李彦宏智能交通七讲

发刊词 智能交通改变未来出行

你好，接待来到《智能交通》这门课。我是百度公司的开创人李彦宏。

你晓得，百度是做搜索起家的。曩昔十多年，百度也一向在大范围投入野生智能。9年前我们起头研发自动驾驶技术，做无人车。

那你能够会问，我为什么不讲野生智能、无人车，而是要讲智能交通呢？由于我感觉自动驾驶是野生智能最大的利用范畴，而智能交通又是比自动驾驶大很多的一个概念。

交通是经济的头绪，文化的纽带，是既关乎经济又关乎民生的一个大题目。智能交通有四大关键介入方：人、车、路和情况。智能汽车只是智能交通里的一个关键介入方。智能交通是智能城市的重要组成部分，智能城市又是智能社会中的一个重要元素。所以说，无人车只是起点，终局是智能交通、智能城市，甚至是智能社会。

基于这样的终局思考，百度的成长偏向也从自动驾驶技术研发，逐步延长到了智能汽车制造、车路协同、智能交通、数字城市运营，等等。今朝，在全球范围内，百度都是为数不多的停止了周全结构的公司。

说回到交通。我们每小我每一天都在介入交通。交通呢，又是一个出格复杂的系统，行人、灵活车、非灵活车、路网、停车场、信号灯等等，这么多要素交织在一路，想要顺畅地运转、治理好，确切不轻易。

现在的城市交通系统还不够完善。你必定也有感受，特别是在早晚高峰的拥堵时段，在城市交通的十字路口，拥堵题目特别严重。交通拥堵不但是迟误时候，一堵车，司机就轻易加塞、抢行、违反交通法则，形成交通变乱，老百姓的出行平安也就保障不了。

我跟你说几个数据，你体味一下：在中国，36个重点城市里，有跨越1000万人，单程的通勤时候在60分钟以上。全球每年有135万人，死于门路交通平安变乱；也就是说，均匀每24秒，就有一小我在交通变乱中丧生。可见我们的出行效力战争安还有很是大的提升空间。

还有一个数字，你也值得关注一下。在中国，交通范畴的碳排放，占全国碳排放总量的9%，其中门路交通，在交通运输业整体碳排放傍边占比高达84%。我国要实现2030年碳达峰，2060年碳中和的方针，交通不能不停止一场“绿色反动”。

你看，交通既是我们每小我平常生活中的小事，也是我们国家、全天下都关注的大事。

我再跟你说几个数：到2030年，全天下将有50亿人会居住在城市。全球汽车保有量将由现有的12亿，间接翻倍到达24亿。在中国，跨越1000万生齿的城市将延续增加。这意味着在未来，交通拥堵、平安、碳排放等题目会越来越突出。

那末，智能交通能处理哪些题目呢？就是平安、效力和低碳。

首先说平安。我看到一个数据，大约94%的交通变乱是报酬身分致使的，包括酒驾等危险驾驶行为。在中国，酒驾、醉驾是刑事案件傍边排名第一位的。还有相当大一部分交通变乱，是司机开车时看手机致使的，看手机30秒相当于盲开500米。

而到了智能交通时代，自动驾驶可以完全避免类似题目标发生。波士顿征询的一份报告说，智能汽车和同享无人出租车假如普遍利用，可以让城市街道上的汽车数目下降60％，同时削减90％的门路交通变乱。

由于自动驾驶的车满身遍及灵敏的传感器、雷达、摄像甲等等，感知上要比人类强很多，能看到人眼看不到的死角，决议速度也比人类快了很多倍。在操纵履行上，机械也比人类稳定。人会疲惫，会情感化，会危险驾驶，而机械不会。

我相信，随着自动驾驶技术越来越成熟，自动驾驶比人类驾驶更平安。不管是骑自行车的人、骑摩托车的人，还是步行的人，出行城市变得加倍平安。

再说说进步通行效力，减缓拥堵。大师会以为，减缓拥堵，就是要建更多的路。这实在是不现实的，也不经济。从软件、运营层面提升通行的效力，它的实施本钱和实施难度，远远低于门路扩建。由于门路扶植的本钱很是高，周期也很是长。

百度在河北保定、湖南长沙、北京亦庄、广州黄埔等城区的落地理论证实，经过智能的交通讯号控制，可以提升20%-30%的通行效力。比如，广州黄埔区的6条主干道，司机均匀遇红灯的停车次数，从3-4次下降为0-1次，在开泰大道东往西的偏向，实现了一路绿灯经过12个路口。

我再跟你讲一个国外智能交通的例子。美国新泽西州的梅多兰兹，就摆设了一套自顺应的交通讯号控制系统。什么是自顺应？就是交通治理系统需要按照当前现实的交通状态、拥堵水平，自动调理红绿灯的时长。梅多兰兹这套系统的128个信号灯，都是联网的，可以相互通讯、调和工作。这套系统天天为40万辆车供给办事，可以在15分钟内疏解掉长达8千米的拥堵。

别的，一些前沿的研讨也证实，自动驾驶的车可以提升通行效力。《科学》杂志2018年刊登的一篇文章说，在一次仿实在验中，一个8字形的交通场景下，14辆车中加入1辆自动驾驶的车，便可以使得车流的速度翻倍。

我小我对智能交通有很悲观的期待。我以为，假照实现了智能交通，5年之内，中国一线城市将不再需要限购限行；10年之内，交通拥堵的题目就能获得根基处理。

最初来看碳排放题目。究竟上，处理交通拥堵题目，便可以节俭能源，削减空气净化，帮助实现碳达峰和碳中和。稀有据显现，拥堵、停车效力低等交通题目，会让全国每年的碳排放量增加74万吨。我以为，大力成长车路协同和自动驾驶，扶植低碳的智能出行办事系统等，可以让我们的城市更绿色。

你可以憧憬一下，智能交通未来的样子：之前某条主干道经常由于车多拥堵，假如智能交通实现了，你再经过这条路的时辰就不会碰到堵车，一路绿灯通行。等你到了公司楼下，车可以自己去找空余的停车位，需要用车的时辰，你在手机APP里点一下，车自己就会开出来。

像开车这样的静态交通、停车这样的静态交通，假如都治理好以后，“人畅其行，物畅其流”的未来交通愿景就实现了。

好，说完智能交通的愿景，最初我想说说百度，跟你先容一下百度在自动驾驶、智能交通方面，有啥新的摸索。

今朝，百度的自动驾驶技术已经做到完全的“去平安员”了，也就是说，不需要平安员坐在自动驾驶的车上。从2021年5月份起，在北京首钢园，你可以随时打到一台萝卜快跑“无人车”，没有驾驶员，也没有平安员。假如碰到题目，我们有5G云代驾远程接收，保障行驶平安。我们还制定了一个小方针：2025年，希望将同享无人车办事扩大到65个城市，2030年扩大到100个城市。

