万鑫铭：自动驾驶汽车目前还有很长的路要走

2021年是我国汽车产业由增量市场向存量市场转型的起步之年，是新能源汽车产业由成长期向成熟期过渡的关键之年，是《新能源汽车产业发展规划（2021-2035）》引领新能源汽车产业向高质量发展的承上启下之年。第七届中国电动汽车百人会论坛在多轮产业调研基础上，贴近行业热点、痛点问题，策划了多达十场专题论坛，将在为期三天的会议期间集中呈现，以期更好地服务政府、服务行业、服务企业。

中国汽车工程研究院股份有限公司总经理 万鑫铭

本届百人会在1月17日下午进行的智能汽车论坛上，国家新能源汽车创新工程专家组组长 王秉刚表示，中国汽车工程研究院股份有限公司总经理 万鑫铭表示，自动驾驶汽车真的要走进大家的日常使用的路途还是比较长的，国外有个智库提出来，接近百亿级英里的前期训练和测试过程，才是我们从概念阶段到真正实施的过程，百亿英里的这个过程非常长，靠我们当前的测试方法，应该说测试方法场景简单，靠实车测试时间也太长，所以为了满足未来快速的迭代和快速训练的要求，实际我们需要在测试的场景、测试的方法、测试的评价等各个维度进行创新、进行发展。

以下为演讲速记：

万鑫铭：我报告的名字是“智能汽车安全测评关键技术研究与应用”，今天论坛是智能汽车论坛，而且有个副标题是“汽车如何成为未来的智能终端”，我理解测试评价技术将是其中的一个重要的保障，围绕这个环节谈谈我们的一些想法和我们做的一些事情，给大家分享。

报告内容是三个方面：

第一，智能汽车发展路径和现状。

自动驾驶汽车是接下来我们汽车“新四化”重要的战略取向，现在的智能汽车也是如火如荼的在全国各地开展前期发展和培育，智能汽车在走入我们百姓家的过程中的路径中之一就是车路协同的模式，因为车路协同的模式是有强大的AI和大数据的新技术的支撑，同时当前有我们全国在推动的新基建的基础设施的支撑，应该说车路协同模式是在中国发挥我们体制优势和我们制度优势的一个重要的战略选择之一。

自动驾驶汽车真的要走进大家的日常使用的路途还是比较长的，国外有个智库提出来，接近百亿级英里的前期训练和测试过程，才是我们从概念阶段到真正实施的过程，百亿英里的这个过程非常长，靠我们当前的测试方法，应该说测试方法场景简单，靠实车测试时间也太长，所以为了满足未来快速的迭代和快速训练的要求，实际我们需要在测试的场景、测试的方法、测试的评价等各个维度进行创新、进行发展。接下来谈谈测试评价上面有什么样的趋势。

首先，场景方面，场景覆盖度将会更广，覆盖我们一般场景、危险场景和边界场景，大家可以看左下边这个图，所谓的边界场景我们理解为发生的概率不太高，但是它的危险程度很大，越是这种边界场景可能是我们接下来要重点予以关注的，所以场景的丰富度非常高，不能说是一个简单的日常的场景。

第二个，测试方法的手段要多样、要丰富。当前包含道路测试、场地测试，更重要的是接下来的虚拟仿真测试结合起来，维度上面我们首推安全，安全之外也包含效率、体验等各个维度的综合评价，这样是我们未来自动驾驶安全评价总的发展趋势和方向。

前面是一个总的现状和趋势情况，接下来谈一下中国汽研作为一个行业第三方机构我们在自动驾驶汽车方面所开展的一些工作，特别是在测试方面。

首先我们基于自然驾驶数据和事故数据种种相关数据的基础上建立了测试场景，测试场景相对比较丰富，我们有标准的法规场景、自然驾驶场景、典型事故场景等等多类场景，在基于场景的基础上进行测试技术和测试方法的研究工作，这个测试技术包括我们的实车措施，包括仿真测试、相应的测试工具。同时测试完之后我们需要一套科学的客观的评价体系和评价方法，保证我们整个测试的有效性。

大家可以看到，从这么多应用场景，按照我们汽车开发，特别是V字型开发流程，我们覆盖了模型在环、软件在环、硬件在环，包括我们实车测试整个全链条系统的测试能力，这是我们现在研究的基于场景、基于测试技术、基于体系的总览。

具体展开说：

自然驾驶场景，中国汽研目前采集了覆盖29个省的接近100万公里的自然驾驶的采集，基于这个驾驶场景的采集，对于数据的提取、标记、分析，基于构建场景库做了大量工作，建库过程中对驾驶员的行为进行了相应的分析，比方在各种场景下，特别是一些边界场景下，驾驶员的下意识动作和不下意识动作我们也做了相应的统计分析，在丰富我们未来的测试评价体系上做了大量的补充。

典型的事故场景，因为中国地大物博，我们依托事故召回中心平台和各个相关大学一起联合构建中国的交通道路场景库，一方面我们作宏观的交通流行病学的研究，同时做了深度的典型的交通道路事故研究，这两个维度结合，我们构建中国的智能网联汽车的测试评价场景库，这个场景库基础上一方面支撑整个事故场景的构建，同时包括相应的分析报告研究，包括支撑中国智能指数等相关的支撑工作。

特别举个例子，在事故场景库中，去年我们刚好参与了几起深度自动驾驶事故的调研和相关的分析工作，这里可以看到，去年一次是在深圳L2级自动驾驶的事故，这是一个切入事故，过程中我们某品牌的车辆是没有完全能够识别出来前方的大货车切入的工况，发生了交通事故，同时第二个，在青岛市也是夜间L2级自动驾驶的事故，这个事故过程中我们一方面是对道路侧各个数据的采集，同时对车辆的包括EDR相关数据的采集，完全可以再现整个事故的场景、分析事故原因、同时采取相应的对策。

