讓測試更高效 寶沃人工智能測試平臺

　　[汽車之家 技術]  位于舊金山灣區南面的硅谷是美國高科技產業區，這里誕生了眾多世界知名的科技公司，也是眾多科技達人夢想起航的地方。2017年，在舊金山舉辦了第一界AI大會，科技達人們在這里討論著AI（人工智能）現階段的應用以及未來的發展方向。在2018年第二屆大會上，寶沃也加入了進來，在這里與眾多極客探討了AI對于自動駕駛能夠提供的幫助。

北美研發中心

　　2018年5月，寶沃在美國硅谷建立了研發中心。主要致力于人工智能以及自動駕駛技術。關于自動駕駛，明年寶沃將獲得加州的自動駕駛測試牌照，測試工作也將逐步展開。

　　對于人工智能，則是此次美國之行的重點。我們知道谷歌在自動駕駛方面投入了巨大的資金和時間成本，現如今累計測試里程已經達到800萬英里，雖獲得大量數據，但這其中也有很多冗余，并且地區局限性很大。寶沃通過人工智能搭建的測試平臺，目的就是為了能夠減少重復的測試，通過人工智能的模擬，來實現更豐富的路況條件，從而提升自動駕駛測試的效率。（下面是測試平臺的演示版本，體現了這個平臺的實現機制）

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　　在技術之外，運營思路方面，寶沃也會把這個平臺對外開放，讓更多的技術公司可以進入到這個測試平臺。并且未來也將開放融資渠道，保證測試平臺在資金方面的支持。

人工智能測試平臺

　　前面講過實際道路測試的不足在于場景數量不夠多，而引入人工智能測試平臺的優勢在于，可以預先設定好行人和車輛的行為參數，通過調整參數來模擬仿真情景。目前自動駕駛測試的不足之處在于如何將收集到的各種參數，像人一樣通過大腦來思考，測試平臺通過循環神經網絡系統來判斷人類行為，訓練和推導出的參數將以5Hz的頻率記錄下來，這包括傳感器的頻率、收集到的圖像、激光雷達獲得的數據、GPS坐標以及障礙類型等。最終將這些數據分為城市和高速路況，以6幀序列和12幀序列進行分類。

　　而關于車輛和行人預先設定的行為，數據來自于兩個方面，一部分是人工錄入的動作，另一部分來自于分析以往車輛事故數據來進行模擬。按照危險類型分為三個級別，激進的行為、可疑的行為以及高風險性的行為。例如有一輛車逆行且朝著測試車沖過來，此時測試車輛會通過各種傳感器來分析當時的路況，例如周圍車輛距離自己的距離，是否有可以躲避的路線等。在判斷時，系統并不會嚴格受困于交通法規之內，降低危害是放在第一位的。此外通過預設行為，可以通過電腦模擬出危害的程度，將危害從最大到最小來分類，在無法躲避時將損失降到最低。而在未來通過更多參數的引入，還可以給高風險車輛設定更復雜的行為，訓練自動駕駛車輛判斷并且學習。

編輯點評：

　　人工智能為自動駕駛提供了一個新的方式，通過算法模擬不同條件下可能出現的狀況，為自動駕駛技術的測試提供了更豐富的場景。減少了現有測試方法產生的冗余數據，測試環境也更加豐富。寶沃未來將會把這個平臺打造成一個開放式的人工智能測試平臺，將多方數據整合，提升測試效率。（文/汽車之家 祁子鑫）

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