自动驾驶验证技术创新论坛在上海举行。来自智能汽车、测试验证、仿真技术及相关产业领域的专业人士围绕自动驾驶安全、测试体系、场景构建与产业落地展开交流。

在此次项目中，心译翻译提供专业语言支持，协助技术观点、测试逻辑和行业判断在不同语言之间准确传递，也让复杂的工程内容形成更加清晰的会议与传播表达。

自动驾驶行业过去经常回答一个问题：

车辆能不能自己开？

但当技术真正准备进入现实道路和规模化应用阶段，更重要的问题已经变成：

企业如何证明，它在应该安全的时候足够安全？

这也是自动驾驶验证技术存在的核心价值。

比“车辆会不会开”更重要的，是“如何证明它可靠”

公众谈论自动驾驶时，往往关注一些直观功能：

车辆能否识别红绿灯？

能不能自动变道？

能不能完成泊车？

是否能够识别行人和其他车辆？

这些能力当然重要。

但工程团队面对的问题要严格得多。

系统在什么条件下能够稳定运行？

什么情况下可能出现误识别？

一次测试结果能否重复？

不同软件版本之间，性能是否发生变化？

传感器异常之后，系统如何响应？

一项结论究竟适用于哪些道路、天气和交通环境？

因此，自动驾驶验证真正需要做的，不是证明车辆“有一次成功完成了任务”。

而是把：

“看起来可以运行”

逐渐转化成：

“拥有一套可测试、可记录、可比较、可重复和可追溯的安全证据。”

这是自动驾驶从技术展示走向工程应用必须跨过的一道门槛。

自动驾驶安全，不是一次测试得出的结论

汽车安全验证最容易被误解成：

“测试一次，没有问题，所以安全。”

现实远比这复杂。

自动驾驶系统由大量软件、算法、传感器和车辆控制模块共同组成。

一次软件更新。

一个模型版本变化。

一种新的传感器配置。

甚至一个不同道路环境。

都可能影响系统表现。

因此，自动驾驶安全不是一个静态结论。

它更像是一套需要不断积累和更新的证据体系。

企业真正需要回答的是：

测试了哪些场景？

为什么选择这些场景？

测试环境是否具有代表性？

是否覆盖已知风险？

异常情况如何记录？

软件升级之后是否重新验证？

测试结果是否能够追溯？

这些问题共同决定一套验证体系是否真正具有可信度。

真实道路永远无法被一次性测完

自动驾驶验证面临的最大挑战之一，是现实世界的组合几乎没有穷尽。

车辆可能遇到：

不同道路。

不同天气。

不同光照。

不同交通参与者。

不同速度。

不同驾驶行为。

不同施工状态。

以及大量无法提前预测的突发情况。

即使在真实道路上积累大量测试里程，也不能简单证明所有重要风险都已经被覆盖。

一个系统可能行驶了很远。

但如果大部分时间都是：

天气良好。

交通简单。

路线固定。

那么这些里程本身并不能说明它是否真正处理过复杂风险。

因此，对自动驾驶来说：

“跑了多少公里”很重要。

但更重要的问题是：

“这些公里里，究竟测试过什么？”

为什么仿真测试越来越重要

完全依靠真实道路验证自动驾驶系统，成本和时间都非常高。

更重要的是，一些真正值得测试的危险场景，本身就不适合为了测试而频繁在公共道路上主动制造。

例如：

突然出现的行人。

前车急刹。

复杂车辆交汇。

低能见度。

极端光照。

传感器异常。

道路边界不清。

这些低概率、高风险情况，如果完全依赖现实自然发生，验证效率会非常低。

仿真测试因此成为自动驾驶验证体系的重要组成部分。

通过虚拟环境，工程团队可以：

快速生成场景。

改变参数。

重复同一个场景。

放大风险条件。

比较不同算法版本。

观察系统在边界情况下的表现。

这使自动驾驶测试从“等待问题发生”，逐渐转向：

主动构造问题。

仿真并不能完全替代真实道路

仿真测试效率很高。

但它本身也不是答案的全部。

因为任何仿真环境都是现实世界的抽象。

模型是否足够准确？

车辆动力学是否真实？

传感器模拟是否接近现实？

交通参与者行为是否具有代表性？

这些都会影响测试结果。

因此，成熟的自动驾驶验证体系通常不会迷信某一种方法。

而是让：

仿真测试。

封闭场地测试。

真实道路测试。

相互补充。

仿真适合大规模生成和重复场景。

封闭场地适合在可控环境下测试特定风险。

真实道路则能够观察整个系统面对复杂交通环境时的综合表现。

验证真正需要建立的，是这些测试之间能够相互支撑的一条连续证据链。

场景库，正在成为自动驾驶的重要基础设施

如果测试不能无限进行，就需要优先回答：

到底应该测试什么？

这也是为什么场景库逐渐成为自动驾驶验证的重要基础。

一个场景并不只是：

一辆车。

一条道路。

几个交通参与者。

真正有验证价值的场景，需要明确：

车辆初始位置在哪里？

车辆速度是多少？

其他交通参与者怎样运动？

道路是什么结构？

天气和光照条件如何？

系统需要识别什么风险？

什么时候应该制动或避让？

怎样才算测试通过？

这些要素越清晰，测试越容易：

重复。

比较。

自动化。

量化。

最终形成真正可以分析的数据。

场景比里程更接近“风险”

