安全系數是智能駕駛技術的關鍵出題。清華大學車輛與運載學院楊殿閣專家教授率領的科研團隊日時在《自然·機器智能》上發布的一項研究成效說明，運用無人駕駛“可靠持續進化”技術性，可以實現無人駕駛汽車當遇到緊急狀況時，即使沒有事先設置的應對方案，也可以主動學習解決生疏情景并確保行車安全性，從而為無人駕駛汽車完成規模性商業帶來了概率。
據楊殿閣詳細介紹，盡管目前無人駕駛汽車已經具備在一定典型場景中示范性安全駕駛運轉的水平，但是其規模性商業應用仍存在安全系數憂慮。無人駕駛依靠數據驅動的AI技術性，傳統研究思路是由收集更大規模的安全駕駛數據信息、檢測比較長的安全駕駛里程數來覆蓋所有可能性的用車場景，以保證產生緊急狀況時車輛有事先設置的應對方案。但是由于AI只有解決已經知道情景，加上AI優化算法“黑盒子”特性與其說偶發性無效特點，當遇到生疏情景時，車子有可能出現無法控制的現象，這使得行車安全越來越十分困難。
科研團隊所提出的“可靠持續進化技術性”為了解決此問題帶來了新理念。該理論是根據動態評價AI的值得信賴水平開展學習鍛煉，確保無人駕駛汽車當遇到生疏新模式時，其駕駛能力可以從基本性的主動躲避逐漸不斷提升，在保證安全情況下達到最佳安全駕駛主要表現。這一技術的關鍵關鍵就是保證汽車性能的不斷優化，防止傳統式AI練習環節中可能發生的時斷時續的振蕩狀況。
“通過多次模擬仿真和實車測試，無人駕駛汽車能學習培訓、了解各類新碰到的情景，‘持續進化’獲得更好的應對方案?！笨茖W研究團隊人員、清華大學車輛學院博士研究生曹重說，試驗結果顯示，這一技術能確保無人駕駛汽車在設備并沒有事先設置的多種多樣突發性情景如車輛逆行、工程機械過線高速行駛等發生的時候，不用附加命令就會主動采用躲避，確保了行車安全，并且隨著安全駕駛里程數與信息量的累計，特性不斷提升。
楊殿閣覺得，這一技術有希望處理在面對未知情景時無人駕駛汽車很有可能作出不安全行為問題，讓無人駕駛汽車具有完成普及化和規模性商業的概率。
據了解，由于該技術性已經在2022北京科技冬奧無人駕駛示范工程中獲得廣泛運用。下一步團隊將進行規模性無人駕駛開放式路面應用示范，以檢測該方法在大量行車場景下的應變能力與獨立提高能力。
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