5G|百度最新无人车技术低调发布！6位大牛，人均至少T11( 五 ) 中国联通|5g通信

为应对上述问题，百度是通过数据、模型、指标的集中式、端到端整合，来实现高质量的数据消化，其基于持续学习与AutoML概念在数据闭环里设计了一套自动化训练引擎，并做了多模块联合优化以及数据分布方面的一系列工作。
以行为预测为例，其实可以通过问三个问题来映射所有的数据到不同的场景，而这三个问题，可以分别是主车的行为、障碍物的行为，以及障碍物的类型。当对每个场景的数据进行统计，就可以最终获得整个数据集所对应的数据分布描述。
总结来看，百度提出了以高提纯、高消化为核心驱动力的数据闭环的设计思路。高提纯通过小模型和大模型的车云协同，实现高效的数据挖掘和自动化标注；高消化通过数据、模型、指标的集中式、端到端整合来实现。
除此之外，训练、推理以及数据分布是在数据消化中可以形成有效的一个反馈机制，进一步提升数据消化的整体效率和效果。
百度造芯，如何支持自动驾驶？昆仑芯科技CEO欧阳剑，介绍了百度在自动驾驶芯片方面的布局和进展。
昆仑芯已经量产了两代，第三代、第四代芯片在研发过程中。
其中，第一代AI芯片采用14纳米的工艺、2.5D的封装，这款芯片刚量产就在百度数据中心里部署了超过2万片；第二代AI芯片为7纳米工艺，采用了XPU第二代的架构。截至2022年，第二代昆仑芯已经在数据中心、工业、自动驾驶等领域进行了大规模的部署和落地。

昆仑芯产品有三点优势：第一，昆仑芯是为数不多能够在真实系统上大规模部署和应用的AI芯片；第二，其生态完备性是国内做的最好的，跟国内所有的处理器、操作系统都进行了适配；第三，它灵活易用，提供的SDK ，给予开发者非常低的学习门槛和非常快的迭代效率。
截至目前，昆仑芯已经在车路协同、物流系统、智慧交通等与交通相关领域落地。具体到自动驾驶方面，昆仑芯二代芯片已经在百度RoboTaxi系统上做了完全适配。

我们用昆仑芯二代芯片跟业界最主流显卡做了性能对比，性能优于这个显卡，而功耗只有不到它的一半。我们也跟主流的AI加速卡做了性能对比，是它的两倍以上，同时我们也做了一个端到端的测试，在不到它的一半的功耗之下，取得了比较领先的性能。
除了AI的模型，在一些控制规划模型上，昆仑芯也取得相对一些显卡更好的性能效果。

不止与RoboTaxi驾驶系统适配，昆仑芯也在一些仿真系统和在路测系统上做了测试，效果达到客户的要求。
今天的高阶自动驾驶计算系统，与数据中心系统有非常相似的地方，它的算法非常多元，迭代速度非常的快，复杂度越来越高。这对芯片的要求也越来越高，它一定是要求非常好编程、好移植，否则那些先进的算法没法很快迭代到车上来使用，系统也就没法保证领先性。此外，稳定性也要非常好这不仅包括硬件，还包括整个软件，乃至整个系统。

在车载计算系统上，过去有观点认为它是相对封闭的系统，要做非常深度的软件和硬件定制。五六年前在云端AI芯片上也一样有人在讲这个观点。但今天回头来看，过去五六年提上述观点的AI芯片公司全部已经不在市场里。
因此，未来车载计算系统一定是相对开放，能够给用户提供高算力、高通用，可以满足客户个性化需求的计算系统。
未来，昆仑芯也会考虑面向高阶自动驾驶系统定制车规高性能的SOC 。
商业落地：L4降维真的能走通？百度智能驾驶事业群组技术委员会主席王亮，介绍了Apollo在L2、L4方向的商业化进展，以及如和将两种不同的技术栈，统一在一个数据闭环之中。