[首發于智駕最前沿微信公眾號]在城市道路實現自動駕駛或許不難，但想把自動駕駛車應用到山區道路，其難度會比想象的大得多。城市里路標、車道、紅綠燈比較多，車流也比較規則；而很多山路卻沒有清晰車道、路面起伏大、天氣變化快，還有隨時掉落的石頭或橫穿的牲畜的風險。山里的這些“突發性”和“不規則性”會把很多在城市已經足夠好的技術逼到極限，甚至露出短板。想在山區實現自動駕駛是否現實？

感知：在復雜環境里“看清”比想象難很多

在山路上，攝像頭常常會被強光、背光、隧道出入口的突變光照或者濃霧雨雪干擾。有很多經常爬山的朋友，在天氣不好時若使用手機拍照，會出現畫面會抖、過曝或過暗，連路緣、護欄甚至人影都難分清的情況，對于攝像頭來說，若在這些惡劣天氣下感知環境，也會如此。激光雷達在一些場景里比攝像頭穩定，但在樹林、灌木、下雨或霧氣時，會產生很多反射點和噪聲，導致點云看起來“亂七八糟”，很難準確分辨真正的障礙物。雷達雖然能在霧雨里探測，但分辨率低，無法精確識別小物體或復雜地形細節。簡單依賴單一類型傳感器在山區是行不通的，必須把多種傳感器組合起來，并讓它們互相“校驗”。

為了能在山區自動駕駛，感知算法要能實時判斷每個傳感器的可信度，也就是說系統要知道哪些傳感器當前更可靠，哪些可能在出錯。不是所有時候都把每個傳感器的輸出平均起來，而是要根據環境自動調整權重。遇到霧天時，雷達權重上升；隧道里，激光雷達或慣導可能更可靠；光照極差時，視覺的權重下降。這樣一來，整體感知的結果會更穩。還有一點非常重要，那就是感知系統要能把“不知道”也表達出來，當模型對某個檢測沒有把握時，輸出高不確定性，控制模塊就要據此減速、增加安全距離，或進入更保守的行為模式，而不是報出一個錯誤但自信滿滿的判斷。

山地場景的樣本稀少，很多特殊情況城市里根本看不到，訓練感知模型的方式也需要據此調整。靠真實采集山區環境數據固然重要，但最好同時用高質量仿真生成極端場景做補充，讓模型見得更多。域隨機化、物理渲染和對抗訓練都能把模型訓練得更健壯。數據標注也要更嚴格，山路的路肩、泥土路與草地的邊界往往模糊，標注規范必須細化，否則模型學到的是噪聲。

定位與地圖：信號斷掉時怎么知道自己在哪兒？

山谷和峽谷里一定會遇到一個問題，那就是GPS信號會被山體遮擋、反射甚至完全丟失，這也就代表導航跑偏、車道判斷錯誤、路徑規劃出錯等問題會成為山區行駛的常態。為了應付這種情況，不能只靠衛星定位，激光雷達要配合已有的點云地圖做匹配，可以在一段時間內提供較精確的位置，但前提是有更新及時的地圖并且路況沒有太大變化。視覺里程計（也就是用攝像頭算位移）在短時間里也能頂上，但長時間會出現漂移，尤其在紋理單一或光照變化大的場景下，漂移情況會更為明顯。

把上面提到的這些東西拼起來，就形成了一個多源融合的定位方案，衛星、激光地圖匹配、視覺里程計、慣性測量（IMU）和車輪里程計同時工作。自動駕駛系統可以根據當前環境判斷哪個來源可信，自動切換優先級。這里有一個非常需要注意的，就是把定位的不確定性反饋給上層決策，讓車輛在定位不穩時自動降速或選擇安全路線，而不是盲目保持常速。

為了讓自動駕駛汽車在山區安全行駛，地圖的角色也要重新定位。城市里常用的高精度車道級地圖在山區維護成本高而且時效差，山體滑坡、路基塌陷、橋梁臨時封閉這些事兒會頻發。山區地圖更應該側重比如急彎、陡坡、經常滑坡的路段、隧道和橋梁位置等重要地物和危險點，而不是把每條車道都精確到厘米級別。此外，地圖也要可快速更新，只有結合眾包數據、無人機測繪和巡檢車的定期采集，才能保持足夠時效性。還有一點要再強調下，在山區環境下，地圖應該被當成輔助信息，而不是絕對的真理。當實時感知和地圖沖突時，系統要有規則判斷誰更靠譜并據此調整行為。

行為決策與控制：坡度、急彎和對向車輛帶來的復雜互動

人類駕駛員在山區駕駛時，主要做的就是看遠、預判、提前減速等操作。自動駕駛系統也需要把這種思路嵌入到決策里。陡坡會影響車輛的動力和剎車性能，上坡需要更大扭矩，下坡則要謹慎使用再生與摩擦制動的配合，避免剎車過熱。很多搭載智駕功能的車都是新能源汽車，新能源汽車在連續下坡的能量回收與電池溫度管理上尤其要小心，回收過多可能導致電池電壓或溫度臨界，這會觸發限流，進而影響制動效果。

