公司发言人在一封电子邮件中告诉VentureBeat，Cruise正在测试计算机视觉和声音检测AI，以帮助自动驾驶汽车响应通过的紧急车辆。更具体地说，系统警报警报器的声音和视线，以了解警车，消防车或救护车是否在运动中。
该公司正在对其在道路上进行测试的所有自动驾驶汽车进行紧急车辆检测。它目前在该领域拥有近180辆自动驾驶汽车，主要在旧金山。
为了训练其紧急车辆检测系统，Cruise使用了合成和现实数据的组合。在发布时，公司无法提供有关培训数据集的更多详细信息或有关自动驾驶汽车在检测到紧急车辆时如何响应的更多技术信息。
自动驾驶汽车如何响应紧急车辆可以利用Cruise目前用于在旧金山街道上进行混乱双重停车的系统。
在提供给VentureBeat的视频中，Cruise高级工程经理Sean Harris展示了视觉和声音检测系统的实际应用。在视频中，车辆在十字路口停下来，等待救护车开过来。
“对于大多数车辆而言，我们并不关心[它们是否会发出噪音或车顶上有灯光闪烁，但对于紧急车辆来说这非常重要，因为我们需要在这种活跃的状态下表现不同，”哈里斯上周在加利福尼亚州长滩举行的计算机视觉和模式识别会议(CVPR)的一次演讲中说。
在加利福尼亚州，司机在法律上有义务屈服于紧急车辆，但对于自动驾驶车辆，如果他们听到警笛声，他们是否会拉到路边一边需要考虑更多。当声音从城市的高层建筑物反弹时，了解接近或后退警笛的精确位置可能具有挑战性，但是值得为解决这个问题所需的努力。正如哈里斯所说 - 以及许多其他自动驾驶汽车公司肯定知道 - 紧急车辆检测对于紧急救援人员和汽车乘客的安全都很重要。
在未来几年，如果自动驾驶汽车在拥挤的城市道路上变得更加普遍，并且紧急车辆检测系统是可靠的，我们可以看到紧急呼叫响应时间的急剧减少。在纽约市和纽约大学的消防局最近收到的资助来自Google.org的AI好举措，以减少在拥挤的城市地区紧急车辆的响应时间。
建筑区域为自动驾驶车辆带来了另为了应对这一挑战，Waymo- 以及最近的Zoox--一直在调整他们的机器学习系统，以识别和浏览这些网站。