9月10日，文遠知行的自動駕駛汽車開進城中村、做到全程安全無接管。之前，文遠知行自動駕駛路測已經(jīng)超過900多條路，積累了280萬公里的自動駕駛里程，接待乘客近9萬人次，并在黃埔區(qū)、廣州開發(fā)區(qū)全對外開放運營Robotaxi(自動駕駛出租車)超過200多天，零主動安全事故。

這是文遠知行面對集中處理最復雜、罕見的長尾場景，也是實現(xiàn)全無人駕駛的關鍵。同時，這也是所有自動駕駛最終需要給出答案的必考題。

中國城市的商業(yè)區(qū)建筑密度一般不會超過40%-50%，而部分城中村的建筑密度最高可達70%。城中村中往往只有一兩處寬度僅為 7 米的對外聯(lián)系道路, 村內部道路多以房屋間距作為步道, 大多只有 2 ~ 4米寬, 不僅行人，也行車，不設車道線和交通燈，各類私家車輛、路邊小攤檔直接停放在馬路邊，供車輛通行的空間極為狹窄。一旦出村，地鐵站、繁華商區(qū)的寬敞大路又會突然顯現(xiàn)，村內外交通場景差異顯著。

在自動駕駛汽車眼中，城中村是一片充斥著海量的動態(tài)障礙物數(shù)據(jù)、沒有可識別的交通標志、無法事先定義的極限挑戰(zhàn)場景。在城中村中，自動駕駛車輛經(jīng)常遇到的典型長尾場景包括：

1. 周圍障礙物行進路徑不確定：

由于交通規(guī)則缺位，沒有車道線和交通燈，路面上充斥著隨時變化行進方向、速度的汽車、自行車、電動車和行人。

2. 近距離交互，與車輛行人擦肩而過：

由于道路極其狹窄，可供通行空間不足，再加上密集的人群流動，自動駕駛車輛要與周圍車輛和行人在厘米級的距離內產生交互，會車經(jīng)常需要與對面車輛擦肩而過。

3. 小型障礙物挑戰(zhàn)自動駕駛車輛盲區(qū)：

隨處可見的小型障礙物突然闖入，如小狗、散落在路上的貨品，這些大大增加了自動駕駛車輛的盲區(qū)風險。

在破解城中村復雜交通的問題上，文遠知行的自動駕駛算法WeRide ONE有三個應對法寶——擁抱不確定性、達成共識、克服盲區(qū)。

具體為，預測算法中強化了機器學習的模型，反復進行模型訓練，提升算法，提高預測準確率;其次，在復雜環(huán)境中，適當?shù)夭扇≈鲃咏换ィ哉{整方向、速度等方式，給周圍行人、車輛以信息，尋求新的共識;以及360度全覆蓋四周各種障礙物，比人眼更精準、可靠地“看”到周圍的物體，對障礙物進行檢測、分辨、跟蹤，最終形成對場景的正確理解。

文遠知行表示，對自動駕駛產生最大挑戰(zhàn)的是違反交通規(guī)則、不按常理出招的車輛或行人，構成了自動駕駛技術發(fā)展至今，最難攻克的長尾場景。文遠知行通過將高強度、高密度的長尾場景訓練，迭代算法，可以加速推進自動駕駛技術的成熟。