凯发K8国际娱乐官网入口ღ◈★。凯发K8官网ღ◈★，凯发k8国际APPღ◈★。凯发K8官网首页ღ◈★。凯发K8国际娱乐官网ღ◈★，智能驾驶技术在实际使用中存在安全隐患和用户信任危机ღ◈★，如系统无法识别所有危险情况和与人类驾驶习惯的差异ღ◈★。

　　2.安全测试员和算法工程师在智能驾驶系统的设计ღ◈★、测试和优化过程中扮演关键角色ღ◈★。

　　3.目前智能驾驶系统面临的普遍问题包括对复杂路况的应对能力不足ღ◈★、与人类思维的差异以及硬件局限性ღ◈★。

　　4.尽管智能驾驶技术尚未完全成熟ღ◈★，但已进步很多ღ◈★，未来有望实现全面普及ღ◈★，降低车企和用户成本ღ◈★。

　　3月底ღ◈★，一辆小米SU7汽车在高速上碰撞后爆燃ღ◈★，导致3名花季少女殒命ღ◈★。这一新闻将当下发展得如火如荼的“智能驾驶”推向风口浪尖ღ◈★，上观新闻原点栏目曾发表《“我曾信任系统ღ◈★，直到它操控着车撞向石墩”》（点击跳转至原文）一文ღ◈★，阐述了目前智能驾驶系统在实际使用中存在的安全隐患和用户信任危机等问题ღ◈★。但公众对智能驾驶技术本身依然存在诸多疑问ღ◈★。

　　系统究竟是如何被设计出来的？它真的能识别所有危险吗？人类该如何与系统共处？

　　康林（化名）和谢春晓（化名）是两位智能驾驶系统的安全测试员ღ◈★。康林有着近10年的驾龄ღ◈★，测试过目前市面上所有的智能驾驶系统ღ◈★。谢春晓自2019年入行ღ◈★，经历过多次系统的升级迭代ღ◈★，也曾担任过智能驾驶系统车辆的维修工作ღ◈★。李衡（化名）是智能驾驶系统的算法工程师ღ◈★，曾在多家车企工作过ღ◈★，参与过多个系统的设计工作ღ◈★。

　　上观新闻ღ◈★：一套智能驾驶系统ღ◈★，从设计之初ღ◈★，到交付给用户使用ღ◈★，整个生产流程是什么样的？您在这样的流程中扮演什么角色？

　　李衡ღ◈★：一套智驾系统从设计到落地大致有以下几个环节ღ◈★：首先ღ◈★，产品部门根据对产品ღ◈★、竞品以及对用户实际需求的研究ღ◈★，明确系统需要实现哪些功能ღ◈★，进行功能细分后ღ◈★，工程师根据产品部门的需求来设计算法ღ◈★。比如ღ◈★，产品部门表示ღ◈★，系统需要实现“在高速公路上保持固定的行驶速度”ღ◈★，那工程师设计算法的目的ღ◈★，就是为了实现这一功能ღ◈★。

　　其次ღ◈★，算法设计完成后ღ◈★，进入系统测试环节ღ◈★。第一步ღ◈★，回灌测试ღ◈★，即不通过实车测试ღ◈★，而是通过数据的回灌来判定系统是否达到可用性ღ◈★。第二步ღ◈★，内部的实车测试ღ◈★，工程师会参考测试员提出的问题和缺陷ღ◈★，对系统进行改进ღ◈★。第三步ღ◈★，编写准出报告ღ◈★，判定系统的稳定性和相关指标是否达到了准出的要求ღ◈★。第四步ღ◈★，验收部门在内测的基础上ღ◈★，进行新一轮的测试ღ◈★。第五步ღ◈★，灰度测试ღ◈★，确保软件稳定性到达一定要求后ღ◈★，才能给用户使用ღ◈★。

