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编者按:5月18日至19日，2016中国汽车风险投资峰会暨中国(四川)汽车产业投资合作会议在四川成都召开。百度高级副总裁、百度技术战略委员会主席、自动驾驶仪事业部总经理王锦在会上做了主旨发言。下面是雷锋讲话的内容。搜索“雷锋”。com "公共号码注意事项"(删除):
汽车工业正在经历一场巨大的变革。有三大趋势正在推动这个行业的变革:新能源的到来、共享经济和智能。
去年7月，我开始走访国内外的汽车工厂，他们非常坚定地告诉我们，他们将走辅助驾驶的道路，逐步向未来无人驾驶发展。当时，他们认为无人驾驶至少需要十年时间。
今年1月，汽车行业的许多同事开始改变看法。就在不到一个月前的今天，据我所知，许多大型汽车工厂已经改变了他们的态度。除了继续开发adas(辅助驾驶)技术外，他们还开始组建独立团队开发全自动无人驾驶汽车。
从辅助驾驶到无人驾驶是一个巨大的飞跃，是从量变到质变的根本性转变。存在巨大的差距，这是由两个原因造成的:一是所用的传感器不同，二是人工智能技术根本不同。
在互联网行业的人们眼中，未来的汽车就是带轮子的电脑。今年年初，《福布斯》杂志发表了一份基于斯坦利的研究报告，他们还认为未来汽车价值的60%将来自软件。它的硬件，也就是熟悉的汽车，只值40%。
当然，这是一个意见问题。
未来的汽车是由软件定义的，它的人工智能由六个主要部分控制:视觉、听觉和说话分别模拟人的眼睛、嘴巴和耳朵；预测能力、计划能力和行动控制能力共同决定了人工智能的发展。
基于“深度学习”的无人驾驶实际上，人工智能已经发展了60多年，而过去的50年都没有成功。直到十年前，也就是2006年，计算机行业出现了一项被称为“深度学习”的突破性技术发展。与过去相比，“深度学习”的根本点是给它大量的数据，它可以不断提高自己的能力。
人工智能依靠什么能力来发展，深入学习的关键是什么？
首先是优秀的算法。关键因素是人才的优秀程度，这是对工程师水平的考验。
第二个关键因素是云计算的规模。三年前，百度用48台服务器构建了一个相对小规模的云计算，其计算能力已经相当于中国两台天河一号超级计算机的计算能力。
第三个关键要素是知识，即海量数据。当计算能力强且算法好的时候，它就依赖于数据。谁拥有更多数据，谁就拥有更高的智力。
如今驾驶无人驾驶汽车，它在遇到的每一个新情况下都在学习新的能力，不是在车内，而是将新情况上传到云端和数据中心。这里有很多信息和场景，这些车学习如何处理数据中心的新情况和场景。
随着云能力的增强，它学会了处理各种场景，它需要简化和减少数据和生成的模型，并将它们下载到每辆车上。每辆车都知道如何处理过去熟悉的任何场景。当遇到未知场景时，它会被快速上传到云计算中心。经过这样一个循环，人工智能能力将随着时间和规模而增加、升级和加强。
今天，人们正在教如何开车。未来人工智能的可怕之处在于，是汽车教会了汽车驾驶。如果布置10万辆无人驾驶汽车，每辆汽车每年行驶2万公里，汽车的里程数将每年增加20亿公里。至于人工智能，任何汽车所学到的新经验和新处理方法都可以在云中形成综合模型和综合能力，然后将其下载到所有汽车上。所有的汽车一夜之间都有超过20亿公里的驾驶经验和能力，这是人工智能的可怕之处。
只有拥有这样的里程数、才能和计算能力，人工智能无人驾驶汽车才能跨越这一鸿沟。
百度的竞争在无人化布局中过去叫做大鱼吃小鱼，小鱼吃虾，但在人工智能中，快鱼吃慢鱼。谁先推出人工智能汽车和无人驾驶汽车，谁就将处于决定性的领先地位。那么百度在其中做了什么？
百度拥有世界上最大的“深度学习”网络，支持参数数量级的最基本指标是数万亿个参数；
百度是基于“深度学习”来制造人工智能产品，比如综合语音识别。在安静的环境中，在标准普通话的情况下，我们人类的听力准确率达到98%，而百度的准确率可以达到97%。汽车环境下的泛化识别率达到92%；
图像识别准确率达到89.32%，居世界首位。这是无人驾驶汽车上路的重要技术基础和积累；
百度的高精度地图和定位能力，gps定位误差约为5米，百度的地图定位精度和精度去年约为10厘米。
三天前，我们与安徽省芜湖市签署了一个示范区，我们希望通过三个阶段把芜湖市变成中国最大的完全无人区域。
此外，中国无人驾驶汽车的成功需要政府在法律法规方面的支持，以及我们整个产业链的共同努力。百度非常愿意拿出我们的领先技术，与大家一起打造一个强大的无人驾驶汽车生态系统。
