與無人車一起，向前迭代自己｜深度報(bào)道

記者/樸云

編輯/郝鳴

無人駕駛汽車如今在越來越多的城市成為了日常街景

為無人車訓(xùn)練一雙可靠的“眼睛”，窮盡難題地去“拷問”它，讓它的識(shí)別能力在任何場(chǎng)景下都能變得強(qiáng)大，能對(duì)路上突然出現(xiàn)的一頭騾子或是一條帆船做出正確的反應(yīng)；或者是，把無人車看作要參賽的專業(yè)長(zhǎng)跑運(yùn)動(dòng)員，你成為他的備賽團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)著賽前訓(xùn)練計(jì)劃的制定、備賽期間訓(xùn)練效果的跟蹤以及賽場(chǎng)上成績(jī)的監(jiān)控和賽后復(fù)盤等多個(gè)環(huán)節(jié)。

在剛剛加入無人駕駛這個(gè)新興行業(yè)時(shí)，陳可心和馮云蟬對(duì)職業(yè)發(fā)展都有著自己的想象，一個(gè)可以參與改變世界的想象。

蘿卜快跑總行駛里程超過1.7億公里，車輛出險(xiǎn)率僅為人類駕駛員的1/14

無人車的“考官”

給無人車訓(xùn)練一雙視力超棒的“眼睛”，就是陳可心日常的工作。作為百度蘿卜快跑智能網(wǎng)聯(lián)汽車測(cè)試員，她每天都要像考官準(zhǔn)備考試試卷一樣，收集各種各樣的數(shù)據(jù)，用在不同天氣、不同地點(diǎn)、不同場(chǎng)景下的“難題”去“拷問”無人車的感知模型。

這個(gè)感知系統(tǒng)就是無人車的“眼睛”。它由無人車上放置在各處的攝像頭、激光雷達(dá)等傳感器組成，負(fù)責(zé)看清周圍環(huán)境，識(shí)別出如人、車、紅綠燈之類的物體，從而規(guī)劃行車路線。

讓它的“視力”被訓(xùn)練得越來越強(qiáng)大，是考官陳可心每天“絞盡腦汁”要去做的事。比如，在一次測(cè)試數(shù)據(jù)中，她看到了一頭騾子。而在另一次拓展新城市路網(wǎng)時(shí)，竟然在道路上看到一條帆船。在路面上遇見這些不尋常的、甚至有些離奇的事物，對(duì)于這雙“眼睛”而言，都是具有挑戰(zhàn)性的考題。陳可心要看它怎樣做出反應(yīng)，能不能順利應(yīng)對(duì)。

在一次次揪出識(shí)別缺陷，再補(bǔ)充數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化的過程中，這雙“眼睛”被訓(xùn)練著在各種復(fù)雜情況下都能看得清、看得準(zhǔn)，變得更加精準(zhǔn)，從而做到給無人車保駕護(hù)航。

對(duì)于訓(xùn)練這個(gè)感知模型來說，這些“考題”，也就是數(shù)據(jù)集，是最重要的。陳可心要通過海量的數(shù)據(jù)去教這雙“眼睛”認(rèn)識(shí)這個(gè)世界。

很多時(shí)候，她還要幫這雙“眼睛”克服一些難題。例如在大暴雨天里，水滴和水霧可能會(huì)讓傳感器的視覺變得模糊，或者讓激光雷達(dá)掃描點(diǎn)因被反射而丟失。為了解決這個(gè)問題，陳可心和她的同事們就需要不斷地去收集大量的不同場(chǎng)景、不同道路、不同交通參與者，在不同雨量大小情況下的數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)去讓模型優(yōu)化自己。這之后，團(tuán)隊(duì)會(huì)再通過設(shè)計(jì)不同維度的評(píng)測(cè)指標(biāo)來判斷它是不是在任何交通環(huán)境下，都能很好地去識(shí)別，完成通行。

這種“拷問”和優(yōu)化是無窮盡的，她和同事們需要不斷地去窮盡可能。

今年是30歲的陳可心在蘿卜快跑工作的第6年。

陳可心所從事的這個(gè)名為智能網(wǎng)聯(lián)汽車測(cè)試員的崗位，也是人力資源和社會(huì)保障部、國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2024年聯(lián)合發(fā)布的19個(gè)新職業(yè)之一。

對(duì)她來說，這是一份極具挑戰(zhàn)性又能讓自己看到廣闊可能性的職業(yè)。

“它是個(gè)持續(xù)迭代的過程”，馮云蟬說。作為百度自動(dòng)駕駛質(zhì)量團(tuán)隊(duì)的高級(jí)工程師，馮云蟬主要負(fù)責(zé)自動(dòng)駕駛測(cè)試服務(wù)，平臺(tái)化工具的建設(shè)以及駕駛能力度量等相關(guān)工作。而這些工作都需要日復(fù)一日地自我迭代，更快更敏銳地抓住需求點(diǎn)。