智能交通方面，曩昔几年百度和北京、广州、长沙等城市一路试探，有了很多的落地理论，比如长沙市的聪明停车项目、保定市的聪明交管项目、广州市的智能交通新基建项目等。到今朝为止，百度的智能交通处理计划已经在全国50多个城市落地。

而且在北京，我们有一个“亦庄形式”。亦庄开辟区利用了最早辈的智能交通理念和自动驾驶技术，包括车路协同、智能信控、同享无人车等等。百度还获得了无人车的贸易运营派司。这些都在逐一考证，我们心目中的智能交通的未来，是实在可行的。

百度在各地摸索智能交通，始终遵守一个理念，就是从自动驾驶动身的智能交通，是基于聪明的车和智能的路，把野生智能、5G通讯、云计较等技术，跟交通行业做深度融合的智能交通。

固然，我们也越来越意想到，交通这样一个复杂系统，在往智能化升级偏向进步的时辰，既离不开政策、产业、市场需求等各个方面的支持，同时也需要处理本钱、数据平安、隐私伦理等各类百般的新题目。百度今朝也在不竭试探这些新题目标新解法。

百度是一家技术公司，在10个百度员工里，有6个是搞研发的。我一向深信，技术可以改变天下。固然了，技术只要办事于人，办事于社会，才真正成心义。我希望百度的技术能落地生根，融入到人们实在的生活场景中，为每小我生活品格的提升进献气力。

我这小我天生喜好新工具，喜好应战。我总感觉，假如可以应战成功，我就会进入一个更好的状态。对我们每小我和我们所生活的城市来说，智能交通就是这样一个大应战。

大城市的限购限行还要延续多久？拥堵题目能不能完全处理？若何将交通平安变乱下降90%？我们离无人驾驶还有多远？未来城市会是什么样子？假如你关心这些题目，接待你随时加入这门课。

我们下一讲见！

01 导论：车路协同为什么重要？

你好，我是李彦宏，这是这门课的导论。我来跟你谈一谈百度对智能交通的思考。

在发刊词里，我谈了智能交通首要处理的三个大题目：平安、效力和低碳。也谈到了大力成长车路协同和自动驾驶，扶植低碳的智能出行办事系统，可以让我们的城市更绿色。这一讲，我重点说说车路协同。

什么是车路协同？简单讲，就是车、路、人、情况之间，可以做到实时静态的交互联动。比如我在发刊词里提到的阿谁一路绿灯通行的场景，就是车跟路交互协同的成果。大致进程是这样的：车开到路口，路口的摄像甲等装备检测到车流量、车速等信息，再把这些信息实时反应给智能信号灯系统，系统会自动调理红绿灯的时长，让车辆快速通行。

明天我要讲的车路协同，是一个既安身久远，又兼容当下的智能交通技术计划。安身久远是说，车路协同可以处理未来自动驾驶提高的困难；兼容当下指的是，车路协同还可以处理当下存在的一些交通困难。

举个例子，比如鬼探头题目。什么是鬼探头呢？就是行人大概非灵活车，从司机视野盲区里忽然出现的情况。你能够也见过，在一些路口，有的外卖骑手为了赶时候，能够会违规穿过。这个时辰，假定一辆私人车和它右侧的公交车都往这个路口开。等快到的时辰，公交车由于能看见这个违规穿行的骑手，提早刹车了。但私人车司机由于视野被右侧的公交车遮挡，极能够骑手忽然出现在跟前儿，刹车已经来不及，就会撞上。

这只是视野盲区这一个身分带来的平安风险。我再给你看一个极端天气的例子。在高速上开车的人，最惧怕碰到的就是团雾。什么是团雾呢？它是一团会移动的雾气，几十米大概几百米长，秋冬季节经常出现。司机在高速路上开车，团雾会忽然出现，能见度会一会儿从几百米，下降到十几米甚至几米。这类情况下，司机就很轻易急踩刹车，形成连环追尾。我看到一个数听说，我国高速团雾多发路段，多达3188个。

这些都是交通困难，现有的技术计划还没法很好地处理，大师都在找新的方式。百度作为一家技术公司，这些年跟很多城市的交通部分一路试探和理论。我们以为，车路协同是一个可以处理这些困难的新技术计划。

具体怎样处理呢？还是来看鬼探头和团雾。

还是有人违规穿行马路，司机直行，但视野被至公交遮挡的场景。假如是在车路协同的条件下，虽然司机看不到这小我，但摆设在路侧的智能装备可以感知到，就会顿时给司机发出警告，司机可以立即踩刹车减速，避免变乱发生。这是车内有司机的情况。未来假如路上跑的是无人车，车路协同就加倍关键了。路侧智能系统可以把感知到行人的信息，在数十毫秒内传递给无人车，无人车会提早减速躲避，避免变乱发生。

还有团雾场景。我拿百度介入的京雄高速举个例子。京雄高速全长约100千米，架设了很多车路协同的装备，包括摄像头、雷达、路侧计较单元等。假定50千米的位置出现了团雾，那末当司机开车行驶到10千米位置的时辰，系统就会给网联车发消息（网联车是和云端数据平台连通的车），提早告诉你团雾的位置在哪，面积有多大，估计你多长时候会接近它。假如你的车还不是网联车，今朝经过百度舆图也能收到相关提醒。

鬼探头、团雾，都是交通平安方面的大困难，车路协同可以很好地处理它们。除此之外，车路协同在提升交通效力方面，也能发挥很大的感化。

拿红绿灯举例子。之前路口的红绿灯时长是怎样设置的呢？得交警按照经历手动在信号机背景填写参数。比如把一天分红10个控制时段，早上7点到9点这个时段属于早高峰，车流量大，那就把绿灯秒数拉长，红灯秒数收缩。10个时段都填好了，红绿灯就会依照预先设定的秒数自动运转一段时候。假定这个路口姑且出现车流量变大的情况，红绿灯时长也没法实时作出调剂。等到发现路口已经堵上了，交警再去点窜参数，大概派人到现场去，但这么一来效力就很低。

有了车路协同，情况就纷歧样了。假如一个路口的红绿灯升级成智能红绿灯，它和路侧摄像甲等感知装备是连通的，能随时晓得路口车流量的变化、车辆排队长度等信息，有了这些信息以后，AI智能算法便可以自动调理时长。哪个偏向的车多，就适当耽误绿灯时候。这就是所谓的"灯看车"的结果。现在，河北保定就利用了这样一套智能信控的计划，一些主干道的通行时候均匀收缩了20%。

好，前面我谈的，都是车路协同若何兼容当下，处理当下的交通题目。现在，我们再把眼光转移到未来。我以为，车路协同是未来智能交通最焦点的处理计划。为什么这么说？

你晓得，未来的智能交通离不开自动驾驶。今朝在自动驾驶方面，有两条首要的技术线路，一个是单车智能，另一个就是车路协同。

单车智能，就是在车上装很多的传感装备，比如激光雷达、毫米波雷达等，目标是让车感知一切，练习汽车在极端场景下也能实时作出反应，平安驾驶。现阶段，美国的特斯拉公司和谷歌旗下的Waymo采纳的就是这一线路。而车路协同，简单讲，它比单车智能多了路真个感知、决议系统，多了车、路、人之间的交互联动。这就让车路协同同时具有了三大上风：

