“揭秘”最新职业智能网联汽车测试员走红

IT时报 2024-08-19 11:10:12

自动驾驶车辆的“大脑”如何变得更聪明？追溯到一台电脑、一段程序前的面孔，智能网联汽车测试员必不可少。这不仅仅关乎算法的优化与升级，更是一场精准捕捉并理解复杂交通环境、灵活应对突发状况以及不断优化决策逻辑的挑战。自动驾驶车辆测试员，推动着自动驾驶系统“大脑”不断进化。

不久前，人力资源社会保障部等部委联合发布的19个新职业中，智能网联汽车测试员赫然在列。新职业的确立，不仅提升从业者的认同感、归属感和获得感，也预示着未来交通出行领域将迎来更多元化、专业化的职业角色。

智能网联汽车测试员是怎么样的工作状态？他们工作中会遇到哪些挑战？如何为自动驾驶车辆的智慧成长引路？《IT时报》记者零距离接触两位测试员，听他们讲述自动驾驶车辆逐渐展现出的智慧与潜力。

一、来自“管家”的“刁难”

测试员：徐寅（滴滴自动驾驶）

坐标：苏州

6年前的徐寅，并没有想过自己会和自动驾驶产生交集，在他的印象中，自动驾驶仅存在于电影中。6年前在外企做技术员的徐寅，偶然间听朋友谈起自动驾驶，“我也想参与出行方式的变革，正巧当时滴滴自动驾驶招人。”徐寅记得，面试主要考察应聘者的驾驶经验、安全意识、处理突发情况的能力，当然，是否有违规记录也很重要。

2018年，徐寅进入滴滴自动驾驶，经历了较长的培训周期后正式上岗。徐寅把自己叫作无人驾驶车辆的“管家”，既是首批尝鲜的体验者，又是问题的发现者。

位于苏州的滴滴无人驾驶内场测试区域，是徐寅主要的工作场所，这里构建了一个高度仿真的城市环境测试场，像一个微缩城市，T字路口、隧道、高架、环岛等复杂多变的交通场景一应俱全，还有假人、假车、假动物等。“和外场测试唯一的区别是，没有真正的交通参与者。”徐寅说。

虽然是内场测试，但重要性不言而喻，是自动驾驶技术从实验室走向开放道路的必经之路。在这里，一个看似“微不足道”的场景都可能经过上百次的测试，才能让自动驾驶车辆接受来自实战的考验。

为了锻炼自动驾驶系统的应变能力，徐寅经常和同事们刻意设置一些障碍来“刁难”自动测试车辆，模拟这些情况有可能出现的任意位置。比如面对一张飘落的纸片或树叶，路人随手扔的一个饮料瓶时，自动驾驶车辆会如何应对？徐寅告诉《IT时报》记者，他们曾经用人力、无人机等模仿纸片飘落的情形，但都没有得到想要的效果。“最后，我们用一根很细很轻的钓鱼线控制纸片飘落的轨迹，车窗、车顶、挡风玻璃、雷达等，观察并记录车辆的反应和表现，从各个角度提升车辆对不规则物的识别能力和处置能力。包括树枝、落叶、垃圾袋等，每种物体会进行多次测试，训练自动驾驶车辆准确识别通过或避让。”

这些场景设计基本上都来源于现实，为的是让自动驾驶车辆从会答题到答好题。碰撞是徐寅在内场中要验证的关键场景，根据不同的碰撞程度，应该有不同的处理方式。“比如碰撞后是否要立即停车，是否要打双闪灯提示后方车辆是停在原地还是找个合适的位置停车避免影响交通等，一道‘考题’可能有好几个答案，要让自动驾驶车辆能做出‘最优解’。”徐寅说。

上百次雷同的测试不可避免地会产生枯燥感，但在徐寅看来，做这份工作时间越长，越能感受到热爱。从6年前的“小白”到现在的路测运营专家，他对不少城市的交通特点了如指掌。“广州的摩托车特别多，北京的岔路和辅道特别多，上海早晚高峰车流量大，有的隧道上方还有桥，交规也比较严格……”徐寅如数家珍，这些鲜活的城市交通特征，在他的脑海中不仅仅是数据或信息，而是转化为内场测试中一个个具体场景。

