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　　决策规划模块由各个计算单元组成，包括CPU、GPU以及各类AI专用的加速处理器，它如同人的大脑，依靠环境感知模块获得的信息作出车辆的具体行驶决策。比如我们遇到一辆慢速行驶的车辆，是选择变道超车，还是选择不变道并降低车速。遇到行人，是让人先过，还是可以在他前面过。当然，作出这些决策，还需依靠很多最新的人工智能算法，经过软硬件的精密配合后，才能够处理环境的感知信息，让车辆自如、安全、平顺地在路面上行驶。

　　自动驾驶车辆如何应对“鬼探头”等老司机都唯恐避之不及的情况？游越表示：“尽管这类极端场景发生频率并不特别高，但这些场景都会被系统切片收集下来，用于车辆的深度学习，每次公司发布新算法，我们就会让车辆在仿真环境下再把这些极端场景跑一遍，以确保车辆系统的安全性。此外，我们还不断地仿真各类极端场景，比如仿真出两个小孩子以比较快的速度冲出来，测试我们的算法在控制车辆时能不能处理这样的紧急状况，还有没有进一步的优化空间等。”

　　游越介绍，目前文远知行在全世界落地的城市中，还没有发生一起主责事故，“在处理‘鬼探头’这类极端场景时，自动驾驶车辆的反应速度其实已比人快很多，一个经验老到的司机，即使在身体状态很好的情况下，遇到紧急状况作出反应的时间至少也要0.4秒，我们的算法比人类反应更快，特别是在光线环境一般的情况下。目前，已经有很多人在黄埔区等地用APP打过我们的L4级别自动驾驶的士，乘客普遍反馈目前车辆的驾驶水平已经像是一位有5~9年驾龄的老司机。”

　　赵克刚认为，目前，自动驾驶汽车已进入商业化推广的新阶段，“我们正努力在虚拟环境中测试并解决自动驾驶安全领域的‘长尾效应’，解决安全问题和系统参数优化问题。目前，尽管自动驾驶车辆的测试里程已经很长，但受到相关法律限制，一些人流密集的道路口和危险路段并未向自动驾驶汽车开放，这也让道路测试数据存在漏洞和不足，因此我们需要利用现有的交通信息、统计手段模拟出仿真测试条件，帮助汽车的自动驾驶系统进行虚实结合的测试。”