隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展和用戶對汽車智能化的關(guān)注度不斷提高，自動駕駛技術(shù)越來越受到社會各界關(guān)注。近日，上海國際智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)高峰論壇在上海舉辦，智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域的專家、從業(yè)者們匯集在上海，對智能座艙及自動駕駛技術(shù)、車載顯示技術(shù)進(jìn)行了一場深入的分析和討論。

會議現(xiàn)場，北汽集團(tuán)新技術(shù)研究院副院長榮輝、工信部人才交流中心新能源與智能汽車產(chǎn)業(yè)智庫專家雷洪鈞、清華大學(xué)蘇州汽車研究院感知檢測中心副主任董漢等行業(yè)大咖就專業(yè)領(lǐng)域熱點話題進(jìn)行了深入分享。其中清華大學(xué)蘇州汽車研究院感知檢測中心副主任、蘇州清研精準(zhǔn)汽車科技有限公司CEO董漢先生就測試與驗證是自動駕駛落地的必要條件進(jìn)行的分享引起了業(yè)內(nèi)人士的廣泛關(guān)注，引起了熱烈的現(xiàn)場討論。

自動駕駛——來自未來的禮物

從機(jī)械時代走進(jìn)電子時代，從傳統(tǒng)能源動力轉(zhuǎn)向新能源動力，汽車行業(yè)的變革從未停歇。時至今日，自動駕駛從L0到L5，從駕駛輔助ADAS到高級別的完全無人駕駛，把人們對于未來駕駛體驗的幻想一次次刷新。論壇現(xiàn)場，董漢深入淺出從歷史聊到未來發(fā)展趨勢，就汽車行業(yè)通過電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化，和共享化的方式，由人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算以及新的商業(yè)模式驅(qū)動發(fā)展自動駕駛體驗，創(chuàng)造智能網(wǎng)聯(lián)汽車，從而引領(lǐng)交通系統(tǒng)技術(shù)變革進(jìn)行了宏觀分析，帶領(lǐng)與會嘉賓從另一個角度看待自動駕駛的意義。

道路千萬條 安全第一條

你以為自動駕駛的是源自于“懶”嗎?其實自動駕駛的初心是安全。

“根據(jù)研究報告都顯示，90%以上的交通事故是由于人類駕駛員操作失誤所導(dǎo)致的，通過自動駕駛有機(jī)會去糾正以及減少交通事故。上世紀(jì)90年代，美國人第一次提出了CACC這個概念，有望把事故率降低80%。而根據(jù)李教授的數(shù)據(jù)，最新智能汽車感知系統(tǒng)，以及新的V2X，車車通信車路協(xié)同系統(tǒng)面世后，經(jīng)過分析最新報告得出有望降到1%的結(jié)論。如果實現(xiàn)，自動駕駛對于減少道路死亡率將具有極大的貢獻(xiàn)”，董漢在現(xiàn)場的講話中提出，“提升出行效率，帶動經(jīng)濟(jì)增長，以技術(shù)發(fā)展帶動經(jīng)濟(jì)發(fā)展是自動駕駛技術(shù)跟隨國家發(fā)展步調(diào)保持一致的內(nèi)在動因?！?/p>

行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)亟待建立 政策法規(guī)仍待完善

隨著自動駕駛技術(shù)的不同程度應(yīng)用于量產(chǎn)使用，交通事故中自動駕駛技術(shù)和新能源技術(shù)引發(fā)事故也引起了廣泛關(guān)注。無論數(shù)據(jù)顯示概率多低，對于當(dāng)事人都是100%，所以董漢提出：降低事故發(fā)生率是全行業(yè)亟需解決的技術(shù)問題，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的測試與評價重要性不斷提高，得到更大關(guān)注。

值得注意的是，國家發(fā)改委和工信部分別在去年年初和年末發(fā)布了兩份指導(dǎo)文件，《車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動計劃》和《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》。里面都重點提到了，構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)體系，健全標(biāo)準(zhǔn)體系，推動測試驗證，完善測試評價技術(shù)等等。智能網(wǎng)聯(lián)汽車的測試工具、測試內(nèi)容、測試方法和評價方法都是應(yīng)該重點去關(guān)注和完善推動的。

不斷提升測試技術(shù)，為行業(yè)保駕護(hù)航

“除最直觀的道路測試、封閉場地測試外，實驗室仿真測試是提升測試效率，提高測試安全性的必要方法，也是目前最需要技術(shù)突破的。”董漢說。但由于測試場景的缺失，導(dǎo)致大量的測試需求得不到滿足。董漢團(tuán)隊通過安裝10000+臺數(shù)據(jù)采集終端，在自然駕駛的情況下采集數(shù)據(jù)，形成海量場景數(shù)據(jù)庫，并以此篩選不同的天氣，不同的光照，不同的道路線形，不同的交通工況等等，甚至一些特殊情況來測試自動駕駛系統(tǒng)或者ADAS系統(tǒng)的表現(xiàn)性能。

通過NDS(Natural Driving Study)，對海量的危險駕駛場景數(shù)據(jù)處理之后直接用于仿真，去檢測自動駕駛系統(tǒng)的檢測精度和檢測速度和DVP(Design Verification Plan)，結(jié)合實際的危險場景進(jìn)行特征提取，人為設(shè)計一些危險的工況場景，通過虛擬仿真生成場景進(jìn)行測試兩種測試方法，實現(xiàn)本地在環(huán)及云平臺的仿真測試，結(jié)合測試評價的體系，對自動駕駛系統(tǒng)進(jìn)行打分，在測試設(shè)備上實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析以及可視化，以助力自動駕駛系統(tǒng)的優(yōu)化迭代。

董漢團(tuán)隊通過車載數(shù)據(jù)采集終端，目前已采集超過2千萬條數(shù)據(jù)，經(jīng)過過數(shù)據(jù)處理、場景重構(gòu)、歸納演繹，構(gòu)建海量危險駕駛場景數(shù)據(jù)庫，針對測試與驗證有效性更強(qiáng)。針對未來L3級人機(jī)共駕階段的測試，數(shù)據(jù)庫中還包括同時采集車外交通工況及車內(nèi)駕駛員狀態(tài)數(shù)據(jù)。相較于國外的場景數(shù)據(jù)庫，此數(shù)據(jù)庫更符合中國路況特色，目前終端數(shù)據(jù)采集已覆蓋全國21個省份，預(yù)計年底將突破29個。同時他們也在嘗試建立一套測試評價體系，“拿視覺系統(tǒng)舉例子，這也是我們很初步的一些想法。我們目前的思路是，把攝像頭硬件、感知層、決策層、控制層都拆出來，結(jié)合場地還有道路測試做綜合評價。我們的工作重點在感知評價還有策略評價，主要也是參考了一些機(jī)器學(xué)習(xí)常用的指標(biāo)，比如輸出PR曲線，通過ROC，AUC這些指標(biāo)來評價檢測精度?！?/p>

自動駕駛技術(shù)的落地離不開測試與檢驗，而這條路上董漢和他的團(tuán)隊還有很多設(shè)想和期待，也希望他的分享能夠引來更多同業(yè)者的思考，引發(fā)新一輪的討論，給行業(yè)一些新的助力，我們拭目以待。