“我希望未来自动驾驶比有人驾驶更安全，能减少酒驾、疲劳驾驶等带来的安全隐患。”这是徐寅的愿望，因为做了这份工作，他自己的驾驶习惯也变得更加谨慎，更加重视和遵守交通规则。

二、在数据和场景中让车辆更“聪明”

测试员：巴山（小马智行）

坐标：上海

从11号线上海汽车城出站后，车身上印有“无人驾驶测试”字样的车辆便随处可见，小巧灵活的轿车、宽敞舒适的中巴，还有用于物流运输的货车……无人驾驶已经渗透各个领域。

巴山，三年前成为小马智行自动驾驶汽车测试员，每天穿梭于这片区域，不是在位于嘉定的小马智行研发厂房中心里，便是在测试路段上。他的工作，简单而言，就是让自动驾驶车辆更“聪明”，“学会”在复杂多变的交通环境中安全、高效地行驶。

“我的工作一半在车上，一半在电脑前。” 巴山如是形容自己的日常。或许是经常要跟车测试，他的脸呈现出阳光“亲吻”后的小麦色。最近，上海从“沪上”变成“炉上”，要特别关注车辆性能，像巴山这样的测试员要对传感器温度进行监控，如果超出设定的阈值，就要启动既定预案。

这只是巴山日常工作中极小的一部分，更多的时候，他沉浸于对路测传回来的海量数据和复杂场景的梳理与分析中，定位问题后，发送给工程师优化和解决。

一只突然窜出的小动物、一辆载着超过自身车长物资的车辆，甚至是一个飘起的塑料袋，都可能会影响自动驾驶车辆的决策。巴山刚进入小马智行不久，便对自动驾驶车辆遇见塑料袋的“反应”做过重点测试。“最早的时候，车辆对塑料袋的判断不是很准确，无法确定能否压过去，有时会急刹，这对用户体验肯定不好。”巴山说，“我们收集了很多数据，工程师逐步优化避障能力，现在的自动驾驶车辆对于识别像塑料袋这样的障碍物已经非常成熟，可以做出更合理的应对。”

在自动驾驶车辆测试过程中，有一种被称为“长尾场景”的特殊情况，指的是那些发生频率极低，但一旦发生就可能对自动驾驶车辆构成挑战的场景，像飞扬的塑料袋就属于长尾场景，需要自动驾驶系统具备高度的适应性、鲁棒性（系统的健壮性）和应急处理能力。长尾场景具有罕见性和不可预测性的特征，因此，在测试过程中更被重视。

相较于坐在电脑前看测试车辆传回来的数据和参数，巴山更享受跟车的感觉，那样更真实、更直观，他也愿意遇到“新问题”。在一次跟车测试中，巴山遇到路口堵车的情况，而且前面的大卡车挡住了车辆摄像头的视线，“人类比较容易判断前面的车辆是在排队还是临停，从而选择等待还是绕行，但自动驾驶车辆第一次遇到此类情况时，无法很好地应对，需要时间考虑。”巴山说，路上的确会经常遇到临停车辆，这个问题反馈到工程师处后，经过模型优化，同时向自动驾驶车辆“喂”了更多的处理经验，现在自动驾驶车辆遇到此类情况能在极短的时间内做出判断。

真正能让自动驾驶技术贴近人心、适应复杂多变交通环境的，还是那些基于人类经验不断迭代优化的算法和模型。而测试员，在每一次的跟车测试中，不仅是观察者和记录者，也是自动驾驶车辆的“教练”。

巴山的工作和生活都在嘉定，有时他也会叫一辆Robotaxi，体验自己参与塑造的未来出行方式，以既专业又放松的心态去观察自动驾驶车辆的表现。他有一个心愿：希望自动驾驶越来越多的成为出行的常态，叫一辆Robotaxi成为市民的日常。