文章核心观点 - 清华大学极限竞速战队的人工智能赛车在2025年Hitch Open世界AI竞速锦标赛总决赛中，于湖南张家界天门山赛道以16分10秒838的圈速完赛并夺得总冠军，创造了AI自动驾驶赛车挑战极限山地赛道的世界纪录 [1] - 此次赛事是对自动驾驶自主技术的一次极限测试和成功验证，其背后的一系列关键技术攻关与创新路径探索，为行业提供了原创性技术突破方案，并展现了产学研结合的价值 [3][4][5] 赛事背景与挑战 - 总决赛赛道为湖南张家界天门山盘山公路，全长10.77公里，垂直落差1100米，拥有99道急弯 [1] - 赛道构成“复合极限”测试场：山体遮挡导致卫星定位信号频繁中断；陡坡与急弯密集交替，要求AI在毫秒内完成连续精准决策；路面湿滑、隧道明暗急剧变化对传感器感知和执行器响应提出苛刻要求 [3] 关键技术攻关与创新 - 团队提出“跑哪加载哪”思路，创新开发局部地图动态加载算法，解决了全量加载三维点云地图导致定位频率骤降的问题，实现了超大场景下的实时高精位姿估计 [3] - 通过车云协同、虚实联合的方式采集数据，将每道弯的切入角度、道路坡度、地面摩擦系数等融入模型，使赛车能在小偏差范围内平顺过弯 [3] - 为应对山区信号遮挡，团队开发了感知-定位融合技术，使车辆可依靠自身传感器实现高实时、高精度的航迹推算 [5] - 针对极端场景开发的端到端决策控制算法，能够提升车辆在爆胎、路面突然湿滑等危急情况下的稳定控制能力 [5] 技术路径与行业方案 - 自2018年起，清华大学科研团队前瞻性探索以强化学习为核心的端到端自动驾驶新路径，确立了以仿真数据为主、实车数据为辅，强化学习与模仿学习相结合的训练路径 [4] - 与当时行业主流依赖海量实车数据的模仿学习方案相比，该路径显著降低了训练成本，并使模型具备通过自主探索持续进化的更高潜力 [4] - 基于此路径，团队推出了国内首套全栈神经网络化的端到端自动驾驶系统，为行业提供了原创性技术突破方案 [4] 现实价值与未来展望 - AI算法必须置于真实甚至极限场景中才能充分检验其有效性和鲁棒性，“天门山经验”极具现实价值 [5] - 在极限道路工况下，AI的感知、决策、控制能力与人类最高水平仍有显著差距，这为未来的教学实践、科技创新和人才培养提供了广阔探索空间 [5] - 将“产学研用”喻为一条河流，高校的前沿探索与人才孵化如同上游活水，源源不断地为中下游产业输送创新技术和新鲜血液 [5]