這屆百度AI開發者大會中的正面與負面

百度的2018 AI開發者大會，還是超出了大家此前的“期待”。 因為在今天上午打頭陣的李彥宏演講中，並沒有過多的“吊胃口”，而是一下子放出了好幾項重磅內容：

• 喜提“全球首款L4級量產自動駕駛巴士”；

• 展示百度AI助手如何自己通過語音提醒參會者；

• 最後還發布“中國第一款雲端全功能芯片——‘崑崙’”。

而事實上，上面這些還不是全部，在發布會後續的環節中，百度的數位高管又宣布或展示了另外一堆新東西：

• 集成更多AI技術能力的百度大腦3.0：涵蓋超過110種具體能力；

• 語音助手再升級的百度地圖：語音操控能力更上一層樓，可以一句話制定目的地和兩個經由地並規劃行車線路；

• 全新的深度學習框架PaddlePaddle 3.0：更靈活、更易用；

• 百度的小程序：核心是自然、智能、開放，同時還將引入百度移動端的所有流量培育；

• 全新的DuerOS 3.0：不僅要提供語音識別能力，同時還要幫助聯繫產品設計力量、供應鏈力量並且還鋪好商業模式道路；

• 全新的自動駕駛平台Apollo 3.0，第一是要接入業內各種資源，一起組建平台，其次自己建立了一套自動駕駛安全報告格式，除了李彥宏提到的李彥宏剛開場時候提到的“自動駕駛 巴士”之外，百度還一口氣展示了數個自動駕駛應用案例：包括運貨、掃地、農保等數個領域。

這麼多的新要點，獲得的反饋自然也不一樣，有正面的，也有負面的。 今天我們就簡單對大家最關心的幾個，進行簡單的解析和判斷。

全球首款L4級量產自動駕駛巴士：負面

根據發布會上的信息，這款巴士是百度和福建金龍集團合作的產品，正式產品名為“阿波龍”，產品重點有3點：全球首款、L4等級、量產。

“首款”我們放到最後，先來看“L4”等級，這一定義是指這輛車完全不需要人類監管，能夠憑藉自動駕駛功能前往目的地。 但“阿波龍”的這個“L4”等級還是打了折扣的，因為百度官方也表示：目前“阿波龍”的部署主要是在封閉場地，如景區、園區、機場，同時車速也要限制在每 小時20公里至40公里運行。

究竟場內的無人駕駛巴士，能不能算L4等級，甚至是能不能算“巴士”呢，似乎都是疑問。

然後是第二個關鍵點，官方直接在發布信息中標上了“量產”兩字，但發布會上直連溝通時，這輛車的第100輛也才剛剛下線。 並且在金龍的生產現場，我們也沒有看到常見的流水線設施，如車輛舉升、流水線運轉機構。 虎嗅隨後也向百度了解“阿波龍”之後可能的生產計劃，但截至發稿，也未獲得回答。

最後說說首款，我也以“小型巴士+無駕駛席”為條件檢索了一下之前全球的自動駕駛車輛產品，很輕鬆就發現了上面這些，最早的推出時間甚至可以追溯到2015年前後。 那為什麼只有百度是“世界首款”？ 估計是百度在使形容詞的時候更大方吧。

值得一提的是，以上的幾款車型目前也只是作為場內（特定封閉場地內）的L4級自動駕駛實驗車存在，唯一的長期運營場景是阿聯酋一個機場兩個航站樓之間的“ 擺渡車”。

相比之下，去年深圳公交集團和創業公司海梁科技在深圳半封閉道路上測試的“阿爾法巴”，或許更接近與大眾對自動駕駛巴士的真實期待。

橫空出世，但是極其含糊的AI芯片：負面

在今天的整個發布會中，最重磅也是最具有前瞻性的可能要算是百度發布的AI芯片“崑崙”了。 對於這款產品，百度給它的定義是“中國第一款雲端全功能AI芯片”。

在具體型號上，“崑崙”分為兩款：分別是訓練型的“崑崙818-300”和推理型的“崑崙818-100”。 這兩款芯片採用14nm三星工藝，內存帶寬可達512GB/s，運算性能高達260Tops，但功耗僅有100+瓦特。

聽了這麼多專業參數，是不是雲裡霧裡？ 沒事，我們簡單地拿這些數字跟另外兩款標誌性的AI芯片Google TPU v3、NVIDIA V100 GPU做個對比：

• 計算能力：TPU v3是90TFLOPS、V100 GPU是15.7TFLOPS（單浮點模式下的數值）、崑崙是260TOPS（注意這個單位跟之前兩個不同）；

• 功耗：TPU v3大約是200W、V100 GPU是300W，崑崙是不足200W；

• 工藝：TPU v3採用16/12nm、V100 GPU是12nm，崑崙官方說是14nm。

遍尋百度官方給出的信息，也沒有說明究竟“崑崙”芯片的這個260TOPS指的是什麼運算下的性能，但有一點可以確認，這個成績在數值上已經對Google和NVIDIA這兩大AI先驅 型企業實現了“彎道超車”。

