位于西二旗的百度大厦地下停车场，有三辆车看上去与众不同。两辆宝马5系GT，脑袋上顶着大大的激光雷达，后备箱装着沉甸甸的主机设备。一辆沙地越野车，红黑色调，到处都有改装的痕迹。

　　这两辆宝马5系，就是外界盛传的百度与宝马正在合作的自动驾驶项目测试车，要驾驶这两辆车，必须首先通过宝马的培训。为了配合我们的拍摄，百度深度学习研究院（Institute of Deep Learning,下称IDL）负责人余凯将其中一辆宝马车往外挪，一边介绍说：“很巧，他的名字与前几天《超能陆战队》里的名字一样。这辆我们叫大白，那辆（沙地越野车）叫小红。”

　　“小红是做什么的？”

　　“宝马车上的改装会比较谨慎，改装方案需要双方协商。小红买来是因为我们想怎么改就怎么改。啊，你问为啥选小红？当然是因为够酷。酷就够了。”

　　于是，默默咽下了“是不是因为考虑到越野车与乘用车在控制上的不同，以及不同的使用场景”这个疑问。

　　——“试想一下，以后大街上，走来走去的全是自动驾驶汽车，这是一件很浪漫的事情。”

　　机器学习是余凯从大学时就一直坚持的梦想，在德国慕尼黑大学拿到计算机科学博士学位后，他在西门子中央研究院的神经计算（Neural Computation）部门任资深研究员，此后转战硅谷NEC研究院，组建了一支在深度学习领域颇受赞誉的科研团队。2011年他还在斯坦福大学计算机系客座讲授研究生课程——CS121：Introduction to Artificial Intelligence。2012年他接到猎头的电话，萌生回国念头，到北京与李彦宏只聊了半个小时，便决定加入百度。

　　“到今天为止，百度是中国最有技术基因的一个公司。面临移动互联网的转型，对技术的逾加重视，是百度从上到下的战略决策。”这是“技术控”余凯决定加入百度最重要的原因，加入之后他的首要任务便是组建IDL——百度最具战略意义的技术布局之一。

　　深度学习是机器学习的一个分支，简单理解就是科学上受到大脑神经科学的启发，通过计算机算法在机器上来模拟多层神经网络，让机器掌握学习的能力，就称之为深度学习，这是人工智能的一门科学。当然，余凯指出，深度学习虽然在很多方面借鉴脑神经科学和认知科学的研究成果，但更多的还是从数学，统计学，以及计算机科学的角度去实现的。

　　2013年，在李彦宏的支持下，余凯成功创建IDL，并在两年多的时间里招揽了大量深度学习领域的专家加盟，包括Facebook的徐伟以及人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一、现任百度首席科学家吴恩达等。

　　“一流的人才不为钱工作，钱只是对他们的承认与认可，更重要的是，在这个地方，能够有更多的资源去做更伟大的事情，而在其他地方做不了。”IDL研发中的项目里，不论是大规模深度学习系统，语义理解、人脸识别，图像搜索，还是自动驾驶，都有着深厚的理想主义情节，也是这支跨国团队想要征服的伟大事业。

　　对于余凯个人来说，他笑言自己的真爱是机器人，而在机器人之中，最令他兴奋的、最有挑战的，就是自动驾驶项目。“一个自动驾驶车本质上是一个机器人，是技术的集大成者，试想一下，以后大街上，走来走去的全都是机器人，这是一件很浪漫的事情。”

　　但回到百度大厦3层的办公室，余凯身上的浪漫主义情怀又变得深刻而警醒：自动驾驶是机器人方向最大的一件事情，现在的技术我不认为已经到了可用的地步，但在几年之内应该可以解决得比较完满。除技术之外，政策法规、伦理、基础设施是更大的挑战。

　　——“对于百度或者其他互联网企业来说，自动驾驶的根基在于服务和数据。”

　　从2013年开始，不管是在百度地图上的持续发力、CarLife车联网解决方案的诞生，还是与Uber的合作，都可以看出智能出行已成为百度的主打战略。也就不难理解，为什么百度也会加入到自动驾驶的阵营之中。不过提起自动驾驶，回避不了的一个疑问是，百度做自动驾驶，是想造车？

　　余凯的回答是，百度重在对自动驾驶系统的研发，没有考虑造车，至于以后的事情，包括最终的产品形态，互联网企业不会像车企，现在就朱笔圈定。而要攻破自动驾驶，摆在百度面前的至少还有三座大山：

