自动驾驶路测独木难成林——访北京智能车联产业创新中心常务副总经理吴琼

　　众所周知，道路测试是检测自动驾驶汽车系统性能的必要环节，也是实现自动驾驶商业化的前提条件。兰德智库对自动驾驶汽车有过一个评估，即真正的自动驾驶系统想要达到量产应用条件，至少需要经过110亿英里的道路验证。而照这个条件估算，即使一个团队拥有100辆自动驾驶车辆24小时不间断地同时进行道路测试，积累数据所需要的时间也是以“百年”为单位……

　　自动驾驶汽车量产真的有这么难吗？可以看到，为了推动自动驾驶技术“又快又好”地向前迈进，与之相关的各方势力都在积极探索。聚焦到自动驾驶道路测试环节，我国在政策创新、标准制定、测试场景的建设、测试牌照发放与道路测试等方面取得了哪些成绩，又面临着哪些问题和挑战呢？对此，《中国汽车报》记者专访了北京智能车联产业创新中心常务副总经理吴琼。

　　♦我国自动驾驶路测取得长足进步

　　不久前，美国加州机动车管理局（DMV）照例公布了2019年度数十家自动驾驶公司在加州的路测数据。报告显示，在今年报告中，在脱离频率方面，来自中国的百度提交了最出色的成绩，在单项上超越自动驾驶头部公司Waymo，摘得头牌，加上AutoX、小马智行、滴滴和智加，中国公司拿下脱离频率排名榜前的一半席位。

　　有业内人士认为，美国在自动驾驶的测试进度、测试里程、测试开放区域等方面处于领先位置，而我国尚处于起步阶段。事实上，据吴琼介绍，国内自动驾驶测试需求旺盛，法律法规、技术创新和配套体系的建设等方面，在近几年的不断测试过程中都取得了长足进步。

　　以国内自动驾驶测试最活跃的地区北京为例，从北京智能车联产业创新中心日前发布《北京市自动驾驶车辆道路测试报告（2019年）》可以看出，截至 2019年底，北京已累计开放151条、总长503.68公里的自动驾驶测试道路。从2018年到2019年底，有13家企业的77辆车参与了北京市自动驾驶车辆一般性道路测试，路测里程达104万公里。从2017年的纯技术验证，到2019年底走向商业运行验证，产业技术进步的步伐清晰可见。

　　与此同时，国家发改委、科技部、工信部等11个部门近日联合印发的《智能汽车创新发展战略》提出，到2025年，中国标准智能汽车的发展路径，在政策的指引下，多地政府也开始新建和升级当地的智能汽车测试基地。吴琼认为，《智能汽车创新发展战略》不仅为自动驾驶道路测试提供了更多便利，也为自动驾驶产业的系统化发展提供了思路指引，强调了路测之外地图、通信、卫星定位等技术的配合作用，促使自动驾驶技术向产业化更进一步。

　　在吴琼看来，在未来的自动驾驶出行时代，汽车已经不是纯粹的工业化产品，更是一种带有交通文化属性的产品，也就是说需要适应不同地区的交通规则、交通规划和基建模式，以及参与者的交通行为。举个简单的例子，同样是红灯亮起时，在台湾地区车辆不允许右转，但在大陆地区某些路段，车辆是可以右转的。自动驾驶车辆如何去适应各个地区的细微交通文化差异，就是摆在行业面前的重要课题。

　　“所以，假如某企业在美国做的自动驾驶测试已经足量，但如果其自动驾驶车辆要在中国的道路上行驶，恐怕还要再做一系列测试。从这个角度上，我们不断地推进场地测试、可控道路测试、开放区域三级循环测试，就是在不断积累足够的数据帮助企业应对可能出现的各种状况。”吴琼说。

　　♦技术创新催生法规与标准

　　不过也有业内人士指出，当前我国自动驾驶道路测试还存在一些突出问题，主要是缺乏完善的高级别自动驾驶测试理论和方法，尚未形成覆盖不同等级自动驾驶的完整测试体系；我国人口稠密、交通环境复杂，当前各地开放的测试道路和测试场景有限，尚不能满足各类主题的测试需求；支持道路测试的法律法规标准还亟待完善等。

