penguji mobil terhubung yang cerdas: didedikasikan untuk "menemukan kesalahan" pada mobil yang dapat mengemudi sendiri agar lebih pintar
2024-09-04
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
bashan sedang melakukan uji jalan pada mobil yang terhubung secara cerdas. fotografi/berita beijing reporter shell finance yu jinmin.
ibarat melatih model besar, bagaimana cara membuat "otak" kendaraan otonom menjadi lebih pintar? saat ini, penguji mobil yang terhubung secara cerdas sangat diperlukan, dan bashan adalah salah satunya.
“seekor binatang kecil yang tiba-tiba melompat keluar atau kantong plastik yang mengambang dapat mempengaruhi pengambilan keputusan algoritma kendaraan otonom. baru-baru ini, kami membiarkan 'otak' kendaraan otonom mempelajari secara mendalam isyarat perintah polisi lalu lintas, berusaha untuk membuat kendaraan otonom mengemudi kendaraan bisa 'membaca' instruksi polisi lalu lintas." di pusat pabrik r&d pony.ai di distrik jiading, shanghai, bashan dan rekan-rekannya memperkenalkan beberapa pengalaman kerja terbarunya kepada reporter beijing news shell finance.
bashan mengatakan kepada reporter shell finance bahwa penguji mobil terhubung yang cerdas tidak hanya tentang optimalisasi dan peningkatan algoritme, namun juga tantangan untuk secara akurat menangkap dan memahami lingkungan lalu lintas yang kompleks, merespons keadaan darurat secara fleksibel, dan terus mengoptimalkan logika pengambilan keputusan.
baru-baru ini, kementerian sumber daya manusia dan jaminan sosial, administrasi negara untuk regulasi pasar, dan biro statistik nasional bersama-sama merilis 19 pekerjaan baru, dan penguji mobil yang terhubung dengan cerdas termasuk di antaranya.
penguji mobil terhubung yang cerdas：mengkhususkanpintumemberimengemudi otonommobil“mencari masalah”
“setengah dari pekerjaan saya ada di dalam mobil dan setengahnya lagi di depan komputer.” beginilah cara bashan menggambarkan kehidupan sehari-harinya. mungkin karena dia sering harus mengikuti mobil untuk pengujian, wajahnya menjadi sewarna gandum yang "dicium" matahari. ini hanyalah sebagian kecil dari pekerjaan sehari-hari bashan. lebih sering, dia tenggelam dalam memilah dan menganalisis data besar dan skenario kompleks yang dikembalikan dari uji jalan. setelah menemukan masalahnya, dia mengirimkannya ke insinyur untuk optimasi dan solusi.
bashan lulus dari universitas pada tahun 2016. “saya sebenarnya belajar teknik pertambangan di perguruan tinggi. setelah lulus, karena saya tidak ingin bekerja di tambang batu bara, saya mendapatkan pekerjaan sebagai programmer dan menjadi 'petani kode'. tiga tahun lalu, saya juga melihat otomatis mengenai prospek mengemudi, saya memilih untuk memulai dari '0' dan menjadi penguji mobil self-driving," kata bashan kepada reporter shell finance.
sebagai penguji kendaraan otonom, tugasnya adalah membuat kendaraan otonom lebih "pintar" dan "belajar" mengemudi dengan aman dan efisien di lingkungan lalu lintas yang kompleks dan terus berubah.
dalam hal algoritma cerdas untuk kendaraan self-driving, bashan nampaknya sangat percaya diri. “sebenarnya, hewan kecil yang tiba-tiba melompat keluar atau kantong plastik yang mengambang dapat mempengaruhi pengambilan keputusan kendaraan otonom.” bashan mengatakan kepada wartawan shell finance bahwa selama sejumlah besar pengujian harian, dia dan rekan-rekannya menemukan hal itu “reaksi” kendaraan self-driving saat menghadapi kantong plastik relatif “berlebihan”. “pada awalnya, penilaian kendaraan terhadap kantong plastik tidak terlalu akurat, dan tidak yakin apakah bisa melewatinya. terkadang akan mengerem secara tiba-tiba, yang tentunya tidak baik untuk pengalaman pengguna.” kami mengumpulkan banyak data, dan para insinyur secara bertahap mengoptimalkan penghindaran tersebut. "kendaraan otonom kini sudah sangat matang dalam mengidentifikasi hambatan seperti kantong plastik dan dapat memberikan respons yang lebih masuk akal."
