安全性是自動駕駛技術(shù)的核心命題之一。清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院楊殿閣教授團(tuán)隊研究出一項自動駕駛“可信持續(xù)進(jìn)化”技術(shù)，可使自動駕駛汽車在遇到突發(fā)狀況時，即便沒有預(yù)先設(shè)定的應(yīng)對方案，也能自主學(xué)習(xí)應(yīng)對陌生場景并保證行駛安全。這為自動駕駛汽車實現(xiàn)大規(guī)模商用提供了可能性。

楊殿閣表示，盡管目前自動駕駛汽車已具備在特定典型場景中示范駕駛運(yùn)行的能力，但其大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用仍存安全性擔(dān)憂。自動駕駛依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動的AI技術(shù)，傳統(tǒng)研究方法是通過采集更大規(guī)模的駕駛數(shù)據(jù)、測試更長的駕駛里程來覆蓋所有可能的駕駛場景，以確保發(fā)生突發(fā)狀況時汽車有預(yù)先設(shè)定的應(yīng)對方案。但由于AI只能處理已知場景，再加上AI算法“黑盒”特點與其偶發(fā)失效特性，在遇到陌生場景時，車輛可能出現(xiàn)難以控制的情況，這使安全駕駛變得十分困難。（魏夢佳 董慧潔）