隨著自動駕駛技術的發(fā)展，行業(yè)正從L2級輔助駕駛到L4級高度自動駕駛演進，在一些如高速公路上的自動巡航和車道保持、城市街區(qū)的自動泊車等常規(guī)交通場景中，高級輔助駕駛已經表現非常出色。但真實世界的交通環(huán)境遠比這些標準化場景復雜得多，各種突發(fā)事件、異常狀況以及極端條件會頻繁出現。這種復雜性催生了“邊緣場景”（Edge Cases）這一重要概念。

所謂邊緣場景，指的是發(fā)生概率極低但可能對自動駕駛系統(tǒng)帶來嚴重挑戰(zhàn)的特殊狀況。這些場景因其高度不確定性、復雜性和潛在的高風險性而備受關注。近年來，各大自動駕駛企業(yè)和研究機構紛紛加大對邊緣場景的研究投入，將其視為邁向完全無人駕駛的“最后一公里”難題。針對邊緣場景的挑戰(zhàn)，技術方案層出不窮，如多模態(tài)傳感器融合技術、強化學習算法、基于仿真平臺的大規(guī)模場景測試等紛紛被提出。但邊緣場景的復雜性并不僅僅是技術問題，還涉及行業(yè)合作、政策支持以及公眾接受度等多個層面。因此，如何系統(tǒng)性地應對邊緣場景，成為推動自動駕駛技術發(fā)展的重要課題。

邊緣場景的定義與特征

邊緣場景是自動駕駛領域中一個高度技術化的概念，指的是那些超出系統(tǒng)預期、發(fā)生概率極低但對自動駕駛性能和安全性具有致命挑戰(zhàn)的復雜情況。這些場景通常發(fā)生在算法訓練數據較少覆蓋或幾乎未覆蓋的區(qū)域，也往往無法通過傳統(tǒng)的規(guī)則邏輯或模型預設進行有效應對。從技術角度看，邊緣場景是自動駕駛算法魯棒性和適應性的試金石，它考驗著系統(tǒng)在面對不確定性和動態(tài)復雜環(huán)境下的響應能力。

與普通交通場景相比，邊緣場景的主要特征是不可預測性。自動駕駛系統(tǒng)通常依賴高精地圖、傳感器感知以及行為預測模塊對交通狀況進行建模和判斷，但邊緣場景往往打破這些常規(guī)模式。如在暴雪天氣下，攝像頭可能因光學反射和模糊失去對道路邊界和交通標志的辨識能力，而激光雷達則可能因雪花遮擋引發(fā)信號干擾，導致感知模塊生成的場景信息失真。這種情況下，系統(tǒng)無法根據常規(guī)的決策邏輯作出可靠判斷。

邊緣場景的復雜性還源于其多維度的交互性。實際交通環(huán)境中，異常狀況通常并非單一變量作用的結果，而是多種因素的疊加。如在城市道路上，某輛車輛因機械故障突然停車，同時后方車輛采取緊急制動，而此時人行橫道上又出現一位行人橫穿馬路。這一場景不僅涉及動態(tài)交通參與者的行為預測，還包括復雜的物理交互和環(huán)境干擾。如果系統(tǒng)感知模塊對故障車輛的狀態(tài)判定不準確，或者決策模塊未能充分評估行人的移動軌跡，就有可能引發(fā)嚴重的事故。

邊緣場景的另一個顯著特征是其數據稀疏性。當前主流自動駕駛算法的核心依賴于深度學習模型，而這些模型的性能高度依賴于訓練數據集的規(guī)模和質量。由于邊緣場景的發(fā)生概率極低，且具有不確定性，導致此類場景在訓練數據中被大幅忽略或從未被考量，從而形成數據盲區(qū)。這種數據盲區(qū)直接限制了模型對邊緣場景的泛化能力，也使得系統(tǒng)在面對從未見過的極端情況時更加脆弱。

邊緣場景的典型分類

邊緣場景作為自動駕駛技術發(fā)展的重要挑戰(zhàn)，其復雜性體現在多樣化的場景類別中。這些場景的分類可以從環(huán)境因素、交通行為以及技術適配性等角度展開，反映了自動駕駛系統(tǒng)面臨的多維度挑戰(zhàn)。從技術角度看，邊緣場景的分類不僅有助于明確技術研發(fā)方向，還能夠幫助行業(yè)聚焦實際應用中最具代表性的問題。