如果把無人車看成是要參賽的專業(yè)長(zhǎng)跑運(yùn)動(dòng)員，自動(dòng)駕駛質(zhì)量團(tuán)隊(duì)就是他的備賽團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)著賽前訓(xùn)練計(jì)劃的制定、備賽期間訓(xùn)練效果的跟蹤以及賽場(chǎng)上成績(jī)的監(jiān)控和賽后復(fù)盤等多個(gè)環(huán)節(jié)。

蘿卜快跑面向的是多城的快速交付和規(guī)模化落地，每個(gè)城市都有自己獨(dú)特的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)和交通環(huán)境，想讓無人車成為和當(dāng)?shù)厝艘粯拥摹袄纤緳C(jī)”，就需要質(zhì)量團(tuán)隊(duì)提前了解當(dāng)?shù)氐穆肪W(wǎng)特征，收集大量的路網(wǎng)及車輛等數(shù)據(jù)。

在蘿卜快跑要“開進(jìn)”一座新的城市前，馮云蟬和同事們就需要去了解這座城市的特點(diǎn)，例如有些城市有自己特殊的交規(guī)設(shè)計(jì)，在路網(wǎng)環(huán)境上，有些城市山路、坡路多，或者有一些跨江路線。在一些早晚高峰等特定時(shí)間段內(nèi)，當(dāng)?shù)厝丝赡苓€會(huì)有自己的一些開車習(xí)慣等等。

這些信息都需要質(zhì)量團(tuán)隊(duì)去提前了解，收集記錄信息，再制定詳細(xì)的測(cè)試計(jì)劃。在測(cè)試中，關(guān)于安全性、通行性、體感舒適度等方面問題，車上的安全員會(huì)通過“打點(diǎn)”工具來記錄，無人車自己也會(huì)識(shí)別問題，馮云嬋需要去收集這些回傳的問題。

如何對(duì)這些收集到的問題數(shù)據(jù)進(jìn)行分析？怎樣統(tǒng)計(jì)指標(biāo)？這都需要馮云嬋的同事們提供智能化的分析工具來輔助，通過大數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)分析，去確定問題發(fā)生的原因，讓無人車能夠更快地融入當(dāng)?shù)氐男熊嚟h(huán)境。

工作中的陳可心

成為“弄潮兒”

馮云蟬今年31歲，擁有信息系統(tǒng)與信息工程相關(guān)的工科背景。在來到百度蘿卜快跑無人車團(tuán)隊(duì)工作之前，她曾嘗試過與智能機(jī)器人相關(guān)的工作，比如說酒店里給客人遞送東西的機(jī)器人。

“你會(huì)發(fā)現(xiàn)其實(shí)大家所設(shè)想的這些未來的人工智能的應(yīng)用，是可以有實(shí)際的應(yīng)用落地的，是可以達(dá)到人們當(dāng)時(shí)所設(shè)想的樣子的。”馮云蟬說。這也是她在這之后繼續(xù)投身人工智能產(chǎn)業(yè)的最大動(dòng)力，而“自動(dòng)駕駛就是這個(gè)領(lǐng)域里時(shí)尚的弄潮兒”。

2021年，馮云蟬來到百度做自動(dòng)駕駛相關(guān)的工作。她先加入的是自動(dòng)駕駛技術(shù)和駕校結(jié)合的項(xiàng)目——“機(jī)器人教練”。機(jī)器人教練有實(shí)際的數(shù)據(jù)分析，可以讓教學(xué)更加精準(zhǔn)。

比方說，在科目二倒車入庫(kù)學(xué)習(xí)中，普通教練能告訴學(xué)員的是，“再往左來一點(diǎn)”“剛才打輪的時(shí)候有點(diǎn)晚了”這種比較模糊的建議。而融入了輔助駕駛技術(shù)和智能化教學(xué)的機(jī)器人教練，可以告訴你“倒車入庫(kù)時(shí)左邊的距離差了15公分”“剛剛第一把輪需要再晚一秒”等更精準(zhǔn)的判斷。它還可以通過數(shù)據(jù)分析對(duì)學(xué)員進(jìn)行個(gè)性化引導(dǎo)，更精準(zhǔn)地進(jìn)行訓(xùn)練。對(duì)于那些不喜歡傳統(tǒng)教學(xué)方式，教練坐在旁邊就緊張的年輕人來說，這是個(gè)不錯(cuò)的選擇。