　　对一个成熟的项目而言ღ◈★，整个流程至少花费要3到6个月ღ◈★。其中ღ◈★，测试员具有一定的话语权ღ◈★，他们在路测时发现了问题ღ◈★，有可能是因为产品需求的设计不合理ღ◈★，那就需要修改产品需求ღ◈★，工程师才会相应地去修改算法ღ◈★。

　　谢春晓ღ◈★：那些在内部测试中已经是“优秀毕业生”的系统ღ◈★，我们对它进行路测ღ◈★，而我的工作ღ◈★，就是找系统的麻烦ღ◈★。

　　如果它“开”得不好或者某些情况处理不当ღ◈★，我就会和工程师反馈ღ◈★，这样开车不合理ღ◈★，如果是我来开ღ◈★，我会怎么处理ღ◈★，就相当于系统的训练员ღ◈★，这样工程师才能不断优化和更新算法ღ◈★，然后再更新一个新的版本ღ◈★，测试员再去测试ღ◈★，直到符合要求ღ◈★，再推送给用户使用ღ◈★。

　　我不需要懂算法是如何运行的ღ◈★，我只知道这辆车只要开得比我这个老驾驶员好ღ◈★，它就过关了ღ◈★。所以测试员也是实车测试的最后一道防线ღ◈★，帮助智能驾驶系统落地“最后一公里”的训练师ღ◈★。

　　其实ღ◈★，有些设计算法的工程师自己都不会开车ღ◈★。他们的数据来源于车辆通过各种场景的测试不断采集而来ღ◈★，也就是说不断地模仿人类开车凯发k8国际官网ღ◈★。

　　我接触过一些工程师ღ◈★，总觉得自己设计出来的系统很厉害ღ◈★。我也经常和工程师们聊天ღ◈★，半开玩笑地提醒ღ◈★，你们参与了智能驾驶系统的设计ღ◈★，你们就是公共交通的参与者和规划者ღ◈★。你设计出来的这辆车在路上跑ღ◈★，就相当于你在开这辆车ღ◈★。你们要为自己设计出来的东西负责ღ◈★。

　　康林ღ◈★：测试的系统多了以后ღ◈★，我能感受到ღ◈★，每一个系统都有它自己的“脾气”凯发k8国际官网ღ◈★。有的很“激进”ღ◈★，有的比较“谨慎”ღ◈★。我以变道举例ღ◈★，有些系统会规定必须与前后方车辆相隔一定距离ღ◈★，才允许变道ღ◈★，但另一些系统就会“见缝插针”ღ◈★。“激进”的系统在提醒驾驶员注意接管的同时ღ◈★，车已经插缝变道了ღ◈★。在路测中遇到这样的情况ღ◈★，我基本能做到预判ღ◈★，并且提前准备好接管车辆ღ◈★，不太会出大问题ღ◈★。但对于开车不熟练的驾驶员来说ღ◈★，可能并不能马上反应过来ღ◈★。

　　康林ღ◈★：并不是ღ◈★。一般工作一天下来ღ◈★，我大概能记录下20多处问题ღ◈★，其中如果有比较严重的问题ღ◈★，会立马得到反馈ღ◈★。但例如闯黄灯ღ◈★、不礼让行人ღ◈★、强行加塞ღ◈★、未及时减速等问题ღ◈★，有的工程师会说受到现阶段技术的限制ღ◈★，没办法改进ღ◈★。

　　从车企的角度来说ღ◈★，如果车辆急刹造成追尾ღ◈★，也是后车全责ღ◈★，既没有撞到行人也没有违反交规凯发k8国际官网ღ◈★，因此不太会被放在必须改进的问题中ღ◈★。

　　李衡ღ◈★：有些问题的确没办法改ღ◈★，这与硬件的局限性有关ღ◈★。智能驾驶系统的硬件先天就注定了它达不到一定的层级ღ◈★。比如刹车ღ◈★，不管工程师写出什么样的程序ღ◈★，给出什么样的信号ღ◈★，硬件都没有办法精准地完成刹车动作ღ◈★。这和前期在硬件的选择上有关ღ◈★，没有办法通过软件层面优化的ღ◈★。这时ღ◈★，车企内部会有详细的技术评审会ღ◈★，将这些问题交给专家重新评估和讨论ღ◈★。

