穆拉利加盟的背景是谷歌正在开发无人驾驶汽车，并在更多汽车中推广安卓系统。
福特前CEO艾伦-穆拉利
BI中文站 7月16日 报道
谷歌(微博)刚刚任命福特汽车公司前CEO艾伦-穆拉利（Alan Mulally）担任该公司的董事。在7月1日，穆拉利已从福特汽车公司退休；现在，他在谷歌审计委员会中任职。
在掌舵福特汽车公司之前，穆拉利还曾担任波音民用飞机集团的CEO。
“我很荣幸列席谷歌董事会，这是一家全球知名的大公司，它致力于改善我们的生活。”穆拉利在一篇谷歌博文中谈到此次任命时说，“我很期待与谷歌董事会和管理团队共事，继续实现他们的宏伟的远景目标。”
与穆拉利一起列席谷歌董事会的还有：埃里克-施密特（Eric Schmidt）、约翰-杜尔（John Doerr,）、戴安-格琳（Diane Greene）、约翰-亨尼斯（John Hennessy）、安-马瑟（Ann Mather）、保罗-欧德宁（Paul Otellini）、拉姆-斯里兰姆（Ram Shriram）和雪莉-蒂尔格曼（Shirley Tilghman）。
下面是这篇来自谷歌的博文：
谷歌今日宣称，它已任命艾伦-穆拉利列席该公司董事会。作为汽车和航空行业的资深企业高管，穆拉利将在谷歌审计委员会中任职。他的任命已从2014年7月9日起生效。
“艾伦拥有丰富的商业和科技领导经验。”谷歌CEO拉里-佩奇（Larry Page）说，“我很高兴艾伦加入谷歌董事会！”
“我很荣幸列席谷歌董事会，这是一家全球知名的大公司，它致力于改善我们的生活。”穆拉利说，“我很期待与谷歌董事会和管理团队共事，继续实现他们的宏伟的远景目标。”
从2006年9月到2014年6月，穆拉利曾在福特汽车公司担任总裁兼CEO，并列席该公司的财务委员会。此前，穆拉利还是福特汽车公司的董事会成员。
从2001年3月到2006年9月，穆拉利担任波音公司常务副总裁兼波音民用飞机集团CEO。他还是波音常务委员会的成员。此前，他还曾担任波音空间和防御业务部门的总裁。
穆拉利还曾担任华盛顿竞争委员会的联合主席，并列席NASA、华盛顿大学、堪萨斯大学、麻省理工学院和美国空军的顾问委员会。他现在是美国国家工程院的院士和英国皇家工程院的董事。
穆拉利是美国堪萨斯大学航空航天工程科学学士和硕士。1982年，作为阿尔弗雷德-P-斯隆基金资助的研究员，他还获得了麻省理工学院的管理学硕士学位。
百度希望利用地图采集数据和开放自动驾驶开发平台，让自动驾驶提早步入量产阶段
财新记者 于达维
虽然经历了核心高管出走创业的困境，百度在自动驾驶领域的脚步并未戛然而止。在和其他互联网巨头竞争研发自动驾驶算法之后，百度发现自己有一项别人都没有的优势。
“我们发现，过去几年在采集全国高清度地图的过程中，记录下了司机的所有驾驶行为。”在2017年亚洲消费类电子产品展览会（CES Asia 2017）的主题演讲中，百度智能汽车事业部总经理顾维灏把这些数据称作一个宝藏。
数据是深度学习必不可少的一部分，有了越多的样本，就能让程序对越多的场景有充分的准备，让它具备更多的“人工智能”。顾维灏认为，人工智能最关键的两点，一是有没有足够多的数据，二是有没有能力把这些数据转变为知识。百度的搜索算法，就是在积累了大量网页文本的结构化数据之后，考虑怎么把这些数据通过搜索引擎的排序呈现出来。“一开始是按照权重，引入机器学习后，每个人的搜索结果都不一样。”
百度的搜索算法和排序规则，一直以来也受到了很多诟病。很多人认为，百度在搜索排序结果的背后赋予了太多利益的考虑。但在自动驾驶领域，算法所要实现的唯一目的就是安全。顾维灏说，目前在人工智能领域国际公认的标准是，自动驾驶算法需要2亿英里的训练才能赶上人类，而特斯拉认为需要6亿英里。
