probador inteligente de coches conectados: dedicado a "encontrar fallos" en los coches autónomos para hacerlos más inteligentes
2024-09-04
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bashan está realizando pruebas en carretera de coches inteligentes conectados. fotografía/noticias de beijing yu jinmin, reportero de shell finance.
al igual que entrenar un modelo grande, ¿cómo hacer que el "cerebro" de un vehículo autónomo sea más inteligente? en este momento, los probadores inteligentes de automóviles conectados son indispensables, y bashan es uno de ellos.
"un animal pequeño que salta repentinamente o una bolsa de plástico flotante puede afectar el algoritmo de toma de decisiones de un vehículo autónomo. recientemente, estamos dejando que el 'cerebro' del vehículo autónomo aprenda profundamente los gestos de comando de la policía de tránsito, esforzándonos por fabricar el vehículo autónomo conducir un vehículo puede "leer" las instrucciones de la policía de tránsito". en el centro de la fábrica de i+d de pony.ai en el distrito de jiading, shanghai, bashan y sus colegas presentaron algunas de sus experiencias laborales recientes al reportero de beijing news shell finance.
bashan dijo a los periodistas de shell finance que los probadores de automóviles conectados inteligentes no solo consisten en optimizar y actualizar algoritmos, sino también en un desafío para capturar y comprender con precisión entornos de tráfico complejos, responder de manera flexible a emergencias y optimizar continuamente la lógica de toma de decisiones.
recientemente, el ministerio de recursos humanos y seguridad social, la administración estatal de regulación del mercado y la oficina nacional de estadísticas publicaron conjuntamente 19 nuevas ocupaciones, y entre ellas se encuentran los probadores de automóviles inteligentes conectados.
probador inteligente de coches conectados：especializarsepuertadarconducción autónomaauto“buscando problemas”
"la mitad de mi trabajo la hago en el coche y la otra mitad delante del ordenador." así describe bashan su vida diaria. tal vez porque a menudo tenía que seguir al coche para realizar pruebas, su rostro adquirió el saludable color del trigo "besado" por el sol. esta es solo una parte muy pequeña del trabajo diario de bashan. más a menudo, está inmerso en clasificar y analizar los datos masivos y los escenarios complejos obtenidos de la prueba en carretera, y después de localizar el problema, los envía a los ingenieros para su optimización y solución.
bashan se graduó de la universidad en 2016. "de hecho, estudié ingeniería de minas en la universidad. después de graduarme, como no quería trabajar en una mina de carbón, encontré un trabajo como programador y hace tres años me convertí en un 'granjero de códigos'. también vi lo automático. ante la perspectiva de conducir, elegí empezar desde '0' y me convertí en probador de vehículos autónomos", dijo bashan al periodista de shell finance.
como probador de vehículos autónomos, su trabajo, en pocas palabras, es hacer que los vehículos autónomos sean más "inteligentes" y "aprendan" a conducir de forma segura y eficiente en entornos de tráfico complejos y cambiantes.
cuando se trata de algoritmos inteligentes para vehículos autónomos, bashan parece tener mucha confianza. "en realidad, un animal pequeño que salta repentinamente o una bolsa de plástico flotante puede afectar la toma de decisiones de un vehículo autónomo". bashan dijo a los periodistas de shell finance que durante una gran cantidad de pruebas diarias, él y sus colegas descubrieron que, la "reacción" de los vehículos autónomos al encontrarse con bolsas de plástico es relativamente "excesiva". "al principio, el juicio del vehículo sobre la bolsa de plástico no fue muy preciso y no estaba seguro de si podría atravesarla. a veces frena repentinamente, lo que definitivamente no es bueno para la experiencia del usuario", dijo bashan. recopilamos una gran cantidad de datos y los ingenieros optimizaron gradualmente la evitación. "los vehículos autónomos ahora son muy maduros en la identificación de obstáculos como bolsas de plástico y pueden dar respuestas más razonables".
