日前，百度召開Create Conference媒體溝通會——技術(shù)開放日三位百度核心技術(shù)負(fù)責(zé)人到場，依次講解百度最新技術(shù)進(jìn)展，密集展示百度如何踐行用技術(shù)讓復(fù)雜的世界更簡單的愿景

活動期間，百度不僅展示了如何以手機(jī)全雙工語音交互提升導(dǎo)航應(yīng)用的使用體驗(yàn)，還詳細(xì)介紹了如何利用上帝視角提升汽車的自動駕駛能力，以及如何利用百度自主研發(fā)的深度學(xué)習(xí)平臺加快科研速度每一項(xiàng)研究都一針見血，每一項(xiàng)都有全球業(yè)界唯一或領(lǐng)先的突破，彰顯了百度的技術(shù)實(shí)力

百度在技術(shù)研發(fā)上的投入超過1000億元，開發(fā)了大量行業(yè)領(lǐng)先的技術(shù)百度的黑科技已經(jīng)滲透到社會的方方面面，從改善日常生活體驗(yàn)，到推動前沿科技產(chǎn)業(yè)落地，再到加速基礎(chǔ)科學(xué)研究

這三項(xiàng)只是百度前沿技術(shù)的一部分百度將于1月10日舉辦新的百度CreateAI開發(fā)者大會，屆時將有更多百度技術(shù)大牛展示百度黑科技，進(jìn)一步展示技術(shù)創(chuàng)新的力量如何促進(jìn)增長

手機(jī)全雙工語音交互，遙遙領(lǐng)先。

想象你正開車去一個陌生的城市車?yán)锓胖魳?，同行的朋友在聊天，車外隱約傳來一些交通噪音你需要用手機(jī)實(shí)時播放的導(dǎo)航語音來找路

朋友們臨時商量了一下，決定改變目的地，去一家餐廳吃飯保險(xiǎn)起見，你需要把車停在路邊，重新設(shè)置目的地，讓地圖軟件重新設(shè)置你的導(dǎo)航路線

這是因?yàn)槭謾C(jī)里的軟件語音播報(bào)導(dǎo)航信息時，通常無法識別你說了什么背后的原理不難理解如果手機(jī)App是邊聽邊說，可能會識別出說的是什么，非常容易造成誤判，尤其是導(dǎo)航類應(yīng)用，直接關(guān)系到交通安全

百度首席語音架構(gòu)師雷佳表示，在國際上，很長一段時間內(nèi)，沒有一種解決方案能夠在手機(jī)上普遍支持全雙工語音交互——在播放導(dǎo)航提示的同時，手機(jī)也能清楚地聽到我們的指令，甚至像真人對話一樣隨時被我們打斷，并反饋新的語音指令。

困難很多要實(shí)現(xiàn)全雙工語音交互，必須先做回聲消除，以免手機(jī)終端識別不出其播放的聲音雷佳說，很容易在預(yù)裝軟件的音箱和車載系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)，通過硬件適配算法可以提前保證回聲消除的效果

手機(jī)App是純軟件后裝方案，需要軟件算法適應(yīng)不同類型的終端硬件通常手機(jī)上的揚(yáng)聲器和麥克風(fēng)距離比較近，而手機(jī)終端款式多，硬件參差不齊這些因素的疊加會導(dǎo)致聲音信號的回聲消除出現(xiàn)各種問題再加上手機(jī)硬件的快速迭代更新，回音消除效果就更難保證了

這個問題已經(jīng)被百度解決了百度的技術(shù)團(tuán)隊(duì)結(jié)合了傳統(tǒng)信號處理和深度學(xué)習(xí)模型各自的優(yōu)勢，基于語音識別的目標(biāo)進(jìn)行端到端的回聲消除和信號增強(qiáng)，從而解決了手機(jī)場景下的回聲消除問題即使把手機(jī)音量調(diào)到最大，回聲消除量也能達(dá)到40分貝，讓手機(jī)APP的語音識別功能正常工作

