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百度無人車的核心技術(shù)是百度汽車大腦，包括4大模塊(高精度地圖、感知、定位、智能決策與控制)，有一定技術(shù)門檻，為什么BAT之中偏偏只有百度才能夠做無人汽車?
一，百度地圖的技術(shù)支持
與無人車最大的一個相關(guān)技術(shù)自然是地圖產(chǎn)品，而百度地圖的深厚積累則為百度無人車提供了足夠的燃料。
優(yōu)勢來自于積累，百度地圖原本只是百度旗下的一個小產(chǎn)品，而在李彥宏決定戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型后立即將其調(diào)整為戰(zhàn)略級產(chǎn)品，直接建立LBS百度事業(yè)部，揮軍移動戰(zhàn)場，而百度地圖也不負(fù)眾望，從百度地圖的市場份額來說，在易觀的《2015Q3中國手機地圖市場季度數(shù)據(jù)監(jiān)測》中，百度地圖占領(lǐng)了70%的市場份額，擁有超過3億的月活躍用戶，日均響應(yīng)定位請求次數(shù)230億次，阿里系的高德和騰訊系的騰訊地圖在該領(lǐng)域均不是百度的對手。
百度地圖可以為無人車提供以下支持。
1)提供高精地圖
無人車能夠上路的前提就是必須知道路在哪，百度地圖此前公開數(shù)據(jù)顯示，目前其覆蓋道路總里程已超過600萬公里，擁有業(yè)內(nèi)最全、最廣的POI，POI整體準(zhǔn)確率達(dá)96.50%，其獨創(chuàng)的基于圖像識別的單人全景采集模式、高效的衛(wèi)星影像道路提取技術(shù)、高度自動化的數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力。
從交通來說，百度是首家自主研發(fā)的三維高精度地圖技術(shù)，已達(dá)到較高的地圖精度，同時具備國內(nèi)領(lǐng)先的高精度地圖采集與自動化處理技術(shù)，具備完整的高精度地圖采集與自動化處理系統(tǒng)。
基礎(chǔ)交通大數(shù)據(jù)這為百度地圖上路提供最重要的基礎(chǔ)設(shè)施。
2)高精尖的定位技術(shù)
無人車知道路之后，還必須讓系統(tǒng)知道自己的具體位置，這樣才能夠讓系統(tǒng)實現(xiàn)對自身的調(diào)度工作。根據(jù)2015年的百度世界大會上公布的數(shù)據(jù)，百度地圖可以達(dá)到的WIFI定位精度為30米，室內(nèi)高精定位精度為1~3米，定位速度0.2秒，高度極為精尖。
在無人車方面，更加進(jìn)了一步，百度實現(xiàn)了厘米級的定位精度，相比于GPS定位精度提升了兩個數(shù)量級。
3)智能決策與控制
根據(jù)百度在2015年10月1日的數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，用戶使用百度地圖的路線規(guī)劃請求超過3億次，其中駕車相關(guān)路線規(guī)劃超過2億次。百度地圖路線的規(guī)劃同時也是無人汽車的路線規(guī)劃。
這里面有一個好處，當(dāng)用戶使用百度地圖的路線規(guī)劃后，百度可以通過線下的數(shù)據(jù)反饋不斷進(jìn)行路線的優(yōu)化調(diào)整，直至獲得最優(yōu)結(jié)果。
其次智能決策更關(guān)鍵的是能夠保護(hù)好車內(nèi)人員，以及外部的交通安全，以免發(fā)生意外。
二，人工智能技術(shù)
百度是BAT三家中在前沿技術(shù)領(lǐng)域投入最重的，2014年Q3季度在研發(fā)的投入為18.32億，占營收的14.55%，而在此次2015年的Q3報告中的投入已經(jīng)達(dá)到57.02億，占營收的31.02%。與阿里騰訊不同，百度對技術(shù)更為重視，因此在人工智能技術(shù)領(lǐng)域也領(lǐng)先于阿里和騰訊。而人工智能的發(fā)展也會為無人車帶來以下幫助。
