安全性是自動駕駛技術(shù)的核心命題之一。清華大學(xué)車輛與運載學(xué)院楊殿閣教授團隊研究出一項自動駕駛“可信持續(xù)進化”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行的能力，但其大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用仍存安全性擔憂。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）