自动驾驶|自动驾驶体验服务开放 “人工智能老司机”长啥样？( 二 )
所以，不仅仅是安全员发生接管的场景，包括系统主动发现的漏洞或是影响用户体验的问题，都会被系统实时捕捉，并自动上传云端 。所有问题的数据，在后台都会被自动化分析和归类标注 。
“对于比较简单的问题，系统可以自己形成训练数据，直接对算法模型进行自我更新，增强驾驶能力 。而对于一些新问题和重点问题，则会被系统识别出来，流转给技术人员作深入分析和优化 。”李肆说，当技术人员对一类典型场景完成算法优化后，会在仿真平台针对问题场景进行验证 。“从遇到一个长尾场景，到数据驱动模型迭代、仿真回归验证、新版本上线解决，优化周期大约在几周或几个月，要视问题的困难程度而定 。”
除了让Apollo把自己遇到的难题“巩固复习”好，百度的技术人员还给Apollo主动加练，从现实和虚拟两个维度打造起Apollo的“练功房” 。
现实中的“练功房”位于国家智能网联汽车(长沙)测试区东片区，这是百度联合长沙湘江智能打造的国内首个自动驾驶7×24小时全无人值守封闭测试场，目前已投入日常测试使用 。可以实现测试全程无人化，支持7×24小时不间断可靠性测试，大幅节省测试人力成本 。同时也保障了场景构建的高度还原和一致性，对交互博弈场景构建的优势尤其突出 。
除了真实的道路数据之外，百度的自动驾驶学习也依托仿真模拟器 。百度自动驾驶事业部总经理陶吉告诉采访人员：“我们拥有一个‘无限里程虚拟世界’，我们在这里面放很多行人和车辆的障碍物，他们按照一定的规则去跑，Apollo也放一辆进去 。当跑到足够多里程的时候，会发生很多意想不到的情况 。如果发现Apollo应对不了的情况，这个案例我们会特别拿出来分析，作为训练课程来增强自动驾驶系统的能力 。”
据陶吉介绍，在仿真云环境下，Apollo已累计运行了数亿公里的测试里程，每日运行超过数百万公里，保证了Apollo自动驾驶对路上多样化场景的适应性，让百度自动驾驶车辆在上路前，已经完成了对于路上可能会发生的所有场景的充分验证 。
“今天我们敢在北京开放，也是代表一种技术自信 。”陶吉说，“对于一项新技术，只有面向用户、面向市场才有最佳的改进目标，当然我们还有各种不足，也希望能够通过开放试乘来收集用户的反馈，不断打磨提升自己，带给大家更好的出行服务产品 。”(本报采访人员 韩维正文/图)
北京联盟_本文原题是：百度在京开放自动驾驶体验服务引关注，采访人员实地探访——
“人工智能老司机”长什么样?
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