　　硬件是由供应商提供给车企ღ◈★，每个供应商的硬件的性能都是不一样的ღ◈★，硬件也有系统边界门神和毕加索ღ◈★，是否能和软件适配ღ◈★，前期都需要磨合ღ◈★。而且ღ◈★，车企的考量的方面会更多ღ◈★，比如供应商A的硬件设计不太好ღ◈★，但供货稳定ღ◈★，供应商B的硬件性能更好但供货不稳定ღ◈★，那么车企会选择供应商A而不是供应商Bღ◈★。

　　康林ღ◈★：目前不同车企的系统遇到的问题都差不多ღ◈★，基本不会出乎我的意料ღ◈★。比如ღ◈★：有快速行驶的车辆从后方强行加塞时ღ◈★，系统并不会根据路况做出合适的操作ღ◈★，而是会提示车主接管ღ◈★。因为摄像头在车顶ღ◈★，只能看前方ღ◈★，别的车如果从左前方或右前方夹击ღ◈★，系统知道要刹停ღ◈★。如果别的车从左后方或者右后方夹击ღ◈★，系统只会提示驾驶员有车辆靠近ღ◈★。这是目前没有办法避免的ღ◈★。

　　目前智能驾驶使用的比较成熟的场景是没有太多临时施工路段的高速ღ◈★，因为路况不变ღ◈★，好控制ღ◈★。最不成熟的就是施工路段ღ◈★，系统在识别到前方是复杂的施工场景后ღ◈★，会主动提示驾驶员手动接管ღ◈★。因为高精地图上只会显示道路施工ღ◈★，但并不会告诉驾驶员ღ◈★，施工路段是左侧还是右侧ღ◈★，这时就只能靠摄像头ღ◈★。

　　也因此ღ◈★，系统对施工路段的应对ღ◈★，才是真正考验车企工程师团队的算力ღ◈★，也考验车企的投入实力ღ◈★，也能反映车企在智能驾驶方面的投入情况ღ◈★。换句话说ღ◈★，拼的是摄像头的精度ღ◈★，也拼工程师设计的算法逻辑ღ◈★。

　　李衡ღ◈★：首先我们要了解ღ◈★，智能驾驶系统有三大要素ღ◈★，即ღ◈★：感知ღ◈★、决策ღ◈★、控制ღ◈★。感知层好比人的五官ღ◈★、决策层好比人的大脑ღ◈★、控制层就像人的四肢ღ◈★。感知层是智能驾驶的基础ღ◈★，如果感知层出现了问题ღ◈★，再强大的算法和执行都毫无意义ღ◈★，而智能驾驶的感知层就来自摄像头ღ◈★、毫米波雷达和激光雷达等感知设备ღ◈★。

　　一般带有智能驾驶功能的车ღ◈★，都会装有摄像头ღ◈★。这是纯视觉的解决方案ღ◈★，即单纯依靠车身摄像头实现对周围事物的感知ღ◈★。系统通过摄像头拍到的画面以及通过算法ღ◈★，来判断周围的路况ღ◈★。传感器会把捕捉到的这些信息转成点云ღ◈★，你可以把它理解为一个一个像素点ღ◈★，像云一样ღ◈★。

　　高配版车型上一般都会配有激光雷达ღ◈★，感知效果更好ღ◈★。有没有激光雷达并不影响其他传感器点云的生成ღ◈★，没有激光雷达的车型可能在同样距离感知效果要弱一点ღ◈★。但这也并不是绝对的ღ◈★，也取决于算法ღ◈★。

　　激光雷达的成本比较高ღ◈★，它会把一个一个的点和视觉看到的一个一个点通过前融合ღ◈★、后融合和每个传感器反馈的情况结合在一起ღ◈★，然后输出给用户ღ◈★，这样就可以形成感知性更强的“五官”ღ◈★。

