在自動駕駛技術迅猛發展的浪潮中，安全始終是橫亙于產業與公眾面前的一座“高峰”。地平線聯合創始人兼首席技術官楊虎在一次行業峰會上，以“翻越自動駕駛AI系統安全高峰”為主題，深入剖析了當前技術演進中的核心挑戰與創新路徑，并特別提及了應對復雜、非結構化道路環境——“村家AI系統”場景——的關鍵思考。

一、安全高峰：自動駕駛的“珠穆朗瑪”

楊虎指出，自動駕駛AI系統的安全性并非單一技術問題，而是一個涉及感知、決策、控制、硬件可靠性與軟件魯棒性的系統工程。這座“安全高峰”由多重險峻構成：

1. 長尾場景的無限性：現實道路中存在著海量罕見但致命的“邊緣案例”，如極端天氣、突發障礙物、人類駕駛員的不規則行為等。傳統基于規則或有限數據訓練的模型難以全覆蓋。
2. 感知與預測的不確定性：尤其在復雜動態環境中，AI系統必須像人類一樣，具備“理解”上下文并預測多智能體未來行為的能力，這對算法的泛化性與實時性提出了極高要求。
3. 系統冗余與失效應對：如何設計多層安全冗余，確保在部分模塊失效時，系統仍能降級安全運行，是實現高等級自動駕駛（L4及以上）的基石。

二、翻越之路：軟硬協同與數據驅動的進化

為翻越這座高峰，楊虎分享了地平線的實踐與洞察：

• 軟硬結合的計算架構：通過專為自動駕駛設計的BPU（Brain Processing Unit）芯片，實現高性能、低功耗的感知計算，為復雜的AI算法提供充足的算力支撐，這是處理海量實時數據、運行大規模神經網絡的前提。
• 數據閉環與持續學習：構建從車輛端數據采集、云端仿真訓練到模型OTA升級的完整數據閉環。利用真實數據與高保真仿真相結合，不斷“喂養”AI系統，使其能夠高效消化長尾場景，實現能力的持續進化。
• 安全為先的系統設計：采用多傳感器融合（激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等）提升感知魯棒性；在決策規劃層面，引入形式化驗證、安全場（Safety Field）等理論，為AI的決策行為劃定安全邊界。

三、直面“村家AI系統”：非結構化場景的終極試煉

楊虎特別強調了“村家AI系統”這一概念所代表的挑戰——即在中國乃至全球廣泛存在的鄉村、社區、廠區等非標準化道路環境。這類場景特征鮮明：

• 道路規則模糊或缺失：沒有清晰的車道線、交通標志，人、車、動物混行，駕駛邏輯高度依賴本地經驗與社會共識。
• 動態元素高度不確定：路邊隨意停放的車輛、玩耍的兒童、橫穿道路的家畜等，對系統的實時感知與意圖預測能力構成巨大考驗。
• 高精度地圖覆蓋不足：無法依賴預先繪制的高精地圖進行定位與導航，要求系統具備更強的即時環境理解與建圖能力。

應對“村家AI系統”挑戰，楊虎認為關鍵在于：

1. 強化場景理解與常識推理：AI不能僅識別物體，更要理解場景語義（如這是村口、集市還是狹窄胡同）并結合常識（如兒童可能突然跑動）進行決策。這需要融合深度學習與知識圖譜等技術。
2. 發展輕量化與自適應感知：在算力受限的車載平臺上，開發能夠靈活應對未知物體、適應光照與天氣劇烈變化的感知模型。
3. 人機協同與交互設計：在復雜場景下，系統應能明確感知自身能力邊界，通過清晰的人機交互（如提示接管或請求確認）確保安全，而非盲目自信地自動駕駛。

四、安全是旅程，而非終點

楊虎道，翻越自動駕駛的安全高峰沒有捷徑，尤其是面對“村家AI系統”這類代表現實復雜度的場景，更需要產業界抱持敬畏之心，堅持技術攻關與安全驗證并重。地平線將持續投入于高性能、高能效的AI計算平臺，并與車企、合作伙伴共建開放生態，通過軟硬協同創新與大規模數據閉環，共同推動自動駕駛系統在安全、可靠的軌道上穩步前行，最終讓這項技術惠及每一段道路、每一位用戶。

翻越安全高峰的征途，亦是自動駕駛技術走向成熟的成人禮。唯有攻克最艱險的“村家”路段，才能真正駛向無人駕駛的廣闊平原。