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轎(jiao)車(che)自動行(xing)駛在(zai)高(gao)速公(gong)路上，路上的電路為(wei)車(che)子引(yin)導方向，一家人(ren)圍(wei)坐在(zai)車(che)內玩(wan)著(zhu)多米(mi)諾(nuo)骨牌……一張上個世紀的老舊(jiu)插畫描繪出人(ren)們(men)對未來(lai)出行(xing)的憧憬：沒有(you)堵(du)車(che)，沒有(you)疲勞駕駛，能夠安心享受旅(lv)程(cheng)。

這是有關智能(neng)駕(jia)(jia)駛的(de)早(zao)期寫照。百年(nian)來(lai)，經過自動(dong)駕(jia)(jia)駛產業(ye)不斷的(de)推進與技術競(jing)速，汽車(che)從馬力到算力，插畫里的(de)出行(xing)畫面正在逐(zhu)步被投射在現實生(sheng)活(huo)中，成為當(dang)下高(gao)熱度的(de)發展趨勢之一。

這一變遷背后，技(ji)(ji)術(shu)突破與(yu)(yu)服務升(sheng)級，正在迭代更多智能(neng)駕(jia)駛(shi)場(chang)景。近(jin)年，由(you)智能(neng)座艙、自動駕(jia)駛(shi)及(ji)車路協同三大核心(xin)構成的智能(neng)駕(jia)駛(shi)產(chan)業鏈，涵蓋了包(bao)括芯片、傳感器、大數據、算法、高精度地圖以及(ji)智慧交(jiao)通等一系列軟硬件(jian)技(ji)(ji)術(shu)，迎(ying)來引來傳統主(zhu)機廠、造車新勢力、Tier1、半導(dao)體(ti)制造商、及(ji)海內(nei)外科技(ji)(ji)龍頭公司如谷歌、阿里、百度等的參(can)與(yu)(yu)。

尤其是在諸多(duo)科技(ji)公司(si)的(de)投(tou)入下(xia)，智(zhi)(zhi)能(neng)駕駛(shi)在越來越肥沃的(de)技(ji)術(shu)土壤里變革成(cheng)長，拋開硬核難懂的(de)技(ji)術(shu)名詞(ci)不(bu)說，就(jiu)大家當下(xia)比較關心的(de)如何用智(zhi)(zhi)慧語音改(gai)善使用導航應用的(de)體驗，如何提升(sheng)汽車自(zi)動駕駛(shi)的(de)安全和智(zhi)(zhi)行能(neng)力(li)等比較實際(ji)的(de)場(chang)景落(luo)地問題，科技(ji)公司(si)是如何用技(ji)術(shu)寫(xie)下(xia)注腳的(de)？

#01

語音助手越來越像真人

大家日常行駛總會(hui)用到(dao)(dao)手機導(dao)航，享受一定便利的同時也(ye)會(hui)遇到(dao)(dao)一些麻(ma)煩，比如(ru)由于手機里(li)軟件語(yu)音播報導(dao)航信(xin)息時，總是識別不出用戶說的話。前段(duan)時間，筆者自(zi)駕去郊區也(ye)遇到(dao)(dao)了這(zhe)樣的問題，臨時修改導(dao)航終點，安全起見只能把車聽(ting)到(dao)(dao)路邊再(zai)操作(zuo)。

行業專(zhuan)家對此也給出了一(yi)(yi)些專(zhuan)業解釋。百度(du)語(yu)音(yin)首席架構師賈磊表示(shi)，在(zai)世界范圍內，很長時(shi)間都沒有一(yi)(yi)個(ge)方(fang)案能普適的支持(chi)在(zai)手(shou)機上實現全雙工的語(yu)音(yin)交互，即在(zai)手(shou)機播(bo)放(fang)導(dao)航提(ti)示(shi)的同(tong)時(shi)，能夠聽清用戶的指令，就像真人(ren)對話(hua)一(yi)(yi)樣，可以被隨時(shi)打斷(duan)，對新(xin)的語(yu)音(yin)指令給予反饋(kui)。因此，想要實現全雙工語(yu)音(yin)交互，必須先做回聲消(xiao)除，避(bi)免手(shou)機終(zhong)端識別自己播(bo)放(fang)的聲音(yin)。