來到百度自動(dòng)駕駛質(zhì)量團(tuán)隊(duì)后，在負(fù)責(zé)自動(dòng)駕駛測(cè)試服務(wù)的同時(shí)，馮云蟬還需要提供有效的訓(xùn)練分析工具和規(guī)范化的訓(xùn)練流程。她發(fā)現(xiàn)，對(duì)于一些指標(biāo)數(shù)據(jù)，人工統(tǒng)計(jì)特別麻煩，于是就動(dòng)手做了一個(gè)自主分析的工具。這些訓(xùn)練分析工具可以在很大程度上幫助提升效能。

比方說，對(duì)于落地的區(qū)域每天發(fā)生多少問題、發(fā)生的原因是什么這種收集和分析，如果是靠一個(gè)人人工來做，一天可能只能分析200個(gè)案例，但當(dāng)用上相應(yīng)的訓(xùn)練分析工具之后，可能這一個(gè)人每天就能分析更多落地區(qū)域的案例，或者是更長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)，會(huì)在效能上提升很多倍。

這些分析工具本身也需要不斷迭代和更具針對(duì)性。當(dāng)有人提出某個(gè)區(qū)域問題比較多時(shí)，馮云嬋和同事們就需要去拆解這個(gè)需求找到具體的“癥結(jié)”所在。如這個(gè)區(qū)域不同時(shí)段、不同天氣、不同訂單情況下無人車開得好不好，它的能力是不是滿足需求。在不斷地拆解中，找到細(xì)致的有數(shù)據(jù)依據(jù)的結(jié)論，讓無人車能夠像當(dāng)?shù)乩纤緳C(jī)一樣行駛在路面上。

在選擇這個(gè)行業(yè)時(shí)，陳可心認(rèn)為自動(dòng)駕駛是未來科技發(fā)展的前沿，極具挑戰(zhàn)性，又能融合多種先進(jìn)技術(shù)。計(jì)算機(jī)專業(yè)研究生畢業(yè)時(shí)，她通過校招進(jìn)入蘿卜快跑。

“我一直都覺得無人車會(huì)真正出現(xiàn)在路面上，這完全可以想象。我甚至覺得如果全是這樣的話，世界就會(huì)變得特別安全。”陳可心說。在她從事的智能網(wǎng)聯(lián)車感知相關(guān)的測(cè)試工作中，最大的挑戰(zhàn)就是面對(duì)的場(chǎng)景是非常多樣的，沒有辦法窮舉，但又需要去最大限度地覆蓋特別極端的場(chǎng)景。

每一次發(fā)現(xiàn)問題和解決問題都是一次迭代的機(jī)會(huì)。陳可心和同事會(huì)利用大模型對(duì)目前的測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，了解已經(jīng)覆蓋了哪些場(chǎng)景，還有哪些沒有覆蓋到。對(duì)于沒有覆蓋到的場(chǎng)景要去采集對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)豐富測(cè)試集，同時(shí)也會(huì)把場(chǎng)景拆分成更細(xì)的維度進(jìn)行排列組合，盡量去拓寬場(chǎng)景邊界。

“比如在一些城市的雨季場(chǎng)景，我們會(huì)通過不斷收集、構(gòu)造、整合不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)，從不同維度測(cè)試自動(dòng)駕駛車在雨天道路上行駛的效果。”陳可心說，團(tuán)隊(duì)會(huì)先從小雨做起，前期并不容易，需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行場(chǎng)景驗(yàn)證，但慢慢地，無人車在大雨天也正常行駛，不受天氣的干擾。

自動(dòng)駕駛車其實(shí)和人類駕駛一樣，開始也存在盲區(qū)，陳可心和同事們就需要著手解決這個(gè)問題，通過大量測(cè)試驗(yàn)證，現(xiàn)在即便車輛離盲區(qū)很近，蘿卜快跑也會(huì)精準(zhǔn)識(shí)別，盲區(qū)邊界的準(zhǔn)確性大幅提升，行駛更平穩(wěn)，不會(huì)出現(xiàn)急剎的情況。

在無人車這個(gè)領(lǐng)域，陳可心不僅見證了自動(dòng)駕駛技術(shù)的成長(zhǎng)，對(duì)于自己而言，也是一個(gè)持續(xù)迭代的過程，“行業(yè)的變化是很快的，我們需要時(shí)刻保持學(xué)習(xí)的心態(tài)，一直去了解新的技術(shù)，找到自己感興趣的方向，并深耕下去，成為這個(gè)領(lǐng)域的專家”。

工作中的馮云蟬

成就與挑戰(zhàn)