天氣與光照條件是邊緣場景的重要組成部分。大霧、暴雨、暴雪等復雜的天氣條件，不僅會對傳感器的工作性能造成影響，還會顯著降低道路的可見性和附著系數，增加車輛控制的難度。如在強降雨場景中，激光雷達的回波信號可能因雨滴的反射或散射而大幅衰減，而攝像頭的圖像輸入則會受到模糊和光線折射的干擾。這種情況下，自動駕駛系統(tǒng)的多模態(tài)感知能力將被削弱，從而導致對環(huán)境建模的精度下降。而在夜間光照不足的情況下，攝像頭面臨的挑戰(zhàn)尤為突出，需要依靠紅外傳感器或補光技術進行彌補，但這種方式在面對動態(tài)的交通場景時仍存在局限性。

交通參與者的非規(guī)則行為也是典型的邊緣場景來源。在城市環(huán)境中，行人、非機動車輛甚至動物的不確定性行為會顯著增加自動駕駛系統(tǒng)的復雜性。如行人突然從停放車輛之間穿出、騎行者逆行或橫穿馬路，甚至一些寵物在無規(guī)律運動的情況下進入車道。這些行為會直接干擾系統(tǒng)的軌跡預測算法，使得感知和決策模塊難以對其進行準確判斷。尤其是在這些場景中存在多個動態(tài)目標時，傳統(tǒng)的規(guī)則算法或機器學習模型往往無法快速收斂至最優(yōu)解決方案。

道路環(huán)境中的突發(fā)異常也是邊緣場景的顯著表現形式。道路施工、交通事故、障礙物堆積等突發(fā)狀況往往超出系統(tǒng)的高精地圖和規(guī)則框架的覆蓋范圍。如當某段道路因施工而發(fā)生車道封閉，而新設的臨時交通標志或標線尚未被系統(tǒng)識別或錄入地圖時，車輛可能會誤入封閉區(qū)域，甚至陷入無法處理的困境。在這種情況下，自動駕駛系統(tǒng)必須具備動態(tài)感知和快速適配的能力，這對傳感器的實時性和決策模塊的靈活性提出了更高的要求。

如高速公路上的爆胎、突然變道或車輛失控等極端動態(tài)駕駛場景，也是邊緣場景的重要類別。在這些場景中，自動駕駛系統(tǒng)需要在極短時間內完成對場景的重新建模和決策。如前方車輛在高速行駛中突然失控打滑，可能會迅速占據多個車道，同時其軌跡帶有高度的不確定性。如果系統(tǒng)無法在瞬時內完成動態(tài)避讓和重新規(guī)劃，事故風險將顯著上升。這類場景的技術應對主要依賴于傳感器的高刷新率、高精度定位以及控制算法的快速響應能力。

總之，邊緣場景的分類反映了自動駕駛系統(tǒng)在復雜交通環(huán)境中需要解決的問題的多樣性與深度。從天氣、交通行為到道路突發(fā)情況和動態(tài)駕駛場景，各類邊緣場景之間雖然表面上看似離散，但本質上都指向了對系統(tǒng)感知、決策與控制模塊的極限考驗。這些場景的全面覆蓋和有效應對，正是自動駕駛從“能用”走向“可控”的技術核心所在。

如何應對邊緣場景？

應對邊緣場景是推動自動駕駛技術成熟的關鍵環(huán)節(jié)。邊緣場景的復雜性和不確定性直接暴露了自動駕駛系統(tǒng)在感知、決策和控制方面的局限性，因此行業(yè)需要從技術層面構建更加魯棒、靈活且具備泛化能力的系統(tǒng)架構。

在感知層面，多模態(tài)傳感器融合技術是當前應對邊緣場景的重要手段。單一傳感器的物理局限性在復雜場景中尤為突出，通過融合多種傳感器的數據，系統(tǒng)能夠在信息冗余的基礎上提升對環(huán)境的感知能力。如在暴雨天氣中，激光雷達和攝像頭可能失效，但毫米波雷達仍可通過對物體的反射特性實現可靠感知。此外，近年來興起的事件攝像頭技術憑借其高動態(tài)范圍和低延遲特性，在邊緣場景中的應用潛力也在逐步顯現。