不過(guo)，這一解決方案(an)在前(qian)裝軟(ruan)(ruan)件(jian)(jian)(jian)的(de)音箱(xiang)、車(che)載系統上比(bi)較容易實現(xian)，可(ke)以(yi)通過(guo)硬(ying)件(jian)(jian)(jian)適配算法(fa)，提前(qian)保證(zheng)回聲(sheng)(sheng)消(xiao)除的(de)效果(guo)。而手機App屬(shu)于純軟(ruan)(ruan)件(jian)(jian)(jian)后裝方案(an)，需(xu)要讓軟(ruan)(ruan)件(jian)(jian)(jian)算法(fa)適配不同型號的(de)終端(duan)硬(ying)件(jian)(jian)(jian)。而手機終端(duan)款式多，硬(ying)件(jian)(jian)(jian)參差(cha)不齊等因素疊(die)加(jia)在一起，會導致聲(sheng)(sheng)音信號的(de)回聲(sheng)(sheng)消(xiao)除出現(xian)各種各樣的(de)問題。再加(jia)上手機硬(ying)件(jian)(jian)(jian)的(de)迭代(dai)更(geng)(geng)新非常速，回聲(sheng)(sheng)消(xiao)除效果(guo)就更(geng)(geng)加(jia)難以(yi)保證(zheng)了。

為解決(jue)手機場(chang)景下的回聲(sheng)消(xiao)除(chu)問題，百度(du)(du)融合傳(chuan)統信號處理(li)和深度(du)(du)學習(xi)模(mo)型各(ge)自的優點，基于語音識(shi)(shi)別目標，端到端地進行(xing)回聲(sheng)消(xiao)除(chu)和信號增強，解決(jue)了手機場(chang)景下的回聲(sheng)消(xiao)除(chu)問題：即(ji)使手機音量開到最(zui)大，回聲(sheng)消(xiao)除(chu)量也能(neng)達到40分貝(bei)，使得手機APP的語音識(shi)(shi)別功能(neng)能(neng)夠正常工(gong)作。

針(zhen)對(dui)(dui)手(shou)機(ji)便攜性導致語(yu)音(yin)交互中(zhong)面臨的(de)音(yin)樂、閑聊(liao)、環(huan)境噪(zao)聲、內噪(zao)殘余等(deng)與交互內容無(wu)關的(de)信息干擾問(wen)題(ti)(ti)，降低語(yu)音(yin)識(shi)別難度，百度研(yan)發了(le)基(ji)于SMLTA2的(de)多場景(jing)統一預訓練模型，一個模型解(jie)決噪(zao)聲、用戶口音(yin)和(he)回聲消(xiao)除殘余吸收(shou)等(deng)難題(ti)(ti)，在各場景(jing)下識(shi)別率相對(dui)(dui)提升超過20%，在業界同類技(ji)術中(zhong)，準確率最高。

在全(quan)雙工狀態下，除了能實現免喚醒詞連續對話(hua)之(zhi)外，還有一(yi)(yi)個(ge)非常關鍵的(de)技(ji)術(shu)突破，稱之(zhi)為(wei)“拒絕(jue)反(fan)應(ying)”，即(ji)讓(rang)導(dao)航(hang)能夠判(pan)(pan)斷出哪些話(hua)是針對導(dao)航(hang)的(de)指令、哪些話(hua)是用戶(hu)在聊天。如果判(pan)(pan)斷某些話(hua)并(bing)(bing)非對相應(ying)指令，它(ta)便會“拒絕(jue)反(fan)應(ying)”，安靜聽、不插嘴。配(pei)合語音(yin)語義一(yi)(yi)體化(hua)的(de)置信(xin)技(ji)術(shu)，這一(yi)(yi)套方(fang)案(an)可以降(jiang)低錯誤(wu)響應(ying)，并(bing)(bing)且支持交(jiao)(jiao)互(hu)過(guo)程中的(de)引導(dao)和澄清，讓(rang)人機交(jiao)(jiao)互(hu)更(geng)像人與人的(de)交(jiao)(jiao)流。