"mi personaje en realidad se dedica a 'encontrar problemas' para los vehículos autónomos". bashan resumió su carrera de esta manera.
durante las pruebas de vehículos autónomos, existe una situación especial llamada "escenarios de cola larga", que se refieren a aquellos escenarios que ocurren muy raramente pero que pueden plantear desafíos a los vehículos autónomos una vez que ocurren, como bolsas de plástico voladoras. se trata de un escenario de cola larga, que requiere que el sistema de conducción autónoma tenga un alto grado de adaptabilidad, robustez (robustez del sistema) y capacidades de manejo de emergencias. los escenarios de cola larga se caracterizan por su rareza e imprevisibilidad y, por lo tanto, se toman más en serio durante las pruebas. esto requiere que los evaluadores diseñen y prueben continuamente estos "escenarios de cola larga" y hagan que los automóviles autónomos sean "inteligentes".
en comparación con sentarse frente a una computadora y observar los datos y parámetros enviados por el vehículo de prueba, bashan disfruta de la sensación de seguir el automóvil, es más real e intuitivo, y también está dispuesto a encontrar "nuevos problemas". durante una prueba de seguimiento de automóviles, bashan se encontró con un cachorro que cruzaba la calle y casi lo atropellan. debido a que el cachorro era de baja estatura, la cámara del vehículo no era tan sensible. “en realidad, también me gusta criar perros y gatos. "siento lástima por la seguridad de estos pequeños animales, pero cuando los vehículos autónomos se encuentran en tales situaciones, no pueden responder bien y necesitan tiempo para considerarlo".
después de que bashan regresó a su unidad, probó repetidamente la escena del encuentro con animales pequeños, para que el "cerebro" del vehículo autónomo pudiera enfrentar a los animales pequeños con más calma. bashan dijo que a menudo nos encontramos con vehículos detenidos mientras conducimos por la carretera: "¿va o no? ¿se detiene o se queda? como conductores humanos, no somos muy buenos para juzgar". después de optimizar el modelo y "alimentar" más experiencia de procesamiento al vehículo autónomo, el vehículo autónomo ahora puede emitir juicios en muy poco tiempo cuando se encuentra con tales situaciones.
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bashan está depurando los ordenadores de a bordo de los coches inteligentes conectados. fotografía/noticias de beijing yu jinmin, reportero de shell finance.
en cada prueba de seguimiento de vehículos, el evaluador no sólo es un observador y registrador, sino también el "entrenador" del vehículo autónomo. lo que realmente puede hacer que la tecnología de conducción autónoma esté cerca del corazón de las personas y se adapte a entornos de tráfico complejos y cambiantes son aquellos algoritmos y modelos que se optimizan constantemente de forma iterativa en función de la experiencia humana.
bashan presta gran atención a la comodidad física del vehículo durante las pruebas diarias, por ejemplo, por qué necesita frenar o acelerar repentinamente y si se puede optimizar. "sólo puliendo cada detalle podremos ofrecer a los pasajeros una mejor experiencia".
bashan dijo a los periodistas de shell finance que en realidad se siente más feliz cuando cada vez más personas utilizan la tecnología de conducción autónoma en sus vidas, ya sea conduciendo o tomando un taxi. "a veces saludo a uno como a un pasajero normal para que experimente los métodos de viaje futuros en los que participo y observo el rendimiento de los vehículos autónomos con una actitud profesional pero relajada".
el "informe sobre el empleo futuro 2023" publicado por el foro económico mundial muestra que las nuevas tecnologías, la digitalización, la transformación verde, etc. están remodelando el panorama ocupacional y planteando mayores requisitos para las habilidades y la calidad de los trabajadores.
algunos expertos de la industria señalaron que la innovación tecnológica no es enemiga del empleo. en la ola de la conducción autónoma y los coches inteligentes conectados, algunas nuevas ocupaciones están pasando gradualmente del concepto a la realidad.
yu jinmin, periodista de beijing news shell finance
editor yue caizhou
corrector de pruebas liu baoqing
