如何踢开自动驾驶“绊脚石”？ 长城汽车CSS模型给出答案

像大黄蜂、擎天柱一般有智慧能思考的“汽车人”成为汽车智能化发展的目标与方向。当前，行业内各大车企也在纷纷努力给汽车注入更多智能基因，不断向自动驾驶迈进，但囿于技术限制，大多数智能汽车都还处于感知智能阶段，无法完全实现安全自动驾驶，因为当人工智能算法对相应的驾驶数据信息进行判断时，会因数据库不完整而难以做出正确抉择，进而导致判断失误，出现安全问题。

那么，面对复杂的自动驾驶场景，长城汽车的底气又从何而来呢？

   能思考会学习 实现每一种场景中的准确判断

想要真正实现安全的自动驾驶，汽车需要具备更高阶的认知智能，具备学习、思考和判断等认知能力，能够在驾驶过程中随机应变，除了需要解决车的环境感知、信息融合、路线规划等问题，还需要具备对随时变化的交通环境数据进行推断的功能，从而能够在各种复杂场景中做出快速科学的驾驶判断。

为此，长城汽车针对中国特色的复杂交通状况，通过知识图谱的方式，首创以CSS模型为核心的双认知智能模型，可理解为协同场景安全认知智能模型。这个模型具有思考和学习的能力，不仅可以适应环境，还可以将用户的每一次路况难题记录下来，然后形成大量经验，并将经验总结成了一些公理，再通过专家系统、模式匹配等应用实例找到这些问题的解决办法，成为具有认知智能的AI，在下一次遇到类似问题时自动判别，找到与问题相对应的解决办法。

目前CSS模型总结出的公理包括在事故多发场景下保持警惕，提前规避，避免出现在其他交通参与者的感知盲区等，主动和其他交通参与者交互表达自身驾驶意图，在车辆能力下降时采用谨慎的驾驶策略，让速不让道等，大幅提升了复杂交通状况下自动驾驶的安全性。

数十万复杂场景积累 保障每一次自动驾驶的安全

为了保障自动驾驶在每一个场景中的科学判断，CSS模型采用专家库方式来定义自动驾驶场景，并结合了场景安全因子，应用数据驱动的方式来解决自动驾驶的规控问题，目前在专家库方面，长城汽车已经积累了数十万个典型的自动驾驶场景，覆盖自动驾驶过程中“高速主路－城市开放路－城市快速路－上下匝道－路口”全路形行驶，在不同的交通场景下，均能执行可靠的自动驾驶策略动作，如行人礼让，自动变道等。

值得一提的是，长城汽车CSS模型专家库所积累的海量自动驾驶场景中，大部分是通常所说的自动驾驶“绊脚石”——CONER CASE，也就是不同于常规驾驶场景的复杂边角场景，例如，一个人带着一条狗在高速公路上跑、一匹马车在车流中穿梭等，而当前的AI在面对以上没有学习过的特殊场景时便会表现得束手无策，造成安全问题。CSS模型采用了传统深度学习和增强学习双核心技术，掌握海量边边角角的场景的同时还能实现一些个性化的自生长场景，并科学匹配相应驾驶模式，对于一些没有遇到过的CONER CASE，还能根据专家库挖掘出与之匹配的模式，有效解决自动驾驶应用于复杂场景的驾驶问题，高效助力真正自动驾驶时代到来。

CSS双认知智能模型构建了长城汽车咖啡智驾认知智能的基础根基。作为咖啡智能2.0中的重要一环，咖啡智驾与全新电子电气架构、智慧线控底盘、智能座舱等智能化杀手锏的完美配合，使汽车成为有思想、个性化、可成长的智慧出行伙伴。相信随着长城汽车在智能化领域的不断投入与发展，咖啡智能将实现快速突破，加速长城汽车向全球化智能科技公司转型，而“汽车人”的梦想场景也终将走入我们的生活。