　　1.高精度地图

　　这是自动驾驶的数据根本，对于车道线、马路边界的定位精度必须达到10-20cm的量级，而现在的地图远达到不了这个精度。

　　目前，IDL有一个专门的小组在做高精度地图，在地理位置和时间的精度上已经能够达到要求，剩下的就是地图的采集工作，初步计划是以北京市作为起点进行测量。但地图数据永远都在变化，即便车辆能够一直在线实时更新，完全依赖于网络数据显然不是自动驾驶的智能所在。所以百度将更多的精力花在了自动识别的算法上，无论是监控摄像头、还是商铺名字、路标、行人，都在用深度学习的算法进行处理。

　　2.智能传感器

　　对于自动驾驶来说，标准的激光雷达、超声波等传感器是可以直接购买的，但是涉及到计算机视觉，比如识别红灯和障碍物的传感器，却并没有现成的可以取用。

　　3.智能控制算法

　　地图与数据可算作是百度的优势项目，但是说到车辆控制，百度却是个实实在在的门外汉。要让车辆具备驾驶能力，就得让车辆学会控制自己，加速、转向、刹车都得自己来，既要安全高效，还得舒适精确。这也是百度要找宝马合作的原因。在双方合作的项目之中，宝马向百度开放车辆的底层控制接口，并传授相应的车辆控制指令，把百度领进了门。

　　除了与宝马在车辆控制上合作之外，百度还与诺基亚在高精度地图上展开合作，并且与总参信息化部少将李德毅院士带领的本土自动驾驶团队进行经验交流。目前，大白已经能够自己在预设的道路上走一圈了，今年内，百度与宝马的合作也会有初步成果公布。

　　自动驾驶是互联网企业与车企正在抢夺的一个制高点。说来似乎矛盾点应该很多，余凯看来，却是侧重点各不相同。车企无法做到每天更新产品与技术，在数据和算法上积累不多，但强项在于车辆控制，对于百度或者其他互联网企业来说，根基在于服务、数据和算法。“我们借自己的船，把自动驾驶服务搭船出海，这是我们向前走的路径”。

　　虽然现阶段，不论是在互联网企业中走得最快的谷歌，还是相继发布成果的车企与技术供应商，都离真正的自动驾驶很远，互联网企业与车企只不过是选择了各自不同的方向。自动驾驶真正考验功力的地方在于实际道路上面对杂乱无章的车流、人流，要想真正地实现自动驾驶，还需要跨界合作。

　　“其实互联网企业会离自动驾驶更进一点，因为自动驾驶的门槛就在算法上。如果人没有大脑，比猩猩还差一点。”大概这也是为什么互联网企业如此热衷地把自动驾驶当作下一个增长点的原因。
   

　　——“他在科学上有很大的成就，但也非常入世。”

　　“在将深度学习与自身业务发展方向的结合上，百度是做得最好的。”余凯这样评价现在的东家百度。

　　但其实，在余凯加入之前，百度并没有从事深度学习研究的专业团队和人才。余凯创建的百度IDL不但是百度的第一个基础技术研发部门，事实上，也是中国第一家从事深度学习的研发机构。余凯加入百度做的第一件事情，不是仅仅将深度学习停留在实验室里，而是将之成功应用到了百度的主营业务之上，包括语音、图像、搜索和广告。“我起到的作用主要是指方向，搭平台，调资源，培养人才。现在IDL已经培养和汇聚了中国在大数据人工智能方面的一批顶尖人才，我们很多非常成功的项目，具体事情都是我的团队成员们做的。”

　　他说自己并没有偶像，更多的是从不同的人身上吸取不同的营养，非要说的话，富兰克林算一个。他在科学上有很大的成就，但也非常入世。这两者的共同点，就是余凯最爱做的事情——将技术应用到生活之中。这种情结是中国传统知识分子“修身齐家治国平天下”的精神传承，也是中国文化中义理旨趣与经世致用的结合。

　　在有回国念头的时候，余凯也考虑过创业。不过在他看来，创业本身从来不是一个目的，而只是达到目标的手段之一。于他而言，首先需要考虑的是要做成一个什么样的事情，从而去想什么方式是最好的。如果创业能够获得应有的资源做想做的事情，那么就选择创业；如果说加入到一个大的平台，有更多的资源去做一些事情，那么就加入到一个大的平台。“我在乎的是想做成什么样的事情，对这个事情有多大的影响力，其他都是手段。”

　　这也是他没有考虑过加入跨国公司的中国部门的原因，皆因受到的限制太多。

　　这样的性格，很像是一个把自己的人生规划得很好的人，三年计划、五年目标。不过，余凯却坦言自己一直抱着玩的心态，并没有所谓的目标，讨厌被规划所束缚，而是去做一些有趣的、有意义的事情。沉浸其中之时，他每天凌晨1、2点休息，8点起床，一心扑到工作上，只会在每年一两次休假期间，和家人在一起待长点时间。可他并不给自己下“工作狂”的定义，“我觉得这很自然，因为我从事的工作和自己的兴趣是100%吻合的，不是每个人都这么幸运。”