有了相应的场景之后我们需要开发一套科学客观的评价体系，我们这个评价体系，一方面是基于场景，一方面基于评价维度，以安全为核心，同时兼顾在合规和人机工程包括舒适体验等等方面这些维度，我们共同构建了基于方法场景和指标的一个智能汽车评价KPI体系。在这个体系中，我们当前支撑了中国的智能汽车指数以及中国保险汽车安全指数体系的建立，也包括i—VISTA自动驾驶挑战赛的体系和评价规则的建立。

建立了体系如何测试这么一个环境、测试这么一个被测体，需要开发相应的工具，包括测试对象，加装相应的测试工具，包括多传感融合等等这些测试工具，基于虚拟的仿真和基于实车的测试环境下来实现安全的测试评价方法来测试，最后来实现整个以安全为核心的KPI体系，这是我们的测试方法和测试工具。

第三个，给大家汇报自动驾驶安全测评，我们在这些工作之后在哪些方面做了哪些应用，我们认为三个维度：

第一个维度，政府方面（2G方面）做一些维度，一方面是支持政府在新的技术方面新的监管，因为新能源特别是智能网联汽车产品和技术的研究，产品的准入，接下来道路的准入，很多新的课题需要做很强的顶层设计和政策研究，同时围绕行业国家标准我们中国汽研也参与了大量的工作，这是在支撑政府方面。

同时刚才也特别提到了，当前在智能汽车L1特别是L2级层面来开展事故的研究和分析工作，这个方面开展了包括人员、资源等各个方面支持，在事故研究方面包括现场和事故搭建、整个事故再现的过程做深度分析，得出相应的原因，接下来复现和指导我们后面真正的产品缺陷的改善和发展工作。

第二个维度，支持行业发展（2B方面），一方面开展虚拟方式，刚才也特别说到了，实车测试是很难满足这么大量的长里程的测试要求，虚拟仿真作为首选，这个过程中我们一方面基于自然数据库提取数据分析，开展场景生成、系统集成、测试评价等全链条的虚拟仿真测试服务能力。在虚拟测试同时我们开展实车的测试，实车测试开展的是封闭场地测试和半封闭、半开放道路测试、开放道路测试，同时依据法规测试条件、智能座舱等方面开展实车相应的测试，包括这个板块一系列的测试咨询的整体解决方案。

刚才也特别提到了，我们要开发相应的测试工具和测试装备，实际这个过程中我们基于前面开发的场景，基于自主和外延的结合，我们开展了精密控制，比如在驾驶机器人系统的开发，以及在精密测量、高精度惯导系统、测试台驾等方面一系列的测试工具，满足基于前面的应用场景和测试方法得出我们需要的一些测试装备，这是行业服务方面。

第三个维度，为消费者服务方面，智能汽车真正要走入百姓家庭，需要消费者足够的理解和信任，逐步给大家知道和了解什么是智能汽车，接下来关心什么。服务消费者方面，一方面中国汽研做了中国智能汽车指数，这是在2018年发布以来已经开展了接近3年时间，累计到现在发布了接近55款车辆的测评结果，这里主要是围绕ADAS系统包括ACE等相关的测试结果的发布，同时在2020版新的版本当中我们围绕五个维度，智能行车、智能泊车、智能安全、智能交互、智能能效，现在我们汽车理解为智能新能源汽车和智能电动汽车，接下来智能汽车首要的搭载平台还是电动汽车，所以我们把智能能效也结合进来，由这五个方面推动下一版智能指数的评价。

服务消费者方面还有第二个，就是活动。我们从也是两年前围绕重庆市组织的国际智能产业博览会开展的i—VISTA自动驾驶挑战赛，这个挑战赛应该举办了三届，效果非常不错，2020年亦是疫情之年，我们仍然是在线上、线下结合的方式开展了一次测试评价的挑战赛，累计近千万人的关注度，所以影响度和推广度都非常好，在去年挑战赛过程其中有四个挑战赛，一是最强车脑，也就是做车脑面向L5的城市道路的处理感知能力，以及虚拟的仿真挑战和ADAS挑战以及商业化进程，主要是围绕城市道路来进行实车上路的测试评价，我们也引入了消费者直接的互动和参与，提高了参与度，提高了大家的体验度。

接下来i—VISTA自动驾驶挑战赛我们准备进一步扩大一方面扩大地域上，不仅仅在重庆，接下来在国内，特别在华东、华中相关地方，有特色的一些场景结合起来，同时我们也考虑可能和国际的一些赛事结合，这是地域上的扩大。第二个，赛事维度上包括驾驶体验、展览、论坛、文旅方面的结合，真正打造一个能够跟消费者互动起来、参与度更高的智能驾驶挑战赛事。

以上是我今天给大家带来的主要的报告内容，因为今天报告的内容主要还是关注在自动驾驶汽车的测试评价、关键技术领域里，我理解为自动驾驶汽车实际上作为未来的终端，应该有这么几个内涵，一是交通的内涵、交通终端，二是信息的内涵、信息的终端，同时也是能源的终端，为了成为这么一个智能的终端，接下来还有大量的测试评价和保障支撑工作，我相信未来发展道路也很长，也需要全行业或者说各行各业的人士一起努力，共同来推进自动驾驶汽车真正的发展，也希望大家努力能够促进汽车行业快速可持续、可健康的发展。

谢谢大家！