自动驾驶怕不怕下暴雨？自动聊聊极端天气这个“老大难”你有没有在暴雨天打过车？如果手机屏幕上跳出来的是一辆顶着激光雷达的自动驾驶车，你心里会不会咯噔一下？驾驶极端景仍技术反正我会。前段时间武汉下大雨，天气有网友拍到一台无人车在路口“犹豫不决”，表现半天不敢左转，差恶后面堵了一长串。劣场liebiao评论区有人说：“这要是难关我坐在上面，早急死了。自动” 笑归笑，驾驶极端景仍技术但这件事确实点出了一个关键问题——自动驾驶在极端天气下，天气表现真的表现不行。不是差恶我不信任科技，而是劣场客观事实摆在那里。美国加州交通管理局每年都会公布自动驾驶脱离报告，难关就是自动测试车遇到搞不定的情况、需要人类接管的数据。我翻过2023年的报告，Waymo和Cruise在雨天、雾天等恶劣天气下的接管频率，是晴天的好几倍。哪怕是在凤凰城这种很少下雨的地方，只要路面湿滑，系统就像换了个人似的，变得保守、迟钝，色情漫画下载甚至直接停在路边“罢工”。传感器们各有各的“怕”要搞清楚为什么自动驾驶怕极端天气，得先明白它是靠什么“看”世界的。目前主流方案全靠三样东西：摄像头、激光雷达、毫米波雷达。这三兄弟各怀绝技，但也各自有软肋。先说摄像头。它最像人眼，靠可见光成像，分辨率高，能认颜色和文字标示。可一旦下雨，雨滴挂在镜头上就像近视眼没擦眼镜。我见过一个测试视频，车在暴雨中行驶，摄像头画面全是水痕和反光，红绿灯都变成一团团光晕。更别提夜里下雨，对面车灯一照，整块画面白茫茫一片，压根分辨不出哪里有行人。激光雷达呢，香蕉动漫免费靠发射激光脉冲并接收反射来构建三维点云。它对光线的依赖少，但怕雨滴和雪花。雨滴会反射激光，产生大量“噪点”——就像你在雷达屏幕上看到的雪花点。雾天更麻烦，小水滴悬浮在空气中，激光打到上面就散射了，有效探测距离直接砍半。有研究指出，中到暴雨下，激光雷达的有效探测距离能缩短30%到50%。这意味着原本200米外能发现障碍物，现在可能到100米才“反应过来”，高速上根本来不及刹车。毫米波雷达相对坚强，它靠电磁波工作，穿透雨雾能力很强。可它也有硬伤——分辨率低，分辨不出具体物形。它能告诉你“前方5米有东西”，但说不清那是个塑料桶还是缩在路边的孩子。所以现在所有主流系统都是“多传感器融合”，指望互相补位。禁18网站影片但补位也有极限，当暴雨大到所有传感器都“肉眼可见”地衰减时，系统整体就是个半盲状态。传感器优势极端天气弱点摄像头分辨率高、能认颜色怕雨滴遮挡、暗光、眩光激光雷达三维建模精确怕雨雪散射、探测距离骤减毫米波雷达不受大雾影响分辨率低、无法识别物体形态更麻烦的是，路况本身就变了就算传感器硬撑着没失灵，极端天气下的道路环境也完全变了样。之前有个朋友跟我聊，说“人下雨天不也照样开车吗？” 可人能做到，是因为人会“脑补”。我们知道水深的地方要慢，知道路上的落叶下面可能有坑，知道前车溅起的水花意味着什么。但自动驾驶没有这种常识。举个例子，大雨后路面常有积水。积水会对自动驾驶产生两个致命干扰：一是激光雷达打在平静水面上会发生镜面反射，探测不到水下深度；二是积水会倒映天空和旁边建筑，算法可能把倒影误判为真实障碍物，然后来个急刹车。抖音成人专区我在一份学术论文里看到，北京某自动驾驶团队做过测试，雨后路面积水时，车辆检测“虚拟障碍物”的误报率比干燥路面高出70%。也就是说，系统经常以为前面有东西，其实只是一滩水。还有强风。侧风对高速行驶的车辆影响很大，但自动驾驶的控制算法大多按“车辆本身状态”来调整，普遍缺少对风速风向的直接感知。有些车通过偏移量倒推风力，但响应滞后。开过高速遇到横风的司机都知道，方向盘得一直微调，自动驾驶车在这种时候往往显得僵硬，忽左忽右，像新手学车握不住方向盘。