山區道路的彎道問題會更考驗整體系統的協調能力。很多山路沒有明確的車道線，或者車道很窄，有時對向車輛會占據一半車道。路徑規劃要把車體寬度、轉彎半徑、側向安全余量和路肩狀況都算進去，還要預留給對向車輛的緩沖空間。控制策略也要更強調平滑與可預測性，寧可選擇提前減速，也不要臨時急剎。車速規劃不能只看當前視野，而要結合地形坡度、彎道半徑和可能的障礙物出現概率來做預測。

在山區行駛時，與其他道路使用者的互動也更加復雜。拖車、行人、騎行者甚至牲畜都有可能出現在路上，且反應不可預測。決策系統在判斷風險時需要偏向保守策略，出現異常情況就應當逐步降低速度并準備停靠。在山區行駛，自動駕駛系統應優先保證離線自救能力，也就是在沒有網絡的情況下也能安全應對大多數突發狀況，這對于自動駕駛來說，技術要求會更高。

系統層面保障：冗余、能量和持續測試的重要性

把車開進山里，任何單點失效都可能帶來嚴重后果。因此冗余設計至關重要。冗余不僅僅是備一個同型號的傳感器，而是用不同原理的傳感器互補，例如攝像頭配激光雷達再配毫米波雷達，同時軟件上運行不同算法做互相校驗。發生分歧時，系統要能判斷哪個結果更可信，并觸發如減速、就近停車或提示人工接管等相應的安全策略。

能量管理在山區更為重要。長時間上坡會大量消耗電量，長下坡又會把能量回收到電池里，電池溫度可能被拉高。電動車需要做好熱管理和能量緩沖，確保在連續的坡道穿行后還有足夠電量到達安全地帶。車載計算平臺的功耗也不能忽視，高算力芯片在長時間滿負荷下會發熱，山區空氣流動性差或溫差大都會影響散熱效率，進而降低計算平臺的可靠性。

如果想開拓山區的自動駕駛，測試和驗證的工作量會明顯加大。城市里覆蓋的測試場景不能代表山區的長尾場景。必須在不同季節、不同天氣、不同時間段進行大量真實道路測試，同時建立高保真仿真環境來補充極端卻高風險的情況。仿真里要把風吹動樹葉、落石概率、隧道出入口光照突變這些細節盡量模擬出來，讓模型在安全的條件下“見識”這些場景。還要定期做如傳感器同時受干擾、制動性能下降或定位漂移等場景的故障演練，檢驗系統的應急降級能力。

軟件更新在山區也要特別謹慎。網絡不穩定意味著遠程更新失敗的風險高，更新失敗或半更新狀態在車載安全關鍵軟件中是不可接受的。這就需要在軟件架構上做分層，核心安全功能采用嚴格的本地驗證與回滾機制，只有在確認完整性和安全性的前提下才切換到新版本，用戶體驗類的更新可以在有穩定網絡時再推送。

數據與模型：讓系統“見多識廣”比單純搞大模型更重要

山區的樣本屬于“長尾”性質，很多極端情況在城市里很少見。單純把模型做得更大并不能解決在山區行駛的問題，其關鍵點其實在于數據的廣度和質量。要把采集車隊安排到山里去，要采集覆蓋不同的季節、不同的天氣、不同的路況的數據，還要考慮霧霾、雪天、落葉季、路面濕滑等極端情況。

對于山區環境的標注工作會比城市環境要求更高。山區的路緣、護欄和臨時標識物往往不標準，機器學習模型對這些模糊邊界特別敏感。因此需要制定更嚴格的標注規則和復核流程，確保訓練數據的語義準確。訓練策略也應引入不確定性建模，讓模型在遇到未見過的情況時輸出較高的不確定性并觸發保守策略，而不是輸出有問題的高置信預測。

在線學習與增量更新能讓系統在部署后持續進化。把車上采到的新數據經過人工或半自動標注、校驗后用于模型微調，這樣系統就能慢慢適應特定路段或區域的長期特性。但在線學習的引入必須非常謹慎，所有更新都要經過嚴格的安全評估與回歸測試，避免把錯誤行為帶回到大規模車隊里。

怎么逐步推進？從可控場景開始，逐步放開邊界

山區自動駕駛不是一蹴而就的事，正如高速到城市的輔助駕駛功能，其實經歷了非常久的時間過渡與大量的實際測試，對于山區的自動駕駛，或許需要更長的時間周期。若想真的去實現山區的自動駕駛，比較靠譜的做法就是從限定場景、限定速度、限定天氣的輔助駕駛開始，先把易出問題的場景切掉，再逐步擴展覆蓋范圍。比如先在白天、干燥、視線良好的山路上試運行，在這些條件下把定位、感知和控制的基礎打牢。接著把復雜天氣、夜間、狹窄路段等逐步納入試驗范圍，每一步都通過數據和測試來驗證系統的穩健性。

遠程支援、人工介入和安全停靠也應當設計為閉環的一部分。在網絡可用時，車可以把狀態上報到云端以便監控；在網絡不可用或系統檢測到高不確定性時，車輛要有本地化的安全策略，比如執行緩慢靠邊、鳴笛警示或就近停靠等待人工干預等動作。把這些應急路徑提前設計

最后的話

把自動駕駛帶進山里，現在聊可能不太現實，但想讓自動駕駛技術得到充分的發展，這一定是需要跨出的重要一步。但一定要記住，自動駕駛的發展一定要穩而慢，一定要把安全放在首位，只有做到這些，才可以慢慢去探索山區自動駕駛的可能。做技術要有耐心，更要尊重自然環境帶來的不確定性。