百度在(zai)(zai)手機(ji)端(duan)實現(xian)全(quan)雙(shuang)工(gong)語音(yin)交(jiao)互后(hou)，下一(yi)步將用到(dao)更(geng)多產(chan)品，同時，語音(yin)產(chan)品產(chan)生的(de)新(xin)數據也將促進更(geng)多的(de)創新(xin)，“人(ren)工(gong)智能獲得了眼睛、耳朵(duo)和無數其他(ta)感官，從而可以收集(ji)從來沒(mei)有過的(de)新(xin)數據，隨后(hou)使用這些數據推動(dong)更(geng)復雜的(de)流程自動(dong)化”。正(zheng)如百度創始人(ren)、董事(shi)長兼CEO李彥宏在(zai)(zai)《人(ren)民(min)日報》發(fa)表的(de)《推動(dong)新(xin)一(yi)代(dai)人(ren)工(gong)智能健康發(fa)展》文章中所說，人(ren)工(gong)智能正(zheng)深刻(ke)改變(bian)著人(ren)們的(de)生產(chan)方式(shi)、生活(huo)方式(shi)、學習方式(shi)，推動(dong)人(ren)類(lei)社(she)會(hui)迎(ying)來人(ren)機(ji)協同、跨(kua)界融合(he)、共創分享的(de)智能時代(dai)。

#02

讓自動駕駛比人類駕駛更安全

提到(dao)一款車(che)的智能程(cheng)度，很多人(ren)首(shou)先想到(dao)的便是(shi)智能駕(jia)駛輔助和智能車(che)聯(lian)系統，也(ye)(ye)就是(shi)大家(jia)日常聽到(dao)的自動駕(jia)駛。如今中(zhong)國自動駕(jia)駛產業不僅(jin)在技術和應用上(shang)領(ling)先，在市場上(shang)的接受度也(ye)(ye)逐漸增高。

據市場調研機(ji)構J.D. Power發布(bu)的(de)(de)(de)報告顯示，中國(guo)消(xiao)(xiao)費(fei)者對(dui)自動(dong)駕駛技(ji)術信心指數達到(dao)了(le)50分，遠(yuan)高于美國(guo)消(xiao)(xiao)費(fei)者的(de)(de)(de)36分，說明(ming)(ming)中國(guo)消(xiao)(xiao)費(fei)者對(dui)自動(dong)駕駛的(de)(de)(de)接受度更高。隨(sui)著智慧的(de)(de)(de)車和聰明(ming)(ming)的(de)(de)(de)路越(yue)來越(yue)多，如何讓自動(dong)駕駛比人(ren)類(lei)駕駛更安全是(shi)用戶(hu)關注的(de)(de)(de)一大難題(ti)。

在自動駕(jia)駛領域，傳統的(de)圖(tu)像空(kong)間感知方法是將汽車(che)上的(de)雷達(da)、攝像頭等(deng)不同(tong)傳感器采集(ji)來的(de)數據分別進行(xing)分析運算，把各項分析結果融合到統一的(de)空(kong)間坐標系(xi)(xi)中，去規劃車(che)輛(liang)(liang)的(de)行(xing)駛軌(gui)跡。這個過(guo)程中，每(mei)個獨立傳感器收集(ji)到的(de)數據往往受到特(te)定(ding)視(shi)角(jiao)的(de)局(ju)限，經過(guo)各自的(de)分析運算后，融合階段(duan)會導致(zhi)誤差疊加，無(wu)法拼湊出(chu)道路(lu)實際情況(kuang)的(de)準(zhun)確(que)全貌，給車(che)輛(liang)(liang)的(de)決策規劃帶來困難，繼而會引(yin)發出(chu)一系(xi)(xi)列安(an)全問題。

