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飛速發展的自動駕駛技術讓汽車邁入“無人之境”的夢想不再遙不可及，但要想真正實現自動駕駛汽車的大規模商業化落地，安全測試驗證成為行業進一步發展的重中之重。自動駕駛汽車到底是“新手上路”，還是車技穩如“老司機”？近日，清華大學自動化系智能交通研究團隊助理教授封碩與美國密西根大學Mcity主任劉向宏等科研人員合作研發出一套全新的安全測試系統，為“AI司機”量身定制出一套“駕考試題”。日前，該項研究成果以《基于密集強化學習的自動駕駛汽車安全性測試》為題發表于《自然》正刊。

隨著自動駕駛技術的發展，當駕駛水平越來越接近人類駕駛員，自動駕駛汽車的安全性能測試變得愈發重要，但同時也更難以開展。封碩告訴記者：“目前業內對此已初步達成了研究共識：亟須解決‘百億公里’難題。”

什么是“百億公里”難題？研究人員表示，在自動駕駛汽車投入大規模應用前，需要開展大規模的道路測試，從統計學上驗證自動駕駛汽車的安全性。據估算，這個測試規模至少要達到百億公里。從時間、資源與成本上來看，在實際道路上進行測試顯然難以實現。這便是當前自動駕駛技術發展所面臨的最棘手問題之一。

“我們所做的就是希望能夠加速這個過程，用盡可能少的測試里程等價代替這百億公里的實地測試。”封碩表示。據《光明日報》

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