首先是平安。现在的单车智能，已经可以做到绝大大都场景下的平安驾驶，可是碰到极端天气、物体遮挡等情况，单车智能很轻易由于看不见、看不清而发闹变乱。而车路协同可以充任自动驾驶汽车的“眼睛”，帮助车辆感知视野盲区的信息。按照百度的推演，经过车路协同可以让自动驾驶变乱率下降99％。

其次是本钱。今朝一辆自动驾驶汽车的硬件本钱在100万元左右。假如将部分自动驾驶功用转移到路端，既可以补齐单车智能的短板，又可以大范围的下降本钱。经过我们测算，假如每辆车可以节省1.98万元的本钱，便可以在每千米的门路上投入100万元的智能化革新。

最初，是鞭策自动驾驶的贸易化落地。车路协同这个技术计划，具有怪异的中国上风。中国每年在交通根本设备上的投入到达万亿元的范围，在车路协同的行业标准、焦点技术、全产业链结构方面也具有上风，中国有望在全球率先实现L4到L5级自动驾驶的大范围贸易化落地。

固然，也有人提出说，车路协同这个计划的落地本钱很高。车路协同需要革新路端，假如要让路端变得智能，能够需要在路口架设一些智能的装备，比如低延时的摄像头、路侧计较装备等；除了硬件，软件方面也得投入，比如搞数据底座、建算法平台。这么一套搞下来，能否是要投入很多钱？而且中国那末多城市，那末多的路口和主干道，革新本钱岂不是更高？

车路协同早期扶植的本钱必定高。这个题目我们不用躲避它。可是，交通是一个持久复杂的题目，我们不能只从资金花费这一个角度来斟酌。一个城市要想减缓拥堵，其中一种法子就是多修路大概拓宽现有的路。但不管是哪一种，都需要征地、找施工团队扶植，我看到一个数据，城市门路1平米的造价要2500元，五六十千米的路段能够就需要8到9个月才能建完。

既然修路本钱高、周期长，那在现有的交通系统上加更多监测装备，能否是可以提升通行效力呢？大师都这么做，就带来了新的题目。就像我们在有的地方会看到，路口的横杆上有很多摄像头，它们分属交警、公安、住建、城管等分歧的部分公用。这些装备虽然收集了很多范例的数据，可是相互之间并不连通，没有法子借助AI算法去做数据挖掘和分析，堵车严重了还得交警亲身到现场批示，而且也形成了一定水平的反复扶植。

车路协同一方面可以复用本来的旧装备，另一方面，它首要经过优化算法的方式来让系统更智能，这样可以节省本钱。比如"灯看车"实现了以后，交警今后能够就不用去现场批示了。而且AI算法会自己进修和迭代，假如100个关联路口都停止了智能化革新，算法就能综合这100个路口的车流量等要素，来优化红绿灯配时，改良全部地区的通行效力。

好，账算完了，有的城市能够也想试试车路协同这个新计划，但随之而来斟酌的一个题目是：车路协同要让车、路、人之间交互联动，需要收集大量的交通数据，有些数据会触及公共交通、甚至是国家平安，车路协同怎样保障数据平安呢？

我的设想是经过智能交通运营商来处理这个题目。

什么是智能交通运营商？你可以类比中国移动这样的电信运营商，电信运营商负责的是一个城市通讯收集的平安和稳定，为公众供给通讯办事。智能交通运营商也类似，它可以作为城市交通数据的运营主体，同时也负责保障数据的平安。而且由于交通数据很敏感，它必须由政府大概国有本钱主导建立，接管政府管控。现在，广州和北京亦庄已经在试探智能交通运营商这类形式了，两个城市都别离建立了车城网科技公司和车网科技公司。我们判定，未来每个城市都将有自己的智能交通运营商。

最初总结一下，未来的城市智能交通，不但要有“聪明的车”，还要有“聪明的路”。有了车路协同，我们未来的出行将加倍高效。有了车路协同，不管是人类开车，还是自动驾驶的车，城市加倍平安。

好，以上就是导论的全数内容，我们下一讲见。

02 汽车：自动驾驶怎样提升交通平安？

你好，我是李彦宏。从这一讲起头，我会从交通平分歧的场景、脚色动身，跟你讲讲我对智能交通的了解。

在发刊词里我说过，智能交通有四大关键介入方：人、车、路和情况。这一讲我就先来谈一谈汽车这个脚色。

汽车是百姓经济支柱产业之一。我跟你说几个数据，你感受一下：2020年，国内汽车产业范围，包括汽车制造、保险、维修等，大约是15.6万亿元，而我国GDP的范围是101.6万亿元。可见，汽车产业范围之大。

在我看来，汽车产业范围大，底子缘由是汽车的需求量大。我看到公安部公布的最新数字，2021年全国汽车保有量是3.02亿辆，比上一年多了2622万辆。全国汽车保有量跨越100万辆的城市，今朝到达79个，其中北京、成都、重庆三个城市，已经跨越了500万辆。

汽车一多，题目就来了。

最使人担忧的就是平安题目。在发刊词中我说过，全球每年有135万人死于门路交通平安变乱。在中国大约是5-6万。我再说一个目标，万车灭亡率，就是一年时候里头，每一万辆灵活车所对应的交通变乱灭亡人数。中国交通的万车灭亡率是1.66，美国事1.26，日本是0.51，英国事0.49。可见，中国交通平安情势很是严重。

怎样能让我们的交通更平安？在上一讲的导论中，我首要讲了用车路协同的方式来下降交通平安变乱发生率。但看远一点，未来10-40年，我以为自动驾驶汽车将是智能交通的关键变量，它将为处理交通平安题目供给新思绪和新计划。

这里我先说明一下，自动驾驶既包括帮助驾驶，也包括人类完全交出偏向盘的高级别自动驾驶。我这一讲跟你聊的，主如果高级别自动驾驶。只要它获得提高了，才能让交通平安题目发生质的变化。

为什么这么说？在我看来，自动驾驶汽车比人类开车更平安。我晓得，这听起来有点变态识。我们还是拿数听措辞。先来看两个数字：一个是美国公路平安治理局公布的，94%的交通变乱是报酬缘由致使的，包括留意力不集合、决议失误、疲惫驾驶、醉酒驾驶等。中国公安部也公布过一个数字，报酬身分酿成的交通变乱比例占到90%。

假如能避免这些报酬身分，不便可以将交通变乱下降90%吗？用自动驾驶取代人类驾驶，就是一种有用的计划。自动驾驶的车，比人更遵照交通法则，也不会有疲惫驾驶、醉酒驾驶等危险行为。