這是全球乃至全行業(yè)第一個可以在手機(jī)上實(shí)現(xiàn)純軟件回聲消除的技術(shù)。

雖然手機(jī)的便攜性導(dǎo)致語音交互的使用場景非常復(fù)雜，但也經(jīng)常面臨其他信息干擾，比如音樂，聊天，環(huán)境噪音，內(nèi)部噪音殘留等，與交互內(nèi)容無關(guān)，語音識別難度增加而百度研發(fā)的基于SMLTA2的多場景統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練模型，一個模型解決了噪音，用戶口音，回聲消除殘留吸收等問題，每個場景下的識別率相對提升了20%以上，是業(yè)內(nèi)同類技術(shù)中準(zhǔn)確率最高的可以說實(shí)力遙遙領(lǐng)先

借助語音語義融合的置信度技術(shù)，百度的技術(shù)方案可以減少錯誤響應(yīng)，支持交互過程中的引導(dǎo)和澄清，使得人機(jī)交互更加智能流暢，更接近人與人直接交互的體驗(yàn)。

目前百度已經(jīng)在手機(jī)上實(shí)現(xiàn)了自然流暢的全雙工語音交互，下一步將會使用更多的產(chǎn)品。

更強(qiáng)大的上帝視角，幫助智能汽車解鎖千里眼

自動駕駛系統(tǒng)可以取代人類司機(jī)，讓出行變得更簡單，成為眾多科技公司爭相投資的方向要讓汽車自動駕駛，關(guān)鍵在于讓系統(tǒng)全面準(zhǔn)確地感知和識別周圍環(huán)境

駕駛員主要依靠視覺觀察道路和周圍情況，而汽車則依靠激光雷達(dá)，毫米波雷達(dá)，高分辨率攝像頭等傳感器，這些傳感器決定了自動駕駛系統(tǒng)能夠獲取什么樣的環(huán)境和路況信息。

在自動駕駛領(lǐng)域，傳統(tǒng)的圖像空間感知方法是分別對雷達(dá)，攝像頭等不同傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析計(jì)算，并將分析結(jié)果融合到統(tǒng)一的空間坐標(biāo)系中，規(guī)劃車輛的行駛軌跡在這個過程中，每個獨(dú)立傳感器收集的數(shù)據(jù)往往受到特定視角的限制經(jīng)過各自的分析計(jì)算，融合階段會導(dǎo)致誤差的疊加，無法拼湊出準(zhǔn)確的實(shí)際路況全貌，給車輛的決策和規(guī)劃帶來困難

最近幾年來，業(yè)內(nèi)提出了BEV自動駕駛感知方案與傳統(tǒng)方式不同的是，BEV自動駕駛感知就像一個從高處看全局的上帝視角車上多個傳感器采集的數(shù)據(jù)會輸入到統(tǒng)一的模型中進(jìn)行整體分析推理生成鳥瞰圖，可以有效避免誤差疊加，該方案還可以實(shí)現(xiàn)時間序列整合，不僅可以采集和分析某一時刻的數(shù)據(jù)，還支持將過去時間段的數(shù)據(jù)整合到模型中進(jìn)行環(huán)境感知建模時間序列信息的引入使感知結(jié)果更加穩(wěn)定，使車輛對路況的判斷更加準(zhǔn)確，自動駕駛更加安全

作為全球自動駕駛技術(shù)第一梯隊(duì)的玩家，百度并沒有止步于BEV自動駕駛感知方案它還在行業(yè)內(nèi)首次提出了車路一體化解決方案UniBEV它集成了車側(cè)多攝像頭，多傳感器在線地圖繪制，動態(tài)障礙物感知和路邊視角的多路口多傳感器融合等任務(wù)這是業(yè)內(nèi)首個車路一體化的端到端感知解決方案

基于統(tǒng)一的BEV空間，UniBEV車路一體化模型更容易實(shí)現(xiàn)多模態(tài)，多視角和多時間的時空一體化特征借助百度大數(shù)據(jù)+大模型+小型化技術(shù)的閉環(huán)，在車側(cè)動態(tài)和靜態(tài)感知任務(wù)上取得領(lǐng)先成果

硬核推進(jìn)器加速科研。

人工智能作為一種通用技術(shù)，不僅有能力猜測你喜歡什么，讓汽車自動駕駛，還能幫助很多領(lǐng)域的科學(xué)家加快科研進(jìn)程，這就是人工智能科學(xué)計(jì)算。

