摘要：后来听阿里云两位专家聊才知道，想让智驾靠谱，得靠数据、模型、软件这仨“好搭档”一起发力。

现在智驾看着是挺方便，可遇“鬼探头”、施工路段犹豫等这些问题还不少！

后来听阿里云两位专家聊才知道，想让智驾靠谱，得靠数据、模型、软件这仨“好搭档”一起发力。

智驾现在就像刚拿驾照的新手，空旷路开得溜，一遇复杂情况就露怯。

最常见的就是“鬼探头”——行人或非机动车突然窜出来，车往往会慢半拍才反应。

阿里云的资深算法专家施兴说，这不是模型“笨”，而是“练得少”。

他解释，“鬼探头”这类场景的数据，在模型训练的“题库”里占比特别少，属于“长尾问题”。

就像学生平时只练基础题，没见过偏题怪题，考试时自然会懵。

比如模型第一次看到突然窜出的物体，只会给出60%的确定度，不敢马上急刹，得等下一秒的数据确认，这半秒的延迟，在马路上就可能出危险。

还有施工路段，智驾也常犹豫。

阿里云的资深技术专家李三红补充，这也是数据不够全的锅。

比如训练数据多是晴天拍的，雨天就容易“看不清”；多是普通路段，遇到施工标志、临时护栏，模型就认不准了，自然不敢果断变道。

可能有人会问，手机APP那么智能，怎么智驾做起来这么难？

李三红说，两者根本不是一个量级的。

手机APP处理的多是简单数据，比如聊天记录、购物信息，都是规整的“2D数据”。

可智驾要处理的，是摄像头拍的图像、激光雷达的点云、毫米波雷达的信号，还有方向盘转角、车速这些实时变化的“时空数据”，就像同时看几百张不同的图，还得瞬间整合信息。

施兴也举了个例子：手机APP迭代，改改代码就行；可智驾要动一下，得协调大数据清洗、异构算力支撑、高性能存储这些技术，少一个环节都不行。

而且车端的芯片算力，远不如数据中心的服务器，就像用笔记本玩大型游戏，再牛的算法也跑不流畅，遇到复杂场景自然反应慢。

其实行业里已经在找解法了，核心就是让数据、模型、软件“组队干活”。

数据方面，除了多上路采集，还要靠“合成数据”补短板。

比如模拟暴雨天、极端堵车、罕见施工场景，让模型在虚拟环境里“多练偏题”，这样遇到真实情况就不慌了。

模型和算力上，阿里云团队开发了个叫CUDADataLoader的新方案。

原来数据要先存到电脑内存，再转到GPU，就像快递要经过中转站；现在直接跳过内存，直达GPU，训练速度一下提了50%，施兴说这相当于“以前10天练完的题，现在5天就能搞定”。

软件和生态上，大家也在推开源。

李三红说，现在车企各自搞一套技术，浪费精力还进展慢；开源就像共享“错题本”，大家共用基础工具，不用重复造轮子，集中精力搞个性化创新，比如让智驾学主人的开车习惯。

现在坐智驾，还是会忍不住盯着前方；但想到有工程师在优化数据传输，在补全长尾场景，在搭建开源生态，就觉得有盼头。

未来要是能放心地靠在智驾座椅上，看路边的晚霞，不用操心突发情况，那才是真的方便。

而这一天的到来，离不开数据、模型、软件的每一次协同进步。

来源：文渊的历史书一点号