而且，一辆高级别自动驾驶的汽车，常常安装着二三十个摄像头、雷达等传感器。打个例如，假如说人类是用两只眼睛收集路况数据的话，那末自动驾驶汽车就相当于在用二三十只眼睛在收集数据。它的计较才能比人类大脑更强，决议速度也比人类快。

这么一来，交通变乱发生几率，便可以降到极低的水平。我们做过一个测算，当自动驾驶汽车的渗透率到达50%，也就是路上跑的车一半都是自动驾驶汽车的时辰，可以削减50%-80%的交通变乱；当这个渗透率到达100%时，可以削减90%以上的交通变乱。

听到这儿，你能否是感觉自动驾驶还挺利害的？不外现阶段，自动驾驶完全提高还需要相当长的时候。究竟技术成熟是一个循序渐进的进程。

我对自动驾驶完全提高这件事，是很悲观的。先不说带有自动驾驶大概帮助驾驶功用的车托付量正在快速增加。即使是自动驾驶汽车提高率很低的情况下，也会对交通平安和效力，发生极大的影响。

具体怎样发挥感化呢？就拿刹车这个行动来说吧。有个统计数据，一般司机每开一百千米，均匀就会出现12次急刹车的行为。只要司机踩一脚刹车，前面的司机就得随着踩刹车。这样刹车再启动的行为，一次可以传导好几千米，全部门路的通行效力就会下降。

而当车流中有了自动驾驶的汽车，通行效力就会获得明显的改良。还记得我在发刊词里说过的阿谁仿真尝试吗？在“8”字形的门路场景傍边，14辆车中加入1辆自动驾驶的车，就能使均匀车速进步一倍。缘由是，自动驾驶汽车经过与前面的汽车之间连结缓冲，削减刹车次数，从而提升了车流的通行速度。

说到这儿，我想提醒你关注一个重要的趋向：未来，自动驾驶出租车将会取代路上人类驾驶的私人车、出租车、网约车，成为城市出行的重要工具。假如越来越多的人挑选自动驾驶出租车，而不是私人车出行。那末，由于报酬失误致使的交通变乱、门路拥堵等，城市大幅度削减。

那我们离实在的自动驾驶有多远呢？我有一个判定，2024-2025年，国内的自动驾驶会起头慢慢进入城市门路；2027—2028年，范围化的自动驾驶车队起头在城市运营；到2030年，自动驾驶车队的比例将起头提升，估计可以到达30％—40％。你看，未来比你设想的要快。

今朝，百度的自动驾驶在中国20多个城市试点运转。这背后离不开政府对新技术的支持。2020年2月，国家公布了《智能汽车创新成长计谋》，把扶植中国标准智能汽车和实现智能汽车强国作为了计谋方针。

你能够会问，既然国家这么支持，自动驾驶在各地跑得也很顺遂，我们平常出行，什么时辰才能坐上自动驾驶的汽车呢？

难就难在平常。从技术上看，高级别自动驾驶最大的应战就是“无人”，也就是去掉车里的驾驶员。这意味着，全部自动驾驶系统要能自力操控汽车，自力完成定位、感知、决议等行动，实现99.9999％的成功率方针。这些都需要系统和AI、通讯、芯片等各类先辈技术的配合，应战很是大。

另一个难点是，高级别自动驾驶，需要有全场景的数据来迭代算法。假如缺少了某些极端场景的数据，自动驾驶系统就没法作出正确的反应。重庆的黄桷湾立交就是这样一个极端场景，它是一个5层结构的立交桥，一共15条匝道。我在文中给你放了一张图，点开一看你就大白了。

图片来历：站酷海洛Plus

针对全场景下的无人驾驶，老实说，这一点当前还做不到。全国有500万千米的门路，一步登天去做无人驾驶确切不成能。我们的落地思绪是，可以先从最简单的5万千米、10万千米做起。在人车混行比力少、大师都比力遵照交通法则、红绿灯设备比力公道的地方，我们的自动驾驶汽车可以先跑起来，在现实运营的进程中不竭堆集数据，扩大办事范围，这样也能实现高级别自动驾驶的慢慢提高。

除了这些行动，我们推动高级别自动驾驶技术提高，还有两个关键途径：一是前装量产，别的一个就是车路协同。

先说前装量产。你能够不晓得，最早我们做自动驾驶测试车，都是买原装车来自己革新，性能上、稳定性上都远远不够。2019年，百度和一汽红旗合作，建了一条生产线，起头做自动驾驶汽车的前装量产。

有了它，我们就能用正向设想的方式，让自动驾驶的汽车和其他汽车一样，一诞生就有平衡的硬件生态。这也让车在工场阶段，就完成了多项整车测试。适才说的，改装车性能不稳定的题目，也就处理了。我们也经过生产线多生产一些汽车，多申请一些派司，在路上多跑跑。这些新的数据，就成了我们练习算法、考证系统、迭代技术的贵重资本。

2021年，在前装量产的根本上，百度又往前迈了一大步，建立了专门的造车公司“集度”。集度会在2022年4月，公布首款汽车机械人概念的智能电动车。我们自己了局去造车，终极的方针，还是鞭策自动驾驶技术的快速成长和提高。

关于车路协同，我在导论里已经专门用一讲来谈过了，用这个计划做自动驾驶，是百度对峙、而且看好的技术线路。车路协同自动驾驶，可以下降自动驾驶汽车的本钱，加速贸易化落地的步伐。

更重要的是，它还可以提升自动驾驶的平安性。举个例子，比如日出日落的时辰，大量刺眼的阳光，会干扰人的视野，对汽车传感器来说也一样，它也分不清红绿灯了，一不留心就会发闹变乱。在车路协同场景下，路端这时辰就会发挥感化，间接经过路端，让汽车系统晓得正确的信号灯色，平安隐患也就避免了。

最初我想说，百度2013年决议投资自动驾驶技术的时辰，就以为它是野生智能的顶级工程，将会完全改变人类的出行和生活。到明天，这一范畴的合作已经变无暇前剧烈，技术也在快速迭代。每更新一代，本钱大约会下降30％—50％。当本钱下降到一个阈值，就会触发自动驾驶汽车的范围化运营。我们一向希望可以尽快提高自动驾驶汽车，也相信自动驾驶汽车一定会成为未来支流的出行方式。

好，以上就是这一讲的全数内容。我们下一讲见。

03 信控：怎样让路口的通行更高效？

你好，我是李彦宏。这一讲，我继续和你谈谈我对智能交通的思考。

我们在导论里说，智能交通要处理的困难是“怎样保障人们出行的平安和高效”。这个困难在门路穿插口展现得最充实。

来自分歧偏向的车辆和人群都在穿插路口聚集，让这里成了城市中大部分拥堵的泉源。在穿插路口，调和各方通行的就是信号灯。随着技术的成长，智能信号灯控制成为支流趋向。

现在智能信号灯可以做到“灯看车”。它背后的智能信控系统会按照交通情况做实时响应，负责计较各个偏向的通行时候。市道上一切的智能信控厂商都执政“灯看车”这个方针尽力，但很多厂商告竣的结果并欠好。为什么呢？首要有两个缘由：

