北京时间2018年起，清华大学团队开始尝试用强化学习来做端到端的自动驾驶，这条新路确实比别人简单也更有潜力。这次团队带着吕尧去了湖南张家界的天门山赛道，想在这里好好考验一下AI到底行不行。天门山全长10.77公里，垂直落差有1100米，路上还有99道急弯，连卫星信号都不太稳，对车来说太难了。在Hitch Open世界AI竞速锦标赛的总决赛上，他们拿出了清华车辆与运载学院和人工智能学院联合开发的赛车。李升波教授特意强调了这次挑战的重要性。最后，这台机器以16分10秒的速度跑完了一圈，刷新了AI在复杂山地赛道的纪录。比赛不光是比速度，更是对系统的全面检验。山体遮挡让GPS没法用，陡坡急弯又特别多，路面湿滑隧道光线变化也大，机器得在毫秒级时间内做出反应才行。备赛的时候发现地图太大了跑不动，团队就搞了个“跑哪加载哪”的算法，解决了大场景下的定位问题。为了让模型学得更好，他们还把虚实结合的训练方式用上了，把每个弯道的细节都喂给了AI模型。李升波觉得自动驾驶这事太关乎安全了，不能总想着“弯道超车”，得走踏实的路子。这次比赛的胜利其实是对整个技术体系的一次大考。吕尧觉得只有在极限场景下才能看出算法到底行不行。这次积累的经验很实用，比如应对信号遮挡的感知技术和应对极端情况的控制算法。李升波也承认现在AI跟顶尖的人类司机比还有差距，但这也说明还有很多路要走。他把产学研用比喻成一条河，高校得当好上游的源头。这次胜利展示了中国在自动驾驶领域的决心和实力，也预示着这项技术正走向更复杂的现实世界。