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会议室里安静下来。
十几个哈工大的工科硕博坐在长桌两侧,目光齐刷刷地落在顾屿身上。
李凯抓了抓头皮,眼神里满是不解。
“屿哥,你刚才说星舟不行,现在又说要玩一把大的。”
“到底是什么项目,能比造新能源车还要厉害?”
顾屿没有直接回答。
他伸手拿起桌上的白瓷杯,抿了一口温热的绿茶,随后抬眼看向陈星河。
“陈博士,如果我现在要造出一款全新的智能汽车,从底盘到底层算法全部重新设计。”
“按照现在的常规流程,我们应该怎么去测试这辆车?”
陈星河推了推鼻梁上的黑框眼镜。
聊到自己的专业领域,他脸上的拘谨少了大半。
“首先肯定是各总成的台架试验。”
“电机、电池、转向和悬架,先放在实验室的机械台架上做耐久和疲劳测试。”
“接着就是装出几十台工程样车,拉到黑河或者牙克石做极寒测试,去吐鲁番做高温测试,去格尔木做高原标定。”
坐在旁边的机电学院博士张铁柱点了点头,补充了几句。
“对,还得建专门的试验场。”
“铺装路、鹅卵石路、搓板路、涉水池,全部跑一遍。”
“要想做智驾,就得安排测试员没日没夜在公开道路上跑路试,积攒实测里程,记录长尾场景的接管数据。”
何雅也跟着开口。
“碰撞测试也是必不可少的。”
“正面碰撞、偏置碰撞、侧面撞击,几十万一台的样车,直接往水泥墙上硬撞。”
“撞烂一辆,记录一次假人传回来的加速度和形变数据。”
几个工科生你一言我一语,把现代汽车工业标准的验证流程讲得清清楚楚。
李凯在旁边听得直咂舌。
“听听,光是听着就觉得烧钱。”
顾屿听完,微微点了点头。
“各位说的都很专业,这是目前全球主流主机厂通用的标准做法。”
“不管是奔驰宝马,还是底特律的三巨头,百年来都是这么一步步走过来的。”
顾屿身子前倾,两手交叠放在桌面上,目光平静地扫过众人。
“那么,我想问大家第二个问题。”
“那些在现实里很难遇到、或者概率极低的极端工况,你们打算怎么测?”
张铁柱愣了一下。
“极端工况?”
顾屿的语速并不快,每个字都咬得很清晰。
“时速一百二十公里下突然右前轮爆胎,同时侧向刮过八级大风。”
“结冰路面上单侧车轮悬空,另一侧车轮陷入深泥。”
“前车突然掉落异物,后方两米处紧跟着重型卡车,左侧车道还有电瓶车违规变道。”
顾屿停顿了一下,看着在座的年轻人。
“这种场景,你在测试场里很难复现出来。”
“在真实马路上,你根本等不来这种倒霉透顶的概率,你只能碰运气等它发生。”
“而所谓的等它发生,本质上就是拿测试员的命去试,或者等普通车主在路上用血淋淋的事故帮厂商找出系统的缺陷。”
会议室里再次陷入了安静。
窗外隐约传来园区里微弱的风声。
陈星河沉默了片刻,手指握紧了签字笔。
他很清楚顾屿说的是大实话。
自动驾驶领域一直有个绕不开的难题,叫做长尾效应。
百分之九十的日常驾驶场景很容易通过常规测试解决,但剩下的百分之十极端偶发工况,却占据了研发百分之九十的精力。
很多车企为了收集这百分之十的数据,耗费数亿资金,组建庞大的车队满世界跑,效率却低得让人发指。
“顾董,这确实是目前业界的死结。”
陈星河抬起头,声音很轻。
“这本身就是不可控的,谁也没办法在现实里安全且高频地制造极端车祸。”
“所以大家只能堆里程,靠运气去捕捉那些偶发数据。”
顾屿笑了笑。
“堆里程的成本太高了,时间也太慢了。”
“一年跑两百万公里,已经是大型车队的极限。”
“但要真正训练出一个具备高安全冗余的决策系统,至少需要几百亿公里的极端场景交互。”
李凯有些发懵。
“几百亿公里?”
“把地球赤道绕上一百万圈也没这么多啊,这得跑到猴年马月去?”
顾屿放下水杯,把目光投向了何雅与张铁柱。
“所以,为什么非要在现实世界里跑呢?”
这句话一出来,长桌旁的好几个人都抬起了头。
顾屿的声音沉稳而清晰。
“如果我们能在计算机的数
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