　　一辆车是否配有激光雷达ღ◈★，决定了它的定价ღ◈★。如果没有激光雷达ღ◈★，就会少两万元ღ◈★，但是只要系统的视觉感知可以达到一定程度ღ◈★，其实也就不需要花两万元买激光雷达了ღ◈★。

　　同时ღ◈★，激光雷达还有精确度的问题ღ◈★。举个例子ღ◈★，车前面有个锥桶ღ◈★，但是从激光雷达上看就是一个点ღ◈★。那系统该如何处理？是否应该把它当成障碍物来处理？

　　康林ღ◈★：人和系统的思维本来就是不一样的ღ◈★，因为系统是靠设置的有限的场景和算法赋予它驾驶能力的ღ◈★，比较死板ღ◈★。而且现在车企们的测试场景也都大同小异ღ◈★。如果测试员在路测时遇到了实验室里没有的场景ღ◈★，工程师就再加进去ღ◈★，这样不断地学习ღ◈★。

　　举个例子ღ◈★，有一次我在国道上路测ღ◈★，该国道属于盘山公路ღ◈★，是双向车道ღ◈★。车子前面有一辆电瓶车ღ◈★，行驶速度缓慢ღ◈★，可以超车ღ◈★。正常人会借一下逆向的车道ღ◈★，在超过电瓶车后ღ◈★，迅速返回原车道确保安全ღ◈★。但有些车企设计的系统不知是否是因为算力不够ღ◈★，超车后还会一直顺着逆向车道开ღ◈★，直到出现迎面而来的车辆且被系统检测到ღ◈★，才会换回原车道ღ◈★，这实际上是很危险的ღ◈★。

　　有时候ღ◈★，系统看似是提升通勤效率的操作ღ◈★，反而会降低通勤效率ღ◈★。我再举个例子ღ◈★，假设一共有三根车道ღ◈★，带有智能驾驶系统的车行驶在中间车道门神和毕加索ღ◈★，前方还有300米到达下一个红绿灯路口ღ◈★，车需要进入最右边车道ღ◈★，准备右转ღ◈★。此时ღ◈★，有另一辆车以速度30千米/小时在前方缓慢行驶ღ◈★。假设算法设计的口令是“只需提前190米进入转向车道”ღ◈★，那么当时有300米没到190米ღ◈★，加上城市道路规定限速60千米/小时ღ◈★。为了超过前方车辆ღ◈★，带有智能驾驶系统的车会变道至最左边的车道ღ◈★，等到距离红绿灯路口还有190米时ღ◈★，再换回中间车道ღ◈★。但问题是ღ◈★，等换回中间车道时ღ◈★，最右侧车道上后方来车已占据了原先的位置ღ◈★。如果人看到右转车道已经排了这么多车ღ◈★，一定会好好排队ღ◈★，而不是为了超车去变道ღ◈★，反而降低效率ღ◈★。

　　李衡ღ◈★：目前在智能驾驶系统领域ღ◈★，有两个主流的解决方案ღ◈★：第一个是测试员接触到的也是最常见的ღ◈★，面对不同的场景ღ◈★，系统有着不同的操作ღ◈★。这个是基于规则的算法ღ◈★，而规则更多是靠高精地图提供的ღ◈★。

　　第二个是从端到端ღ◈★，也是目前比较热门的ღ◈★，你可以将之理解成AI大模型ღ◈★，即通过图像识别ღ◈★，直接将识别的内容转化为路径ღ◈★，提供给智能驾驶系统使用ღ◈★。这一方法可以一定程度上不完全依靠高清地图ღ◈★，只需要依靠一些局部的信息ღ◈★。

　　在基于规则的算法发展这么多年后ღ◈★，车企们发现它并不能覆盖所有的场景和突发情况ღ◈★，车企们认为端到端才是解决智能驾驶方案的最终办法ღ◈★，因此目前所有车企都在加码端到端的军备竞赛ღ◈★。