自动驾驶测试过去经常强调累计测试里程。

但里程本身并不能告诉工程团队：

系统究竟面对了多少复杂风险。

例如，一万公里顺畅高速公路驾驶，和几十公里复杂城市交通，所覆盖的风险完全不同。

因此，场景驱动验证的核心思想之一就是：

不要只统计：

跑了多少。

还要分析：

遇到了什么。

一个真正有价值的场景库，需要覆盖：

典型场景。

高频场景。

高风险场景。

边界场景。

低概率场景。

异常场景。

系统通过这些场景的方式，才能逐渐构成安全判断依据。

ODD决定自动驾驶“在哪里能够工作”

讨论自动驾驶安全时，还需要理解一个非常重要的概念：

运行设计域（Operational Design Domain，ODD）。

任何自动驾驶系统都不是在所有地方、所有天气、所有道路和所有速度下拥有完全相同的能力。

它的设计通常存在明确边界。

例如：

特定道路类型。

特定速度区间。

特定天气。

特定地理区域。

特定交通条件。

因此，真正准确的安全表达不是：

“我们的自动驾驶系统很安全。”

而应该进一步说明：

“它在什么条件下被设计为能够安全运行？”

系统能力边界越清晰，测试方案才能更准确。

公众和合作伙伴也才能真正理解技术当前处于什么阶段。

技术验证的核心，是不断寻找系统边界

工程验证有一个很重要的特点：

它不是为了不断证明系统正确。

更重要的是主动寻找：

它什么时候会出错。

系统在哪些情况下开始性能下降？

哪个参数变化之后结果发生明显改变？

什么组合条件会触发风险？

哪些场景还没有足够数据？

真正成熟的工程团队不会回避失败测试。

恰恰相反。

失败测试往往比成功测试提供更多信息。

因为它帮助开发团队理解：

系统目前真正的能力边界在哪里。

这也是为什么自动驾驶安全验证不能只选择容易通过的场景。

验证的价值，就是不断把未知风险变成已知问题。

功能安全与预期功能安全，是两个不同问题

智能汽车领域经常同时出现：

功能安全（Functional Safety）

和

预期功能安全（Safety of the Intended Functionality，SOTIF）

这两个概念看起来相近，却解决不同类型的问题。

功能安全更加关注：

系统发生故障之后会不会产生危险？

例如硬件故障、软件异常或电子系统失效。

而预期功能安全还会关注：

系统本身没有传统意义上的“故障”，但由于感知能力、算法局限或复杂环境，是否仍可能作出不安全判断？

例如：

传感器工作正常。

软件也没有崩溃。

但系统因为特殊光照或目标特征而没有正确识别对象。

这类风险并不能仅通过传统故障逻辑解释。

因此，自动驾驶验证必须同时考虑：

系统坏了怎么办。

以及：

系统没有坏，但理解错了怎么办。

汽车技术翻译，必须跟得上工程逻辑

自动驾驶会议中的语言密度非常高。

一场演讲中可能连续涉及：

感知。

决策。

控制。

仿真。

传感器融合。

测试评价。

功能安全。

SOTIF。

场景库。

ODD。

数据闭环。

系统架构。

译员面对的不是孤立专业词汇。

而是一整条工程逻辑。

例如，同一个“scenario”可能出现在：

测试场景。

运行场景。

事故场景。

仿真场景。

不同上下文中。

一个结论可能只适用于某种测试条件。

如果翻译时漏掉这个条件，原本谨慎的技术结论就可能被错误扩大。

因此，汽车技术翻译真正困难的地方，并不是词汇数量。

而是：

必须理解结论是怎样产生的。

数据、图表和视频，也属于翻译的一部分

自动驾驶会议具有明显的视觉信息特点。

演讲者可能一边讲话，一边展示：

道路测试视频。

传感器画面。

系统架构。

轨迹数据。

速度曲线。

碰撞风险指标。

场景参数。

仿真结果。

如果译员只听声音，不看画面，就很容易丢失逻辑。

例如发言人说：

“here”

“this vehicle”

“this case”

“the second scenario”

这些表达必须结合画面才能准确判断。

因此，科技会议口译需要同时处理：

语言。

画面。

数据。

工程逻辑。

这也是会前获得PPT和技术资料非常重要的原因。

自动驾驶中的“安全”，不能被随意强化

汽车技术传播尤其需要避免一个问题：

把工程结论翻译得比原文更加肯定。

例如：

“tests indicate”

不能轻易变成：

“已经证明”。

“under these conditions”

不能省略成一个没有条件的结论。

“may reduce risk”

