自動駕駛技術發展會讓邊緣場景的范圍發生改變嗎？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]不知道你開車時是否遇到過一些如大霧天路口的紅綠燈看不清、前方車子突然倒車、施工區的標志亂七八糟，甚至半夜突然有動物沖到路上的一些極端場景。對人類駕駛員來說，這些情況雖然少見，但憑經驗硬著頭皮也能夠處理好；可對自動駕駛系統來說，這類情況很可能就是“天外來客”，會讓它一時不知道該怎么辦，行業里把這些少見、復雜、難處理的情況叫作“邊緣場景”。有小伙伴曾問過一個問題，隨著自動駕駛技術的發展，這些“邊緣場景”的定義是否會發生改變？

什么是“邊緣場景”，為什么要在意？

說起“邊緣場景”，可以把它想象成馬路上的那些特殊片段，平常很少遇見，但一遇到就可能讓自動駕駛系統犯難。日常里紅綠燈、行人過街、規范車道這些場景屬于系統已經熟悉并訓練得很好的部分，而邊緣場景是長尾里的那一小撮，可能是極端天氣導致傳感器信息變差，也可能是從未見過的路面物體、臨時施工改變了路況，甚至可能是幾個交通參與者做出非常規動作的組合。它們的共同特點不是單純“罕見”，而是會涉及多個因素疊加，使得感知、定位、預測、規劃等模塊都無法正常工作。正因為“罕見+復雜”，邊緣場景是難以完全窮舉，也難以用單一的修補方法使其徹底解決，這就成為自動駕駛安全性評價和實際落地的關鍵痛點。

認識到這一點后就明白了為什么在很多技術場景下，邊緣場景會被看得格外重。其實把自動駕駛系統放到真實世界運行，遇到的一定不會是一組標準化的測試題，而會是各種各樣“活”的情況。要把自動駕駛推廣到更廣的城市和道路，除了要讓其能處理常見情形，還要在遇到未見過的問題時能夠安全降級或者有可預測的應對方式。這從技術、產品設計、運營與法規配合等多個方面都提出了嚴苛的挑戰。

邊緣場景長什么樣？

很多邊緣場景看起來都是“環境問題”，但深入拆解就會發現它們常常牽涉到感知、定位、預測和整車控制等多個環節的聯動。先說感知方面，雨、雪、霧這類天氣會讓攝像頭畫面模糊、反光或強烈眩光，激光雷達在大霧或雨滴中也會被散射出噪聲，而毫米波雷達對小型塑料物體的識別能力有限。還有些情況并不是純粹天氣引起的，例如路面上的油污、積水形成的鏡面反射、或者異形物體（被壓扁的交通錐、散落的貨物）等，這些都會導致目標檢測或分割出錯。感知的不確定性會傳給后續模塊，從而放大風險。

定位和地圖層面的問題同樣棘手。高精地圖能提供豐富的語義信息，但如果遭遇臨時封道、施工、或者最新一次地圖更新未覆蓋到的改造，依賴地圖的定位和軌跡決策就可能偏離真實情況。隧道、城市峽谷或高樓密集區會屏蔽GNSS信號，慣性導航會隨時間發生漂移，傳感器間的微小時間偏差也可能把車輛“放”到錯誤的車道上。而對于轉向交互與預測，其涉及到的復雜的人車博弈會造成另一類邊緣場景，比如幾個司機或騎行者同時做出規避或沖突動作，自動駕駛系統就需要在極短時間內評估多種可能性并選擇既安全又不顯得過于僵硬的動作，這恰是最難的。最后還有系統工程方面的邊緣場景，比如算力不足導致決策延時、軟件回歸問題、或某個傳感器短暫失效，這些都不是單一模塊能解決的，而是要靠冗余設計與運行時監測來化解。

對于自動駕駛汽車來說，真正危險的往往是幾種情況疊加起來的復合型場景。例如下雨天里施工區的臨時交通標志部分被遮擋，路面又有積水，周邊有行人不按規范穿行，同時定位信號被高架橋遮擋，單看其中任何一項，系統或許還能應付，但當多種異常同時出現時，整個鏈路很可能崩潰。理解這種“疊加效應”是減輕長尾風險的關鍵出發點。

