自动驾驶出行正在快速发展。Zoox 和 Waymo 等 Robotaxi 公司每周提供数十万次出行服务，自动驾驶卡车正朝着大规模商业化部署迈进，自动驾驶系统也在乘用车和商用车队中持续扩展。随着这些技术日趋成熟，人们越来越关注一个问题：自动驾驶汽车（AV）在复杂的真实道路环境的安全性如何？
在这一讨论中，一个至关重要的环节是：自动驾驶汽车如何识别并响应应急车辆。
为帮助应对这一挑战，赛轮思AI 开发了警铃检测（Emergency Vehicle Detection，EVD）技术。这是一种音频 AI 解决方案，能够检测正在接近的应急车辆，并向驾驶员或车辆系统发出提醒。
安全挑战
紧急情况往往并不简单。
救护车可能正在交通拥堵中从后方驶来；消防车可能正在拥挤的城市道路中穿行；一线救援人员可能正在使用警示灯、路障以及其他信号处理现场突发事件。
今年 7 月，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）公开呼吁自动驾驶汽车开发者更加重视自动驾驶汽车与一线救援人员之间的交互。该机构指出，已经多次出现自动驾驶汽车干扰紧急救援行动的情况。
这一问题的影响并不仅限于自动驾驶。无论车辆是由人驾驶，还是由自动化系统控制，如果汽车无法识别正在接近的应急车辆，都可能延误响应时间，在本已紧张的情况下造成混乱，并带来不必要的安全风险。
随着自动化出行持续规模化发展，应急车辆感知能力将成为整体安全体系中越来越重要的组成部分。
为什么音频很重要
许多关于自动驾驶的讨论都聚焦于车辆“能看到什么”。
摄像头、雷达和其他传感器能够提供关于周围环境的关键信息。然而，应急车辆往往是先被听到，后被看到。
交通状况、建筑物、天气条件以及其他障碍物都可能限制可见度。警笛的设计目的正是为了在应急车辆进入驾驶员视野之前提前预警。额外争取到的这几秒钟，能够为驾驶员或自动化系统提供宝贵的决策时间，而这些决策可能直接影响安全关键场景下的处置结果。
音频提供了一层独特且重要的环境感知能力，可以与其他车辆感知技术形成互补。
为自动驾驶汽车提供更好的情境感知能力
赛轮思EVD 已在 47 个国家获得认证，可以准确识别超过 1,500 种警笛声。该技术旨在识别广泛类型的应急车辆，包括救护车、警车和消防车。
使用车辆集成麦克风时，它可以识别 300 多米外的警笛声。当使用外置麦克风时，探测距离可扩展至 800 米以上。外置麦克风配置还支持方向感知，有助于判断警笛声来自哪个方向。
通过先进的音频处理和基于 AI 的分类算法，EVD 能够将应急车辆警笛声与周围声音区分开，例如交通噪声、音乐、车内对话以及其他常见的驾驶干扰声。
在现有的车辆中验证，并面向未来出行平台
应急车辆检测是一项真实世界中的挑战，需要解决方案能够适应不同国家、车辆类型、道路条件和监管环境。
赛轮思 EVD 已应用于多个车辆项目和出行平台。梅赛德斯-奔驰和宝马已将 EVD 集成到其自动驾驶项目中，该技术也正应用于从乘用车到自动驾驶公交等多种部署场景。赛轮思还与 Robotaxi、自动驾驶卡车等新兴出行领域的客户合作。
展望未来
随着自动驾驶出行持续演进，应急车辆感知将成为一项基础能力。
车辆必须能够理解的不仅仅是车道线、交通信号灯和附近物体。它们还需要识别发生在其直接视野之外的关键情况，并在分秒必争的时刻做出适当响应。
赛轮思EVD 将在这一未来中发挥重要作用。作为车辆的“耳朵”，它帮助驾驶员更早识别并响应应急车辆，从而为驾驶员、乘客、一线救援人员以及他们所服务的社区提升道路安全。
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