讓測試更高效 寶沃人工智能測試平臺

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硅谷位于舊金山灣區南部，是美國的一個高科技工業區，誕生了許多世界知名的科技公司，也是許多科學家和技術人員夢想航海的地方。2021年，第一屆AI大會在舊金山召開，科學家和技術人員在會上討論了AI的當前應用及其未來發展方向。在2021年的第二次會議上，寶沃也加入了進來，與許多極客討論人工智能可以為自動駕駛提供的幫助。

北美R&D中心

2021年5月，寶沃在美國硅谷成立研發中心。主要致力于人工智能和自動駕駛技術。至于自動駕駛，明年寶沃將獲得加州的自動駕駛考試執照，考試將逐步進行。

對于人工智能來說，這是這次美國之行的重點。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，現在累計測試里程已經達到了800萬英里。雖然已經獲得了大量的數據，但也存在許多冗余和很大的區域局限性。寶沃通過人工智能搭建的測試平臺，旨在通過人工智能模擬，減少重復測試，實現更豐富的路況，從而提高自動駕駛測試的效率。

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除了技術，在運營思路上，寶沃也將這個平臺對外開放，讓更多的科技公司可以進入這個測試平臺。未來還將開放融資渠道，確保測試平臺的資金支持。

人工智能測試平臺

如前所述，實際路測的不足是場景數量不夠，引入人工智能測試平臺的好處是可以提前設置行人和車輛的行為參數，通過調整參數來模擬仿真場景。目前自動駕駛考試的不足在于如何像人一樣通過大腦思考采集到的參數。測試平臺通過循環神經網絡系統判斷人的行為，訓練和導出的參數將以5Hz的頻率記錄下來，包括傳感器的頻率、采集的圖像、激光雷達獲得的數據、GPS坐標和障礙物類型等。最后，將這些數據分為城市和高速路況，按照6幀序列和12幀序列進行分類。

對于預設的車輛和行人行為，數據來自兩個方面，一部分是手動輸入的動作，另一部分來自對過往車輛事故數據的分析進行模擬。根據風險的類型，分為三個層次:攻擊性行為、可疑行為和高風險行為。比如一輛車向后跑，沖向測試車，測試車會通過各種傳感器分析當時的路況，比如周圍車輛到自身的距離，是否有可以避開的路線等。在判斷時，系統不會嚴格被困在交通法規中，減少危害是第一要務。此外，通過預設的行為，可以通過計算機模擬危害程度，將危害從最大到最小進行分類，在不可避免的情況下將損失降到最低。未來，通過引入更多的參數，我們還可以為高風險車輛設置更復雜的行為，訓練自動駕駛車輛進行判斷和學習。

編輯評論:

人工智能為自動駕駛提供了新的途徑，通過算法模擬不同條件下可能出現的情況，為自動駕駛技術的測試提供更豐富的場景。減少了現有測試方法產生的冗余數據，測試環境更加豐富。寶沃未來將把這個平臺打造成一個開放的人工智能測試平臺，整合多數據，提高測試效率。

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