文 /吳海飛 宋雪松 曹 寅

自動(dòng)駕駛汽車(chē)作為解決道路安全、交通擁堵等問(wèn)題的終極方案，其意義不僅在于汽車(chē)產(chǎn)品與技術(shù)的升級(jí)，更有可能帶來(lái)汽車(chē)、相關(guān)產(chǎn)業(yè)格局和價(jià)值鏈體系的重塑，已經(jīng)成為了中國(guó)、美國(guó)、日本和歐洲等國(guó)家和地區(qū)的未來(lái)發(fā)展戰(zhàn)略。

各企業(yè)爭(zhēng)先恐后推出的自動(dòng)駕駛汽車(chē)是否滿(mǎn)足道路安全要求？對(duì)解決交通擁堵又有多大收益？該如何對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)進(jìn)行評(píng)價(jià)？目前沒(méi)有一套成熟的測(cè)試體系。

一、自動(dòng)駕駛汽車(chē)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)體系現(xiàn)狀

1. 國(guó)內(nèi)外自動(dòng)駕駛汽車(chē)標(biāo)準(zhǔn)體系戰(zhàn)略介紹

現(xiàn)階段，高級(jí)別的自動(dòng)駕駛相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)尚未出臺(tái)，主要國(guó)家和國(guó)際組織的標(biāo)準(zhǔn)、法規(guī)仍以高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）功能類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)為主。國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）已經(jīng)將自動(dòng)駕駛汽車(chē)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、法規(guī)協(xié)調(diào)作為重點(diǎn)工作，目前已發(fā)布的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)主要有ISO 17361-2017《智能運(yùn)輸系統(tǒng)—車(chē)道偏離預(yù)警系統(tǒng)—性能要求及試驗(yàn)方法》和ISO 22178-2009《智能運(yùn)輸系統(tǒng)—低速跟隨行駛系統(tǒng)—性能要求及試驗(yàn)方法》等。世界車(chē)輛法規(guī)協(xié)調(diào)論壇（WP29）也設(shè)立了ITS/AD非正式工作組，于2017年3年啟動(dòng)了自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)（AEBs）與自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制功能（ACSF）法規(guī)制定工作，在原有的制動(dòng)和轉(zhuǎn)向控制標(biāo)準(zhǔn)（ECER131、ECER79）中進(jìn)行修訂，計(jì)劃在2018年提交法規(guī)草案。

2017年12月，我國(guó)制定了《國(guó)家車(chē)聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》，旨在指導(dǎo)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)標(biāo)準(zhǔn)化工作，加快構(gòu)建包括整車(chē)、關(guān)鍵系統(tǒng)部件功能安全和信息安全在內(nèi)的智能網(wǎng)聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)體系，并逐步形成統(tǒng)一、協(xié)調(diào)的國(guó)家車(chē)聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系架構(gòu)。2018年1月，國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)發(fā)布了智能汽車(chē)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略征求意見(jiàn)稿，把構(gòu)建系統(tǒng)完善的智能汽車(chē)法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)體系作為一項(xiàng)重要戰(zhàn)略任務(wù)，通過(guò)健全法律法規(guī)、完善技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、推動(dòng)認(rèn)證認(rèn)可等措施來(lái)推動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

2. 我國(guó)自動(dòng)駕駛標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)

中國(guó)汽車(chē)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)分技術(shù)委員會(huì)于2018年4月成立，分標(biāo)委下設(shè)立ADAS、汽車(chē)信息安全和自動(dòng)駕駛?cè)齻€(gè)標(biāo)準(zhǔn)工作組以及國(guó)際協(xié)調(diào)專(zhuān)家組。標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)方面，計(jì)劃到2020年，初步建立能夠支撐駕駛輔助和低級(jí)別自動(dòng)駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)標(biāo)準(zhǔn)體系，制定30項(xiàng)以上智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)重點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋功能安全、信息安全和人機(jī)界面等通用技術(shù)和信息感知與交互、決策預(yù)警和輔助控制等核心功能相關(guān)的技術(shù)要求和試驗(yàn)方法；到2025年，將建成能夠支撐高級(jí)別自動(dòng)駕駛的智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)標(biāo)準(zhǔn)體系，制定100項(xiàng)以上智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)標(biāo)準(zhǔn)，涵蓋智能化自動(dòng)控制、網(wǎng)聯(lián)化協(xié)同決策技術(shù)以及典型場(chǎng)景下自動(dòng)駕駛功能與性能相關(guān)的技術(shù)要求和評(píng)價(jià)方法。目前，已開(kāi)展的標(biāo)準(zhǔn)制定計(jì)劃包括自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)（AEB）、車(chē)道保持輔助系統(tǒng)（LKA）、盲區(qū)監(jiān)視系統(tǒng)（BSM）和自動(dòng)泊車(chē)系統(tǒng)等。