還有一點必須提一下，目前“崑崙”芯片的各項數值仍是初期理論設計的理想數字，在明年該芯片正式批量流片之後，相應參數也有可能隨之發生變化。

把客戶留下來幫忙賺錢的“新小程序”：中性

先不論“2018年才來推小程序”這件事晚不晚，至少這次百度的確在能力範圍內給出了全部的努力：開放自身千億流量的入口導流、提供具備AI能力的後台 框架。

當然從另一個角度上來看，百度的這一套小程序思路做到了與微信完全不同，可謂“獨闢蹊徑”：

1. 微信不開放大端口，不騷擾用戶。 百度嵌入所有自己的端口以及兼容的第三方端口，並且利用AI技術判斷後主動推廣給用戶；

2. 微信講求小程序用完就走，不留痕跡。 百度不僅要主動給小程序導流，同時還要沉澱用戶、促活用戶、還要最終在用戶身上變現；

3. 微信的開發框架重點放在功能和社交屬性上。 而百度突出的是框架充滿AI能力。

很明顯，百度這次的小程序出擊，並不僅僅是為了服務消費者，終極的目標還是幫助開發者和百度都賺到錢。 雖然能否實現還存疑，但算是很實誠了。

為了推智能語音技術，連設計和供應鏈支持都提供：正面

作為A崛起的一個主要受益領域，語音交互的發展可謂迅猛，百度的DuerOS也獲得了不少的成績。 根據百度官方的數字，目前整個生態中的合作夥伴數量已經超過200家，落地的主控設備超過110種，開發者數量超過16000名。

似乎是為了鼓勵更多的人參與到這個生態中來，同時也為自己的智能語音鋪路，百度在本次開發者大會上也拿出了無屏幕、有屏幕兩個模組方案，通過高度集成 的模組方案，具體產品的硬件打磨將變得十分簡單。

百度同時還找來了創新設計集團洛可可，直接利用後者的共享設計平台，為加入的生態勢力提供一整套從技術到設計的方案，甚至還會在隨後的供應鏈中提供必要的幫助。 簡單點說，只要有錢，關鍵性的事情都可以交給百度辦了。

而在硬件之外，百度還宣布將會把DuerOS技能（應用）前6個月的收入100%回饋開發者，同時還另外拿出1億元扶持技能開發者。 不難看出，百度對於語音這一全新交互方式是有多麼看重，畢竟後者也有可能成為跨平台的新流量入口。

直奔自動駕駛商業化的阿波羅3.0：正面

作為百度在自動駕駛領域的靈魂，阿波羅計劃能否成功的關鍵是如何在將各種自動駕駛勢力拉進平台之後，讓他們能夠真正地在技術、代碼、規格上實現互聯互通，並且最終商業 化。

這也是為什麼百度會在這次開發者大會上發布了全新的硬件開發平台，同時能一口氣對接市面十幾種傳感器單元。 而在這種對業內資源的整合能力之上，百度還提出了“30天快速完成交付”的概念，認為未來普通轎車升級為智能汽車的過程在阿波羅平台的幫助下只需30天。 而且依託於阿波羅平台現有的代碼、硬件資源，不同的創業公司也能夠開拓更多的自動駕駛應用場景。

在發布會上百度就展示了好幾套依靠阿波羅平台打造的案例，名為“新石器”的無人小車、酷哇的自動清掃車、海航的機場運貨小車、田間噴農藥摘果子的阿波 牛等等。 完成度看起來都不錯，少數的商業價值已經開始顯現。

最後還有一點必須得贊，百度計劃在其阿波羅開源項目及“Apollo Pilot”商用項目中部署Mobileye的責任敏感安全（RSS）模型。 這個模型的目標是將人類安全駕駛的常識進行形式化，例如：始終與前車保持安全的車距、不要刻板地使用路權等。

算是為阿波羅平台上的自動駕駛項目上了一道安全保險。

寫在最後

相比去年的那場AI開發者大會，今年的確還是略微遜色一些。 其中一個關鍵就在於“缺了陸奇”，在今天的整個發布會中，李彥宏也僅僅是在開場發表了個演講，然後在最後自動駕駛平台剪彩的時候上了下台。

而從我們上文的判斷來看，百度各條業務線目前的進展和對外口徑槓桿，都存在著差異。 這也造成了一部分新事物看起來很“迷”，同時另外一些看起來確還算靠譜的狀態。

當然，這種狀態也還不是最重要的，如何從這些條線中尋找到新的市場價值，並且反映到百度的實際營收數字當中，這應該是李彥宏接下來最需要解決的問題。