圖為王司語。（受訪者供圖）
新華網北京4月26日電 “4·29首都網絡安全日”前夕，美團自動配送車倣真技術研發工程師王司語在接受新華網專訪時&&，希望自動駕駛軟體系統在上路前就能夠擁有足夠的安全性，將自動駕駛倣真系統打造得更真實、更高效，讓自動駕駛小車可以更快、更安全地提供配送服務。
新華網：美團自動配送車是一項什麼業務？
美團自動配送車業務主要是在城市末端三公里場景下，基於自動駕駛能力，協同騎手完成室外全場景配送工作的業務。
截至2022年3月，美團自動配送車服務在北京順義已拓展到20個小區及高校園區，室外全場景累積配送超過150萬訂單，在順義區目前達到日均配送1000多單。同時，在疫情防控特殊場景下，無人化、智能化的配送設備作出了顯著貢獻。
新華網：能具體介紹一下自動駕駛倣真系統嗎？
自動駕駛倣真系統是利用數字孿生等技術，將實際道路環境映射到虛擬環境中，安全、高效地測試自動駕駛軟體安全性和功能的系統。倣真系統的價值就是創造一個與真實場景高度相同的線上環境，為自動駕駛技術創造安全可靠的學習空間。
由於實際道路環境複雜，為了將自動駕駛的安全性提升到超過人類的平均水平，該倣真系統需要具備海量的道路場景，同時在倣真環境下可以幫助發現自動配送車潛在的安全性問題。
新華網：這個系統是如何保障自動駕駛車輛安全性的？
我們希望自動駕駛軟體系統能夠在上路前就擁有足夠的安全性，最大程度上避免危害公共交通安全，所以整個自動駕駛系統會在建設的倣真系統中進行大量的虛擬道路測試。
將自動駕駛軟體部署在自動駕駛倣真系統中，基於場景進行倣真測試。測試出現的安全性問題會反饋給自動駕駛系統的研發工程師們進行改進。同時，會創造一些極端場景，例如突發交通情況、視野遮擋、惡劣天氣等等，最大限度地測試自動駕駛系統應對這類極端場景的安全性。
在自動駕駛倣真系統沒有問題之後，會將軟體部署到車上進行封閉場地路測，最後發布到每一輛自動駕駛車上，進行實際的業務運營。
新華網：在研發系統過程中最大的挑戰是什麼，可以舉個具體的例子嗎？
自動駕駛倣真系統研發過程中最大的挑戰，就是如何構建一個能夠覆蓋複雜道路環境的場景庫，並且真實地進行還原，從而保證自動駕駛車輛上路後的安全性。
為了解決這個問題，我們設計了數據回收機制、自動駕駛倣真引擎等，並且採用了場景泛化、機器學習等方法來持續擴充數據及提升道路覆蓋能力，將自動駕駛倣真系統打造地更真實、更高效，讓自動駕駛小車可以更快、更安全地給大家提供配送服務。
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王司語：希望自動駕駛軟體系統在上路前就能夠擁有足夠的安全性
“4·29首都網絡安全日”前夕，美團自動配送車倣真技術研發工程師王司語在接受新華網專訪時&&，希望自動駕駛軟體系統在上路前就能夠擁有足夠的安全性，將自動駕駛倣真系統打造得更真實、更高效，讓自動駕駛小車可以更快、更安全地提供配送服務。
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