近些年(nian)來，行(xing)業中(zhong)提出了BEV（Bird‘s Eye View，視(shi)覺(jue)為(wei)中(zhong)心的(de)俯視(shi)圖(tu)）自動駕駛(shi)感(gan)(gan)知(zhi)(zhi)(zhi)方(fang)(fang)案。不同于(yu)傳(chuan)統的(de)方(fang)(fang)式，BEV自動駕駛(shi)感(gan)(gan)知(zhi)(zhi)(zhi)就好(hao)比是一個(ge)從(cong)高處統觀全局的(de)“上帝視(shi)角”，車上多個(ge)傳(chuan)感(gan)(gan)器采集的(de)數(shu)(shu)據(ju)，會輸入到(dao)一個(ge)統一模型進(jin)行(xing)整體分析推(tui)理生(sheng)成鳥瞰圖(tu)，能(neng)有效地避(bi)免誤差疊(die)加；這種方(fang)(fang)案還(huan)能(neng)夠做到(dao)時(shi)序融合，不僅是收集一個(ge)時(shi)刻的(de)數(shu)(shu)據(ju)，分析一個(ge)時(shi)刻的(de)數(shu)(shu)據(ju)，而是支持把(ba)過去(qu)一個(ge)時(shi)間(jian)片段中(zhong)的(de)數(shu)(shu)據(ju)都(dou)融合進(jin)模型做環境感(gan)(gan)知(zhi)(zhi)(zhi)建模，時(shi)序信息的(de)引入讓(rang)感(gan)(gan)知(zhi)(zhi)(zhi)到(dao)的(de)結果更穩定，使得車輛(liang)對于(yu)道(dao)路(lu)情況的(de)判斷更加準(zhun)確、讓(rang)自動駕駛(shi)更安全。

即便(bian)如(ru)(ru)此，那些身處全球自動(dong)駕駛技術第(di)一梯隊(dui)的(de)玩(wan)家并沒(mei)有止步于BEV自動(dong)駕駛感知方案，比如(ru)(ru)百度在業內(nei)提出車路(lu)一體(ti)的(de)解決方案UniBEV，集(ji)成了車端多相機、多傳感器的(de)在線建圖、動(dong)態障礙物感知，以及路(lu)側視角下的(de)多路(lu)口多傳感器融(rong)合(he)等任務，是業內(nei)首(shou)個車路(lu)一體(ti)的(de)端到端感知解決方案。

基于(yu)統一的BEV空(kong)間，UniBEV 車路一體(ti)大模(mo)型更容易實(shi)現多(duo)模(mo)態、多(duo)視角、多(duo)時間上的時空(kong)特征融合。百度借助大數據(ju)+大模(mo)型+小(xiao)型化(hua)技術(shu)閉環，在車端路側的動靜態感知任務上都(dou)取得了領先的成績，在北京高級(ji)別自動駕(jia)駛(shi)示范(fan)區(qu)，通過對主城區(qu)路口(kou)進行智能化(hua)升級(ji)改造，自動駕(jia)駛(shi)在相關路口(kou)的問題發生頻率(lv)降低80%以(yi)上。

作為國內自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)(shi)的頭部企業，百度(du)一(yi)直高(gao)度(du)重(zhong)視并全面布局(ju)車(che)(che)路協(xie)同(tong)自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)(shi)，先后參與多項相關(guan)國家標準制定，率先推出Apollo Air計劃，率先開源(yuan)了(le)全球(qiu)首個(ge)車(che)(che)路協(xie)同(tong)數據集DAIR-V2X，并持續在(zai)全球(qiu)范圍內推進(jin)L4共享無人車(che)(che)規模化測試運營。依托(tuo)堅實的AI技術底座，目前，百度(du)自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)(shi)技術泛化能力進(jin)步速度(du)超(chao)預期，落地新城(cheng)市技術交付時間僅(jin)需20天。

