郝佳男介绍道，图森未来的标注数据集数量非常庞大，这次推出的数据集公开了图森未来的一部分数据。相较于现存的自动驾驶领域数据集，图森未来的数据集把先验、信度等问题考虑在内。例如，相对平坦的路面汽车不会起飞也不会瞬移，在实际场景中，不考虑类似这样的假设是不明智的，而这样的先验知识并没有在过去的数据集中应用起来。先验的概念是非常重要的，图森未来会把采集到的所有数据放到超大规模的 AWS 云平台上，基于先验知识对决策系统进行训练。

不过，图森未来的自动驾驶解决方案中所有的计算都是基于英伟达的 PX2 平台，在本地进行处理。由于网络可用性及延迟问题，自动驾驶放在云端计算在理论上是不现实的。「云端的信息可以告诉卡车前面有路障让其绕开从而实现更加顺畅、安全的目的，但是如果没有这样的信息，卡车也必须能够完成基本的行驶决策，因为我们不能期待一个百分之百可用的网络。」郝佳男表示。

在确定了下一步响应及行车路径后，将由控制模块来实现车辆的具体动作。在这个环节，郝佳男提到了卡车应用场景的特殊性。由于卡车的重量及体积较大，控制方面会存在一些难点。例如，货物分布不均的情况下，卡车需要通过惯性制导进行侧偏修正；满载与空载情况下，由于抓地力存在的差异需要重新计算模型等。不仅在控制模块，由于货运卡车高速行驶的特殊性，决策的难度也有所增加。图森未来的底层控制采用 Wabco 控制器，需要把平面的行驶信息还原成执行的信号，即刹车力度。

对于未来的研发方向，郝佳男提到，目前图森未来正在以单车为单位进行测试，下一步可能会以车队为单位进行测试。测试车队的好处是后车可以跟随前车，可以精减传感器，同时风阻减小进而降低油耗，凝聚力也得以提升。但是从技术的角度，车队对通信的可靠性要求比较高。图森未来正在做一些前期性的模拟，之后有计划在高速路段上实现。此外，根据具体的业务场景，人机交互也可能会成为图森未来下一个版本的更新内容。

自动驾驶卡车市场的蛋糕很大，每家公司切入点也不相同。「这个领域的竞争是一件好事，更多的人认可这件事情可以促进政策层面的推动，也能帮助图森未来走得更远。」郝佳男说。