也不能直接写成：

“可以消除风险”。

在自动驾驶和安全技术领域，表达强度本身就是技术信息的一部分。

因此，心译翻译在智能汽车及工程技术项目中，会特别关注：

• 自动驾驶系统及测试术语；

• 传感器与车辆控制逻辑；

• 仿真和场景构建相关表达；

• 功能安全与SOTIF；

• ODD及系统能力边界；

• 测试条件与数据指标；

• 结论范围和限制条件；

• 图表、视频与现场讲解的一致性。

汽车技术语言服务不能为了表达流畅而扩大结论。

自动驾驶传播，也应该从“炫技”回到信任

自动驾驶过去很容易被包装为一幅充满想象力的未来图景。

无人驾驶。

智慧城市。

完全自动化交通。

这些概念很有吸引力。

但普通用户真正关心的问题通常更加具体：

安全吗？

什么情况下可以使用？

什么情况下不能使用？

出现异常之后怎么办？

驾驶员什么时候需要接管？

企业是怎样验证系统的？

真正成熟的科技传播，应该愿意回答这些问题。

而不是只展示：

自动泊车多流畅。

车辆多智能。

算法多先进。

对自动驾驶企业而言：

说明技术边界，本身也是建立信任的一部分。

承认限制，并不会削弱科技品牌

科技企业常常担心：

如果公开谈论技术限制，会不会让产品显得“不够先进”？

实际上，对于高风险技术而言，过度确定反而可能降低可信度。

工程专业感来自：

知道什么已经完成。

知道什么正在验证。

知道什么还不能确定。

也知道下一步需要解决什么。

因此，一家自动驾驶企业能够清楚说明：

测试体系。

安全方法。

系统边界。

已知风险。

验证进度。

反而更容易建立长期专业信任。

“领先”“革命性”“颠覆”可以吸引注意。

但真正让合作伙伴长期相信一家技术企业的，通常是：

证据。

验证能力本身，也是一种企业竞争力

自动驾驶竞争并不只发生在算法表现上。

未来真正成熟的企业，还需要证明自己拥有：

持续测试能力。

场景管理能力。

数据分析能力。

问题追溯能力。

版本验证能力。

安全评估能力。

如果一个算法团队拥有很好的模型，却缺少稳定验证体系，产品仍然很难大规模进入真实市场。

因此，验证技术正在从研发幕后走向行业前台。

企业不仅需要回答：

“我们的车能做什么？”

还需要回答：

“我们是怎样知道它真的能做到的？”

技术资料国际化，也是一项长期工程

自动驾驶项目会产生大量技术文件。

例如：

测试报告。

算法说明。

系统架构。

安全案例。

软件版本说明。

测试规范。

仿真结果。

技术白皮书。

客户资料。

培训材料。

海外市场资料。

这些内容需要在不同团队、国家和合作伙伴之间持续更新。

因此，汽车行业国际化不仅需要现场口译。

还需要长期的技术内容管理。

尤其是大型项目中，大量重复或结构化资料可以通过：

AI机器翻译 + 汽车行业人工审校

提高处理效率。

但涉及：

安全条件。

测试结论。

系统限制。

技术标准。

责任范围。

的内容，仍然需要专业人员逐项复核。

机器可以提高速度。

工程判断不能被自动化替代。

从一次技术论坛，沉淀为长期行业内容

自动驾驶验证论坛本身也是一个高度密集的知识现场。

嘉宾演讲。

仿真案例。

安全讨论。

技术数据。

场景构建。

行业判断。

都可以在会议之后继续整理。

例如：

• 中英文会议新闻稿；

• 自动驾驶行业洞察；

• 技术案例；

• 安全验证白皮书；

• 专家观点；

• 客户材料；

• 测试报告；

• 海外网站文章；

• 技术视频字幕；

• 国际社交媒体内容。

会议只有一天。

但测试方法和行业观点可以长期存在。

因此，科技会议传播真正值得做的，并不是只留下：

“活动圆满举行。”

而是把技术知识转化为企业长期内容资产。

自动驾驶真正需要证明的，是“值得信任”

自动驾驶真正走向道路之前，需要完成的并不只是：

更复杂的算法。

更好的传感器。

更多功能。

还有一个更困难的问题：

怎样证明这些能力在明确条件下足够可靠。

这种证明需要：

场景。

数据。

仿真。

实车测试。

持续验证。

工程判断。

安全标准。

也需要诚实面对技术边界。

自动驾驶验证技术创新论坛所讨论的，正是一个行业从追求：

“能够运行”

逐渐走向证明：

“值得信任。”

心译翻译为智能汽车、自动驾驶、先进制造和工程技术领域提供国际会议同声传译、交替传译、汽车技术资料翻译、测试报告翻译、技术白皮书本地化、AI机器翻译结合专业人工审校以及科技企业国际传播支持。

我们希望帮助复杂、严谨而真正重要的技术内容，在不同语言环境中保持同样的专业边界，也让企业的工程能力被国际合作伙伴和市场更加准确地理解。

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