此前(qian)，百度(du)還發布了Apollo自(zi)(zi)動(dong)(dong)(dong)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)(shi)(shi)(shi)地(di)圖(tu)，強(qiang)調(diao)其具有知識(shi)增強(qiang)、分(fen)層(ceng)多維、為自(zi)(zi)動(dong)(dong)(dong)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)(shi)(shi)(shi)而生的(de)(de)新一代地(di)圖(tu)優勢。目(mu)前(qian)，百度(du)高(gao)精地(di)圖(tu)構建(jian)自(zi)(zi)動(dong)(dong)(dong)化率(lv)已達到96%，大幅解(jie)決(jue)了應用(yong)成(cheng)(cheng)本高(gao)的(de)(de)問題。同時，為保障自(zi)(zi)動(dong)(dong)(dong)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)(shi)(shi)(shi)高(gao)安(an)全(quan)性，Apollo 自(zi)(zi)動(dong)(dong)(dong)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)(shi)(shi)(shi)地(di)圖(tu)融合車端感知數據與多源地(di)圖(tu)，實時生成(cheng)(cheng)在線地(di)圖(tu)，滿足自(zi)(zi)動(dong)(dong)(dong)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)(shi)(shi)(shi)過程中實時更新的(de)(de)需求，確(que)保自(zi)(zi)動(dong)(dong)(dong)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)(shi)(shi)(shi)安(an)全(quan)。此外，為提升自(zi)(zi)動(dong)(dong)(dong)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)(shi)(shi)(shi)舒(shu)適性，Apollo自(zi)(zi)動(dong)(dong)(dong)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)(shi)(shi)(shi)地(di)圖(tu)基于百度(du)地(di)圖(tu)1200萬公里的(de)(de)領(ling)先路(lu)網覆蓋范圍及海量時空數據，結合數億司(si)機的(de)(de)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)(shi)(shi)(shi)知識(shi)沉(chen)淀，構建(jian)全(quan)路(lu)網級別的(de)(de)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)(shi)(shi)(shi)知識(shi)圖(tu)譜。學(xue)習人類司(si)機經驗，用(yong)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)(shi)(shi)(shi)知識(shi)圖(tu)譜為自(zi)(zi)動(dong)(dong)(dong)駕(jia)(jia)(jia)駛(shi)(shi)(shi)(shi)搭建(jian)進步的(de)(de)階(jie)梯。

此外，備(bei)受關(guan)注(zhu)的芯片(pian)，也成為(wei)自(zi)動駕駛公(gong)司擁有(you)自(zi)主可(ke)控技(ji)術的關(guan)鍵。百(bai)度(du)(du)方(fang)面透露(lu)，百(bai)度(du)(du)自(zi)研AI芯片(pian)昆侖芯2代已完成無(wu)人(ren)駕駛場景(jing)端到端性能適配，將持續夯(hang)實(shi)百(bai)度(du)(du)Apollo軟(ruan)硬一體優勢。組合拳出(chu)擊為(wei)中國自(zi)動駕駛行業(ye)寫下最好的注(zhu)腳。

#03

深度學習助力提升用戶體驗

上述(shu)關(guan)鍵技術(shu)不(bu)斷持續(xu)提升的(de)(de)同時，深度(du)學習框架技術(shu)也在不(bu)斷取得(de)突破(po)。更(geng)直白的(de)(de)來(lai)(lai)講，百度(du)自動駕駛技術(shu)為(wei)了“預知(zhi)未來(lai)(lai)”，需要(yao)把大量(liang)數據、以及數據之間的(de)(de)關(guan)聯，構建為(wei)一張“超(chao)大的(de)(de)圖(tu)(tu)”，圖(tu)(tu)的(de)(de)規模(mo)越大，那么一張圖(tu)(tu)里能(neng)表達的(de)(de)信息(xi)量(liang)就會(hui)更(geng)豐富。機器通(tong)過(guo)對圖(tu)(tu)中各(ge)個(ge)節(jie)點的(de)(de)分析，找到更(geng)復雜(za)的(de)(de)關(guan)系，就可(ke)以實(shi)現(xian)一定的(de)(de)預測。例如(ru)，交通(tong)路網上兩個(ge)地點，雖然它(ta)們(men)在物理上不(bu)相(xiang)(xiang)連，但通(tong)過(guo)相(xiang)(xiang)關(guan)性建模(mo)可(ke)以把兩個(ge)具有(you)相(xiang)(xiang)似交通(tong)規律的(de)(de)地點關(guan)聯起來(lai)(lai)，從而(er)構建更(geng)具準確(que)性的(de)(de)預測。圖(tu)(tu)的(de)(de)結構信息(xi)越豐富，相(xiang)(xiang)應就能(neng)越好(hao)地建模(mo)交通(tong)規律。