首先是，输入给智能信控系统的数据，不正确、也不周全。

输入给智能信控系统的数据从那里来呢？都来自各类检测器。今朝很多智能信控项目，检测到的数占有能够是不正确的。我拿车流量检测器来举个例子。最常用的就是地磁检测器，它安装在每个车道的正中心，车辆停止线的前面，一般可以铺二三十米。

那假定现在地磁检测到了20辆车，它把数据传给了系统，信号灯给了40秒的绿灯时候。但检测器不晓得，实在这个路段正堵车呢，这20辆车前面还堵了20辆，但前面的那些，地磁都检测不到。这么一来，40秒的通行时候必定不够。你看在这个情况下，信号灯也在做智能调剂，可是这条路还是要堵的。

这还只是数据不正确的题目。哪怕现在有一个摄像头，可以正确拍到完整的车流量是40，那也还是能够形成拥堵。为什么呢？由于有些智能信控系统，不能区分交通出行者的范例。这就是单一种此外检测器，输入数据不周全的题目了。

交通流傍边可不但要灵活车，还有自行车、行人等，灵活车和灵活车也纷歧样，是轿车，是货车，还是公交车，这也有区分。我举个很细节的例子。货车、工程用车，这类车辆载严重，启动时候比小汽车更长。小汽车能够已经过路口了，大货车才慢吞吞启动好。那假如某个偏向上麋集地来了很多大货车，智能信控系统却对一切的车等量齐观，那这个路口就极能够会发生拥堵。

第二个会致使“灯看车”结果欠好的缘由，在于系统在计较时候的时辰，仅仅斟酌了单个路口，而不是对某个路段、某个地区，甚至全部城市一切的路口做全盘问虑。

比如说，某个路口突发了交通变乱，这个偏向被堵死了。但它的上游路口还在一般放行，成果开过来的车堵满了整条街，谁也出不去。只能等交警把变乱处置完，这条路才能通。今朝很多支流的智能信控系统，仍然还在按照单个路口的交通流来分派时候。

固然，一些比力好的智能信控系统，已经可以做到上游和下流路口的联动了，有一些还能做到持续好几个路口的联动。有个词你能够听说过，叫“绿波出行”，就是说，一条主干道上，你碰到的都是绿灯。可是我们想想，交通路网是一个网状结构，假如在高峰时代一味地追求某个偏向的绿波出行，那对其他偏向车流的消耗是比力大的。

好，我稍微总结一下，想让智能信控系统做到“灯看车”，实时正确地响应交通状态，有两个关键点，一个是输入的数据要正确且周全，一个是要从地区整体来斟酌每个路口的时候分派。

那怎样改良这两点，调和好各个偏向的通行时候呢？

首先来说数据输入的题目。我们现在用来检测交通流的装备，用了AI视觉技术，辅以地磁、线圈这样有限牢固点位，再加上导航、车辆轨迹等互联网出行数据作为补充，希望在数字天下里，建立一个和物理天下一样的孪生天下。由于信息越邃密，信控就越精准。有了这样的摄像头以及AI视觉技术，它能看到路口全局，会把每个偏向、每个车道的车流情况都完全把握，不会出现地磁只能检测到某一段的情况。

而且，AI视觉技术还可以对出行者的范例停止区分。我们现在的装备可以识别车型，是货车、是公交车，都可以区分出来。像刚刚说货车的例子，当智能信控发现这一波车辆傍边有货车，就会给出更长的绿灯时候。

还有一类出行者，就是行人，很是重要，但经常被信控系统所疏忽。很多人能够都碰到过这个情况，马路太宽，绿灯时候不够，每次过马路都得小跑着过。这极能够就是由于智能信控系统只斟酌到了灵活车，而疏忽了行人。

一个好的智能信控系统，也会把行人的保障优先级进步。即使这个偏向已经没有车了，可是摄像头检测到了行人，那系统会再把行人的行走速度斟酌进来，计较绿灯时长，而不会间接掐断绿灯。

有了新技术，单个路口供给的数据加倍正确了，也比本来多了更多的数据维度。那就要斟酌更进一步的题目了。交通路网既然是一张网，不是一个个自力的点，我们就得让路口联动起来。

我举个例子。在某个十字路口的朝北偏向发生了变乱，智能信控系统会怎样响应呢？变乱车停在那边，朝北偏向底子走不了了。那系统会只留出行人经过的时候，前面排队的车再多，这个偏向也不会多给绿灯时候了。更多的时候都分派给其他三个偏向。

它的上游路口也会联动响应。比如系统发现，车队已经排到它的上游路口了。那上游路口直行的信号灯会酿成红灯，让车辆提早一个路口做分散。等变乱处置完，朝北偏向可以通行了。那系统会在再次分派时候的时辰，多给朝北偏向一些时候，让排队的车辆快速清空。而上游路口，也会规复一般放行的状态。

这是相对照力简单的情况，还只触及高低流两个路口。假如情况比力复杂，比如体育馆开了一场演唱会，竣事的时辰有大量的出租车聚集，需要分散。假定体育馆四周有10个路口，那要把10个路口都斟酌进来吗？智能信控系统评判的标准，不是说间隔近的就一定要斟酌，远的便可以疏忽，而是要斟酌每个路口对当前路口的关联度。

总之，智能信控是一个复杂的系统，也是当下很是实在的处理拥堵的手段。

那这样的智能信控计划结果怎样样呢？

现在我们的计划已经在保定市、长沙市等地落地了，对路口通行的平安和效力都有明显的提升。比如在长沙市，百度和当地公安局交警支队合作，打造了176个智能路口，项目运转2年以来，全部地区内的交通耽搁率下降了20%，交通变乱削减了35%以上。

我们在这方面还有加倍整体性的尝试。2021年，百度公布了AIR智能门路系统，估计在2023年，这个系统会摆设跨越100个城市、1万多个路口。想想看，假如全国城市的路口都摆设了智能门路系统，实现“城市级”的信控实时优化，减缓拥堵的结果必定会加倍明显。

刚刚我讲了智能信控若何处理路口拥堵的题目。实在要想减缓拥堵，还需要更多其他的方式一路协同。我在最初，再和你分享两种很是值得关注的智能交通治理方式，静态限速和预定出行。

先说说静态限速。很多人都感觉，车速快，通行效力就高。实在并不是这样的，在高峰时段，不做限速反而能够更轻易形成拥堵。中国工程院院士郭仁忠已经举过一个例子，当车辆经过某个信号灯的路口时，限速30千米每小时，它的通行效力比40千米每小时，甚至60千米每小时都要高。

