测试中行驶的每一公里都有其价值：再谈主动安全系统背后的百万公里路测

2019-08-15 23:01:51· 来源：安波福中国

今天，本文将再谈主动安全背后的百万公里路测，对长尾效应中的场景进行展开探讨与分析。如果你跑过马拉松，可能就会知道，在正式踏上起跑线之前，必须经历艰苦的

今天，本文将再谈主动安全背后的百万公里路测，对长尾效应中的场景进行展开探讨与分析。

如果你跑过马拉松，可能就会知道，在正式踏上起跑线之前，必须经历艰苦的训练。

开发主动安全系统也是这个道理，车道辅助等技术的测试需要历经长时间的驾驶才能完成。

那么，我们究竟需要跑多远？

具体数字都是由技术特质所决定。但仅仅为了测试一个新的解决方案，安波福就进行百万公里测试，这并不多见。另外，随着自动驾驶领域面临的挑战越来越多，这一数字也还在剧增。

为什么我们还需要这种大规模测试机制？

显然，在这个人工智能(AI)、机器学习和虚拟现实的时代，我们不是非要拥有一个装备精良的技术中心，才能找到我们需要的答案。

毫无疑问，在打造世界级产品的过程中，我们会充分利用先进的实验室技术。但是，我们仍然需要了解我们的系统面对现实世界时发生的第一手经验，这意味着这项技术需要在15年或更久的生命周期内经受住考验。

为什么呢？首先，考虑一下系统失灵的后果。自动紧急制动出错显然意味着潜在致命危险，同样，盲点预警等系统的误报会使司机很快失去对它们的信任。

然后，再来看看我们的系统必须识别和应对的变量的绝对数量。这是一个近乎无限的清单，包括了各种天气状况，白天和夜晚，从都市丛林、无垠沙漠到多车道高速公路和蜿蜒的乡间小道。

积雪路况

简而言之，我们的解决方案必须要能应对各类挑战。例如，我们的雷达系统刚才探测到的是其他车辆的保险杠，还是前车溅起的石块？如果雷达上有积雪怎么办？我们能确认系统正在正常运作吗？

又比如，城市环境中，会有很多建筑、指示牌和类似物体帮助雷达做出正确回应。但在乡村情况却完全不同，乡村旷野可能几乎没有参照物，很不容易证明雷达正在正常运作。

城市路况

显然，测试中行驶的每一公里都有其价值，但是学习过程并不止步于此，毕竟早在1999年我们就提供了基于雷达的系统。在过去30年里，我们的技术测试距离已超十亿公里，所有这些都进一步增加了我们的经验和专业能力。

即使对资深马拉松运动员而言，等待发令枪响的时刻也令人紧张。惟有之前坚持数周到数月的按计划培训会真正帮助他们淡定下来。

不论需要多少英里的测试，我们最终的目标只有一个：在任何情况下，我们的系统绝对会在正确的时间、正确的地点、做正确的事。

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