这么长的训练如何实现。是不是需要在路上真的开几亿英里才行？一个偶然的机会，他们发现这些训练的场景早就已经准备好了。2013年的时候，百度升级了所有地图采集车辆，可以记录下了司机看到的所有的影像，并且记录下司机的驾驶行为，包括方向盘转向角度、刹车油门大小等方面的数据。每天都有几百辆汽车在全国采集数据，每年要走的路程有几百万公里。
“我们可以用深度学习算法挖掘司机这些行为。”顾维灏说，可以针对当时的影像数据，以及司机做了什么，优化自动驾驶算法。而在这种自动驾驶算法应用到汽车上的时候，所依赖的数据也只有一个来源，就是前方的影像。这也就是说，相对于使用多个激光雷达、毫米波雷达，和多个摄像头的自动驾驶解决方案相比，这种算法在硬件要求上是最小的——只有一个摄像头。
自动驾驶技术的发展还是处于早期，尽管各大巨头都在研发，但都没有到成熟的地步。顾维灏说，现在各种算法百家争鸣，各种传感器都不一样，自动驾驶汽车长的也都不一样，算法的复杂度和种类都不一样。有的基于图像的分析，用卷积神经网络，有的基于雷达的散点数据，需要其他的算法。
“如果希望自动驾驶时代尽快到来，就要考虑用什么传感器才能更快。”在他看来，要用最成熟、最便宜的传感器。百度推出的ROAD HACKERS解决方案，只用一个消费级摄像头。初步的模拟结果显示，利用这种算法，自动驾驶算法确定的方向盘转向角度，和历史数据中记录的司机转向角度相差无几，但是在加速度的差距还比较大。而通过公司内部的技术比武，获胜的团队引入了一种具有时间记忆的新算法，这种新算法不止是利用卷积神经网络处理图像，确定车辆在横向上的控制，在纵向控制上，建立针对连续性行为的预测模型LSTM，根据过去的10-100张图片，决定司机现在怎么做。
6月7-9日在上海新国际博览中心举办的CES Asia 2017期间，百度实地展示了这种新算法实现的效果——一款由长城、英伟达和百度共同合作的无人驾驶汽车，采用的是最便宜的自动驾驶解决方案，通过AI模块进行自动高精定位，环境感知和规划决策，软件可以云端更新，保证信息安全。
顾维灏说，有了新的突破，自动驾驶算法的加速减速就更加流畅。但是地图采集车所积累的数据，只靠百度有限的人力来开发，潜力毕竟是有限的。因此百度决定把大部分数据开放，数据量达到PB（100万G）级别，具体包括厘米级的GPS数据、道路图片记录数据以及32位激光雷达的点云数据，覆盖了中国全部城市，并包含了在风雨雪雾等极端天气下的一些数据，可以让其他公司的技术人员也可以利用这些数据，对自己的算法进行优化。
顾维灏称，他们曾经拜访了很多整车厂，被问到最多的问题，就是你的算法我们怎么用。在演讲过程中，顾维灏介绍了百度新近推出的百度计算单元（baidu computing unit，BCU），实现了自动驾驶算法的软硬件一体。这款产品是百度联合德赛西威、联合汽车电子等汽车零部件厂商共同推出的自动驾驶产品。在定位精度上，其横向精度误差在20厘米以内，完全可以保证车辆正常行驶在车道里面，而纵向精度在2米左右，岔路口等关键场景的定位精度在1米左右。
6月7日，百度与德赛西威、联合汽车电子、航盛电子、博泰电子等签署合作协议，未来将共同开发智能驾驶量产方案。百度表示，未来将继续和更多厂商探索合作模式，让中国智能驾驶提早步入量产阶段。
不过在顾维灏看来，和Apollo相比，BCU还是一小部分，前者才是百度在自动驾驶方面的最大布局。今年4月，百度发布Apollo自动驾驶开发平台开放计划，计划为合作伙伴提供一套完整的软硬件和服务的解决方案，包括云端服务平台、软件开放平台、硬件开放平台、参考汽车平台等四大部分。
顾维灏透露，今年7月份将全面对外开放四大模块能力。“企业参考相关接口要求，参考硬件设计，便可以制作出一台跟百度的能力一样的自动驾驶汽车。”