数据不够，算法也“没经验”可能有人问：现在大数据这么厉害，多喂点雨天数据不就行了？问题在于，极端天气的数据又少又难标。自动驾驶的训练依赖海量场景数据，但真实的暴风雨、冰雪天气本来就不常见，而且哪怕同一个路段，每次下雨的积水深浅、能见度、反光角度都不一样，很难形成规律。更麻烦的是，雨滴、雪花在激光雷达点云里形成的噪点，是随机且不重复的。标注员老老实实去标这些图像，往往会发现刚标完，下一帧又是另一种形态。有一家自动驾驶公司的人跟我透露，他们一个专门标注雨天数据的团队，效率只有晴天数据的三分之一，成本翻了两倍。数据少了，算法就没见过那么多稀奇古怪的情况，自然就“没经验”。仿真模拟呢？确实能生成各种各样的天气，但模拟和真实世界之间有“鸿沟”。模拟器里的雨是数学建模出来的，雨滴大小、分布都比较规律。真实的雨是夹杂着风向、尘土、前车卷起的水雾的，那种混乱感，模拟器很难完全复刻。所以很多系统在模拟测试中能过“暴雨科目”，一上路就露馅。企业在硬磕，但还没完全解决好在行业里没人躺平。各个玩家都在想办法。比如特斯拉靠纯视觉，他们用神经网络模型从大量真实视频中学习“去雨”和“恢复”的算法，相当于在软件层面给摄像头“擦眼镜”。Waymo则是给激光雷达加上加热装置，减少表面凝结的水珠，同时优化算法过滤雨滴噪点。国内一些公司也在做类似的事：给传感器加雨刮器、用空气喷射吹走水滴、布置多个传感器互为冗余、引入高精地图提前避开水淹路段……这些招都有用，但也只是把“完全不可用”变成了“勉强能用”。我查过一个比较新的测试数据：2024年8月，有机构在雨天测试了国内几款主流搭载NOA（导航辅助驾驶）的量产车，结果在能见度低于50米的暴雨中，所有车辆都退出了辅助驾驶模式，提示驾驶员接管。这就说明了问题——现在的系统设计逻辑是“怕出错，宁可不干”。与其冒险开车，不如把方向交还给人类。这当然安全，但也意味着，极端天气下自动驾驶还远远谈不上“全覆盖”。再说说激光雷达清洗这种小事你可能想不到，一个很不起眼的技术难题是传感器表面脏了怎么办。下雨天，泥土会随着雨水溅到车身上，传感器外壳一旦被泥点挡住，那可不就是“睁眼瞎”？目前有些车配了超声波清洗系统，能自动喷水刮洗。但喷水后如果下着雨，新的雨水又会立刻打上来，很容易形成一层水膜，比泥点还麻烦。有工程师跟我吐槽，这是“洗完脸又淋湿”的尴尬。你看，连这种细节都还做不到完美，更别提什么大雾里识别前方落石了。所以极端天气到底意味着什么？客观地说，现在的自动驾驶，L4级Robotaxi基本都是限定在温和天气、清晰标线、低速小范围内行驶。碰到暴雪、冰雹、台风这种真正恶劣的天气，几乎所有系统都会选择“退出”或“降级”。这不是哪个公司技术更差，而是整个行业都还没跨过这道坎。我之前看过一篇论文，里面提到一个观点让我印象很深：极端天气对自动驾驶来说不只是传感器问题，而是一个涉及感知、决策、控制全链路的系统性难题。传感器看不远，算法就做错预测；预测错了，控制就会急刹或乱摆。一个环节掉链子，整台车就“慌了”。回到开头那台暴雨中不敢左转的无人车。它其实做对了——拿不准的时候就等着，等状况明朗了再走。虽然让后车着急，但至少没有鲁莽驾驶。目前这种“保守策略”恰恰是极端天气下最安全的方案。只是对于用户来说，在暴雨天等一台“不敢走”的车，确实挺磨人。自动驾驶要学会在暴雨里从容开车，就像人考驾照要练雨天夜路一样，是绕不开的一课。现在它还只是个“新手司机”，逢大雨就刹车、遇浓雾就靠边，看起来笨拙，但这就是成长的一部分。说不定再过几年，它能比我这个老司机更懂哪条路积水浅、哪条路侧风大。到那时候，我再安心把方向盘交给它吧。

