN模型「自主」學習,還建立了一個自學習的深度學習語義理解系統。用戶使用小度的次數越多,小度助手就會越來越聰明,越來越懂你。

當用戶一個新需求上線時,首先通過文法系統的標註和挖掘閉環做冷啟動,然後將其上線不斷累積用戶行為,並在接下來通過自動的樣本挖掘得到滿意度標註,通過滿意度標註來訓練整個PCAN網路。

這個模型的突破之一在於百度訓練了一個通過用戶session得到的滿意度的自動標註的機器學習模型。

突破之二在於PCAN模型是一個request級別的建模模型,每個request包含了用戶完整的上下文,模型能夠學習到上下文對話中的微妙語義變化,從而在連續對話當中理解得更好。

突破之三在於這個文法系統和深度學習系統是在全局view下形成的回饋閉環,而不只是作用在一兩個垂類。

超強的語音感知和理解能力,將車內「交互場景」變為沉浸式「社交商業場景」。朱凱華總結道,「每一次人機交互的更迭,都在推動時代變革。」

深處媒介融合時代,手機端的APP服務模式融入整車,成為新常態。

總體來看,小度助手汽車版基於百度整體的底座能力進行深度打造,主要分為三層:

  • 第一層是屬於新生態,屬於資源層,一個是可合作的內容服務資源,一個是小度車載服務小程式的資源。

  • 第二層是車載智慧助手的大腦,新智慧引擎。在智慧引擎的基礎上,完成上面兩種內容資源和車內場景的精確匹配。

  • 第三層是艙內新交互場景。既區分車內場景中深度場景和輕度場景,又能提煉車內場景中的獨特場景,從而將不同的交互狀態投送用戶和開發者以及下游OEM客戶,在智慧座艙服務體系中領先一代。

流量打法,在當下的造車潮中再現神奇。

在百度之外,同樣All in 汽車智慧化的公司不多,華為算是一個。未來,這一場技術與速度並存的造車戰,還會湧入更多的新勢力,誰會率先挖出造車護城河呢?

參考資料:

//live.baidu.com/m/media/pclive/pchome/live.html?room_id=5073514604&source=h5pre

//36kr.com/p/1547952602818563

//new.qq.com/omn/20211229/20211229A03B3A00.html


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