3月30日，百度高级副总裁、百度自动驾驶事业部总经理王劲提出了一个目标：“3年内商用、5年内量产。”
不久前，AlphaGo与人类棋手的对决，让人工智能进入公众视野。然而在业内专家看来，在人工智能领域，无人驾驶车上路要比机器人与人下棋复杂得多。
百度首席科学家吴恩达认为，开车受到的外部环境影响因素很多，状况十分复杂。“这里面需要很多感知技术，车开在路上，我能感知到前面有一辆车开到哪儿，车往哪儿走。但下围棋是没有感知的。”吴恩达认为，无人驾驶车是极其复杂的，许多情况都是隐藏的、不透明的，但围棋，大部分东西都是在桌面上能看得见的。
“视、听、说、推荐预测、规划决策、行动控制。”王劲说，目前，将这六个能力集于一体的产品，在百度，只有无人驾驶汽车。
王劲认为人为驾驶中，会出现疲劳、酒驾、情绪等问题，但计算机系统却不存在这样的问题。
“人的反应比计算机慢，当驾驶员遇到突发情况时，驾驶员从眼睛感知异常状况到手脚做出行动需要约0.6秒的时间，加上汽车传统液压制动约0.6秒的响应时间(即脚踩下制动踏板到制动系统开始起作用的时间段)，总共需要约1.2秒的反应时间。如果以120km/h的车速来算，汽车行驶距离约40米。如果采用自动驾驶系统，计算机可在约0.1秒发现危险，加上电控制动响应时间，总共需要约0.2秒的反应时间。在相同的时速下，汽车行驶距离仅约为7米。”王劲指出，驾驶员的安全视距一般在50米左右，而自动驾驶汽车安装有多种中远距雷达、摄像头等传感器，能实现200米以上的超视距扫描观测。
在他看来，无人驾驶车不仅能够降低事故的发生率，还能提高汽车利用率，使出行更经济、环保，减少土地资源的浪费。
“无人驾驶车的核心在于人工智能和定位导航技术。”虽然很多车企也涉足无人驾驶车市场，但王劲认为车企更注重的是辅助驾驶，两者的技术发展路径不一样。
他透露，无人驾驶是百度迄今投入最大的项目，远远超过投资200亿元的百度糯米项目。从技术上来看，一直在无人驾驶领域布局的谷歌整体上领先百度，但在单项上，比如对车的判断，百度超过谷歌。
“百度自动驾驶项目起步虽然稍晚，但凭借在LBS、大数据和人工智能领域多年的技术积累，已形成了一套完整的自动驾驶技术方案，并在交通场景物体识别、高精度地图与定位、智能决策等关键技术上达到国际领先水平。”他认为，谷歌和百度的无人驾驶车都还处在发展阶段，现在还不适合用来作考评、出结果。
要达到无人驾驶车量产的目标，还有很多问题要解决。
首先是成本，百度无人驾驶车的原型车上有一个很像小帽子的激光雷达，这个雷达当时成本要70万元，现在是50万元。
“我们正在跟厂家合作，希望在几年内把它降到两万元以内。”王劲说，除了车顶上的雷达设备，无人驾驶车的后备厢里还有很多价格不菲的服务器。到量产的时候，整套无人驾驶设备折旧和使用费加起来，相当于雇佣司机的人力成本的五分之一到三分之一。
王劲指出，现在百度无人驾驶车的人工智能还需要训练，“我们一般是在云端搜集所有的数据进行训练，然后再把数学模型下载到无人驾驶车上来处理”。
但无人驾驶车要上路行驶还面临法律障碍。在今年全国两会上，百度公司董事长兼首席执行官李彦宏的提案就是建议国家尽快修订和完善与无人驾驶相关的法律法规，为无人驾驶车的研发、测试和商业化应用提供制度保障，推进无人驾驶车相关技术标准的建立和完善，积极组织开展无人驾驶车测试的试点工作。
在王劲看来，无人驾驶车市场是一个赢家通吃的市场，“谁先进入市场，谁就占领绝对优势。”他以一辆车每年行驶两万公里来计算，“如果我们部署10辆无人驾驶车，每年可以积累20万公里的自动驾驶经验，我们的系统也会处于更加先进的状态。就像搜索引擎，谁先进去，谁积累的数据多，谁的技术就领先。”
