城市，大型人類聚居地。房子，小型人口居住地。在快速的城市化中，人口與土地的沖突在置房問題上格外凸顯。車子，或許正在彌合兩種空間場景。
2022年成為雷射雷達量産元年，L3、L4、L5級别的進階自動駕駛階段即将來臨。但百度仍想做好車、路、人的協同，準備一場量産L2級别的速度戰。
目前百度降維推出的L2屬于輔助駕駛階段，屬于有限環境下的自動駕駛，例如ACC、AEB等。環境可模拟、可預測，技術上相對容易實作，與傳統車企合作量産的關鍵在于能否建立一套持續更新優化的軟體架構和獨享的上路資料庫。
百度智駕技術部産品架構師柴婉琦說到，ANP本身産生的資料将在量産上市後大規模上路，這些資料不僅僅局限于高速場景，停車場景，複雜停泊角落，也将包含豐富的城市場景，海量的長尾問題資料，比如移動紅綠燈遮擋，逆光反光、行人場景、異形的機動車場景以及夜晚場景，在資料成功回報後會建築極高的護城河。
随後，以資料驅動智能汽車的生産、訓練、回報、再循環，訓練出最佳的軟硬體一體方案，集系統化駕駛技術加持智能座艙。在使用者對整車性能選擇前，率先向世人展示智能汽車的真實模樣，收割一波使用者心智。
作者 | 吳彤
編輯 | 青暮、張棟
百度造車時，幾乎沒有人說一句好話。
它來得遲、别扭，像是非要做點什麼證明自己。
自2013年，百度入局自動駕駛，八年來，百度的一些努力還在繼續。在今年自家的AI開發者大會上，似乎宣告自己已經重回BAT，成為一家「汽車AI服務公司」。
會上，李彥宏表示，作為AI技術積累和産業實踐集大成，百度大腦的日調用量突破1萬億次，不僅為創造者準備好了“AI工具箱”，更為社會和産業的智能化轉型提供了技術“大底座”。
更進一步說，百度想用自己的AI，實作城市内車、路、人協同，造出更多的智能汽車。
科技巨頭下場造車，多是All in汽車智能化。從布局智能駕駛、智能服務到智能座艙，百度一步一步走向控制技術、平台開發、軟體應用等領域。
百度既想成為中國在智能網聯與自動駕駛領域的領軍企業，又想在産業落地方面發揮更大的作用，最簡單的方法是快人一步。
AI造車，一看生态、二看規模。
錯失移動風口的百度，選擇牽手傳統車企，為汽車行業及自動駕駛領域的合作夥伴提供一個開放、完整、安全的軟體平台，幫助他們結合車輛和硬體系統，快速搭建一套屬于自己的完整的自動駕駛系統。
這是規模戰。除此之外，百度還想定義智能汽車的下限。憑借智能座艙，打造人車合一的極緻體驗感。
如同百度當年與餓了麼、美團比拼外賣零售業務，網際網路公司的競争，擅用網際網路打法，在個體建立新興市場認知的過程中，比拼“第一印象”，用技術能力建築行業标準。
當然，造車業務與衆不同，回報周期長，資金投入大，服務終端在整車。遲到的下場，或許給了百度一次認真思考的機會--做AI終端服務。
1
百度造車，分為幾步？
在百度造車的曆史上，有幾個重要的時間節點：
2015年，百度成立了“百度自動駕駛事業部(ADU)”，開始大規模投入無人車技術研發，并聯合一汽紅旗共同研發國内首款L4級自動駕駛乘用車；
2017年4月19日，百度将軟體平台定義為“Apollo(阿波羅)”計劃并釋出；
2021年11月25日，百度Apollo獲國内首個自動駕駛收費訂單，标志着自動駕駛正迎來“下半場”——商業化營運階段。
可以說，百度雖然下場早，但是造車晚，一頭錨定自動駕駛，做了八年苦行僧。
為何在2021年百度開始謀合作，以整車制造商身份進軍汽車行業？
其實是國内造車進入了深度融合期。傳統轉型車企、跨界公司已經從“跑馬圈地”式的數量增長式發展，逐漸轉變為深度挖掘、專業化比拼式的發展模式。各家要踩正發展鼓點，适配使用者需要，運用新興技術手段，以車、網、雲、路為平台，形成服務矩陣并互為生态支撐，聚合第三方服務内容，加速推進智能汽車“出圈”、造車品牌“出圈”。
