7月3日，2021年百度AI开发者大会召开。过往三届的大会均由AI主持人小度全程控场。百度创始人、兼任CEO李彦宏公布了百度AI的各项技术进展，以及落地成果。
王海峰在现场公布，百度大脑升级至5.0，形成了包括基础层、感知层、认知层、平台层和AI安全五大部分的核心架构。其背后是百度大脑流式多级的截断注重力模型（SMLTA），它能让语音识别速度大幅提升，正确率提高15%-20%，是前期基于流式注重力的语音识别线上服务。
在芯片方面，百度发布了一款新的芯片“鸿鹄”，这款芯片适用于远场语音交互场景。鸿鹄芯片使用了HiFi4自定义指令集，双核DSP核心，平均功耗仅100mW。这款芯片是根据车规级标准打造，主要应用于车载语音交互、智能家居等场景。
当天，百度发布小度助手5.0，AI创新速度再次革新人机交互体验。在现场，李彦宏演示了小度的“全双工免唤醒”能力，这是对此前“一次唤醒，多轮交互”的升级。这是指小度能在用户与他人对话的同时，互不干扰地实现人机交互，即小度知道什么时候该应答，执行任务。
当前，“双全工免唤醒能力”已在小度在家系列产品上线，小度在家、小度在家1S已实现全员软件版本升级，小度在家1C也即将在7月份实现全员软件升级。
2021年，百度自动驾驶自启动时就自带光环。六年过后，这位“带头大哥”首度公开自动驾驶里程数：L4级自动驾驶路测里程破两百万公里。百度Apollo超300辆自动驾驶测试车辆已在13个城市测试运营落地。依据第三方专业机构报告，百度新增438项自动驾驶专利，全国第一，领跑中国自动驾驶。
用一个句话概括Apollo新进展，那一定会是：L4
自动驾驶开启量产时代。从L4自动驾驶技术、运行政策标准、前装产线、到Robotaxi商业运营，ApolloL4自动驾驶规模化落地已全面打通。这对百度Apollo亦或中国自动驾驶，都是里程碑式的事件。
1、AI芯片未来更亮眼
在大会上，百度公布，百度飞桨与华为麒麟达成深度合作。麒麟与飞桨深度对接，将为端侧AI提供很强劲的算力。同时，双方将协作探索基于飞桨平台和麒麟芯片的深度学习模型练习与猜测，用全球领先的端测AI芯片和深度学习平台，打造很好的深度学习运行效率，充分发挥软硬件结合的优势，促进更多AI应用落地，惠及更多用户，切实推动中国的产业智能化。AI成为了未来发展的趋势，而将AI引入到芯片中也是大势所趋，百度飞桨已开源70多个经过真实业务场景验证的官方模型，涵盖视觉、NLP、推荐等AI核心技术领域，这对于我国在AI领域的发展无疑是重大推动。
2、L4自动驾驶汽车商业化
自动驾驶的发展其实离不开两个方向的同时进化，一是汽车本身的智能化/自动化，另一方面是车路协同，也就是所谓的“聪明的车+聪明的路”。“单车智能”的上半场如火如荼，“场端智能”的下半场也已经开启。
百度副总裁李震宇介绍，由百度和一汽红旗打造的中国首条L4乘用车前装产线目前已经开始正式投产下线，首批量产的L4级自动驾驶乘用车将率先落地长沙，兑现百度要让无人驾驶出租车跑上街头的承诺，实现从规模测试，到前装生产线，再到落地运营的完整链条。
此前，百度就与长沙市展开了智能交通的合作，ApolloGo长沙项目初期没有基于车路协同来实现，而是利用单车智能。但百度表示，车路协同一定会应用，只是当前涉及到基础设施改造的时间问题。
ApolloGo项目分为三个运营阶段。首先是，初期小规模试运营，大约有100辆定制量产车参与，不过局限于区域试点。现场工作人员称，运营区域由政府划定，但不是封闭场景，有社会车流。其次是，规模化试运营阶段，车辆总数将超过1000辆，在多城市的车路协同区进行。很后，在多城市商业化运营
