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我给无人车当“教练”

发布人:火狐体育葡萄牙合作下载  发布时间:2025-04-30 02:57:04  浏览 301

  在长江与汉江交汇的武汉街头,程一凡坐在车里,看着自己测试的“萝卜快跑”无人车从容穿过车流。同一时刻,1000公里外的北京,李明正在虚拟世界中的“另一个武汉”里“跑车”。仿真系统里,无人车突然遭遇暴雨中逆行的电动车,系统要眨眼间修正车辆行驶轨迹。

  给无人车当“教练”,“教”汽车直行、转弯、刹车、避让,让车比人开得还“老练”,就是程一凡和李明的日常工作。他们正是技术进步催生出的新职业从业者,两位年轻的无人驾驶探路者,在现实与虚拟中,共同构建着未来的出行方式。

  回顾自己最初进入汽车行业的场景,辽宁汉子程一凡说:“2015年,我在一家主机厂参与汽车主动安全以及行车辅助工作,那时大家都意识到汽车智能化会是未来的发展的新趋势。”他举例说:“主机厂从最开始的装配角色想转变为有自主开发功能的角色,一些为主机厂提供零配件的供应商也在提升技术能力。”

  在他后续的职业生涯中,智能化几个字贯穿始终。“后来我在一家车载毫米波雷达公司工作,做一些安全和驾驶辅助功能应用层产品设计和测试工作。加入‘萝卜快跑’之后,我开始参与L4级别无人车功能测试和落地推进。”

  在程一凡看来,国内无人驾驶技术近年来发生过几次大变化。“无人驾驶技术最开始围绕的是‘主驾有人’驾驶辅助,它的功能安全要求是不一样的。到了无人驾驶阶段,为保障无人车在公共道路上能够安全行驶,包括测试里程、驾驶里程无故障率、无接管率等都要求有数量级的提升。”他解释道。

  “我们L4级无人驾驶安全测试里程累计超1.3亿公里,从‘萝卜快跑’的记录来看,无人驾驶出险率仅为人类驾驶员的1/14。”程一凡说。无人驾驶技术被划为5个等级——L1到L5,L4意味着特定环境下,无人车高度自主,无须驾驶员人为干预。

  现在,程一凡带领着一个20人的实车道路测试团队,日常工作是进行公共道路上的无人驾驶测试。“除了制定测试方案,还要进行无人驾驶功能实车测试,我会安排工程师和车内安全员协同配合,针对各种测试场景做具体执行、数据收集和问题反馈。”

  程一凡所带团队承担的是实际上路测试,但他认为未来无人驾驶最需要的人才可能是数据处理方面。

  从医学影像设施跨界到无人驾驶仿真测试的李明,在被问及二者间的差异时,他说:“我认为这二者相似多过不同,眼底医学影像判断和红绿灯灯色识别,本质都是图像解析的追踪—检测—识别流程。”

  为什么跨界无人驾驶?李明总结是“大势所趋”,“我留学时参加过东京日产总部的无人驾驶相关实习,日本叫车辆的智能手机化。当时全球车企都在追随这个趋势,因此我决定回国做我们自己的无人车”。

  在用于测试的虚拟世界里,构建和现实世界一样完备的场景,是李明PnC(Planning and Control)仿真测试工作的一部分,“像武汉的高速高架、停车场泊入泊出、环岛这类都是需要构建的场景”。

  随机路测则是李明工作的另一个重要方面。“它又叫随机交通流测试,比如我们在仿真系统里构建一个武汉路网场景,里面会有一些随机的车流,主车在里边跑。它其实是模拟路上的真实情况,这样的一个过程中会产生很多问题,问题解决会促进研发迭代和算法进步。”李明在采访中努力解释着一些关键名词。

  现在,仿真系统里的武汉虚拟路网正逐步扩大。“我们每天会跑超大规模的数据集,数据量越多,遇到的问题越多。”李明说,“所以我会说没有罕见案例了,这也是行业共识。”

  真实世界里的一个问题(比如容易诱发事故的路况)被修复后就消失了。“实际路测中,修复后想重新验证问题是十分艰难的,如果问题价值高,就需要仿真测试来做问题的后验。”李明如此解释。

  “仿真测试这几年进步很快,几乎有深度学习专业的科研院校,或多或少都在进行AI或者无人驾驶仿真工作,我们也在交流和学习。”李明对此颇有感触,“去年特别火的world model(世界模型),就是在由AI构建的世界模型里去进行仿真测试,还会构建无人驾驶的能力和场景。”这使得无人驾驶仿真测试变得更轻松。

  “从事无人驾驶行业像在攀一座大山,翻过一座山之后还会有另外的山,一直有新的问题要解决。”他总结这个行业最需要的特质,“想从事这个行业的人一定要非常乐观。就像我的工作不容易被看到,但是对整个行业而言很重要。还有最重要的是保持热爱。”

  2025年春节,程一凡带着侄子侄女体验无人车。“孩子盯着无人操控的方向盘问:‘叔叔,这是魔法吗?’”孩子的提问让他意识到无人驾驶的更深层意义。“我觉得我给下一代做了榜样,不敢说特别好,但是希望能激发孩子对新事物的好奇心。”

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