在前不久，據派财經報道，一位Apollo員工曾表示：“百度希望Apollo形成一套标準，軟的硬的前的後的，都用我的标準，主機廠就變成硬體供應商。”
在AI開發者會上，百度将出圈方式分為兩步 ：
第一步、将頂級自動駕駛技術降維，實作量産，擁抱城市工程作業（包括零售送餐）和計程車。
百度将其概括為自動駕駛、智能交通、智能汽車三大闆塊：基于其汽車智能化産品AVP（自助代客泊車）、ANP（領航輔助駕駛）、AIR智能道路系統及小度車載等最新上車情況，與多個生态夥伴聯合打造“汽車機器人”，涵蓋乘用車、公共汽車、幹線物流、倉儲配送、礦山港口作業等細分場景。
這些場景同樣也是其他造車公司容易想象的場景，汽車終端的競争，才是真正的較量。
第二步、打造汽車終端--智能座艙，由增量擴張變為内涵拓展，給予第三方軟體服務商機會，擁抱城市私家車。
如果說元宇宙開啟了社交空間的“商業時代”，那麼智能座艙則是通向這個時代的“元宇宙”。無需VR眼鏡、觸摸手套或腦機接口，智能座艙所見即所得，進場即用，在使用者無感中打造了一個幾近玄幻的實體空間。
今後的造車界，跨界、協同、關聯、共享将成為發展常态，汽車終端的融合不斷重新整理着我們的想象。李彥宏表示，擁有情感和智慧的革命性汽車機器人，将會帶來一場出行方式的長遠變革。
2
整車終端：智能座艙
智能座艙，被造車界定義為第三空間，意味着場景消費正重塑着智能汽車的發展路徑。
它将座艙實體空間中的設施、活動、服務和人群等元素系統內建為一個汽車智能化的精神價值與生活方式，成為差別于居住空間、工作空間的第三種空間。
将車定義為第三種空間，需要有一定的技術能力和場景想象能力。
它要滿足的是“邊開車、邊服務”的場景需求，促進自動駕駛技術與互動場景的良好連接配接。
小度助手汽車版的産品負責人沙琦峰表示，從自動駕駛汽車到智能汽車，以互動性能為代表的智能座艙被劃分為三個時代：
1.0有人駕駛時代，小度車載OS面向量産的完整人工智能車聯網系統解決方案，幫助車企完成智能化改造；
2.0人機共駕時代，駕駛員釋放更多精力，小度與更多服務資源比對，提高上車效率，比如堵車過程中看個小視訊、推薦前方酒店、加油站、停車場；
3.0無人駕駛時代，小度重新定義座艙場景，通過最佳互動方式将無限服務直接推送至使用者，比如以語音互動接管中控觸摸屏，以唇語跟蹤代替指令訓示，以主動場景感覺提供實時車載娛樂。
三個時代，分别強調互動方案有無、産品多少、互動好壞。
在3.0場景中，什麼是最好的人車互動？
百度集團智能助手首席架構師，小度科技CTO朱凱華定義了一個新AI，“環繞智能”（Ambient Intelligence）：
“環繞智能是将數字世界的内容和服務通過裝置「編織」入實體世界。在實體世界中，智能環繞着你，持續适應你，了解你所處的場景和你的偏好，在你需要時響應你，不需要時隐入環境。”
Ambient一詞，強調“氛圍感”。
智能車艙，應該有一種流動的氛圍。追求溫度與詩意，向往自然精神，以人為中心，将整車打造成一個服務于第三生活場景的氛圍空間。
這種設計，首先要解決人車單向互動的問題。
人類五感的潛力，不隻局限于實體世界的刺激。随着技術的進一步發展，可以挖掘更多的感官體驗力，創造全新的體驗。
其次，尋找最佳互動模式。
普适計算時代，未來的人機互動模式應該是多模态的。我們既可以用鍵盤、滑鼠、語音進行機器操作，也可以用手勢、表情、唇語進行操作。
最後，建立最人性化的互動形式。
在整車終端，包含兩種空間狀态，一種為車内終端，第三空間；一種為車外終端，LBS服務。兩種服務的生态融合正在成為趨勢。
如此，智能汽車的終端差異化競争，才拉開帷幕。
3
環繞智能，如何實作?
