盖世汽车讯 12月4日，人工智能驱动的出行解决方案供应商Nexar发布首个针对自动驾驶汽车的真实世界可信度测试Nexar Apex，其基于Nexar的真实世界数据引擎（Real-World Data Engine）构建，其中该引擎每月采集超过1亿英里的最新道路数据。Nexar Apex以可衡量的、基于人类实际驾驶体验的性能标准取代了抽象的仿真假设，从而评估自动驾驶汽车何时真正具备上路行驶的条件。
图片来源： Nexar
多年来，自动驾驶技术的发展一直受到两种截然不同的智能来源的影响。人工智能建立在模拟世界和概率估计之上。而物理智能则源于观察人们在真实环境中的驾驶方式——其中蕴含的混乱、意外和细微差别是任何合成环境都无法完全复制的。仿真有助于训练模型，但它本身无法定义安全性。只有大规模、持续测量的真实世界数据才能使整个行业回归现实。
Nexar首席执行官Zach Greenberger表示：“仿真是一种训练工具，而非试验场。要使自主化在实际运营中可扩展，我们需要一个基于物理智能的基准——这种知识源于数十亿英里的真实里程和实际的人类决策。Nexar现在正为业界提供从理论安全到可信赖部署所需的权威数据。”
“里程与信心”的差距
自动驾驶汽车行业一直以来都严重依赖仿真环境来评估安全性。虽然这些仿真环境很有用，但它们难以反映真实驾驶行为的全部范围——例如，不规则的变道、难以预测的行人、突如其来的施工区域、异常天气以及构成真实道路的成千上万种极端情况。这种差距并非纸上谈兵；根据行业研究，要以强大的统计置信度证明自动驾驶汽车比人类驾驶员更安全，需要数亿至数十亿英里的真实道路行驶里程。由于缺乏一个基于现实的、共享的、客观的衡量标准，保险公司、监管机构和城市一直没有切实可行的方法来评估自动驾驶汽车的准备情况。
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