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在约半个月前，雷锋网报道了通用旗下的自动驾驶公司Cruise推出首款可量产的自动驾驶车，震惊业界。在美国时间10月3日，这家公司又公布了其在旧金山等地路测的最新信息，其中自动驾驶车辆对复杂路况的处理能力让人惊叹。

去过旧金山的人都会知道那里的交通状况有多糟糕，而Cruise公布的路测信息就是在旧金山。雷锋网(公众号：雷锋网)消息，公司CEO Kyle Vogt在一篇博文中表示，在旧金山自动驾驶车辆遇到挑战的情况，是其他地方的46倍，因而少有人经常在那里测试自动驾驶。但他们主要就在旧金山测试，而且认为这是实现自动驾驶大规模部署的最快途径。

Cruise的计划是从最密集的城市环境中的部署车队开始，这样即使一开始的车辆较少，但每辆车的利用率都很也高。随着数量的增长，他们还会降低成本，并逐步将技术推广到郊区和边缘地区。

Vogt例举了一些在旧金山和凤凰城郊区测试车队的一些指标。每个数字显示的是测试地点每行驶1000英里，车辆遇到特殊情况或不得不进行驾驶操作的次数，时间单位是一天。从数据中可以看出，在城市环境中开车与在郊区开车完全不同。

Vogt称，一开始就在最难的地方测试，意味着规模化的速度会更快。这听起来很违反直觉，但他认为，在人口稠密的地区进行测试，软件要处理更多的异常情况，这意味着可以更快地改进软件。他表示，根据自己的经验，在旧金山每测试一分钟的价值，相当在郊区测试一小时。

一个相反的观点是，在郊区测试和部署自动驾驶车辆，能加速在更具挑战地区部署车辆的时间。但Vogt认为，如果人口密集地区比郊区的困难难仅高出20％，这种观点可能是正确的，但在某些情况下，难度会提升4658％（这一数字就是上表中最后一行发生紧急情况的比例）。他还认为，在简单地区测试的软件如果要应用于人口密集的地区，可能需要重新设计。

下图是旧金山、匹兹堡、凤凰城和Moutain View等地人口密度情况，可以看出旧金山人口密度最大：

人口密集的市区会有更多的行人、汽车和自行车，车辆必须在任何时间都注意周边的环境。

Vogt称，Cruise车辆会预测每个对象的运动，并模拟这些对象之间如何相互作用。例如，他们可以预测，如果有自行车突然闯入的话，前方的车辆会刹车；还可以预测，人行道上出现行人的话，前方左转的车会让行。

旧金山的人口密度为每平方英里17466人，是凤凰城的5倍，但Cruise在旧金山的车辆平均需要处理的交互量却是凤凰城的32倍。而随着街上需要应对的对象数量增加，任务会变得更困难，因为其中存在的交互会呈指数级增长。

Vogt表示，这还只是物体跟踪方面的事情，还有一些在旧金山测试的典型场景。看完自动驾驶在这些场景的表现，你会发现，自动驾驶其实离我们不远。

交通信号灯失灵

六路交叉路口，全自动驾驶

即使在照明条件不好的情况下，自动驾驶车也必须能读懂交通信号灯，但有时候信号灯会失灵。这时，车辆必须对整个情况进行推理，并决定如何行驶。上图是Cruise在旧金山的卡斯特罗附近遇到的一个六路交叉路口，红灯失灵，不停地闪烁，但车辆还是顺利通过了。

人为违反交通规则

避开货车，全自动驾驶

随意把垃圾放在街上，随处停车，横穿人行横道，这些情况对自动驾驶车辆提出了很高的挑战。上图显示的是，在旧金山的唐人街，车辆要避开卸货的车，给公共汽车让行，并绕开一辆货车。这种复杂路况在人口密集的地区很常见。

频繁的施工场景

施工路段通行，全自动驾驶

施工区域对自动驾驶来说异常困难，因为这种情况下没有惯例可以遵循，车道和路况也会发生变化。这时，软件如果依靠系统中存储的地图来行驶，就会导致意外。这种情况下，车辆要理解紧急路牌的指示，还必须服从人工手势的指引（如上图所示）。

自行车无处不在

紧急避开自行车，司机接管了车辆，但Cruise称，事后分析显示系统已经在刹车，可以避免碰撞

骑自行车的行人很难预测，因为它很小，而且速度快，有时还会违反交通法规，也可能不使用自行车道行驶，甚至会在车辆中穿梭，并且迅速改变方向。上图显示的是Cruise在夜晚紧急避开了横穿而过的自行车，这辆自行车在没有通行权的情况下突然左转穿行。

当然，Cruise也有在凤凰城等地测试车辆。上图就是它在凤凰城的测试，场景是在有对向来车的情况下左转，这对自动驾驶也有很大的挑战。从图中也可以看出，凤凰城这样的地方交通状况极为简单。

Vogt认为，在旧金山这样复杂的地方测试自动驾驶绝对有必要，这也是提升系统性能和可靠性，实现大规模部署的最快方式。雷锋网认为，Cruise的进展确实让人感受到，自动驾驶真的不远了。

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