"karakter saya sebenarnya berdedikasi untuk 'menemukan masalah' pada mobil self-driving." bashan merangkum karirnya seperti ini.
selama pengujian kendaraan tanpa pengemudi, terdapat situasi khusus yang disebut "skenario ekor panjang", yang mengacu pada skenario yang sangat jarang terjadi tetapi dapat menimbulkan tantangan bagi kendaraan tanpa pengemudi jika hal tersebut terjadi, seperti menerbangkan kantong plastik. ini adalah skenario jangka panjang, yang mengharuskan sistem penggerak otonom memiliki tingkat kemampuan beradaptasi, ketahanan (robustness of the system) dan kemampuan penanganan darurat yang tinggi. skenario jangka panjang dicirikan oleh kelangkaan dan ketidakpastian, dan oleh karena itu ditanggapi dengan lebih serius selama pengujian. hal ini mengharuskan penguji untuk terus merancang dan menguji "skenario ekor panjang" ini dan menjadikan mobil tanpa pengemudi menjadi "pintar".
dibandingkan dengan duduk di depan komputer dan melihat data serta parameter yang dikirim kembali oleh kendaraan uji, bashan menikmati perasaan mengikuti mobil. ini lebih nyata dan intuitif, dan dia juga bersedia menghadapi "masalah baru". saat tes mengikuti mobil, bashan bertemu dengan anak anjing yang sedang menyeberang jalan dan hampir tertabrak. karena anak anjing tersebut bertubuh pendek, kamera kendaraan tidak begitu sensitif merasa kasihan pada anjing-anjing kecil ini. keselamatan hewan, tetapi ketika kendaraan otonom menghadapi situasi seperti itu, mereka tidak dapat merespons dengan baik dan perlu waktu untuk mempertimbangkannya.”
setelah bashan kembali ke unitnya, ia berulang kali menguji adegan perjumpaan dengan hewan kecil, sehingga "otak" kendaraan self-driving tersebut dapat menghadapi hewan kecil dengan lebih tenang. bashan mengatakan bahwa kita sering menjumpai kendaraan yang berhenti saat berkendara di jalan raya. "apakah dia pergi atau tidak? berhenti atau diam? sebagai pengemudi manusia, kami tidak pandai menilai." penguji. , setelah mengoptimalkan model dan "memberikan" lebih banyak pengalaman pemrosesan ke kendaraan self-driving, kendaraan self-driving kini dapat membuat penilaian dalam waktu yang sangat singkat ketika menghadapi situasi seperti itu.
optimalisasi berkelanjutanpoles setiap detailnya，pertemuanolehpenumpang biasaidentitaspengalamanturunmemilikitesdariproduk
bashan sedang men-debug komputer terpasang pada mobil yang terhubung secara cerdas. fotografi/berita beijing reporter shell finance yu jinmin.
dalam setiap pengujian yang mengikuti mobil, penguji tidak hanya berperan sebagai pengamat dan perekam, tetapi juga “pelatih” kendaraan otonom. apa yang benar-benar dapat membuat teknologi mengemudi otonom dekat dengan hati masyarakat dan beradaptasi dengan lingkungan lalu lintas yang kompleks dan terus berubah adalah algoritme dan model yang terus dioptimalkan secara berulang berdasarkan pengalaman manusia.
bashan sangat memperhatikan kenyamanan fisik kendaraan selama pengujian harian, seperti mengapa perlu mengerem atau berakselerasi secara tiba-tiba, dan apakah dapat dioptimalkan. “hanya dengan menyempurnakan setiap detail kami dapat memberikan pengalaman yang lebih baik kepada penumpang.”
bashan mengatakan kepada wartawan shell finance bahwa dia sebenarnya paling bahagia ketika semakin banyak orang menggunakan teknologi mengemudi otonom dalam hidup mereka, baik saat mengemudi atau naik taksi. "kadang-kadang saya akan memuji seseorang sebagai penumpang biasa untuk merasakan metode perjalanan masa depan yang saya ikut sertakan, dan mengamati kinerja kendaraan self-driving dengan sikap profesional namun santai."
“laporan ketenagakerjaan masa depan 2023” yang dirilis oleh forum ekonomi dunia menunjukkan bahwa teknologi baru, digitalisasi, transformasi ramah lingkungan, dan lain-lain sedang mengubah lanskap pekerjaan dan menuntut peningkatan keterampilan dan kualitas pekerja.
beberapa pakar industri menunjukkan bahwa inovasi teknologi bukanlah musuh lapangan kerja di tengah maraknya kendaraan otonom dan mobil yang terhubung dengan cerdas, beberapa pekerjaan baru secara bertahap beralih dari konsep menjadi kenyataan.
reporter beijing news shell finance yu jinmin
editor yue caizhou
korektor liu baoqing