固然，每个路段的情况纷歧样，这个限速纷歧定是30千米每小时，但假如我们可以感知到门路的车流量变化，让限速能实时变化，调和车流和门路之间的关系，那就可以进步门路整体的通行效力。

再说说预定出行。按照麻省理工学院的学者在特定路段的测试，当有60％的车辆介入预定出行，均匀出行效力会进步50%，这是很是可观的结果。

那你能够会说，假如每次出行都要预定，多麻烦呀。实在并不麻烦。天天出行者们几万万次的舆图导航请求，就是一个个的预定行为。出行者什么时辰动身，多长时候会到达哪个路段，阿谁路段到时辰会有多大的流量，这些都是可以猜测的。我们可以按照这些数据，为出行者计划出行，削减拥堵。

以上就是这一讲的内容，我们下一讲见。

04 舆图：怎样为用户节省时候？

你好，我是李彦宏。这一讲，我想从舆图来聊聊我对智能交通的思考。

在中国，手机舆图的用户已经跨越了7亿人，越来越多的人出行时城市利用舆图，用它来定位、检察路况、计划出行线路，等等。小我对舆图的需求，大致也就是三个：导航精准、定位精准、线路时长预估刚恰好。

导航和定位精准，这个很轻易了解。在线路时长预估方面，百度舆图有一个还不错的新功用，叫“未来出行ETA”，ETA就是“通行时候智能预估系统”。我举个例子，假如你下午在重庆弹子石老街玩，早晨7点约了朋友在洪崖洞吃饭，舆图的未来出行就会很精准地告诉你，你曩昔要36分钟，最好6点24分动身。

我们平常的手机舆图，在正确性和时效性上，已经能比力好地满足我们的需求了。但在智能交通时代，舆图做到这些还远远不够。由于到那时辰，路上可不但要人类司机在开车，还有自动驾驶汽车在跑。自动驾驶汽车，对信息精准度和时效性的要求会很高，否则就很轻易失变乱。

举个例子，人类司机开车，如果导航提醒说，“门路前方500米路口左转”，人们会观察自己所处的能否是左转车道，假如不是就要观察周边的车流，在合适的时辰变道。但自动驾驶汽车可没有像人一样的观察和判定才能。假如它从直行车道开到路口再左转，就很有能够跟其他车撞上。

你看，舆图假如要为自动驾驶办事，就不能像传统舆图一样，只供给门路级导航信息，它还得切确到每一条车道上，也就是供给车道级别导航信息。这就要用到“高精舆图”。

高精舆图的精准度，最少表现在两个方面：首先是在标志舆图要素的位置时，精度要更高。舆图要素，也就是出现在舆图中的各类工具，比如门路、信号灯等。普通舆图标志要素的位置，精度在10米高低。而高精舆图的精度要到达分米，甚至厘米级。

怎样了解呢？假如你开车找一个充电桩，用普通舆图导航，它告诉你目标地到了，但充电桩还在离你十米远的地方。但假如是用高精舆图，导航竣事时，你停车的地方，恰好就是在这个充电桩眼前。

其次是收集的数据维度要更全。普通舆图收集的主如果门路的数据，比如路的名字、偏向、电子眼的位置等。跟普通舆图相比，高精舆图多了车道、防护栏、路灯、马路牙子等分歧工具的数据。

此外，每个工具的各类属性，舆图也得收集。拿车道来说，高精舆图不但要收集车道范例数据，也就是左转、右转、直行车道等，还得切确到车道线是虚线还是实线，是黄色还是红色，实线具体在路的什么位置，等等。

再举个例子，右转车道一般都计划在右侧，但杭州的一些路口，右转车道在最左侧。还有红绿灯，有些城市能够是圆的，有些会用笔墨大概箭头，还有的会弄成爱心的外形。这些工具，人可以轻易的感知和了解，但车不可。所以，舆图未来要想精准地映照现实交通，让自动驾驶汽车也能用，难度还是挺大的。

为了克服这个困难，我们主如果让AI来发挥感化。比如要肯定一个路牌的位置，只需要一张照片和拍摄点信息，AI就可以推算出要素的切确坐标，既进步了效力又进步了数据的精准度。

好，说完数据精准度，我们再来看看舆图更新的时效性，也就是客观天下的变化必须以最短时候表现到舆图里。小到路口新装的电子眼、姑且的限速指示牌，大到新计划的公交线路、新开通的城市门路，还有姑且的交通管束、拥堵和变乱等，这些变化，假如没有第一时候更新到舆图里，就会影响出行效力和出行平安。

这些变化信息，首要靠车的定位信息和交警部分的反应。比如利用舆图导航的车辆，它实时在回传自己的位置，假如很多车都集合在某一个路段，那末这里极能够就是在拥堵。再比如某个路口发生了交通变乱，车主报告交警，交警部分会把这个信息反应给舆图平台。

固然，收集到最新的信息只是第一步，第二步就是快速地处置新信息，并第一时候显现到舆图上。还是让AI来发挥感化：举个例子，假定政府公布消息说，北京五环要做门路革新，限速从每小时90千米酿成80千米。

舆图怎样实时显现这个变化呢？我们会让智能收集车去五环路上跑一圈，每隔10米拍张照片，实时上传到背景数据库。有了新照片，AI图像识别技术就会提取照片中“80”这个新的数据，然后自动比对背景的历史数据“90”。比对完以后发现，旧的数据已经不合适现真相况了，完成确认以后，“80”这个新数据就会自动更新进舆图，用户就能第一时候晓得这个变化。

现在，百度舆图天天要处置上亿条数据，其中自动化处置的比例到达了96%，在部分高速路和城市快速路段，交通讯息的更新已经到达分钟级别。

在我看来，当高精舆图的数据精度更高，信息更新也更快以后，它最少能从3个方面为自动驾驶汽车供给帮助：

第一，让自动驾驶汽车具有“千里眼”。自动驾驶汽车虽然装了摄像头、雷达等很多感知装备，但监测范围最多不外100多米。有了给自动驾驶汽车用的高精舆图，千里之外的交通状态，汽车也能提早晓得，计划线路就更方便。

第二，成为自动驾驶汽车的“透视镜”。当车载感知装备受雨雪影响“看不清”门路时，高精舆图能实时反应数据，可以帮助自动驾驶汽车看清楚每一条车道线。

第三，充任自动驾驶汽车的“平安员”。高精舆图能供给交通标识、空中标志、信号灯等上百个工具的切确信息，还有门路坡度、弯道曲度等具体数据，可以帮助车辆作出正确判定和决议。

所以，要想成长自动驾驶，高精舆图是必不成少的根本性支持。今朝为止，百度是国内唯逐一家具有高精舆图领先技术，同时供给自动驾驶完整处理计划的公司。我们已经跟广汽、蔚来、吉祥等多家车企告竣了量产合作，估计到2023年，百度高精舆图的搭载量将跨越100万台。