阶段，将有超过10000辆自动驾驶量产车，将覆盖主要智能交通相关城市及郊区，此阶段如顺利开展也标志着商业模式已被印证。
此外，百度在自动驾驶设计上拿出了两套感知层解决方案，一是L4级自动驾驶量产车所搭载的激光雷达；二是面向L4级自动驾驶的ApolloLite纯视觉解决方案。通常来说，激光雷达可以为自动驾驶汽车构建3D环境模型，是当前自动驾驶技术发展所需的主流配置，从安全性上来说，也提供了冗余保障。总的来说，同时嵌入这两套解决方案目的可能在于，百度想通过ApolloLite方案来降低自动驾驶商用的成本，究竟配置激光雷达直接拉高了市场化的门槛。也许，ApolloGo项目在前期还是离不开激光雷达，但不排除ApolloLite在未来会逐步得到更多应用。
本文系饮鹿网（Innov100）原创文章，转载请标明出处。
自动驾驶开启量产时代。从L4自动驾驶技术、运行政策标准、前装产线、到Robotaxi商业运营，ApolloL4自动驾驶规模化落地已全面打通。这对百度Apollo亦或中国自动驾驶，都是里程碑式的事件。
1、AI芯片未来更亮眼
在大会上，百度公布，百度飞桨与华为麒麟达成深度合作。麒麟与飞桨深度对接，将为端侧AI提供很强劲的算力。同时，双方将协作探索基于飞桨平台和麒麟芯片的深度学习模型练习与猜测，用全球领先的端测AI芯片和深度学习平台，打造很好的深度学习运行效率，充分发挥软硬件结合的优势，促进更多AI应用落地，惠及更多用户，切实推动中国的产业智能化。AI成为了未来发展的趋势，而将AI引入到芯片中也是大势所趋，百度飞桨已开源70多个经过真实业务场景验证的官方模型，涵盖视觉、NLP、推荐等AI核心技术领域，这对于我国在AI领域的发展无疑是重大推动。
2、L4自动驾驶汽车商业化
自动驾驶的发展其实离不开两个方向的同时进化，一是汽车本身的智能化/自动化，另一方面是车路协同，也就是所谓的“聪明的车+聪明的路”。“单车智能”的上半场如火如荼，“场端智能”的下半场也已经开启。
百度副总裁李震宇介绍，由百度和一汽红旗打造的中国首条L4乘用车前装产线目前已经开始正式投产下线，首批量产的L4级自动驾驶乘用车将率先落地长沙，兑现百度要让无人驾驶出租车跑上街头的承诺，实现从规模测试，到前装生产线，再到落地运营的完整链条。
此前，百度就与长沙市展开了智能交通的合作，ApolloGo长沙项目初期没有基于车路协同来实现，而是利用单车智能。但百度表示，车路协同一定会应用，只是当前涉及到基础设施改造的时间问题。
ApolloGo项目分为三个运营阶段。首先是，初期小规模试运营，大约有100辆定制量产车参与，不过局限于区域试点。现场工作人员称，运营区域由政府划定，但不是封闭场景，有社会车流。其次是，规模化试运营阶段，车辆总数将超过1000辆，在多城市的车路协同区进行。很后，在多城市商业化运营阶段，将有超过10000辆自动驾驶量产车，将覆盖主要智能交通相关城市及郊区，此阶段如顺利开展也标志着商业模式已被印证。
此外，百度在自动驾驶设计上拿出了两套感知层解决方案，一是L4级自动驾驶量产车所搭载的激光雷达；二是面向L4级自动驾驶的ApolloLite纯视觉解决方案。通常来说，激光雷达可以为自动驾驶汽车构建3D环境模型，是当前自动驾驶技术发展所需的主流配置，从安全性上来说，也提供了冗余保障。总的来说，同时嵌入这两套解决方案目的可能在于，百度想通过ApolloLite方案来降低自动驾驶商用的成本，究竟配置激光雷达直接拉高了市场化的门槛。也许，ApolloGo项目在前期还是离不开激光雷达，但不排除ApolloLite在未来会逐步得到更多应用。
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