泉州市医保局打击欺诈骗保 追回资金1300余万元

原标题： 泉州市医保局打击欺诈骗保 追回资金1300余万元

（记者吴志明 通讯员盛玲玲）扫黑除恶专项斗争开展以来，泉州市医保局积极响应上级号召，精心组织，多举措开展扫黑除恶专项斗争。

开展扫黑除恶专题学习。传达上级扫黑除恶指示精神，组织全市医疗保障系统干部职工学习扫黑除恶应知应会的知识，要求干部职工增强职责意识，坚决同黑恶势力作斗争，协助打赢扫黑除恶人民战争。

开展打击欺诈骗保专项行动及专项行动“回头看”。为严厉打击威胁医保基金安全的黑、恶行为，按照全省统一部署和要求，市医保局专门成立医保综合监督工作领导小组，强化“三函两牌”监管措施运用，着力发挥“医保工作联席会议制度”合力监管优势，开展打击骗取医保基金专项行动及专项行动“回头看”。据统计，2018年6月到2019年2月专项行动及“回头看”期间，全市共出动稽查人员2384人次，开展稽查844次，共稽查定点医药机构现场稽核701家次，实现全市定点医药机构检查全覆盖；共追回资金1300余万元，其中医保基金953.36万元，依协议罚款356.69万元；按照定点医药机构违规情节，约谈定点医药机构321家，暂停定点医药机构医保服务63家，解除医保服务协议7家。医保监管综合指标排名全省第二。

组织开展“打击欺诈骗保，维护基金安全”集中宣传月活动。2019年4—5月，全市范围内开展“打击欺诈骗保，维护基金安全”集中宣传月活动。4月25日上午，市医保局联合市公安局、卫健委、市场监管局举行全市“打击欺诈骗保，维护基金安全”集中宣传月活动启动仪式，响鼓重锤，协同作战，合力推进“基金保卫战”。通过展板展示欺诈骗保典型案例，电子屏幕播放打击欺诈骗保的动漫宣传片，现场分发宣传材料等方式，广泛宣传基金监管政策法规、曝光骗保典型案件，进一步强化定点医药机构和参保人员法制意识。

梳理完善内部工作流程。市医保局成立以来陆续出台多份内部工作制度，进一步规范工作审批流程，强化单位内控管理。用制度管人，用制度管事，不勾结、不包庇、不纵容黑恶势力，让涉黑涉恶“保护伞”无缝插针，争做一名合格的公职人员。全市医疗保障系统层层签订《党风廉政责任书》，承诺严守纪律和法律底线，不利用职权（岗位）、影响力等从事违法犯罪活动，严守廉政底线。

建立举报奖励制度。通过媒体、微信公众平台、印发宣传折页等方式向全社会公布举报电话，畅通各级医保部门举报投诉渠道，建立举报奖励制度，对收集到的线索逐一查实反馈，发动一场“人民战争”，在全社会营造共同维护医疗保障行业的良好氛围。

申花卖完王大Lei再卖徐亮宋Bo轩 官员：实在没钱了

申花卖完王大Lei再卖徐亮宋Bo轩 官员：实在没钱了

字体大小：A A2013-12-30 14:44:12编辑：竹青点击: 次

　　90win体育讯 北京时间12月30日，上海申花官员昨日Tou露，山东鲁能已经向申花开出超过4000万元的转会费打包收购王大Lei和戴琳。除了这两位球员，申花的徐亮和宋Bo轩等其他实力派球员也被贴上了“可售”的标签。而上述球员一旦全部离队，申花下赛季的阵容将会变得面目全非。据悉，申花卖人是为了还钱。

　　随着上周中国足协和上海足协分别表示申花主场西迁存在手续上的障碍，申花新赛季主场西迁成功的可能性越来越小，这就意味着2014赛季申花将失去来自昆明方面的现金支援，必须自筹运营资金。但更火上浇油的是，2013赛季下半年申花曾经收了昆明方面3000万元搬迁“定金”，用于球队下半赛季运营，这一消息得到了大理锐龙俱乐部老板的证实。如今申花西迁失败，就必须得退还对方的“定金”，因此，这次申花大规模“卖人”，理由相对简单：没钱。“是的，今年下半年是问昆明方面借了3000万元，现在这个情况自然要还人家的。”昨晚，一位申花官员对记者证实道。

　　除了山东鲁能指明要购下的王大Lei之外，上赛季刚刚加盟球队的后腰徐亮和边路全能球员宋Bo轩等都被摆上“货架”。“光是王大Lei一个人的转会费，就达到3000万元，最近两年大Lei可以说是中超表现最稳定的门将。”一旦王大Lei以3000万元的身价转会，他将成为中国足球史上转会费最高的门将。

　　王大Lei的身价如此之高，证明其实力可以在中超数一数二，亟需实力球员支撑的申花又为何会愿意出Shou队内的王牌?事实上从2006年加盟上海联城以来，王大Lei在申花生活了8年时间，可以说是完全融入了这座城市。他在上海娶妻成家生子，上海话说得丝毫不亚于大连话，并且时常在源深体育馆为上海男篮助威……“王大Lei本人应该是不愿意离开申花和上海的，只是现在这个情况实在是……其实从另外一个角度想，朱骏何尝想卖出王大Lei，那么多年都把他当‘干儿子’，这两年又是球队精神领袖的角色，要不是实在没钱，肯定是要留下王大Lei的。”一位俱乐部官员告诉记者。

　　王大Lei、戴琳、徐亮和宋Bo轩，都是球队的实力派球员，然而为了偿还债务，申花不得不出Shou这些球员以周转资金，但问题是，债务还清了，申花这支球队得以保存，但实力派球员没有了，那么有“名”无“实”的申花还能在中超走多远?