遇到穿越马路的行人，提前减速避让；左转时对向车辆较多，确认安全后再迅速通过；密集车流中保持匀低速行驶；道路畅通时加速通行不犹豫……Apollo表现不错 。
“夜间行驶是自动驾驶需要突破的场景难题之一，光线不足导致摄像头捕捉到的图像较暗，复杂的路况也会使车辆感知、预测、规划、控制等模块面临挑战，夜间运行更考验自动驾驶车辆的安全性、可靠性和稳定性 。”百度汽车机器人部总经理徐宝强说，“Apollo商业化自动驾驶技术受光照和天气条件影响越来越小，正在逐步突破场景局限 。”
这次获准在重庆和武汉规定区域社会道路开展无人化商业服务的就是Apollo 。车上没人，如何让人坐得安心？在北京亦庄百度自动驾驶事业群办公楼，一群年轻人坐在一个个驾驶舱里，神情专注地看着屏幕上由5G信号传回的车辆运行状况 。驾驶舱是模拟汽车主驾驶位设计的，方向盘、刹车、油门一样不少 。“在重庆和武汉两地，云端驾驶员可以通过‘5G云代驾’技术，在遇到风险预警时接管车辆，处理紧急情况 。”徐宝强说 。
“让自动驾驶系统更聪明”
在不少人印象中，自动驾驶车辆很容易为了安全而忽视通行效率 。此次体验，采访人员最大的感受就是自动驾驶并没有想象得那么“肉” 。
自动驾驶汽车如何开得又快又稳？
其实，和人一样，自动驾驶系统也遵循感知—决策—行动的行为逻辑 。“车辆感知系统可识别一定范围内的车辆、行人、障碍物、红绿灯等，并通过‘大脑’，即自动驾驶算法来规划线路，联动控制系统完成对方向盘、油门、刹车等的操控，实现自动驾驶 。”徐宝强说 。
准确感知是决策的依据 。“我们最近发布的Apollo RT6自动驾驶车配备38个车外传感器，包括8个激光雷达、6个毫米波雷达、12个超声波雷达、12个摄像头，可实现超200米的远距感知 。”徐宝强说 。
“闪避、并线绕行、博弈等技能点已是小马智行自动驾驶系统的‘基本操作’，这也是我们最受乘客认可的地方 。”张宁说，“自动驾驶车辆在行驶过程中不再简单从驾驶者角度出发，而是从安全、效率、舒适度3个维度综合判断做出决策 。通过深度学习算法、出色的工程设计、大数据积累和系统优化，自动驾驶‘司机’可以媲美甚至超越人类老司机，即便在‘长尾场景’中也有较好表现 。”
所谓“长尾场景”，指的是发生概率较低但又十分危险的情形 。特斯拉首席执行官马斯克认为，把机器学习系统做到99%的准确率相对简单，但在此基础上再提升0.9999%的准确率却非常难 。可以说，对长尾场景的学习程度决定了自动驾驶技术从试点到大规模落地的距离 。
“海量数据是关键 。”张宁认为，无人化技术要服务于真实公开道路场景，只在一段场景简单的路段或某个封闭区域拿掉安全员，进行一段无人驾驶的演示是不够的 。“需要足够的真实场景测试里程及大规模车队积累的数据进行验证 。”他说，“研发团队要对数据进行智能化筛选，用典型场景训练神经网络模型，强化仿真系统，让自动驾驶系统更聪明 。”
“中国城市道路场景复杂，车多人多施工路段多，实现无人驾驶大规模商业化落地面对的挑战更大，但也为中国自动驾驶技术后发先至提供了丰厚土壤 。”徐宝强说 。目前，百度Apollo测试车队规模已达500辆，在多个国家近30个城市开放道路测试，实际路测总里程超3200万公里，旗下“萝卜快跑”平台已在北京、上海、广州、深圳等城市开展自动驾驶出行服务，订单量超100万单 。
“还需各方面持久努力”
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