遇到穿越馬路的行人，提前減速避讓；左轉時對向車輛較多，確認安全后再迅速通過；密集車流中保持勻低速行駛；道路暢通時加速通行不猶豫……Apollo表現(xiàn)不錯 。
“夜間行駛是自動駕駛需要突破的場景難題之一，光線不足導致攝像頭捕捉到的圖像較暗，復雜的路況也會使車輛感知、預測、規(guī)劃、控制等模塊面臨挑戰(zhàn)，夜間運行更考驗自動駕駛車輛的安全性、可靠性和穩(wěn)定性 ?！卑俣绕嚈C器人部總經(jīng)理徐寶強說，“Apollo商業(yè)化自動駕駛技術受光照和天氣條件影響越來越小，正在逐步突破場景局限 ?！?br />
這次獲準在重慶和武漢規(guī)定區(qū)域社會道路開展無人化商業(yè)服務的就是Apollo 。車上沒人，如何讓人坐得安心？在北京亦莊百度自動駕駛事業(yè)群辦公樓，一群年輕人坐在一個個駕駛艙里，神情專注地看著屏幕上由5G信號傳回的車輛運行狀況 。駕駛艙是模擬汽車主駕駛位設計的，方向盤、剎車、油門一樣不少 ?！霸谥貞c和武漢兩地，云端駕駛員可以通過‘5G云代駕’技術，在遇到風險預警時接管車輛，處理緊急情況 ?！毙鞂殢娬f 。
“讓自動駕駛系統(tǒng)更聰明”
在不少人印象中，自動駕駛車輛很容易為了安全而忽視通行效率 。此次體驗，采訪人員最大的感受就是自動駕駛并沒有想象得那么“肉” 。
自動駕駛汽車如何開得又快又穩(wěn)？
其實，和人一樣，自動駕駛系統(tǒng)也遵循感知—決策—行動的行為邏輯 ?！败囕v感知系統(tǒng)可識別一定范圍內(nèi)的車輛、行人、障礙物、紅綠燈等，并通過‘大腦’，即自動駕駛算法來規(guī)劃線路，聯(lián)動控制系統(tǒng)完成對方向盤、油門、剎車等的操控，實現(xiàn)自動駕駛 ?！毙鞂殢娬f 。
準確感知是決策的依據(jù) ?！拔覀冏罱l(fā)布的Apollo RT6自動駕駛車配備38個車外傳感器，包括8個激光雷達、6個毫米波雷達、12個超聲波雷達、12個攝像頭，可實現(xiàn)超200米的遠距感知 ?！毙鞂殢娬f 。
“閃避、并線繞行、博弈等技能點已是小馬智行自動駕駛系統(tǒng)的‘基本操作’，這也是我們最受乘客認可的地方 ?！睆垖幷f，“自動駕駛車輛在行駛過程中不再簡單從駕駛者角度出發(fā)，而是從安全、效率、舒適度3個維度綜合判斷做出決策 。通過深度學習算法、出色的工程設計、大數(shù)據(jù)積累和系統(tǒng)優(yōu)化，自動駕駛‘司機’可以媲美甚至超越人類老司機，即便在‘長尾場景’中也有較好表現(xiàn) 。”
所謂“長尾場景”，指的是發(fā)生概率較低但又十分危險的情形 。特斯拉首席執(zhí)行官馬斯克認為，把機器學習系統(tǒng)做到99%的準確率相對簡單，但在此基礎上再提升0.9999%的準確率卻非常難 ?？梢哉f，對長尾場景的學習程度決定了自動駕駛技術從試點到大規(guī)模落地的距離 。
“海量數(shù)據(jù)是關鍵 ?！睆垖幷J為，無人化技術要服務于真實公開道路場景，只在一段場景簡單的路段或某個封閉區(qū)域拿掉安全員，進行一段無人駕駛的演示是不夠的 。“需要足夠的真實場景測試里程及大規(guī)模車隊積累的數(shù)據(jù)進行驗證 ?！彼f，“研發(fā)團隊要對數(shù)據(jù)進行智能化篩選，用典型場景訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型，強化仿真系統(tǒng)，讓自動駕駛系統(tǒng)更聰明 。”
“中國城市道路場景復雜，車多人多施工路段多，實現(xiàn)無人駕駛大規(guī)模商業(yè)化落地面對的挑戰(zhàn)更大，但也為中國自動駕駛技術后發(fā)先至提供了豐厚土壤 。”徐寶強說 。目前，百度Apollo測試車隊規(guī)模已達500輛，在多個國家近30個城市開放道路測試，實際路測總里程超3200萬公里，旗下“蘿卜快跑”平臺已在北京、上海、廣州、深圳等城市開展自動駕駛出行服務，訂單量超100萬單 。
“還需各方面持久努力”
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