　　在吴琼看来，自动驾驶商业化不是单一技术问题，而是一个多产业联动配套的问题，除了自动驾驶企业本身的努力之外，其他配套产业和体系也要随之跟上。自动驾驶浪潮是一场全新的技术变革，必然会对现有的体制机制带来一些挑战。如：不允许自动驾驶车辆在高速公路测试，这不利于技术进步，但从另一个角度来看，这恰恰是因为法律法规需要保护更多交通参与者的安全。毕竟高速公路车辆行驶速度快，一旦测试出现事故将带来严重的生命财产损失。

　　那么，这样的矛盾如何解决？吴琼认为，技术与法律、政策的创新需要同步推进。但从某种程度上来说，法律与政策是会比技术相对慢一些、稳一些的。当自动驾驶技术达到一定的成熟度，如北京路测里程已经达到100万公里安全无事故，业界对自动驾驶的安全性就会有一定的认可度，届时法律法规也会随之配套。这也是北京市自2017年政策破冰之初就提出的：安全第一，有序创新的初衷。

　　与此同时，当自动驾驶技术具备一定成熟度，从实验室迈向小规模路测，直至走向产业化，整个产业就迫切需要规范和标准的支撑。尤其2020年是完成智能网联汽车标准体系建设第一阶段目标的收官之年，也是下一阶段工作谋篇布局之年。4月16日，工信部发布《2020年智能网联汽车标准化工作要点》，提出今年要形成能够支撑驾驶辅助及低级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。

　　“我国在制定自动驾驶测试标准的时候，很系统地覆盖了路、车、网多个层面。不过与之配套的卫星定位、地图、安全等相关标准也亟需出台，乃至自动驾驶相关保险产品的设计。毕竟，没有任何一个技术能保障绝对的安全，自动驾驶技术和测试也一样，从产业角度仍需要有与之配套的保险产品来完善产业化环节。”吴琼说。

　　至于有些企业质疑申请自动驾驶拍照收费高且重复收费的问题，吴琼认为，这是因为目前自动驾驶车辆并非量产车型，难以保证产品的一致性，只能针对每一辆车进行检测和收费，实属阶段性问题。当批量化生产实现，这一问题将迎刃而解。

　　♦下半年Robotaxi将落地北京

　　事实上，目前自动驾驶汽车的道路测试有两种模式，一种是在封闭测试场及开放道路上进行的实车测试，另一种则是在自动驾驶仿真测试平台上进行虚拟测试。目前几乎所有车企和自动驾驶科技公司，均是采用了虚拟测试与实车测试相结合的模式。

　　为解决传统纯虚拟仿真测试平台极端场景数据不足，无法有效还原真实路况的不确定性痛点，各大公司都纷纷推出了各类混合式仿真测试平台，例如近日阿里巴巴旗下达摩院推出了首个用于测试自动驾驶技术的“混合式仿真测试平台”，采用虚拟与现实结合的仿真技术，引进真实路测场景和云端训练师，模拟一次极端场景只需30秒，系统每日虚拟测试里程可超过800万公里，大幅提升自动驾驶AI模型训练效率。

　　吴琼认为，丰富的场景对于自动驾驶的测试意义重大。如果把道路环境进行解构，可以分为道路基础信息、道路静态基础设施、道路动态信息、突发道路信息、交通参与者信息、天气环境六个层面，变动其中任何一个因素都会产生新的场景，理论上场景是无法穷尽的。而目前的测试工作，主要是找到那些处于安全与不安全边界的“关键场景”进行测试与验证，加速测试与验证的效果与进程。

　　仿真场景能够24小时不断生成场景进行不停验证，尤其在产品开发阶段具有很大优势，但也存在弊端，如对传感系统、车辆控制系统等的验证尚未达到很好的预期；同时，对卫星定位系统、通讯环境、电磁环境、天气等应用环境仿真也还在摸索中。因此，只有充分的仿真测试、实车场地测试及道路测试相结合才能达到最理想的验证效果。

　　纵观国内自动驾驶测试环境，我国具有全国统一规范的产业制度优势、全产业链优势、统一部署的5G通信等智能化道路基础设施优势，和全球最大的自动驾驶潜在市场等诸多优势。但吴琼也指出，核心元器件如芯片的国产化仍是我国自动驾驶产业的短板，底层操作系统的开发也需倾注更多人力财力。

　　对于未来，吴琼直言她对行业发展充满信心，北京自动驾驶测试推进的步调也充分反映了行业发展预期。预计今年下半年，北京经济技术开发区的智能网联汽车产业创新示范区，就会出现在公开道路上示范运行的Robotaxi。当这些Robotaxi运行1~2年之后，基于此的真正商业服务将有望出现在我们的日常生活中。