怎么去管控這些邊緣場景？

面對無法窮盡的邊緣場景，應采用一套能持續學習和安全降級的體系，而不是試圖把每一種異常都寫進規則里。簡而言之，就是要讓自動駕駛系統學會表達不確定性，當感知或定位對某個物體只給出很低的置信度時，后續的預測與決策模塊應自動放慢步伐、擴大安全距離或者觸發更保守的策略。這樣一來，即便識別不準，也能把風險降到可控范圍內。還有一條思路就是多模態與冗余，攝像頭、激光雷達、毫米波雷達和慣導各有長短，把它們有效融合，能在某一類傳感器失效時借助其它傳感器填補信息空缺，從而提高魯棒性。

數據和仿真在應對邊緣上正扮演越來越重要的角色。將車輛在實際行駛時遇到的疑似邊緣事件回傳并在仿真中重構，就可以在大規模參數空間里反復跑這些極端組合，找到模型的薄弱點并針對性地補數據或調整策略。主動學習和邊緣挖掘能夠把“最有價值”的少量數據挑出來優先標注，這比盲目海量采集更高效。與此同時，部署時的策略也很關鍵。影子模式（shadow mode）允許新模型在后臺運行、記錄但不影響實際決策，從而評估性能；分階段上線、灰度發布能把潛在問題限制在小范圍內，通過快速回滾避免大面積風險。

此外，自動駕駛汽車運行時的監測與在線響應同樣不可或缺。車隊應該持續監控傳感器健康、模型置信、決策延時等指標，自動觸發回傳與人工審查。遇到無法在線解決的邊緣，系統應有明確且易理解的退路，讓車輛安全停靠或把控制權交給遠程操作員或人工駕駛人。對于無人運營場景，遠程干預和自動安全停靠機制就顯得尤為重要。還有一點要注意的，就是要把驗證方法要從傳統里程數驗證轉向更注重場景覆蓋與風險指標，自動駕駛行業正在朝著用場景化測試、統計風險度量和仿真覆蓋率來證明系統安全性方向發展，這樣更能針對長尾風險做出衡量。

未來會怎樣變化，我們該如何準備？

隨著感知算法、傳感器硬件、仿真能力和車隊學習機制不斷進步，很多今天被視為“邊緣”的場景會逐步變成系統能處理的常態。夜間低光條件、部分雨雪、復雜交叉口這些曾經的難點正在被新一代多模態模型、夜視攝像和更密集的數據采集慢慢覆蓋。但當業務擴展到不同國家和不同道路類型時，又會帶來新的長尾，比如鄉間道路的動物侵入、不同文化下的交通行為或者專有基礎設施問題等會源源不斷地出現。因此“邊緣”并不是一種會消失的現象，而是會隨系統能力與部署背景一并遷移。

面對這樣的動態，最可行的策略是構建可持續的能力閉環，即持續采集并把邊緣事件回流到訓練與仿真體系里，持續用仿真驗證新模型對長尾組合的魯棒性，持續在運行時監測并用保守退讓策略保證乘客安全。如果行業層面的通用標準與數據能夠共享，也會對降低長尾風險起到放大效果。若能在保障隱私和商業利益的前提下實現一定程度的事故回放與場景數據交換，整個自動駕駛生態的“學習速度”會快很多。

對普通用戶來說，自動駕駛技術的發展會讓自動駕駛車輛會越來越擅長處理常見和已知的復雜情況，但在極端或未見過的組合下將會更加謹慎。這種謹慎不是系統能力不足，反而是成熟表現，在不確定時優先保證安全而不是盲目冒進，這才是自動駕駛技術發展的目的。

最后的話

邊緣場景既是技術問題也是系統問題，既考驗感知算法和模型訓練，也考驗系統架構、運營能力與法規配合。把邊緣看成可以被發現、被模擬、被緩解的工程問題，并用持續學習與場景化驗證去縮短它們對系統安全的影響范圍，才是把自動駕駛從試驗場推進到千家萬戶的實務路徑。未來的路仍然很長，但一步步把每一種長尾化為可管理的風險，就是把不確定性變成可靠性的過程。