現(xiàn)在許多科學(xué)家團(tuán)隊(duì)正在使用人工智能來幫助解決科學(xué)問題例如，在氣象學(xué)領(lǐng)域，AI可以實(shí)現(xiàn)更快，更準(zhǔn)確的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)，包括強(qiáng)對流天氣的短時近降水預(yù)報(bào)，揭示大范圍臺風(fēng)的形成和演變在生命科學(xué)領(lǐng)域，傳統(tǒng)的科學(xué)研究方法面臨著生物類型實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)少，計(jì)算任務(wù)復(fù)雜，交叉學(xué)科多等挑戰(zhàn)伴隨著AI應(yīng)用探索的不斷推進(jìn)，AI在藥物篩選，藥物設(shè)計(jì)，靶點(diǎn)研究，合成生物學(xué)，疾病機(jī)制研究等方面逐步取得穩(wěn)步進(jìn)展

AI在帶來解決科學(xué)問題新方法的同時，也給AI的基礎(chǔ)軟硬件帶來了許多新的挑戰(zhàn)畢竟推動科學(xué)進(jìn)步，開發(fā)一個人臉識別算法所需要的，并不是一種能力

首先，深度學(xué)習(xí)平臺需要具備更豐富的計(jì)算表達(dá)能力，比如高階自動微分，復(fù)微分，高階優(yōu)化器等其次，科學(xué)問題求解需要超大規(guī)模計(jì)算，這對深度學(xué)習(xí)平臺與異構(gòu)超級計(jì)算/智能計(jì)算中心的適配融合優(yōu)化，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯器的加速和大規(guī)模分布式訓(xùn)練提出了新的要求，此外，如何實(shí)現(xiàn)人工智能與傳統(tǒng)科學(xué)計(jì)算工具鏈的協(xié)同，也是有待解決的問題

過去幾年，百度飛槳團(tuán)隊(duì)在這些問題上取得了進(jìn)展作為國內(nèi)首個自主研發(fā)，功能豐富，開源開放的工業(yè)級深度學(xué)習(xí)平臺，飛槳開發(fā)了PaddleScience，PaddleHelix，Paddle Quantum等一系列面向科研的工具組件，支持復(fù)雜形狀障礙物繞流，結(jié)構(gòu)應(yīng)力應(yīng)變分析，材料分子模擬等豐富領(lǐng)域的實(shí)例，并廣泛支持AI加計(jì)算流體力學(xué)，生物計(jì)算，量子計(jì)算等前沿方向的研究探索和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用

為滿足科學(xué)領(lǐng)域大規(guī)模計(jì)算的需求，飛槳推出了超大規(guī)模圖學(xué)習(xí)訓(xùn)練技術(shù)PGLBox，這是業(yè)內(nèi)首個同時支持復(fù)雜算法+超大圖+超大離散模型的大規(guī)模圖學(xué)習(xí)訓(xùn)練技術(shù)通過顯存，內(nèi)存，SSD三級存儲技術(shù)和訓(xùn)練框架的性能優(yōu)化技術(shù)，單機(jī)可以支持百億級節(jié)點(diǎn)和邊的圖采樣和訓(xùn)練，通過多機(jī)擴(kuò)展可以支持更大規(guī)模目前已在百度智能交通和資訊中推薦

在科研生態(tài)方面，百度飛槳在計(jì)算流體力學(xué)，分子動力學(xué)，動力氣象學(xué)等方面進(jìn)行了實(shí)例建設(shè)與大學(xué)和科研機(jī)構(gòu)合作，形成了一些開放的，跨學(xué)科的生態(tài)社區(qū)，包括飛槳特別興趣小組，共創(chuàng)計(jì)劃等，與各方攜手，共同開發(fā)技術(shù)，促進(jìn)資源共享，構(gòu)建生態(tài)商機(jī)

瞄準(zhǔn)AI for Science賽道是對百度飛槳AI能力的挑戰(zhàn)，但技術(shù)突破也是飛槳提升能力的機(jī)會對整個社會也有重大意義百度飛槳的技術(shù)突破也讓科學(xué)家有了更好的幫手，讓技術(shù)突破有了更多的可能性

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