百(bai)(bai)(bai)度(du)架構師胡曉光表(biao)示，百(bai)(bai)(bai)度(du)地圖(tu)很早就(jiu)上(shang)線(xian)了(le)通行(xing)時(shi)間預估功能，這個功能背后(hou)的原理，是把路網(wang)(wang)中的路口(kou)和道路組成一(yi)張“交通圖(tu)”，基(ji)于(yu)這張“交通圖(tu)”，機(ji)器可以對(dui)交通路網(wang)(wang)的流(liu)量進行(xing)精細建(jian)模，然后(hou)就(jiu)具備了(le)路況的預測能力。由數百(bai)(bai)(bai)億節點和數百(bai)(bai)(bai)億邊構成的龐大(da)圖(tu)對(dui)算法(fa)和算力都提(ti)出了(le)巨大(da)的挑戰(zhan)，基(ji)于(yu)規則的圖(tu)計算方法(fa)已經無(wu)法(fa)完(wan)全適用，這時(shi)圖(tu)神經網(wang)(wang)絡算法(fa)就(jiu)發揮了(le)關(guan)鍵作用，我們(men)再通過(guo)擴大(da)圖(tu)神經網(wang)(wang)絡算法(fa)的參數量，對(dui)圖(tu)的特征進行(xing)更完(wan)整的表(biao)達(da)，從(cong)而達(da)到了(le)模型越大(da)效果越優的極致表(biao)現(xian)。

當然，數據規(gui)模和模型參數規(gui)模的(de)增大(da)，帶來(lai)了(le)計算成本更高、訓(xun)(xun)練穩(wen)定性差(cha)、策略迭(die)代周期長(chang)等一系(xi)列(lie)問(wen)題和挑(tiao)戰。由此，基于飛(fei)槳平(ping)臺(tai)完(wan)成了(le)圖神經網絡架構的(de)全新升級，為業界帶來(lai)了(le)超大(da)規(gui)模圖學習訓(xun)(xun)練技術PGLBox。

PGLBox是業(ye)界首個同時支(zhi)持復雜(za)算法+超大(da)圖+超大(da)離散模型(xing)的(de)大(da)規模圖學習訓(xun)練(lian)(lian)技(ji)術，通過顯存、內存、SSD三(san)級(ji)存儲技(ji)術和訓(xun)練(lian)(lian)框架的(de)性能(neng)優化技(ji)術，單機即可(ke)支(zhi)持百億(yi)節(jie)點、數百億(yi)邊的(de)圖采樣和訓(xun)練(lian)(lian)，并可(ke)通過多機擴展支(zhi)持更大(da)規模。PGLBox為百度業(ye)務創新提供了廣闊的(de)空間，目前(qian)已經在智能(neng)交通、信息推薦、搜索等標桿場(chang)景實現(xian)落地，大(da)幅提升業(ye)務效(xiao)率和用戶體驗。

技術(shu)改(gai)變生(sheng)活(huo)，百度近(jin)年用技術(shu)為數字社會帶來的(de)變革和發展先機不止于這三個方(fang)面，但可以肯定的(de)是，隨著AI正(zheng)在逐(zhu)步成為新基建的(de)技術(shu)“底座”，助力基建邁入“智(zhi)造(zao)時代”，以深度學習平臺(tai)加上大模型為牽引的(de)全行業智(zhi)能(neng)化升級已拉開(kai)帷幕，在智(zhi)慧生(sheng)活(huo)的(de)星(xing)辰大海里，智(zhi)能(neng)駕駛(shi)，僅(jin)僅(jin)是一(yi)個開(kai)始。