除了國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，2017年10月，上海市成立了智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)和應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)工作組，以推進(jìn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)地方標(biāo)準(zhǔn)的先行先試。第一批研究制定的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)包括：《智能引導(dǎo)、充電停車(chē)庫(kù)和管理系統(tǒng)技術(shù)規(guī)范》《基于上海道路環(huán)境的車(chē)輛車(chē)道盲區(qū)監(jiān)控系統(tǒng)性能要求及測(cè)試方法》《基于上海道路環(huán)境的車(chē)道偏離預(yù)警系統(tǒng)性能要求及測(cè)試方法》等。

二、自動(dòng)駕駛測(cè)試評(píng)價(jià)挑戰(zhàn)分析

1. 安全性評(píng)價(jià)挑戰(zhàn)

安全性的評(píng)估主要涉及交通事故。據(jù)統(tǒng)計(jì)，90%的傳統(tǒng)汽車(chē)交通事故是駕駛員操作錯(cuò)誤造成的，而自動(dòng)駕駛則是通過(guò)機(jī)器代替人類(lèi)駕駛，不會(huì)產(chǎn)生疲勞、分心，可以顯著降低由于操作錯(cuò)誤產(chǎn)生的交通事故。但是，目前自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的技術(shù)還不夠成熟，社會(huì)體系的融入問(wèn)題依然沒(méi)有解決。因此，也會(huì)帶來(lái)新的、甚至更加嚴(yán)重的危險(xiǎn)，比如復(fù)雜的天氣和交通環(huán)境、信息安全以及自動(dòng)系統(tǒng)故障等風(fēng)險(xiǎn)。無(wú)論自動(dòng)駕駛技術(shù)多么成熟，都無(wú)法避免事故的發(fā)生，那么，自動(dòng)駕駛汽車(chē)究竟需要多么安全才能投放市場(chǎng)？

根據(jù)美國(guó)DOT數(shù)據(jù)，在美國(guó)，每行駛1億公里，因交通事故受傷的有77人，死亡1.09人。因此，為了證明自動(dòng)駕駛汽車(chē)也具備每1億公里1.09死亡人數(shù)的水平甚至更高，需要幾億公里甚至幾十億公里的道路測(cè)試和非常高的時(shí)間與金錢(qián)成本；再者嚴(yán)苛的工況在道路測(cè)試中可遇不可求，即使遇見(jiàn)了也無(wú)法進(jìn)行重復(fù)驗(yàn)證。道路交通事故測(cè)試場(chǎng)景需能夠體現(xiàn)出實(shí)際交通環(huán)境下的高危場(chǎng)景。那么，以人類(lèi)駕駛歷史交通事故信息為基礎(chǔ)構(gòu)建相應(yīng)的測(cè)試場(chǎng)景，理論上應(yīng)該可以縮短道路測(cè)試的里程。但是，就算自動(dòng)駕駛車(chē)輛遍歷了人類(lèi)駕駛歷史交通事故場(chǎng)景，也不能從根本上解決自動(dòng)駕駛的安全性問(wèn)題；自動(dòng)駕駛汽車(chē)不存在醉酒、分心和疲勞，而這些因素占所有事故原因的50%以上。所以，事故場(chǎng)景中有一大部分場(chǎng)景對(duì)自動(dòng)駕駛是沒(méi)有意義的。

