インテリジェント コネクテッド カー テスター: 自動運転車をよりスマートにするための「故障箇所の発見」に特化
2024-09-04
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バシャンはインテリジェント コネクテッド カーの路上テストを行っています。写真/北京ニュースシェルファイナンス記者ユ・ジンミン氏。
大規模なモデルをトレーニングするのと同じように、自動運転車の「脳」をより賢くするにはどうすればよいでしょうか?現時点では、インテリジェントなコネクテッド カー テスターが不可欠であり、bashan もその 1 つです。
「突然飛び出してきた小動物や浮遊するビニール袋は、自動運転車のアルゴリズムによる意思決定に影響を与える可能性があります。最近では、自動運転車の「脳」に交通警察の指示ジェスチャーを深く学習させ、自動運転車を作る 車の運転は交通警察の指示を「理解」できる」 上海嘉定区にあるpony.ai研究開発工場センターで、バシャンと彼の同僚は北京ニュースシェルファイナンスの記者に最近の仕事経験の一部を紹介した。
バシャン氏はシェル・ファイナンスの記者に対し、インテリジェントなコネクテッドカーテスターはアルゴリズムの最適化とアップグレードだけでなく、複雑な交通環境を正確に把握して理解し、緊急事態に柔軟に対応し、意思決定ロジックを継続的に最適化するという課題も抱えていると語った。
最近、人力資源社会保障省、国家市場規制総局、国家統計局が共同で19の新しい職業を発表し、そのリストにはインテリジェント・コネクテッド・カー・テスターも含まれている。
インテリジェントコネクテッドカーテスター：専門化するドア与える自動運転車“トラブルを探しています”
「私の仕事の半分は車の中で、半分はコンピューターの前で働いています。」バシャンは自分の日常生活をこう表現しています。おそらく、彼はテストのために頻繁に車を追いかけなければならなかったので、彼の顔は太陽に「キスされた」小麦色の健康的な色を示していました。これは、bashan の日常業務のごく一部にすぎません。多くの場合、彼は、路上テストから返された大量のデータと複雑なシナリオを整理して分析し、問題を特定した後、それを最適化と解決のためにエンジニアに送信します。
バシャンは 2016 年に大学を卒業しました。 「実は大学では鉱山工学を学んだんです。卒業後は炭鉱で働きたくなかったので、プログラマーとして就職して『コードファーマー』になりました。3年前には自動運転も見ました」運転の可能性を考えて、私は「0」から始めることを選択し、自動運転車のテスターになりました」とバシャン氏はシェル・ファイナンスの記者に語った。
自動運転車のテスターとしての彼の仕事は、簡単に言えば、自動運転車をより「スマート」にし、複雑で変化する交通環境で安全かつ効率的に運転できるように「学習」させることです。
自動運転車用のインテリジェントなアルゴリズムに関しては、バシャン氏は非常に自信を持っているようです。 「実際、突然飛び出してきた小動物や浮遊するビニール袋が自動運転車の意思決定に影響を与える可能性があると、バシャン氏はシェル・ファイナンスの記者に対し、日々の膨大なテスト作業中に次のようなことを発見したと語った。」レジ袋に遭遇したときの自動運転車の「反応」は比較的「過剰」です。 「当初、車両のビニール袋に対する判断はあまり正確ではなく、通過できるかどうかもわかりませんでした。時には急ブレーキがかかることもあり、これは明らかにユーザーエクスペリエンスにとって良くありませんでした。」とバシャン氏は語った。私たちは多くのデータを収集し、エンジニアは徐々に回避方法を最適化しました。現在、自動運転車はビニール袋などの障害物を識別する点で非常に成熟しており、より合理的な対応ができるようになりました。」
「私のキャラクターは、実際には自動運転車の『トラブルを見つける』ことに専念しています。」バシャンは自分のキャリアをこのように要約しました。
自動運転車のテスト中には、「ロングテール シナリオ」と呼ばれる特殊な状況が発生します。これは、ビニール袋の飛行など、めったに発生しないが、一度発生すると自動運転車に困難をもたらす可能性があるシナリオを指します。これはロングテール シナリオであり、自動運転システムには高度な適応性、堅牢性 (システムの堅牢性)、および緊急対応能力が必要です。ロングテール シナリオは希少性と予測不可能性を特徴とするため、テスト中はより真剣に考慮されます。これには、テスターがこれらの「ロングテールシナリオ」を継続的に設計およびテストし、自動運転車を「スマート」にする必要があります。
バシャンは、コンピューターの前に座ってテスト車両から送られてくるデータやパラメーターを眺めるよりも、より現実的かつ直感的に車を追いかける感覚を楽しんでおり、「新しい問題」に直面することにも積極的です。バシャンさんは、車の追従テスト中に、道路を横切る子犬に遭遇し、危うく轢かれそうになりました。子犬は身長が低かったため、車のカメラはそれほど敏感ではありませんでした。これらの小さな犬はかわいそうですが、自動運転車はそのような状況に遭遇するとうまく対応できず、検討する時間が必要です。」
バシャン氏は部隊に戻った後、自動運転車の「脳」がより冷静に小動物と対峙できるよう、小動物に遭遇する場面のテストを繰り返した。バシャン氏は、道路を運転中に停止している車両に遭遇することがよくある、「彼は行くのか、行かないのか？止まるのか、留まるのか？私たちは人間のドライバーとして、この疑問が自動運転車にフィードバックされる」と語った。モデルを最適化し、より多くの処理経験を自動運転車に「供給」した後、自動運転車はそのような状況に遭遇したときに非常に短時間で判断できるようになりました。
継続的な最適化細部まで磨き上げる，ミーティングによる一般乗客身元経験下自分のテストの製品
bashan 氏は、インテリジェント コネクテッド カーの車載コンピューターをデバッグしています。写真/北京ニュースシェルファイナンス記者ユ・ジンミン氏。
すべての車両追従テストでは、テスターは観察者および記録者であるだけでなく、自動運転車の「コーチ」でもあります。自動運転技術を本当に人々の心に近づけ、複雑で変化する交通環境に適応させることができるのは、人間の経験に基づいて常に反復的に最適化されるアルゴリズムとモデルです。
バシャン氏は、なぜ急ブレーキや急加速が必要なのか、最適化できるかどうかなど、日々のテストで車両の物理的な快適性に細心の注意を払っています。 「あらゆる細部を磨き上げることによってのみ、乗客により良い体験を提供することができます。」
バシャン氏はシェル・ファイナンスの記者に対し、車の運転であれ、タクシーの利用であれ、生活の中で自動運転技術を利用する人が増えることが実際に一番幸せだと語った。 「時々、私は一般の乗客として参加して、自分が形成に参加している未来の旅行方法を体験したり、プロフェッショナルでありながらリラックスした態度で自動運転車のパフォーマンスを観察したりすることがあります。」
世界経済フォーラムが発表した「将来雇用報告書2023」によると、新技術、デジタル化、グリーントランスフォーメーションなどが職業環境を再構築し、労働者のスキルや質に対する要求が高まっていることが示されている。
一部の業界専門家は、技術革新は雇用の敵ではないと指摘しており、自動運転やインテリジェント・コネクテッド・カーの波の中で、一部の新しい職業は徐々に概念から現実へと移行しつつある。
北京ニュースシェルファイナンス記者ユ・ジンミン
編集者 岳才州
校正者 liu baoqing