感知與決策的結合點，即場景理解，是應對邊緣場景的核心難點之一。深度學習算法雖然在常規(guī)場景中表現出色，但在邊緣場景中往往因數據稀疏性而失效。強化學習與元學習等自適應算法開始在自動駕駛中發(fā)揮更大作用，這些算法通過實時學習未知場景的特征，彌補了傳統(tǒng)深度學習模型對未見數據缺乏泛化能力的缺陷。強化學習能夠模擬系統(tǒng)在邊緣場景中的連續(xù)決策過程，通過大量迭代優(yōu)化生成策略，使其更接近于實際駕駛場景的復雜需求。元學習則可以通過“學習如何學習”的方式加速模型適配新場景的速度，尤其適用于道路施工或交通事故等突發(fā)情況。

在邊緣場景中，實時性是技術應對的另一個關鍵挑戰(zhàn)，尤其是在動態(tài)駕駛情況下。傳統(tǒng)路徑規(guī)劃和運動控制算法往往需要在相對穩(wěn)定的場景下完成較為精確的計算，但在如前方車輛失控、側向車輛突然變道等高速動態(tài)環(huán)境中，系統(tǒng)必須在毫秒級完成感知到控制的全鏈路反應，這對硬件計算平臺的算力提出了極高要求。當前，一些企業(yè)通過部署基于GPU和TPU的高性能計算平臺，結合邊緣計算框架，將算法延遲降至最低。軌跡預測模塊的優(yōu)化也成為關鍵研究方向，通過采用基于神經網絡的多模態(tài)軌跡預測模型，能夠更準確地判斷周圍動態(tài)目標的未來運動狀態(tài)，為決策和控制提供更可靠的依據。

仿真測試平臺也在應對邊緣場景中發(fā)揮著越來越重要的作用。真實世界中，邊緣場景的發(fā)生頻率極低，但其測試和驗證對于系統(tǒng)魯棒性至關重要。通過構建大規(guī)模高保真仿真平臺，可以在虛擬環(huán)境中重現和組合多種極端場景。這不僅可以大幅度降低測試成本，還能夠在短時間內完成大量場景的覆蓋。

車路協(xié)同（V2X）也可以應對邊緣場景的問題。在高復雜性場景中，單車智能的能力有限，尤其是在感知范圍外的潛在威脅情況下。通過V2X通信技術，車輛可以實時獲取來自路側單元（RSU）、其他車輛以及交通管理系統(tǒng)的信息，從而提前預判風險并做出相應策略。如當道路前方發(fā)生事故，路側設備可以將相關信息傳遞給自動駕駛車輛，使其在接近事故區(qū)域前完成速度調整或路徑重新規(guī)劃。這種基于協(xié)同感知的解決方案可以有效彌補單車系統(tǒng)在復雜環(huán)境下的短板。

邊緣場景對行業(yè)的影響

邊緣場景在自動駕駛技術中所引發(fā)的挑戰(zhàn)對行業(yè)發(fā)展具有深遠的影響，它不僅決定了技術突破的優(yōu)先級，也塑造了行業(yè)的研究方向和商業(yè)化路徑。從技術視角來看，邊緣場景對感知、決策和系統(tǒng)驗證等核心模塊的要求，正在推動整個自動駕駛技術生態(tài)的迭代發(fā)展。

邊緣場景迫使行業(yè)在感知系統(tǒng)的研發(fā)上持續(xù)創(chuàng)新。為了應對極端環(huán)境中的復雜條件，各類傳感器的技術研發(fā)和優(yōu)化需求被大大強化。激光雷達從傳統(tǒng)的機械式逐步轉向固態(tài)激光雷達，以提高其抗振動性和環(huán)境適應性，而攝像頭則通過提升分辨率和動態(tài)范圍，逐步改善在低光照、高反差條件下的表現。多模態(tài)傳感器融合算法成為研發(fā)重點，以解決單一傳感器失效時的數據冗余問題。這種技術趨勢不但提高了傳感器在邊緣場景中的可靠性，也引領了更高性能的硬件設備的開發(fā)方向。