自動(dòng)駕駛安全測(cè)試面臨的更大挑戰(zhàn)是隨機(jī)情況處理能力測(cè)試，比如道路環(huán)境問(wèn)題、信息安全問(wèn)題和系統(tǒng)故障問(wèn)題等都是隨機(jī)并且不可預(yù)知。

2. 高效性評(píng)價(jià)挑戰(zhàn)

高效性評(píng)價(jià)主要涉及單車(chē)、路口、某條走廊或者區(qū)域內(nèi)的交通移動(dòng)表現(xiàn)，包括用戶(hù)使用的便捷性和到達(dá)目的地的效率等。

很顯然，自動(dòng)駕駛汽車(chē)在解決員工通勤時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題上具有非常好的應(yīng)用前景，它可以完美地解決最后一公里的出行問(wèn)題，用戶(hù)無(wú)需親自停車(chē)，也不用走去停車(chē)場(chǎng)；通過(guò)自動(dòng)駕駛汽車(chē)構(gòu)建的智能交通，以云平臺(tái)控制，從而提高區(qū)域的交通效率。雖然自動(dòng)駕駛汽車(chē)在降低交通事故的同時(shí)必然可以減少擁堵，但是自動(dòng)駕駛功能在一定條件下同樣會(huì)影響交通效率。比如：自動(dòng)跟車(chē)功能可能會(huì)設(shè)置一個(gè)較長(zhǎng)的跟隨距離，這可能會(huì)提高其安全性，但也會(huì)降低車(chē)道的通過(guò)量。

單車(chē)的測(cè)試往往不能全面地評(píng)價(jià)自動(dòng)駕駛汽車(chē)效率，還應(yīng)評(píng)估一組自動(dòng)駕駛汽車(chē)在一定的周期內(nèi)對(duì)某個(gè)區(qū)域交通效率的影響，這就需要一個(gè)非常復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)或者虛擬的交通模型。自動(dòng)駕駛汽車(chē)與非自動(dòng)駕駛汽車(chē)混合駕駛的時(shí)期，評(píng)價(jià)會(huì)變得更復(fù)雜。目前，比較常用的區(qū)域交通效率指標(biāo)（平均出行時(shí)間、出行指數(shù)等）會(huì)隨著自動(dòng)駕駛汽車(chē)技術(shù)的發(fā)展而不斷地發(fā)生變化，比如出行更方便，人們會(huì)有更強(qiáng)的意愿去更遠(yuǎn)的地方，更頻繁的出行，從而再次影響區(qū)域交通效率。

3. 舒適性評(píng)價(jià)挑戰(zhàn)

舒適性的評(píng)價(jià)主要涉及駕駛員或者乘員的駕乘體驗(yàn)。傳統(tǒng)汽車(chē)舒適性評(píng)價(jià)主要通過(guò)人體總的振動(dòng)加速度與主觀感覺(jué)來(lái)判斷舒適性。這一評(píng)價(jià)內(nèi)容只是自動(dòng)駕駛汽車(chē)舒適性評(píng)價(jià)中的一部分；評(píng)價(jià)的另一部分內(nèi)容是駕駛員或者乘員對(duì)于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)本身的感受，包括加速、剎車(chē)、轉(zhuǎn)向、換道以及人機(jī)交互等。

不同國(guó)家、不同區(qū)域的用戶(hù)由于駕駛習(xí)慣的不同，對(duì)待同一自動(dòng)駕駛功能的主觀感受也會(huì)不同。如，歐美開(kāi)發(fā)的前方碰撞預(yù)警（FCW）系統(tǒng)報(bào)警碰撞時(shí)間（TTC）通常為2.5 秒，這里拋開(kāi)安全性考慮，2.5 秒以上的跟車(chē)時(shí)距在歐美是能夠被接受的，但這功能很可能會(huì)被大部分國(guó)內(nèi)用戶(hù)關(guān)閉，因?yàn)槲覈?guó)駕駛員的習(xí)慣跟車(chē)距離往往比該限值近得多。