“它不再是所謂的說做一個(gè)PPT，大概講一講我們有這么個(gè)東西就完事了，它是真的能落地到那個(gè)城市當(dāng)中去。”馮云蟬說。在這四年的工作中，她發(fā)現(xiàn)自己越來越喜歡這個(gè)行業(yè)，因?yàn)樽约涸O(shè)計(jì)的那些工具可以有實(shí)際的應(yīng)用，能夠看到它的效果，可以讓無人車在路上的表現(xiàn)更好。

不管是日常在新媒體上刷到哪個(gè)城市里出現(xiàn)了蘿卜快跑，還是看到用戶的實(shí)際使用反饋，她都能感受到這份工作的價(jià)值。

對(duì)于陳可心而言也是這樣。在她看來，“當(dāng)你真正去做這件事情的時(shí)候，你才能切身地覺得這個(gè)東西是可落地的。”當(dāng)她看到蘿卜快跑從一個(gè)城市拓展到更多城市，從中國(guó)跑向海外，從一開始只能在白天出行，內(nèi)部測(cè)試，到現(xiàn)在不管在什么復(fù)雜道路、惡劣天氣場(chǎng)景下都能自如應(yīng)對(duì)時(shí)，她感覺自己在做一件特別有意義的事情。

目前，蘿卜快跑已在全球15個(gè)城市落地，全無人自動(dòng)駕駛車隊(duì)已駛?cè)氡本⑸钲凇⑽錆h、重慶等多個(gè)城市。今年5月，蘿卜快跑在迪拜開始了開放道路驗(yàn)證測(cè)試。7月份，蘿卜快跑已與全球最大的移動(dòng)出行服務(wù)平臺(tái)Uber建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，將蘿卜快跑無人駕駛出行服務(wù)拓展至美國(guó)和中國(guó)大陸以外的全球多個(gè)市場(chǎng)。

雖然對(duì)這個(gè)行業(yè)充滿熱情，但在采訪中，陳可心和馮云蟬都提到，對(duì)于真正從事這個(gè)行業(yè)的人來說，最重要的是保證自動(dòng)駕駛的安全性。

“自動(dòng)駕駛的安全性是我們最大的責(zé)任。”陳可心說。作為感知測(cè)試工程師，她的工作最終就是要確保這些技術(shù)能夠安全、可靠地服務(wù)每一個(gè)用戶。

截至目前，蘿卜快跑總服務(wù)訂單量超過1100萬(wàn)次，總行駛里程超過1.7億公里，未發(fā)生過重大安全事故。過去兩年的數(shù)據(jù)顯示，蘿卜快跑實(shí)際車輛出險(xiǎn)率為人類駕駛員的1/14。

對(duì)于這個(gè)行業(yè)需要具備的能力，除了相關(guān)的技術(shù)背景外，馮云蟬還提到，最好你自己也是一個(gè)司機(jī)，并且有一定的駕駛經(jīng)驗(yàn)，從而更好地保證設(shè)計(jì)的安全性。剛開始做無人駕駛時(shí)，馮云蟬還是一個(gè)新手司機(jī)，通過這幾年對(duì)自動(dòng)駕駛車在不同城市行駛的問題收集，以及對(duì)落地情況數(shù)據(jù)的收集，她對(duì)汽車在交通環(huán)境上的行駛特點(diǎn)，以及需要去遵守哪些交通規(guī)則也有了很強(qiáng)的“迭代”。

陳可心和同事們也開始更希望能夠通過大模型和AI的應(yīng)用，以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)測(cè)試方面的優(yōu)化，使自身的角色從執(zhí)行者變成場(chǎng)景的設(shè)計(jì)者。通過利用大模型和AI技術(shù)，設(shè)計(jì)出更復(fù)雜，并且更貼合實(shí)際的測(cè)試場(chǎng)景，能夠精準(zhǔn)地判斷問題的根源，推動(dòng)整個(gè)產(chǎn)品的優(yōu)化。

在陳可心看來，“隨著時(shí)代技術(shù)的更新，我們要利用最新的技術(shù)，去更快更準(zhǔn)地發(fā)現(xiàn)問題。”

剛開始進(jìn)入無人駕駛這個(gè)領(lǐng)域時(shí)，馮云蟬有著自己對(duì)這個(gè)行業(yè)的判斷和想象：幾年后，能有好幾百輛，甚至是上千輛無人車跑在路上，在我的日常生活中，我能經(jīng)常看到它。

現(xiàn)在這個(gè)想象實(shí)現(xiàn)了。而未來的場(chǎng)景還等著更多的人來想象和實(shí)現(xiàn)。

“你要有這個(gè)信心，你會(huì)覺得自己在做一件有意義的事情，再說大一點(diǎn)，你會(huì)覺得自己在改變世界。”陳可心說。

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