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“喜提”无人驾驶巴士、自研全功能AI芯片

百度“软硬一体”玩转AI

  

IT时报记者吴雨欣
“造车和写PPT不一样,造车经常会有延迟交付。但是今天,我们过去吹的牛实现了!”在第二届百度AI开发者大会(Baidu Create 2018)上,百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏说。
去年,李彦宏坐着无人车参加开发者大会,在五环上吃了一张罚单后,很多人问百度无人车到底什么时候量产?答案在7月4日揭晓,李彦宏宣布自动驾驶巴士“阿波龙”量产下线,兑现了他去年秋天许下的“2018年量产无人车”的承诺。此外,百度还在会上发布了云端全功能AI芯片“昆仑”和百度大脑3.0,越来越多硬件产品的出现,完善了百度的“软硬生态圈”。

无人车量产:充电2小时,能跑百公里
  2017年的第一届百度AI 开发者大会上,时任百度集团总裁兼COO的陆奇喊出“百度将All in AI”的宣言;2018年的大会没了陆奇的身影,李彦宏喊出了“Every
one can AI(人人都可以玩转AI)”的口号。
之所以可以Everyone can AI,是因为此次量产的“阿波龙”搭载的“面向量产的解决方案”,就是Apollo 3.0的核心,百度发布的三套自动驾驶解决方案可以帮助开发者及合作伙伴3个月内打造出属于自己的“阿波龙”。
“我们可以把无人驾驶看作一个四轮机器人,未来,它可以送快递、打扫卫生、充当餐厅的服务生、陪伴护理病患,在路面情况允许的景区和场馆做导游,承担公共场所的安防工作,辅助进行抢险救灾,甚至完全自动化地跑到农村的田间地头插秧播种,而这些,都将由开发者们来定义、实现。”李彦宏说。
7月4日,阿波龙无人驾驶小巴的内部构造首次对外呈现:没有方向盘、没有油门和刹车踏板,乘客可以围坐成一圈,并且“充电2小时,能跑百公里”。据介绍,第100辆阿波龙无人车已经量产下线,完成总装的阿波龙,即将发往北京、雄安、深圳、福建平潭、湖北武汉、日本东京等地开展商业化运营。在日本,百度将与软银合作,阿波龙被用于一些核电站内部的人员接驳,也会用于东京地区一些高龄化社区的穿梭接送。
李彦宏认为,相比传统汽车,自动驾驶汽车正以全新的逻辑进化,今天的汽车从一个世纪以前T型车下线时的1000多个零件,发展到3万多个,而到了AI时代,更多的将会是软件的增长,“今天的‘阿波龙’,从机械结构看起来是减少了汽车了零件数,它没有驾驶位,没有方向盘。但背后,仅仅是Apollo托管在GitHub开源软件平台上的开放代码数量,在一年之内就增长了6倍。”

AI芯片“昆仑”正在流片
  中兴事件后,中国芯片产业的发展备受关注,许多互联网和传统电子企业纷纷表示,要大力投入资金和团队发展芯片事业,百度也是其中一员。“中国改革开放40年来,高端芯片一直依赖进口,这是我们这一代IT人心中永远的痛。但是,当进入人工智能时代后,情况就会发生巨大的改变,今天,我们已经有能力去做出自己的高端芯片。这是中国第一款云端全功能AI芯片,也是目前为止业内设计算力最高的AI芯片。”除了“阿波龙”正式量产之外,李彦宏还发布了百度自主研发的第一款云端全功能AI芯片——“昆仑”。
关于昆仑芯片的最新进展,是“流片成功”还是“已经量产”投入市场,大会并未披露更多的信息,但百度公关透露,昆仑芯片目前正在流片。
从2011年起,为了深度学习运算的需要,百度开始基于FPGA研发AI加速器,并同期开始使用GPU。在过去几年中,百度对FPGA和GPU都进行了大规模部署。而AI应用的爆发,对运算能力提出越来越高的要求,基于传统芯片的AI运算加速已经不能满足需求,这款专门用于AI大规模运算的芯片“昆仑”,它的运算能力比最新基于FPGA的AI加速器的性能提升了近30倍。
对此,中国著名计算机专家,首批中国工程院院士倪光南表示,这种积极性应当肯定,“百度发布AI芯片说明他们说到做到了,百度一贯重视AI,做AI芯片可以发挥他们在AI方面积累的技术优势,做出的芯片也可以在它自己的AI平台及其应用上得到应用,再通过应用推动芯片的发展,形成一个良性循环。”

百度大脑相当于6万个中国国家图书馆藏书
  “你是机器人?你是哪里人?”大会上,李彦宏放了一段录音。一位即将参加开发者大会的嘉宾与百度AI客服进行了几轮对话之后,提出了这样的问题。随后答案揭晓,录音中的这位客服并不是人,而是AI。
被误认为“真人”的AI客服是今年百度展示的AI能力之一,它的背后是百度大脑的自然语言理解和语音识别与合成技术。8年前,百度开始全面布局AI,并在2016年9月正式发布“百度大脑”,如今,百度大脑从1.0进阶到3.0。其中,1.0完成基础能力搭建和核心技术初步开放,2.0形成了完整的技术体系,开放60多项AI核心能力,3.0的核心则是“多模态深度语义理解”,同时开放110多项AI能力。
什么是多模态深度语义理解?百度高级副总裁、AI技术平台体系总负责人王海峰解释,多模态深度语义理解是指对文字、声音、图片、视频等多模态的数据和信息进行深层次多维度的语义理解,包括数据语义、知识语义、视觉语义、语音语义一体化和自然语言语义等多方面的语义理解技术。比如,对着百度地图说一长串绕口令般的导航需求,百度大脑1.0时,语音助手的反应可能是“有种你再说一遍”,到3.0时,语音助手可以快速识别并给出最佳路线。“它能让机器听清、看清,更能深入理解它背后的含义,深度地理解真实世界,进而更好地支撑各种应用。”王海峰说。在阅读理解技术上,百度大脑已经阅读了千亿量级的文章,相当于6万个中国国家图书馆的藏书总量,百度大脑的理解能力正不断升级,智能水平也显著提升。