因此，駕駛員行為模型對(duì)自動(dòng)駕駛舒適性評(píng)價(jià)顯得尤為重要，而要建立一個(gè)基于舒適性評(píng)價(jià)的駕駛員模型本身就是一個(gè)挑戰(zhàn)。隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，駕駛員的駕駛行為也會(huì)不斷變化，駕駛員模型需不斷地進(jìn)行迭代。當(dāng)車(chē)輛不再需要駕駛員時(shí)，用戶(hù)作為乘員的身份對(duì)跟車(chē)距離、變道時(shí)機(jī)等因素可能不再關(guān)心，但會(huì)更關(guān)注人機(jī)交互、娛樂(lè)系統(tǒng)等因素。

三、自動(dòng)駕駛汽車(chē)評(píng)價(jià)框架

通過(guò)以上分析可以得出，自動(dòng)駕駛汽車(chē)評(píng)價(jià)是一個(gè)體系，任何一種單一測(cè)試方法都無(wú)法得到一個(gè)較為全面的結(jié)果。另外，該體系還必須是持續(xù)靈活的，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展而不斷地進(jìn)行更新迭代。

本文提出的評(píng)價(jià)框架（見(jiàn)圖1）是以數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，通過(guò)篩選邏輯確定虛擬測(cè)試、場(chǎng)地測(cè)試和公共道路測(cè)試之間的場(chǎng)景比例，三種測(cè)試方法之間相互補(bǔ)充，對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)進(jìn)行更全面的評(píng)價(jià)。在安全性評(píng)價(jià)內(nèi)容中還應(yīng)增加故障注入和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分析等手段，有針對(duì)性地評(píng)價(jià)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的隨機(jī)事件處理能力、網(wǎng)絡(luò)安全性和故障處理能力。

圖1 自動(dòng)駕駛汽車(chē)評(píng)價(jià)框架

框架中篩選邏輯以由簡(jiǎn)單到復(fù)雜為原則，如場(chǎng)景覆蓋單車(chē)單車(chē)道、多車(chē)單車(chē)道、多車(chē)多車(chē)道、路口、帶信號(hào)燈路口、快速走廊和區(qū)域交通場(chǎng)景等，可以從微觀到宏觀層面全面評(píng)價(jià)一輛或一組自動(dòng)駕駛汽車(chē)。安全性評(píng)價(jià)、高效性評(píng)價(jià)和舒適性評(píng)價(jià)之間的篩選邏輯也不應(yīng)完全相同，安全性注重單車(chē)、短時(shí)間內(nèi)的系統(tǒng)性能；高效性注重的是多車(chē)、區(qū)域內(nèi)、長(zhǎng)周期內(nèi)的性能表現(xiàn)。根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)采集類(lèi)型的不同，其虛擬仿真模型也完全不同，如舒適性評(píng)價(jià)應(yīng)加入人類(lèi)駕駛員模型進(jìn)行對(duì)比。

框架中的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、篩選邏輯以及測(cè)試方法都是持續(xù)靈活、不斷迭代的。測(cè)試評(píng)價(jià)指標(biāo)涵蓋多空間、多時(shí)間維度，不僅可以評(píng)價(jià)自動(dòng)駕駛汽車(chē)單場(chǎng)景單次的測(cè)試性能表現(xiàn)，也應(yīng)該能評(píng)價(jià)多車(chē)、長(zhǎng)周期內(nèi)的性能表現(xiàn)。

四、總 結(jié)

自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)需要集汽車(chē)、信息通信、交通甚至人工智能等多領(lǐng)域技術(shù)，加上無(wú)法窮舉的隨機(jī)工況，自動(dòng)駕駛汽車(chē)測(cè)試評(píng)價(jià)面臨著極大的挑戰(zhàn)。對(duì)此，本文歸納出一個(gè)評(píng)價(jià)框架，該框架以數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，通過(guò)多手段、多空間維度和多時(shí)間維度可以對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全性、高效性以及舒適性進(jìn)行評(píng)價(jià)。該框架目前還只是初步研究階段，后續(xù)需進(jìn)行一系列的細(xì)化與驗(yàn)證，才能更好地應(yīng)用到產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與標(biāo)準(zhǔn)研究中。