　　谢春晓ღ◈★：首先需要明确ღ◈★，智能驾驶相比于几年前已经进步很多了ღ◈★，问题也在被一个个地解决ღ◈★。记得在2019年的时候ღ◈★，当时我测试一辆车ღ◈★，最开始工程师设定的车速是80千米/小时ღ◈★，这辆车就一直按照这个速度顶格跑ღ◈★。如果遇到了复杂路况ღ◈★，或者是下雨天ღ◈★，总归是要减速的吧门神和毕加索ღ◈★。当时我就给工程师提出意见ღ◈★，能不能给系统识别上加一个限速ღ◈★，这样在特定路况ღ◈★，车就能减速了ღ◈★。工程师表示在当时要加这个指令其实挺难的ღ◈★。所以我们又想能不能在高精地图上加一个限速ღ◈★，比如前面有弯道ღ◈★，车进入这一段的时候ღ◈★，在地图上增加一个电子围栏ღ◈★，这一段就需要减速了ღ◈★。后来工程师就在地图上改了改数据凯发k8国际官网ღ◈★，车识别到地图上有这种路段就会减速了ღ◈★。

　　同时我还想提到ღ◈★，现在汽车普及率很高ღ◈★，学出驾照的人也很多ღ◈★，很多人似乎忘记了ღ◈★，开车其实是一件既专业ღ◈★，危险系数又很大的事情ღ◈★。

　　就目前的技术来说ღ◈★，智能驾驶有它的优点ღ◈★，尤其是开长途的时候ღ◈★，人是会产生疲惫感的ღ◈★，系统能全方位地检测到周围的车况ღ◈★，帮驾驶员减负ღ◈★。但要是完全把控制权交给它ღ◈★，风险很大凯发k8国际官网ღ◈★。

　　康林ღ◈★：很多同事刚入行的时候会很困惑ღ◈★。明明大部分时间系统比较可靠ღ◈★，为什么偶尔会莫名其妙地“犯蠢”？我现在也比较习惯了ღ◈★，我们首先要认清ღ◈★，智能驾驶技术还没有特别完善ღ◈★，系统会有“犯蠢”的时候ღ◈★，保持好心态ღ◈★，别和系统“发脾气”ღ◈★。

　　同时ღ◈★，用户们也要放心ღ◈★。即便你已经开始使用搭载了智驾系统的车ღ◈★，工程师们还是会对系统进行不断更新并推送新的版本的ღ◈★，现在基本上每一周或者半个月就要更新一次ღ◈★，频率很高ღ◈★。头部车企都没有偷懒的ღ◈★，我们测试员也是很繁忙ღ◈★，一直在测试新系统ღ◈★，有几次我就是在现场等待工程师同步更新ღ◈★，差不多半天ღ◈★，更新完了ღ◈★，我再上路测试ღ◈★。

　　最开始的系统的确在底层逻辑上有很多错误ღ◈★，但随着技术的发展ღ◈★，再加之一次又一次的路测ღ◈★，这些底层逻辑的错误都已经被慢慢修复了ღ◈★。

　　就目前的系统来说ღ◈★，还是比绝大部分连调头都看不懂的纯新手司机开得好ღ◈★，但和老司机相比的话ღ◈★，有一定差距ღ◈★。也因此ღ◈★，目前对于智能驾驶的安全培训非常有必要ღ◈★，车企会给用户推送安全培训的视频ღ◈★，但很多用户直接跳过不学习ღ◈★，车企也没有办法ღ◈★。

　　智能驾驶是未来发展的必然趋势ღ◈★，车企都会纷纷加码ღ◈★，等技术彻底成熟后ღ◈★，智能驾驶在未来很可能做到全面普及ღ◈★。到时候ღ◈★，无论是车企的成本还是用户的成本都会降下来ღ◈★。

　　李衡ღ◈★：很多网友表示ღ◈★，人一定比智能驾驶系统好ღ◈★，这个说法是不准确的ღ◈★。系统能关注到的范围比人更广ღ◈★，只要你不完全依赖它ღ◈★，善于利用它ღ◈★，那它就是一个非常好的产品ღ◈★。