未来，当越来越多汽车搭载高精舆图，我们就可以清楚晓得每个时辰、每个位置的车流量和车速。甚至对未来的某个时辰，路网中行将有几多辆车，它们要前往哪条路的哪个车道，也能有精准的数据。从这个维度看，舆图就像未来智能交通的末梢神经，能时辰帮助城市治理者感厚交通的脉搏。

这能实现什么样的结果呢？就是全局优化。全局优化相对应的概念是个体优化。你看现在的舆图，首要就是为小我出行办事，它供给的导航挑选，比如用时最短、免费较少、里程最少等，都是在最大化个体的收益，并不会斟酌此外车要怎样开。可是，当每一辆车都只以最大化个体收益为方针时，交通系统的整体效力，反而不是最大的。

想要实现全局优化，我们不但要经过度析城市大脑的数据，把交通整体效力的最优解给计较出来，还要经过舆图，去干涉每辆车的驾驶行为。

那末若何对驾驶行为停止干涉呢？你能够晓得老鼠希望在猫的脖子上系铃铛的故事。那末舆图就是阿谁系在猫脖子上的铃铛。天天都有几万万人在用舆图，那末城市大脑就能分析出，几点几分在某个地址大要有几多车，然后舆图便可以接收来自城市大脑的指令，从全局动身为每小我计划出最优的出行线路，节省出行时候。

这就似乎每一台车里都装备了一个交警，“他”可以实时批示每一台车，依照整体交通效力最高的方式来行驶。“他”也许会告诉你：“现在开30迈，下一个红绿灯便可以不停了”，大概“跟前车连结10米的间隔，你会更快到达目标地”，又大概“现在从最左车道换到次左车道，那样车速可以更快”。当有充足多的用户顺从这些倡议时，交通系统的整体效力就获得了提升。

固然，要想真正实现全局最优解，只依靠舆图的“软性”优化照旧不够。假如相关部分、机构、企业等一路，采纳改良门路条件、错峰计划通勤时候，还有实施智能交通等“硬性”优化办法，未来的出行才会更高效。

别的，经过舆图去提升交通系统的整体效力，还有一个切入点是交通变乱的处置。我们平常碰到的门路拥堵，大多是由于周边发生了变乱。假如说变乱不能完全避免，那更快地处置变乱就是削减拥堵、提升效力的关键。

在智能交通时代，大量路侧传感器可以多角度拍摄变乱发生的进程，在计较机视觉和野生智能的帮助下，算法会自动判定大大都变乱的义务分派，我们便可以经过舆图App实时告诉相关义务方，不必等差人来，也不必浪费时候相互争辩，稍微变乱甚至都不用停车。

好，总结一下，我们说，智能交通时代，舆图不但要为人类司机办事，也要为自动驾驶汽车办事，所以舆图对客观天下的映照必须越来越邃密、越来越实时。未来，舆图还能在最优线路计划、交通变乱处置等很多环节介入并干涉交通，帮助优化交通系统的整体效力，真正为用户出行节省时候。

以上就是这一讲的全数内容，我们下一讲见。

05 停车：怎样操纵好车位资本？

你好，我是李彦宏，这一讲我继续谈谈对智能交通的思考。

我们课程里说的很多场景，都在毂击肩摩的街道上。实在这些只是城市交通的一部分，是静态交通。和它相对的，是静态交通，首要说的就是停车。比如在停车场的长时候停车，路侧的姑且停车，等等。

开车的人必定碰到过停车难的题目。有统计表白，人们三分之一的开车时候都用在了寻觅停车位上。这不但损失了驾车者的时候，也是形成交通拥堵的重要缘由之一。停车难，很多车主就会间接停在路边，甚至停在人行道上。这既影响行人，也影响交通。车主找车位时在路上兜圈，车速慢，就更能够致使拥堵。而且，车停不下来，还会增加碳排放。

那末智能交通怎样处理停车难的题目呢?

停车难的背后，实在是两个题目，一个是停车位够不够，一个是停车位操纵得好欠好。

从国家统计局公布的数据来看，到2020年末，我百姓用汽车的保有量到达了2.8亿，但停车位只要1.19亿。而车位和车辆最公道的比例是1.1：1，车位要比车辆数目多才公道。这么算下来，全国停车位缺口有快要2亿。停车位不够，这是个现实题目。

有人会说，那我们要计划更多的停车位来处理，比如建更多的地下停车场和停车楼。但这法子实施起来比力困难。比如停车楼建在那里？建什么范围？焦点商圈的停车需求多，但没有空间建；有空间建的地方需求又没那末多，建了也是余暇。而一个停车楼本钱很是高，动辄就是上亿的投资。

而且，就算真的能建成那末多的停车楼和停车场，也能够形成城市地盘资本的浪费。美国就已经大范围地扶植过停车场，我们来看看他们的情况。

20世纪40年月到70年月，美国很多城市出台了“最低停车限制”政策。这个政策，要求新完工的修建物周边必必要婚配一定数目的停车位。原本制定这个政策，是避免停车需求太多，阻塞了周边的交通。但也由于这个政策，美国完工了太多的停车场。到2020年，美国有2.6亿辆车，却有跨越20亿个停车位。

而且比来几年，随着电商的提高，即使在“黑色星期五”这样的购物高峰期，很多大型商场的停车位也经常一无一切。人们的环保认识也越来越强，很多人会步行大概挑选公共交通出行，致使美国大量的停车场闲置，形成城市地盘资本的庞大浪费。

那末，假如先不斟酌新建停车位，现有的停车位资本我们操纵得好欠好呢？按照行业数据，在中国只要9％的城市停车位，利用率在50％以上。你看，一边是一位难求，一边是大量车位闲置。资本错配致使了城市车位利用率的低下，也进一步加重了城市停车难的窘境。

在我看来，处理今朝很多城市停车难的题目，不是要一步到位地扶植增量，而是要先盘活存量，进步车位资本的操纵效力。

那具体怎样进步呢？焦点有两个方面，一个是全量毗连，一个是邃密治理。

我们先来说全量毗连。这是什么意义呢？

你可以设想这样一个场景：商场的停车位满了，但它劈面就有一个公共停车场，空位出格多。可是这个停车场的信息没有被连到网上，所以很少有人晓得。但怎样让人们找到它们呢？现在很多人出行都习惯了用导航，导航会告诉你目标地怎样走。处理这个题目也可以用这个思绪，就是把城市里尽能够多的停车位的信息都连到网上，做全量毗连，让导航指导你去车位。

留意了，导航是间接把你带到车位上，而不是只带到停车场。比如我们在长沙的聪明停车项目就是这样做的。我们慢慢接入了长沙市内停车场和路侧的车位信息，再把这些车位信息实时公布到比如百度舆图、车载导航，还有那些专门供给停车办事的App上。车主便可以经过它们，间接导航到某个停车位上。

