中新社北京1月24日电 题：人工智能赛车世界纪录背后的“弯道”与“变道”
中新社记者 曾悦
湖南省张家界市天门山，盘山公路全长10.77公里，坡度1100米，有99个发夹弯。 2025年Hitch公开世界人工智能赛车锦标赛决赛在此举行。清华大学Forza Racing车队的人工智能（AI）赛车以16分10.838秒的单圈成绩完成比赛，赢得比赛，并创造了极限山地赛道上人工智能自动赛车的世界纪录。
对于这场AI竞赛中的“划时代之战”，清华大学车辆交通学院、人工智能学院教授李胜波近日在接受中新社记者专访时表示，“成功通过每一个弯道”的重要性远远超出了赛事本身本身。
2025年10月，清华大学极限竞速队队员在天门山赛道合影。 （图片提供：清华大学车辆交通学院）
比赛队总教练李胜波表示，天门山球场是一个“极端而复杂”的试验场。卫星定位信号经常因山体遮挡而中断，传统方法很容易失效。由于陡峭山坡和急弯的强烈交替，人工智能必须在毫秒内连续准确地做出减速、转弯和加速决策。加上卷轴表面光滑，隧道内明暗变化快，对传感器的稳定识别和执行器的快速响应提出了严格的要求。
面对这一挑战，清华大学团队开展了一系列重要的技术研究。在比赛准备的初期阶段n、由于3D点云图的满载，车辆的定位频率迅速下降，导致车辆在转弯时偏离路线。团队首创“跑哪儿就加载”的理念，创新开发了动态本地地图加载算法，能够在超大场景下实时进行高精度位姿估计。同时，团队通过车内云协作、虚实结合的方式收集数据，确定每条弯道的角度、路面的坡度和地面的坡度，将摩擦系数等因素融入到模型中，让汽车在较小的偏差范围内平稳旋转。
人们常说“过弯”，但李胜波却对此持谨慎态度。考虑到，在自动驾驶领域，“弯道超车”往往涉及高度不可控的风险。改变您的驾驶路线并稳定快速地行驶是更有效的策略。
2018年以来，清华大学研究团队积极探索以强化学习为核心的端到端自动驾驶新路径，建立了以仿真数据为主力、实车数据为辅助的强化学习与模仿学习相结合的训练路径。李胜波表示，与当时业界主要方案基于大量实车数据的模仿学习策略相比，这条路径显着降低了训练成本，并赋予模型通过自主探索不断进化的巨大潜力。基于此，清华科研团队推出了国内首个基于全神经网络的端到端自动驾驶系统，为行业提供了独特的创新技术解决方案。
“天门山保卫战”的胜利成为自主技术的终极考验和成功验证。清华大学汽车交通学院学生、极限竞速团队核心成员路遥认为，要充分检验人工智能算法，需要在现实生活甚至极端场景中落地。其有效性和稳健性。
路遥表示，“天门山经验”具有很大的实用价值。针对复杂山地环境下的信号故障问题，团队研发的感知定位融合技术，让车辆依靠自身传感器实现高精度、实时的轨迹计算。针对极端场景开发的端到端决策控制算法，提高了车辆在爆胎、路面突然打滑等危急情况下的稳定控制能力，为提高智能驾驶的安全裕度提供了新思路。
尽管自动驾驶技术发展迅速，但李胜波指出，在极端路况下，AI的识别能力认知、决策和控制能力与人类最高水平仍有很大差距。这对以后的教学有帮助。它为培训实践、技术创新和人力资源开发提供了广阔的空间。
他将“产学研用”比作一条河流，大学的前沿发现和人力资源开发就像逆流而上的水，不断为中下游产业输送创新技术和新鲜血液。 “扩大这条‘河流’的长度和宽度是研究型大学的责任，”李胜波说。 “如果这条线最终汇入浩瀚的海洋，将是我们作为教育工作者最大的幸福和骄傲。” （完）
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