百度开放了自动驾驶模型训练数据，是为了解决汽车“决策”能力这个难题？

  百度方面表示，Road Hackers平台是在真实道路情况下，利用百度深度学习以及百度神经网络等人工智能技术，实现优算法的高级自动驾驶人工智能模型，是世界上首个在真实道路上可以实现端到端模式的高级自动驾驶模型。

  除此之外，百度智能汽车还将联合清华大学汽车工程系，针对过中国道路进行深度自动驾驶技术的研发。

  自动驾驶的决策与规划一直是难以突破的问题之一。目前的高级自动驾驶主要是由定位、感知、决策、规划等技术组成完整的自动驾驶解决方案，而端到端模式可以将摄像头、雷达等传感器获取的原始数据作为输入，以数学模型算法来计算出优驾驶决策，并直接输出给车辆方向系统和行车系统，现实符合路况的驾驶决策。此外，随着不断贴合真实路况，模型算法也将不断优化。

百度方面表示，Road Hackers基于百度地图等自身资源输出的大量实时驾驶数据为基础，一方面筛选合理的真实驾驶行为和习惯，另一方面通过结合百度的深度学习、神经网络技术，建立持续优化的数学算法模型，根据实际路况情况，实时输出给车辆优自动驾驶决策。让车辆自动驾驶时，无论是舒适性、安全性，还是能耗等多方面，都能达到优的选择。

推出Road Hackers的同时，百度智能汽车还将同步对外开放自动驾驶训练数据，供开发者进行使用、探索、研究、测试百度的算法和模型。百度表示，此举原因是为了打破高级自动驾驶技术方面的壁垒。由于高级自动驾驶涉及大数据、深度学习等技术，需要投入极高的人力、物力、财力。

  百度智能汽车事业部方面表示，Road Hackers将逐步扩大对外开放的资源力度，并不断降低自动驾驶相关技术、算法的研究门槛。未来开发者只要关注模型的高层结构，而无需担心数据量、来源等任何琐碎底层问题，就可以验证和模拟创新型的智能驾驶技术。

  据张辉介绍，针对大数据开放，百度智能汽车首期会先开放1万公里自动驾驶训练数据，而未来会逐步开放所拥有的全部大数据资源，提供给开发者使用。