5月30日，中國自動駕駛仿真行業(yè)迎來了第一部藍皮書。

在第六屆國際智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術年會（CICV）上，清華大學蘇州汽車研究院院長成波教授、北汽集團研究總院副院長兼新技術研究院院長孔凡忠博士、廣州汽車集團股份有限公司研究院智能駕駛技術部部長郭繼舜博士、中國汽車技術研究中心（CATARC）智能汽車研究室暨汽車軟件測評中心主任王羽、江蘇省智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心總經(jīng)理戴一凡博士、以及51VR智能駕駛與交通事業(yè)部產(chǎn)品與商務部長張帆博士，共同發(fā)布了《中國自動駕駛仿真技術研究報告（2019）》。

車云菌現(xiàn)場了解到，此部自動駕駛仿真藍皮書是由51VR發(fā)起，由清華大學蘇州汽車研究院、廣汽研究院智能網(wǎng)聯(lián)技術研發(fā)中心、中汽中心智能汽車研究室暨汽車軟件測試評測中心、江蘇省智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心、北京智能車聯(lián)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心、奇點汽車和當家移動綠色互聯(lián)網(wǎng)技術集團有限公司（51VR）聯(lián)合發(fā)布。

其中，清華大學蘇州汽車研究院院長成波教授特別擔任此次藍皮書編委會主席，對藍皮書的總體方向與核心要點進行把關。

從具體內(nèi)容來看，《中國自動駕駛仿真技術研究報告（2019）》是目前為止第一部全面介紹中國自動駕駛仿真測試發(fā)展現(xiàn)狀的工具書，內(nèi)容涵蓋自動駕駛仿真測試所有領域，包括：仿真測試市場需求分析、方法應用、搭建技術方案、軟件現(xiàn)狀、虛擬場景數(shù)據(jù)庫、示范區(qū)測試方法介紹、標準介紹、挑戰(zhàn)及發(fā)展趨勢八個部分，綜合自動駕駛仿真領域多位行業(yè)專家意見匯編而成。

藍皮書顯示，在自動駕駛汽車的開發(fā)價值鏈條中，最重要的兩個部分為軟件開發(fā)和整車集成與測試。業(yè)內(nèi)共識是：在自動駕駛汽車算法的測試部分，由于實際路測風險因素難以排除等原因，自動駕駛汽車上路測試依然困難，因此自動駕駛仿真測試幾乎成為自動駕駛技術發(fā)展的必然結果，讓自動駕駛汽車在虛擬場景中進行測試成為剛需。

更何況，從政策法規(guī)層面而言，當前國內(nèi)頒發(fā)的路測許可數(shù)量也十分稀少。在此背景下，對于自動駕駛仿真測試行業(yè)一部階段性總結性報告的需求越來越迫切。此次《中國自動駕駛仿真技術研究報告（2019）》的發(fā)布不僅仔細梳理了中國自動駕駛仿真測試行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，也標志著在仿真測試行業(yè)長期被國外所壟斷的情況下，中國原創(chuàng)的自動駕駛仿真平臺已開始嶄露頭角，不僅有傳統(tǒng)大廠如百度 Apollo仿真平臺迎頭趕上，也有作為獨立第三方的測試平臺如51VR的51 Sim-One自動駕駛仿真平臺正飛速發(fā)展。

事實上，與西門子、英偉達等國際成熟科技巨頭的仿真測試產(chǎn)品相比，國內(nèi)原創(chuàng)的自動駕駛仿真軟件還處于起步階段。江蘇省智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心總經(jīng)理戴一凡表示，自主仿真測試平臺的價值在于其更符合中國人的使用習慣及本土場景特征，系統(tǒng)核心研發(fā)團隊在國內(nèi)，有利于解決中國標準等本土化問題，有助于提升自主品牌開發(fā)效率，更好地增強核心技術能力。

然而，綜觀國內(nèi)整個產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，無論是國家還是地方政策，當下均主要側(cè)重于真實道路測試，對于一輛無人駕駛汽車是否能夠上路，其質(zhì)量認證和產(chǎn)品評價體系都還處于缺失狀態(tài)，亟待利用仿真測試平臺等手段建立行業(yè)標準，用于仿真測試的場景庫也并未形成一套完整的測試評價體系，需要進一步完善。

為了能使自動駕駛汽車更好地融入交通系統(tǒng)，需要對車輛進行更多維度的測試與評價。首先是車輛駕駛的自治性，即對車輛本身的行駛能力進行測試評價；然后是對車輛參與交通的協(xié)調(diào)性做出測試與評定，即根據(jù)其他的交通參與者的行為方式選擇自身用何種行為進行交互性回應。這些更高維度的測試與評價的實現(xiàn)，都需要仿真測試作為底層技術。

車云菌獲悉，國家層面在制定相關標準時，基本會從以下幾個方面進行重點考量：車輛本身產(chǎn)品標準、道路基礎設施標準、公共安全及信息數(shù)據(jù)安全能否順利接入中國監(jiān)管系統(tǒng)。

未來，仿真測試將會服務于法律法規(guī)、產(chǎn)品認證并協(xié)助建立一個全國范圍的數(shù)據(jù)庫。仿真測試的功能不僅協(xié)助明確事故的法律責任從而幫助監(jiān)督和管理交通行為；還能通過仿真的方法提供一個科學而全面的產(chǎn)品測試標準；最后，通過建立一個包含自動駕駛汽車的使用工況和典型案例的數(shù)據(jù)庫，幫助自動駕駛行業(yè)減少地區(qū)的差異性并提高自動駕駛算法的普遍適用性。

在與戴一凡、王羽、張帆三位專家溝通過程中，車云菌發(fā)現(xiàn)，就國內(nèi)自動駕駛仿真測試工作而言，仍舊需要進行一系列體系化完善工作。首先，行業(yè)各玩家需要建立一個廣泛的數(shù)據(jù)場景庫，各地區(qū)的海量數(shù)據(jù)需要實現(xiàn)共享集成，才能使仿真測試更加貼近真實。

如今各機構對自身信息都有一定保密度要求，開放程度不夠理想，導致信息交互出現(xiàn)困難。對于軟件本身而言，廠商需要提高傳感器及動力學模型精度以有效代替實際場景，同時也要考慮增強產(chǎn)品的易用性。針對平臺生成的分析結果，也要有可靠的理論體系支撐，而這一合格體系如今尚未建立。此外，產(chǎn)業(yè)發(fā)展對資金量及專業(yè)人才的投入也有一定要求。

 

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