百姓车联AI算法工程师争当安全驾驶守护者

　　“在危险驾驶行为识别问题上的探究，我们公司一直走在行业前列，这点我很自豪。”近日，百姓车联算法工程师任焱在国际普适计算比赛UbiComp中取得优异成绩，研究成果获顶级大赛收录。谈及感受时，任焱表示，锲而不舍、奋斗不止是她和团队不断进步的秘诀，也是他们解决危险驾驶行为识别技术难题，站稳行业领先位置的原因之一。

　　“攻克bug、优化算法是我们工程师的使命，但不是所有的难题都能像数学公式一样有唯一的答案、正确的解法，任务越复杂，实现周期可能越长，也越考验我们的耐力。”任焱说，让她印象最深刻的是刚来公司接手的第一个任务需求——探索基于手机GPS数据的去噪问题。

　　危险驾驶行为的识别会基于GPS数据，但在高楼环绕、隧道、高架桥等环境下，GPS接收到的数据会出现信号漂移、定位不准确的情况，本质上GPS数据是一种噪声很大的数据。很多用户识别不准的反馈最终也都指向了GPS数据噪声较大的问题，，需要进一步优化。任焱查阅大量文献资料，多次尝试进行改良，但结果都不理想。

　　“我当时非常沮丧，就好像走迷宫，尝试了N 种路线，都是死路。我每天来公司的第一件事就是看数据，数据运行的时候恨不得盯着看，希望最后结果能如愿。”任焱回忆说，愿望总是美好的，结果总是背道而驰，自己很受挫，有几次难过到怀疑自己。

　　待解决的问题属于行业未探索领域，几乎没有可参考的案例，项目不得不延长了时间周期。在一次尝试中，任焱提出不同品牌手机的传感器灵敏度对判断是否是GPS噪声应该有作用的设想。随后，团队在数据集上对算法和模型进行了验证，发现准确度和召回率都有了明显的提升。尤其在部分高端机型上，可以达到辅助检测的效果，有效降低了因GPS数据异常导致的危险驾驶行为的误识别。设想得到了初步验证，项目有了阶段性进展，任焱高兴坏了。之后，她又提出了多阶段检测的设想，对“玩手机”的识别也得到了很好的实验效果。

　　“如果你半途而废，你可能永远不会得到这些正向的回馈，再简单的事也可能功亏一篑。相反，如果肯努力，再艰难的事情也会迎刃而解。”经过这次的经历，任焱意识到，很多现实业务不是一个短期的项目，而是长期的工程，特别考验工程师的耐心和定力。要想拨云见日，唯有坚定方向并付之行动。

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