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这是一份被误读的自动驾驶路测报告

近日,北京市交通委员会、北京市公安局公安交通管理局、北京市经济和信息化局三部委联合发布了《北京市自动驾驶车辆道路测试报告(2018年)》(以下简称《报告》),详细介绍了在北京市开展自动驾驶道路测试8家企业的数据和信息,以及企业在开展自动驾驶测试过程中遇到的问题和挑战。

这是一份被误读的自动驾驶路测报告

记者注意到,《报告》引起了众多媒体的关注,同时也被误读,主要集中在《报告》中自主车企数量少,且牌照等级较低,因此认为在自动驾驶技术测试方面自主车企全面落后。清华大学苏州汽车研究院智能网联汽车中心主任戴一凡在接受《中国汽车报》记者采访时表示,一方面,在北京市开展自动驾驶道路测试的车企数量不多,因为车企更倾向于在所在地申请测试牌照;另一方面,科技公司牌照等级更高,在于企业性质和发展战略不同。同时,他也强调,作为国内首份自动驾驶测试报告,《报告》仍然具有很高的参考价值和意义,同时也让行业和外界更好地了解到自动驾驶汽车产业的现状及进展。

这是一份被误读的自动驾驶路测报告

科技公司牌照等级更高 只因技术路线不同

《报告》指出,自2018年2月以来,北京市累计开放了4个区域的44条道路,共计123公里,覆盖了京津冀地区城市、乡村和高速路85%的多样化交通场景。截至2018年12月,北京市登记的有效自动驾驶车辆已经达到54辆,占全国总量的50%以上,累计测试里程15.4万公里。其中,百度以45辆的数量远超其他企业,其测试里程约14万公里,占北京市自动驾驶测试总里程的90%。

据了解,北京市以交通场景复杂度来划分自动驾驶能力级别,按从简单到复杂的等级共分为五大类场景R1~R5。《报告》显示,相较于戴姆勒、奥迪和蔚来等多数集中在R1、R2场景开展测试的造车企业而言,百度、滴滴和小马智行等科技公司都集中在R3场景(即常见城市场景,正常交通流量)的测试,百度和滴滴甚至做到了R1~R3测试场景的全覆盖。实际上,能在更复杂场景开展测试的企业,是因为拿到了更高级别的测试牌照,但北京智能车联产业创新中心相关负责人表示,这并不能说明科技公司的自动驾驶水平就高于整车企业。“双方产业化的思路不同,整车企业希望产品能尽快落地,而科技公司更多希望能一步到位,解决未来的问题。”该负责人如是说。

戴一凡认为,在技术测试阶段,科技企业或许优势更明显些,但到了自动驾驶技术的量产阶段,整车企业的优势将逐渐显现,最理想的应该是两者合作,共同推动产品的落地。

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从披露数据到脱离原因 中美测试大不同

与前不久美国加州车管所(DMV)公布的《2018年自动驾驶脱离报告》不同,《报告》虽然同样提及了自动驾驶脱离,但并没有披露详细的各企业测试过程中发生脱离的次数。“北京市不对各企业的MPI(Miles Per Intervention,每行驶1000英里需要人工干预次数)进行比较,目的在于避免企业造假,玩数字游戏,引导企业重视安全、踏实积累路测经验、推动技术产品化。”相关负责人强调,北京自动驾驶道路测试更重视安全和数据的可靠性。

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小马智行北京研发中心负责人李衡宇告诉记者,与加州相比,北京的道路测试增加了封闭场地的5000公里训练和能力评估考试,测试道路方面也遵循了循序渐进的原则,逐步增加测试道路,扩大测试区域;在监管方面,企业除了提交脱离报告,还需提交测试计划,并有实时的视频监控和车辆位置监控等。“上述措施都可以让自动驾驶测试更加安全有序,真正做到对社会车辆和公共安全负责,更好地促进整个行业健康发展。”李衡宇表示。

从某种程度上来说,国内监管更严格,这也是不同国家的实际交通状况决定的。在《报告》汇总的自动驾驶车辆道路测试脱离原因中,除了包括传感器故障、定位偏离等系统故障和人为接管的原因外,在策略缺陷的详细脱离原因中,出现了“社会车辆抢占道路”“社会车辆逆行,且车速过快”以及“社会车辆近距离切入”等“中国式”交通场景。“客观而言,中国的道路交通场景更加复杂,包括道路基础设施的完善程度以及社会车辆的驾驶行为习惯等,都与国外有很大的不同。”戴一凡表示。

从喧嚣到冷静 自动驾驶走向务实

这是一份被误读的自动驾驶路测报告

一位不愿透露姓名的企业人士告诉记者:“我们已经放弃了北京市自动驾驶道路测试牌照的申请,现在主要集中在港口和园区这一类封闭场地中开展自动驾驶技术测试。一方面,开展封闭测试无需申请牌照,能免去不少资金和时间成本;另一方面,在封闭场景中自动驾驶技术更易落地,实现技术的产业化。”

在戴一凡看来,从去年开始,我国自动驾驶产业从喧嚣转为冷静,越来越多的国内企业告别浮躁心态,变得更加理性和实际,从过去大而全的技术解决方案转向寻求更容易落地的细分技术。可以想见,我国自动驾驶汽车的产业化进程有望加快。

“与国外相比,我国自动驾驶技术虽然起步晚,但进步明显。”李衡宇表示,目前国内头部企业已经完成了原型验证和小规模车队测试,目前正继续扩大车队规模和测试区域范围,并尝试小规模量产。但在技术层面,产业面临着更加复杂的场景处理,同时在系统稳定性、可靠性、可扩展性以及大规模数据存储和计算等方面还有诸多挑战,需要更多的扶持政策和更健全的法律法规提供支持。

戴一凡建议,在实际道路测试中,各地政府可考虑区域式开放,而不再仅仅局限于几条道路,以此来进一步推动国内企业自动驾驶技术的提升。

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