湖南省张家界市天门山，山路蜿蜒，长10.77公里，坡度1100米，峰间有99个发夹弯。
2025年10月，清华大学极限竞速车队的人工智能赛车以16分10.838秒的成绩完成赛道，夺得Hitch公开世界人工智能赛车锦标赛冠军，并创造了极限山地赛道上人工智能自动赛车的世界纪录。

清华大学极限竞速队队员在天门山赛道合影留念。 （图片提供：清华大学车辆交通学院）
回忆这场AI竞赛的“划时代之战”，清华大学车辆交通与人工智能学院教授李胜波对中新社记者表示，这不仅是速度的胜利，也是对自动驾驶极限的极限测试和验证的成功技术和支撑其发展的创新人才培养体系。
清华极限竞速车队总教练分析，天门山赛道已成为难得的“复合极限”试验场。卫星定位信号经常因山体遮挡而中断，传统方法很容易失效。由于陡峭山坡和急弯的强烈交替，人工智能必须在毫秒内连续准确地做出减速、转弯和加速决策。除了路面湿滑和隧道光度快速变化外，稳定的传感器识别和执行器的快速响应校正。
面对这一挑战，清华大学团队开展了一系列重要的技术研究。在比赛准备初期，由于3D点云地图满载，车辆的定位频率迅速下降，导致车辆在过弯时偏离路线。时间为此，团队提出了“跑到哪儿就加载”的思路，创新研发了动态本地地图加载算法，能够在超大场景下实时进行高精度位姿估计。同时，团队通过车云协作、虚实结合的方式收集数据，将每条弯道的角度、路面的坡度、地面的摩擦系数等融入到模型中，保证汽车在较小的偏差范围内，让你轻轻走弯道。

清华大学极限竞速团队的成员跟随人工智能赛车在天门山赛道上行驶。 （图片提供：清华大学车辆交通学院）
这些优异成绩的背后，是技术路径的深度选择。人们常说“过弯”，但李胜波却对此持谨慎态度。他认为，在安全至上的自动驾驶领域，“弯道超车”往往会带来安全隐患。解决了不可控的高风险，改变行驶路线，平稳快速前行是更有效的策略。
“我们的很多工作都在探索‘变道和超车’的可能性，”他说。
2018年以来，清华大学研究团队积极探索以强化学习为核心的端到端自动驾驶新途径。为了突破全国数据和算力瓶颈，团队提出了“模拟‘补偿’数据不足、‘超级’算法滞后计算能力”的独特思路，正式建立了以模拟数据为主、实车数据为辅、强化学习与模仿学习相结合的训练路径。
李胜波介绍，该路径利用仿真数据，与业界传统依赖大量实车数据的模仿学习方案相比，成本大幅降低。 Tr学习成本降低，并且在强化学习的帮助下，模型更有可能通过自主探索不断发展。在此基础上，清华大学团队开发了一套算法工具和软件工具，包括具有低通滤波器功能的神经网络模型架构、值分布式强化学习算法和保辛神经网络优化器。最后，我们推出了日本首个基于全栈神经网络的端到端自动驾驶系统，为行业提供了独特的创新技术解决方案。
“变道超车”的根本动力在于人力资源开发模式的系统创新。
新生本科生“中央行动计划”（完成科技意识）从沉浸式体验“一周打造智能汽车”）到先进的科研训练体系“科协我”“ntor+导师计划”以“Copa挑战赛”为基础，以方程式车队、电动智能车队等提供综合技术演练的平台为基础，清华大学车辆交通学院采用完整的科技创新培训链条“摄入”，构建“体验-指数提升-拓展”的教育科技人才融合的教育生态圈。

清华大学极限竞速团队的成员正在打造一款人工智能赛车。 （图片提供：清华大学车辆交通学院）
李胜波印象深刻的是，在Hitch世界开放式人工智能赛车锦标赛中，很多参赛队伍都是由曾在清华大学车辆与交通学院培养、目前在其他大学任教的校友教授带队。
“那时，我体会到了匠心精神、自强不息、自我超越的精神和行动。深耕产业、科技报国的精进，已经传达得比言语更雄辩。从点燃火种的‘核心运动’，到磨练技能的‘挑战杯’，再到在国际舞台上的进步，我们建立的是一个‘校内、校外’的循环，让我们能够不断创新、不断交付成果。”他说。
在这个循环体系中，极端现象成为实践教学的最高境界。清华大学汽车交通学院学生、极限竞速团队核心成员路遥表示，要充分检验人工智能算法的有效性和鲁棒性，必须将其置于现实甚至极端场景中。
他还阐释了“天门山经验”的实用价值。为了解决复杂山地环境下的信号故障问题，团队开发了感知定位融合技术，可以让车辆利用自己的传感器实现高精度、实时轨迹计算。针对极端场景开发的端到端决策控制算法有助于在紧急情况下稳定车辆，例如爆胎或突然打滑的道路。为提高控制能力、提高智能驾驶的安全极限提供了新思路。

清华大学极限竞速团队队员在天门山考察人工智能赛车情况。 （图片提供：清华大学车辆交通学院）
然而，自动驾驶技术的快速发展并不能掩盖其极限驾驶能力与人类之间的差距。
在AI赛车在天门山创下16分10.838秒的成绩之前，法国FI赛车手罗曼·杜马斯六年前曾在同一赛道上创下7分38.585秒的纪录。
“这个对比直观地表明，在极端路况下，AI的感知、决策g和控制能力与人的能力不同。与同班顶尖水平还有很大差距。”李胜波指出，这为探索未来的教育实践、技术创新和人才发展提供了广阔的空间。
展望未来，他将“产学研用”视为一条河流，大学的前沿发现和人力资源开发如上游的水，不断为中下游产业带来创新技术和新鲜血液。
“扩大这条‘河流’的长度和宽度是研究型大学的责任。如果这根线最终能够融入浩瀚的海洋，那将是我们作为教育工作者最大的幸福和骄傲。”李胜波说。
记者 素月
资料来源：中国新闻社微信公众号。
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