腾讯|自动驾驶年度激辩：量产由三要素驱动，本质是数据的军备竞赛( 七 )

所以一旦把车铺出去，有一些量上来的时候，以前动动手就能改掉的东西，现在很难过来，而且由于没有走一个既定的正规的（量产）流程，你改掉那个东西很有可能会带来很大的不确定性。
量子位李根：有一种观点认为，无人驾驶不能做到百分之百的零事故，是因为机器驾驶或者计算机驾驶一定会有漏洞，我不知道张天雷博士认不认同这样的观点？以及我们现在做什么可以让安全概率能够更加趋近于百分之百，或者趋近于零事故？
主线科技张天雷：是这样，首先肯定没有一个系统是能够百分之百的保证它自己总是正常的功能运行。我们要做就是根据一些特定的功能安全技术，把整个出错之后所带来的代价降到最小，以及所出错的概率降到最低。
这里面核心的问题就是不要有人员的伤亡的问题，实际上是一条红线。
比如这个系统跑偏了，由于某种原因，把客户家的柱子撞翻了，那你去修这个柱子，但是你要确保那个地方换成一个人的时候，你的车能停得住。
今天撞了柱子就是提醒你还是有隐患的，只是你比较幸运。但做这个事不能赌自己幸运。整个汽车工业发展过程当中，我觉得欧洲做车规做量产一整套的流程，虽然做起来非常复杂，非常的繁冗，但是整个流程跑下来还是能够起到很多关键的作用。
我师兄他一直不吱声儿啊，其实有大量的测试可以到云上测试。
量子位李根：那我们先请苏博士讲一下，云上测试一定会实现更安全的自动驾驶吗？
腾讯苏奎峰：我比较赞同天雷说的一个点，就是安全是第一位的，安全是效率的前提条件，尤其涉及到人的安全，对生命尊重是放在第一位的。
我们必须考虑的问题，是自动驾驶涉及到人如何提升安全。确实有很多维度，一个维度是各种的公共安全，包括设计的安全，包括研发流程体系的保障，像刚才天雷比较明确提出，我们必须有很严格的流程保障体系。
另一方面，一些测试手段和方式方法上其实也是很重要的，刚才我没好意思打广告，既然天雷说了我就说一下。
腾讯目前的云仿真或者说大的仿真，实际上是支撑自动驾驶、提升安全很重要的一个手段。它不是唯一的手段，也不能说完全保障，但是它至少是一个必要的必备的手段。

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一个方面，我们可以模拟更多复杂的场景。涉及到场景的真实性问题，仿真一定要和真正实体是一样的，需要模型在环，软件在环，硬件在环和车辆在环的一系列逼真的方式方法做。从2016年开始，我带这个团队核心业务就是仿真，利用腾讯的技术积累和优势，我们实现了很深度的单车在环方式仿真。
另一方面，云仿真成为很重要的必备的方式。之所以它是是必备的，是因为很多场景，尤其是AI数据驱动的算法，有大量场景积累，而且随着时间推移积累场景越来越多，每改变一个算法都要进行回归测试，还要把所有的场景都要跑一遍。有时甚至是甚至几十万上百万场景同时去跑。
提高研发效率，就必须拿云并行加速的方式去仿真。另外进行场景训练的时候，我们希望模拟出真实的交通环境，比如模拟北京城，所以要把把高精地图都放在云上，然后再去放模拟的交通流，自动生成corner case和场景。
如果是人工编辑可能需要两天，所以云仿真、城市级仿真就成了必要手段。
另外还有第三种混合的仿真。现在很多地方都有车路协同传感器设备，它们是24小时在线的，其实就是真实的自动驾驶场景。这种监测的数据流和交通流可以实时的推送到云上，形成一个备测环境，卡车也好自动驾驶汽车也好，都可以放到那个环境里面去跑，而且它跑的是真实的交通，而非人为制造的场景。