7月5日，百度AI大会召开，各方媒体云集，这本来是百度展示技术与商业前景的良机，百度的DuerOS和Apollo大放异彩的时候。不过有个小插曲搅局。
在AI大会上，李彦宏乘坐一辆装载了百度无人驾驶功能的汽车，驾驶者手不碰方向盘通过五环路抵达现场，而眼尖的参会者这辆车在变道的时候压实线违反交规了，此外，无人驾驶车辆直接上路是否符合交规也存在疑问。
于是，有好事者打了122，而北京交警部门也约谈了百度公司。
其实，百度很早就在道路上测试过无人驾驶，也与多地政府有过合作，这次乌龙只是一个小插曲，而小插曲背后隐藏的确是百度的大时代。
一、百度进军无人驾驶意欲何为?
最近一段时间，随着618电商的热潮，关于京东市值即将超越百度的话题一直在各个科技媒体出现，百度的发展潜力被质疑。
其实，百度自从移动互联网时代之后一直就处于比较尴尬的地位，因为移动互联网的入口是多元化的APP，百度在PC互联网时代唯一的搜索引擎入口优势没有了，市场面临着分流。
最近几年，随着今日头条的崛起，新闻类推送类APP直接内容推送到用户面前，用户主动搜索的行为被挤占，这意味着眼球经济被分流了。
而与眼球经济一起分流的就是百度赖以生存的广告业务，虽然百度搜索的广告转化率依然远远高于推送的广告，但是客户公关费，广告费的盘子就这么大，有人分走一块蛋糕，百度的蛋糕自然就小了。
所以，百度需要搜索与广告之外新的增长点。
从2014年开始，百度就在人工智能上连续多年投入巨资，聘请世界一流的科学家，投入规模庞大的硬件，在研发上也达到了高水平。但是这些研发迟迟未能转化成效益。
随着，陆奇的加入，百度终于要把积累多年的AI研究成果变现了，这次百度AI大会推出的DuerOS和Apollo就是当前阶段变现的两个抓手。
百度的DuerOS是基于语音识别的，百度在语音识别，特别是中文语音语义识别上有世界第一流水平，MIT评选2016年十大科技的时候，百度语音识别是中国唯一的一项成就。这个识别率甚至超过人类。
百度把DuerOS提供给家电企业，用自然语言替代各种遥控器，同时提供交互信息，这对家电的体验是革命性的，而DuerOS的软硬件是直接可以变现的。、
现在一台家电大约几千块，DuerOS作为一个模块，最多不过百元级别的销售额，这对百度来说并不过瘾。
于是，Apollo就开始登场，百度做无人驾驶，并且开放Apollo给汽车产业，是准备做无人驾驶时代的微软、谷歌。
不出意外，未来几十年，每一辆汽车都会带有或高或低的无人驾驶功能，这些功能可以是汽车厂商自己开发，可以是外购合作。
百度的野心是做无人驾驶汽车的Windows、安卓，如同现在大部分手机都用安卓系统一样，百度希望未来大部分汽车都用百度的无人驾驶系统，一辆汽车的价格从几万到几十万，几百万不等，而这套系统至少可以是千元、万元级别的受益。
而这套系统成为基础以后，所有汽车上面的应用都要基于这套系统，这个入口的意义甚至比手机入口更强大，背后的效益更加难以估量。
如果百度这个计划成功，那么现在看起来很庞大的搜索业务就只会成为一个部门，百度的体量也会翻上数倍，重新领军中国互联网企业也未可知，这是百度的如意算盘。
二、百度无人驾驶到了什么水平?
无人驾驶现在分类很多，不同的机构把无人驾驶分成了不同的阶段。通常的分发是四个阶段。
第一阶段是驾驶员辅助，驾驶员辅助系统能为驾驶员在驾驶时提供必要的信息采集，在关键时候，给予清晰的、精确的警告，相关技术有：车道偏离警告(LDW)，正面碰撞警告(FCW)和盲区报警系统。
、第二阶段是半自动驾驶，驾驶员在得到警告后，仍然没能做出相应措施时，半自动系统能让在汽车自动做出相应反应。相关技术有：紧急自动刹车(AEB)，紧急车道辅助(ELA)。
第三阶段是高度自动驾驶。该系统能在驾驶员监控的情况下，让汽车提供长时间或短时间的自动控制行驶，这个阶段目前还比较初级。
第四阶段：完全自动驾驶，在无需驾驶员监控的情况下，汽车可以完全实现自动驾驶，意味着驾驶员可以在车上从事其他活动，如上网办公、娱乐或者休息。
百度的L3和L4阶段一直是并行的，目前难度比较高的是L4阶段，完全无人驾驶不仅仅是人工智能需求高，还有一个硬件成本高达的问题。
L4阶段的无人驾驶需要多线激光雷达做传感器，目前这个东西还是天价，几十万一个的东西即使是宾利也嫌贵。随意L4阶段虽然一直在研发，但是距离实用尚有一定距离。
所以，百度目前在推的还是L3阶段的东西，这个与特斯拉的自动驾驶是同一个级别的东西。驾驶员监控状态下的无人驾驶。
相比同级别的特斯拉，百度无人驾驶是有优势的。
首先，百度手里已经掌握了中国很多地区的高精度3D地图，厘米级别的高精度3D地图与高精度GPS结合起来，对于无人驾驶很重要，在L4级别的无人驾驶中几乎是必不可少的。
只有美国通用采集过美国和加拿大地区的高精度3D地图，而中国的地图，百度是独家的。
此外，百度还有一流的图像识别技术，百度的图像识别两年前就在国际上排名前列，深度学习的图像识别对于依靠摄像头采集信息的L3阶段无人驾驶也很有用。
百度的深度学习研发很久，在无人驾驶上，百度搭建了模拟平台，通过自我学习提升无人驾驶的水平，这个与AlphaGO学围棋是一样的。
所谓，变道压实线这种问题，不是技术问题。交规没有做到试验车辆上面去很正常。百度的技术对于大部分车企都有吸引力，所以，百度的Apollo计划才有那么多厂商捧场。
三、方向正确，道路曲折
前不久，百度和德国大陆、博世合作，在中国总理和德国总理见证下签字。百度还一直与nVIDIA，Intel又不错的合作关系。
百度实现无人驾驶的道路是正确的，开放部分软件算法，与nVIDA，Intel合作，上游出硬件，自己出软件算法出数据，下游大陆、博世把软硬件集成做成方案，然后利用大陆博世在汽车产业链中的地位，把百度的无人驾驶技术装车实用。
这个思路是完全正确的，而且百度这里还隐藏了一手。厂商用了百度的方案，就意味着装车的数据也归百度所有，特斯拉依靠它可怜的几万车主收集数据，提升策略。
而百度的计划成功，则意味着百万，千万的车主都给百度提供大数据，百度用这些大数据深度学习，无人驾驶水平很快就会让竞争对手难以企及，等到多线激光雷达价格下来，进入L4阶段，也就没有什么企业能和百度的无人驾驶竞争了。
百度的理想非常丰满。
当然，真正执行起来，上游的nVIDIA，Intel，下游的博世，大陆，再下游的汽车厂商能否和预想的那么容易合作，还需要实践来检验。
百度走在正确的道路上，但是能不能到达预想的目标还有很多变数。