1)感知，圖像識別技術(shù)
百度超級計算機Minwa在一項以ImageNet 對象分類為基準(zhǔn)的人工智能測試中，圖像識別的錯誤率僅為4.58%，超越了人類水平，同時也超越了微軟和谷歌。
在交通方面，百度擁有國際最佳的交通場景物體識別技術(shù)，在國際通用街景數(shù)據(jù)集KITTI的車輛識別準(zhǔn)確率達(dá)到89.32%
圖像技術(shù)的積累可以輔助無人車更為精細(xì)的判斷交通路況，例如判斷紅綠燈就是一個非常重要的事情，其次可以幫助判斷有些誤闖馬路的行人實行保護(hù)，這也是非常重要的第一點。
2)娛樂生態(tài)，語音識別技術(shù)
近日舉行的中國人機語音交互領(lǐng)域權(quán)威的學(xué)術(shù)會議——全國人機語音通訊學(xué)術(shù)會議(NCMMSC2015)上，百度宣布了重要的語音識別進(jìn)展。百度研發(fā)出了基于多層單向LSTM(長短時記憶模型)的漢語聲韻母整體建模技術(shù)，并成功把連接時序分類(CTC)訓(xùn)練技術(shù)嵌入到語音識別傳統(tǒng)技術(shù)建�？蚣苤�。該技術(shù)能夠使機器的語音識別相對錯誤率降低15%，使?jié)h語安靜環(huán)境普通話語音識別的準(zhǔn)確率接近97%。
無人車表面上說“無人”，實際上依然有人，解放人類的雙手是為了讓人類更好的享受。而當(dāng)人類釋放了雙手后自然會有其他需求出現(xiàn)，比如突然的停車，想要觀看電視、收聽廣播、打電話，在未來，這些只需要通過與機器進(jìn)行語音交互即可，而不需要再次手動操作。語音技術(shù)的沉淀則可以為無人車技術(shù)繼續(xù)做增量。
我們其實可以將無人車可以看成是智能手機，利用語音這一環(huán)節(jié)能夠更加好的完成，實現(xiàn)信息獲取搜索諸如音樂、閱讀、視頻等功能，以及O2O的酒店預(yù)訂、餐館預(yù)訂等功能。
三，無人車的未來
無人車的發(fā)展在本質(zhì)上符合兩個趨勢，第一是共享經(jīng)濟，第二是物聯(lián)網(wǎng)。
1)共享經(jīng)濟
典型的共享經(jīng)濟就是UBER和AIRBNB模式;在UBER模式中，司機利用閑置時間為乘客提供乘車服務(wù)，并獲取相應(yīng)余閑收入，一舉兩得。在AIRBNB模式中，有閑置房的房主，通過將自己的房屋重新整理，出租給更有需求的租房者，也獲得了額外的收入。
簡單的來說，我們生存在地球上其實并不需要那么多東西，我們有過多的東西可以分享出來，使得自己與其他人一起獲益，無人車就是這么一個趨勢，當(dāng)大家都乘坐無人車時，無人車就可以被更多的利用起來，當(dāng)你不需要車時，你的車不用停在你家樓下，而是可以自動出去為你賺錢......
2)物聯(lián)網(wǎng)
萬物聯(lián)網(wǎng)的最終目的并不是僅僅讓一切聯(lián)網(wǎng)，更重要的是讓一切變得更有效率。例如大眾點評、美團等對線下餐飲的連接就起到了更好的效率，用戶可以直接在線上實現(xiàn)選餐館、選菜、下單的功能，不必再浪費更高的時間成本在線下篩選，這是極為有效的。
物聯(lián)網(wǎng)要連接的是“物”，當(dāng)這些“物”被越來越多的聯(lián)網(wǎng)之后，更高的效率形態(tài)就會出現(xiàn)。我們當(dāng)前看到的無人車只是一個簡單的初級形態(tài)，因為上路的無人車并不多，但是當(dāng)無人車越來越多后，那就會越來越拉動整個交通行業(yè)的效率周轉(zhuǎn)，中心化，從公交車的統(tǒng)一化向私人出行的私人定制化再次重建公交體系，更高效的統(tǒng)一調(diào)度會出現(xiàn)，我們的出行將變得越來越高效。
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