智能駕駛測試的流程是怎樣的？

智能駕駛測試流程通常涵蓋數據集創建、數據標注、模型訓練、軟件在環、硬件在環、道路測試、場景泛化、用戶眾包測試等環節。在車型開發前期，需采集大量原始感知數據創建數據集，經標注后用于模型訓練。隨后利用仿真數據進行軟件、硬件在環測試，再通過道路測試、場景泛化等不斷優化。到量產階段，借助用戶眾包測試持續迭代算法，全流程多環節保障智能駕駛的可靠性。

數據集創建環節，依據車型的感知方案，收集海量原始感知數據，這其中既有訓練集，也有測試集。訓練數據集構建涉及車端、本地端和云端，存儲和處理海量數據以及提純數據集是不小的挑戰。緊接著是數據標注，通過人工或工具，對少量幀進行精細手工標注，多數則利用機器簡化標注，為數據集增添真值信息，此過程需要標注人員與計算機緊密協作。

模型訓練是自動駕駛AI模型迭代優化的關鍵階段。輸入傳感器原始數據，借助數學模型算法算出最優駕駛決策，再輸出給車輛系統。隨著對真實路況的貼合度不斷提高，模型也在持續優化，這對存儲系統性能提出了高要求。

軟件在環測試利用仿真數據對ADAS軟件棧中的算法開展閉環測試。硬件在環測試則借助仿真軟件、實時機和硬件IO接口，對接真實ECU，在實時環境下進行算法測試，具備周期短、成本低、效率高的優勢，是自動駕駛汽車技術測試與驗證的重要環節。

道路測試時，ADAS原型車會在封閉試驗場或開放場地開展真實道路測試，包括開發環境下的真實測試以及在自動駕駛仿真測試平臺的虛擬測試，當下以虛擬測試為主、真實測試為輔。場景泛化則結合真實路試工況，通過數字孿生形成虛擬化測試場景庫，擴大測試覆蓋范圍。用戶眾包測試在量產階段展開，借助最終用戶車輛收集稀有案例，豐富場景庫，推動算法持續迭代。

總之，智能駕駛測試流程復雜且嚴謹，各環節緊密相連、層層遞進。從數據的收集處理到模型訓練，從軟件硬件的模擬測試到真實道路的實踐檢驗，再到量產階段借助用戶反饋持續優化，每一步都不可或缺，共同為智能駕駛技術的安全可靠保駕護航 。