图为王司语。（受访者供图）

　　新华网北京4月26日电 “4·29首都网络安全日”前夕，美团自动配送车仿真技术研发工程师王司语在接受新华网专访时表示，希望自动驾驶软件系统在上路前就能够拥有足够的安全性，将自动驾驶仿真系统打造得更真实、更高效，让自动驾驶小车可以更快、更安全地提供配送服务。

　　新华网：美团自动配送车是一项什么业务？

　　美团自动配送车业务主要是在城市末端三公里场景下，基于自动驾驶能力，协同骑手完成室外全场景配送工作的业务。

　　截至2022年3月，美团自动配送车服务在北京顺义已拓展到20个小区及高校园区，室外全场景累积配送超过150万订单，在顺义区目前达到日均配送1000多单。同时，在疫情防控特殊场景下，无人化、智能化的配送设备作出了显著贡献。

　　新华网：能具体介绍一下自动驾驶仿真系统吗？

　　自动驾驶仿真系统是利用数字孪生等技术，将实际道路环境映射到虚拟环境中，安全、高效地测试自动驾驶软件安全性和功能的系统。仿真系统的价值就是创造一个与真实场景高度相同的线上环境，为自动驾驶技术创造安全可靠的学习空间。

　　由于实际道路环境复杂，为了将自动驾驶的安全性提升到超过人类的平均水平，该仿真系统需要具备海量的道路场景，同时在仿真环境下可以帮助发现自动配送车潜在的安全性问题。

　　新华网：这个系统是如何保障自动驾驶车辆安全性的？

　　我们希望自动驾驶软件系统能够在上路前就拥有足够的安全性，最大程度上避免危害公共交通安全，所以整个自动驾驶系统会在建设的仿真系统中进行大量的虚拟道路测试。

　　将自动驾驶软件部署在自动驾驶仿真系统中，基于场景进行仿真测试。测试出现的安全性问题会反馈给自动驾驶系统的研发工程师们进行改进。同时，会创造一些极端场景，例如突发交通情况、视野遮挡、恶劣天气等等，最大限度地测试自动驾驶系统应对这类极端场景的安全性。

　　在自动驾驶仿真系统没有问题之后，会将软件部署到车上进行封闭场地路测，最后发布到每一辆自动驾驶车上，进行实际的业务运营。

　　新华网：在研发系统过程中最大的挑战是什么，可以举个具体的例子吗？

　　自动驾驶仿真系统研发过程中最大的挑战，就是如何构建一个能够覆盖复杂道路环境的场景库，并且真实地进行还原，从而保证自动驾驶车辆上路后的安全性。

　　为了解决这个问题，我们设计了数据回收机制、自动驾驶仿真引擎等，并且采用了场景泛化、机器学习等方法来持续扩充数据及提升道路覆盖能力，将自动驾驶仿真系统打造地更真实、更高效，让自动驾驶小车可以更快、更安全地给大家提供配送服务。

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责任编辑： 许艺林