让自动驾驶酿成“老司机”，看腾讯怎样幕后发力

上周末，腾讯技能开放日自动驾驶专场上，一辆L4级此外自动驾驶测试趁魅正在举办演示，在解放驾驶员双手双脚的同时，完成了阶梯上各类环境的应对。

对付L3、L4可能L5品级此外分别，业界也尚有许多接头。对比于自动驾驶的出行处事，现阶段解放人的双手双脚更能切合市场的等候。腾讯自动驾驶总司理苏奎峰在此次技能开放日中谈到，针对传统驾驶中存在的两大痛点——上放工通勤拥堵和远程观光驾驶疲惫，腾讯自动驾驶正在推进HWP(Highway Pilot高速巡航)与TJP(Traffic Jam Pilot拥堵巡航)团结的办理方案，在缓解驾驶疲惫和烦躁的同时，保障安详驾驶。

要实现这样的自动驾驶，必要哪些技能呢?

感知定位是第一步

一辆自动驾驶车辆跑在路上更要随时面临车生三问：喂授哪，我将去处那边，我要怎样去。这就是自动驾驶必要办理的三大要害环节：感知、决定、节制，也有人将其细分为定位、感知、猜测、筹划、节制，从感官上来看，定位也可以归为感知的一部门。车辆在阶梯上清晰本身所处的情形，才气举办下一步的路径筹划和行驶。

可以说，感知是实现自动驾驶的条件，更是把握安详行驶的命根子。这就涉及到今朝自动驾驶研发的两大重要投入，一是遍布车身的各类传感器，包罗毫米波雷达、高精度摄像头、激光雷达等，二是高精舆图。硬件的增进无疑是为了让汽车有更迅速的眼、耳和更敏锐的触觉，高精舆图则比当下我们广泛行使的导航舆图多了更多风雅化数据，譬喻车道分别、阶梯曲度、坡度等，使得车辆在行驶中更清晰本身所处的位置和阶梯特性。

假如说传感器的增进可以靠烧钱，高精舆图的得到则不是有钱就能买到的了。海内拥有测绘天资的图商仅稀有十家，而仅仅提供底层舆图支持尚无法满意自动驾驶的需求。腾讯自动驾驶总司理苏奎峰暗示，高精舆图既要存在于云端处事，也要存在于车端应用。值得一提的是，腾讯连系多家生态搭档，配合建树的高精舆图数据系统，可以或许团结及时的交通流信息，保持舆图的“鲜度”，为自动驾驶车辆提供更精准、实时的舆图支持。

作为海内互联网科技的最大玩家，腾讯为车企提供自动驾驶技能方案的同时，也带着量产可行性的深度思索。针对传感器本钱过高的题目，腾讯回收多传感器融合定位的要领，进步整个体系的机能，低落本钱，从而促进自动驾驶车辆早日落地。

决定执行是第二步

人类驾驶员可以分新手和老司机，而可以或许上路的自动驾驶车辆却必需是“老司机”。

自动驾驶车辆颠末奈何的考验才气成为老司机?按照兰德智库的说法，一套自动驾驶的体系必要颠末110英里(约170-180亿公里)的验证才气到达量产应用前提，假如举办实地测试必要耗损大量的人力物力财力。因此，另一套高性价比的测试要领显得至关重要，也就是自动驾驶仿真模仿体系。

仿真模仿体系，在假造天下中不绝模仿实际阶梯交通状况，而且不绝更新假造的场景，辅佐自动驾驶体系不绝蕴蓄富厚的行驶履历，学会应对各类伟大路况。这套听起来跟游戏中假造都市很像的体系，在开拓进程中简直必要一部门游戏技能，而善于开拓和策划游戏的腾讯无疑从中受益颇多。

基于在游戏方面的大量蕴蓄，融合云平台、高清舆图、三维重建等技能，以及部门交通流的技能，腾讯打造了一个名为TAD Sim的仿真体系，集成了家产级的车辆动力学模子和专业的渲染引擎，辅以三维重建技能和虚实一体交通流，可以完成感知、决定等闭环的仿真验证。借助这套器材，自动驾驶体系可以通过线上测试完成向“老司机”的进化。

TAD Sim多气候多时段仿真

今朝可以上路的自动驾驶车辆，只有一些测试车辆及具备帮助驾驶成果的产物，间隔真正解放双手双脚还必要一段时刻，基础缘故起因在于自动驾驶在实验感知、决定、节制的进程中，对伟大情形的吸取和处理赏罚仍必要不绝进修和完美。

为使自动驾驶体系可以或许如人类驾驶员一样应对开放情形中的各类伟大路况，包罗车企、互联网公司、当局机构等都在起劲全力和敦促。本年年中，宝马中国与腾讯告竣相助，两边配合建树中国高机能数据驱动开拓平台，该平台可针对中国伟大多变的驾驶场景举办说明处理赏罚，助力宝马按照中国现实需求研发出越发切合本土市场的自动驾驶技能和产物。

在自动驾驶的实现进程傍边，既必要腾讯这样的科技企业的一连参加，也必要车企和阶梯打点运营部分的敦促，配合去实现人类汗青上的下一个出行方法的新阶段。

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（编辑：河北网）

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