那有人会说，万一我出门的时辰看到车位还有空余，但我到了目标地，车位就满了可怎样办？车载舆图或手机舆图能做到自动给你推送四周的停车场信息，让你就近挑选。在有些百度的试点地域，比如成都和上海的一些地区，你甚至可以付费预定车位，不用怕车位被抢占。

但只做全量毗连，还不算是把已有的停车位盘活了。你能够见到过一些“僵尸车”，持久占着停车位；还有些车停得不标准，能够一辆车占了两个车位，大概小车占了大车的车位。你看这个情况，停车位却是操纵起来了，但仍然算是资本浪费。所以除了全量毗连之外，要盘活存量，我们还需要关注到第二个方面，邃密治理。交管部分大概停车场的运营商，需要晓得这个车是什么时辰停进来的，停得标准不标准。

在各地合作的项目傍边，做邃密治理的是车位治理系统。系统经过散布在停车场里的高位视频摄像头，可以拍到每辆车收支的时候。那在处置“僵尸车”的时辰，交警部分大概每家停车场，可以给系统设定分歧的临界值，设定在这里停了几多天的车就是“僵尸车”。停车时候到了临界值，信息就会被推送给交警部分，交警会联系车主停止处置。针对有的车主在路边、人行道上违法停车的情况，车位治理系统会给车主发送提醒消息，比如几分钟之内不挪车，就会把你违停的信息推送给交管部分。

那这样的聪明停车治理，是怎样实现的呢？举个例子。云南省普洱市政府和百度告竣合作，搭建了一个城市级路内外一体化的平台。这个平台可以向车主保举新增、同享或姑且的车位，让现有的停车位更好地被操纵，同时削减由于停车而带来的拥堵。

别的，经过对交通大数据的分析，我们还可以帮助城市的决议者更好地判定，在那里计划和扶植新增停车位，让有限的城市资本，加倍高效地操纵起来。

那整体的结果怎样样呢？我们在云南普洱的聪明停车项目，让当地均匀天天车位的周转率进步了80%以上；违法停车和不标准停车的现象，由30%下降到了0.3%。本来每到节沐日，普洱市城区的路边就停满了车，经常形成交通拥堵，但现在这些场景都很少出现了。

除了进步车位操纵效力之外，自立停车技术也很是值得你关注，它为处理停车难的题目供给了新思绪。适才我说过，我们开车的时候中有三分之一是用来找停车位的。经过自立停车，这三分之一的时候完全可以省下来，由于车可以自己去找停车位。

车辆经过手机App呼唤远程启动，可以自动开出地库来找车主。在全部行驶时代，车辆假如发现前面有车，该等的时辰它会等，过弯道的时辰它会自动减速；就算碰到突发情况，比若有横穿门路的行人，它也能在0.5秒内作出反应，而且连结最少30厘米的平安间隔；碰到很难停的车位，人类司机能够会费劲，它却能很轻松地停进去。

百度的自立停车处理计划，今朝已经和威马、广汽、长城等汽车品牌合作，量产落地了。在北京南站、华润五彩城、翠微印象城、深圳银河COCO Park等，和我们合作的停车场，已经在展开实地测试，当地的车主很快便可以在这些地址亲身材验了。

总的来看，聪明停车给车主、停车治理企业、城市治理部分都带来了分歧的代价。

对车主来说，聪明停车削减了停车找车的时候。对停车治理企业来说，聪明停车系统可以让车和车位的供需婚配更高效，还可以按照分歧需求制定分歧的免费标准，进步车位的周转率。对城市住建等部分来说，聪明停车可以让他们实时领会停车数据，经过价格杠杆，调理车和车位的供需平衡，更公道地计划扶植、调配全城的停车泊位。同时，聪明停车对减缓城市的交通拥堵也可以起到积极的鞭策感化。

而“自立停车+聪明停车”处理计划，还为处理“停车难”供给了新思绪。车主可以享用加倍轻松的停车体验，停车场的车位运营治理睬加倍高效。

有个词叫“还路于行”，就是把门路都归还给出行。处理停车题目，就是在还路于行，让“把车停下来”更好地为“让车跑起来”办事。更重要的是，它表现了智能交通“以报酬本”的主张，以需求为导向，以用户为焦点，实在提升我们每小我的出行体验。

好，以上就是这一讲的全数内容，我们下一讲见。

06 高速：怎样让出行更平安？

你好，我是李彦宏，这一讲我继续跟你谈谈对智能交通的思考。

上一讲，我讲了交通中的痛点场景，停车。这一讲我们来看另一个场景，高速。

高速公路，在我们的交通出行中饰演了很是重要的脚色。越来越多的人开车自驾游会挑选走高速；甚至在很多大城市，人们平常通勤也会走高速。可是，你只要稍微回忆一下自己的履历，特别当你是一位司机的时辰，就会发现跑高速和跑城市门路的体验很纷歧样。

比如，堵车。城市里堵车的情况发生比力频仍，但你可以手握舆图导航，不竭革新，这条路堵了就换另一条路，可以拐弯、掉头，你是有挑选的。这在高速上可不可，高速路是个封锁系统，两个城市之间的高速路经常就只要一条，两个高速路的出口大多间隔很远，高速路还都是单向设想，不能掉头。一旦遇上堵车，没此外路可选，只能乖乖排队。

再比如，天气变化。在城市里开车，虽然也有能够出现东边还是大晴天，西边已经起头下暴雨的情况，但整体来说天气变化不会太大，究竟是在一定的地区里。更况且，就算是忽然碰到极端天气，你也可以找个停车场先避一避，等平安了再走。这在高速上也是行欠亨的。从一个城市到另一个城市，地区跨度大，碰上两种截然分歧天气的几率也更大。而且，车在高速行驶中，假如由于天气变化忽然减速甚至停车，极能够会激发严重的交通变乱。

你看，在高速路上，驾驶题目变复杂了，难度也升级了。不但对司机来说是这样，对高速治理者来说也一样。就拿变乱处置来说，假如城市门路发生了变乱，交通治理者接到报警电话，大概经过监控摄像头发现变乱，可以立即定位地址，派人处置。

但在高速上，就纷歧定了。假如是偏僻地段的高速路，四周情况差不多，不是山就是树，报警人打电话也说不大白自己到底在那里。治理职员需要让报警人找到周边的里程碑，就是一块立在护栏边上，标稀有字的金属牌，上面写着编号，晓得这个编号才能定位变乱地址。麻烦不说，报警人在高速路上步行还是很是危险的。

可是，怎样才能在驾驶时候长、空间变化大的高速情况下，让高速公路通行更平安、通行效力更高呢？

稍作比力你就会发现，高速公路和城市门路有一个很大的分歧，就是节点很少。什么叫节点？比如路口，就算是一个重要节点，可以经过在路口架设智能装备，收集充沛的信息，然后把这些信息反应到全部交通系统。五千米长的城市门路，有很多这样节点。但在高速公路上，一般情况