邊緣場景也對決策與控制模塊提出了極高的智能化需求，直接推動了機器學習算法的發(fā)展。從傳統(tǒng)的基于規(guī)則的算法到如今的深度學習和強化學習，技術路徑的轉變反映了行業(yè)對邊緣場景復雜性應對能力的不斷提升。決策模塊需要處理高度動態(tài)化和不確定性的輸入信息，行業(yè)開始聚焦于開發(fā)更加智能化的聯合感知-決策框架，將實時感知的數據直接納入決策環(huán)節(jié)，減少計算鏈路的延遲。算法的泛化能力也是重點研究方向，元學習等前沿技術的引入，為算法在未見場景中的適應性提供了全新的解決思路。

邊緣場景暴露出自動駕駛系統(tǒng)在安全驗證和測試方面的不足，也促使行業(yè)重新定義測試標準和方法。在真實環(huán)境中，由于邊緣場景發(fā)生的概率極低，依靠傳統(tǒng)的道路測試手段不僅耗時耗力，而且難以覆蓋全面的極端場景。為此，高保真度的虛擬仿真技術成為必不可少的工具。通過構建復雜多維場景模擬，行業(yè)可以快速驗證系統(tǒng)在各種邊緣場景下的性能表現，并優(yōu)化算法缺陷。這種技術手段不僅降低了測試成本，也推動了仿真平臺和測試工具鏈的蓬勃發(fā)展，使其逐步成為自動駕駛研發(fā)的基礎設施。

邊緣場景的存在顯著影響了行業(yè)的商業(yè)化路徑。由于這些場景往往是技術可靠性和安全性驗證的重點，它們成為自動駕駛企業(yè)能否邁向規(guī)?；渴鸬年P鍵門檻。行業(yè)不得不在商業(yè)化初期選擇限定場景或地理圍欄的運營模式，如Robotaxi通常優(yōu)先部署在特定城市區(qū)域，以便通過環(huán)境控制降低邊緣場景的出現概率。這種策略在一定程度上也延緩了完全自動駕駛的普及。因此，如何降低邊緣場景的技術風險并提升系統(tǒng)的泛化能力，直接關系到行業(yè)商業(yè)化進程的快慢。

邊緣場景的挑戰(zhàn)還引發(fā)了行業(yè)在車路協(xié)同領域的進一步探索。單車智能在處理復雜場景時存在固有的局限性，而車路協(xié)同通過整合路側傳感器和網絡通信技術，可以顯著提升系統(tǒng)對潛在邊緣場景的感知與預測能力。通過V2X技術，自動駕駛車輛可以提前獲取遠距離的道路異常信息，從而提前調整行駛策略。這一趨勢不僅提升了整體系統(tǒng)的安全性，也為行業(yè)的基礎設施建設提供了新的增長點，促進了智能交通生態(tài)的構建。

結語

邊緣場景作為自動駕駛技術發(fā)展中的關鍵挑戰(zhàn)，貫穿于感知、決策、執(zhí)行等各個核心模塊，對技術成熟度提出了更高的要求。在應對邊緣場景的過程中，行業(yè)正逐步將解決方案從單一系統(tǒng)優(yōu)化轉向多維度協(xié)同，不斷推動技術邊界的擴展。

在解決邊緣場景問題的過程中，自動駕駛行業(yè)也將邁向更加規(guī)范化和系統(tǒng)化的發(fā)展軌道。隨著技術標準的完善和全球協(xié)同的加強，不同企業(yè)、研究機構之間的技術共享和協(xié)作將變得更加普遍，共同推動邊緣場景應對技術的突破。這不僅有助于提高自動駕駛技術的可靠性，還將加速商業(yè)化落地，為真正實現無人駕駛奠定堅實基礎。

邊緣場景的挑戰(zhàn)雖然艱巨，但其技術攻關所帶來的突破將成為自動駕駛行業(yè)發(fā)展的里程碑。在未來，隨著各類先進技術的成熟和協(xié)同應用，自動駕駛系統(tǒng)在邊緣場景中的表現將愈發(fā)從容，真正實現從實驗室走向現實世界的跨越。邊緣場景不僅是技術發(fā)展的試金石，更是推動整個行業(yè)邁向智能化與自動化新時代的重要引擎。

審核編輯 黃宇