百度拿出了自己的拳頭産品，語音技術，并在會上再次拿出《百度車載小程式白皮書》，強調百度智能小程式将繼續深化場景矩陣，打造全新入口的開端的“造物者”形象。
自2017年百度召開年度Al開發者大會，小度助手（DuerOS）幾乎也保持着每年一次的疊代頻率。
今年會上，小度助手7.0釋出，具備語音、視覺及多裝置協同下的多模态感覺及了解能力；同時創造出多項業内首創AI技術，調動更多内容和服務，提高人機互動體驗。
小度助手汽車版的産品負責人沙琦峰表示，語音觸摸屏技術，将成為智能汽車的标配。
更新後的小度提高了互動能力和了解能力：
1、一次喚醒，延長聆聽，多次互動。
小度助手7.0首創了“快捷指令詞”功能，使用者不用再說“小度小度”，而是像人與人自然聊天一樣，呼喚“小度”兩個字就能喚醒裝置，多輪對話，全面适應使用者多元個性化習慣。
2、自然語言下快捷執行，提高人機置信度，主動判斷使用者溝通對象。
小度助手7.0還能智能判斷使用者的溝通對象，如果使用者是在跟小度對話，小度就立刻給使用者答案，如果不是，小度就會結束互動，人機互動體驗更加自然。
3、提高了在了解使用者需求時的融合判斷，并在互動中自主學習，實作對使用者的個性化互動。
在首創的PCAN模型「Personalized Contextual Attention Network for Large-scale Goal Tracking，個性化上下文注意力網絡做超大規模需求追蹤」的加持下，小度裝置能夠通過使用者過往的交流習慣、話術動作等，預判和了解使用者的需求。
同時為了實作PCAN模型“自主”學習，還建立了一個自學習的深度學習語義了解系統。使用者使用小度的次數越多，小度助手就會越來越聰明，越來越懂你。
當使用者一個新需求上線時，首先通過文法系統的标注和挖掘閉環做冷啟動，然後将其上線不斷累積使用者行為，并在接下來通過自動的樣本挖掘得到滿意度标注，通過滿意度标注來訓練整個PCAN網絡。
這個模型的突破之一在于百度訓練了一個通過使用者session得到的滿意度的自動标注的機器學習模型。
突破之二在于PCAN模型是一個request級别的模組化模型，每個request包含了使用者完整的上下文，模型能夠學習到上下文對話中的微妙語義變化，進而在連續對話當中了解得更好。
突破之三在于這個文法系統和深度學習系統是在全局view下形成的回報閉環，而不隻是作用在一兩個垂類。
超強的語音感覺和了解能力，将車内“互動場景”變為沉浸式“社交商業場景”。朱凱華總結道，“每一次人機互動的更疊，都在推動時代變革。”
深處媒介融合時代，手機端的APP服務模式融入整車，成為新常态。
總體來看，小度助手汽車版基于百度整體的底座能力進行深度打造，主要分為三層：
第一層是屬于新生态，屬于資源層，一個是可合作的内容服務資源，一個是小度車載服務小程式的資源。
第二層是車載智能助手的大腦，新智能引擎。在智能引擎的基礎上，完成上面兩種内容資源和車内場景的精确比對。
第三層是艙内新互動場景。既區分車内場景中深度場景和輕度場景，又能提煉車内場景中的獨特場景，進而将不同的互動狀态投送使用者和開發者以及下遊OEM客戶，在智能座艙服務體系中領先一代。
流量打法，在當下的造車潮中再現神奇。
在百度之外，同樣All in 汽車智能化的公司不多，華為算是一個。未來，這一場技術與速度并存的造車戰，還會湧入更多的新勢力，誰會率先挖出造車護城河呢？
參考資料：
https://live.baidu.com/m/media/pclive/pchome/live.html?room_id=5073514604&source=h5pre
https://36kr.com/p/1547952602818563
https://new.qq.com/omn/20211229/20211229A03B3A00.html