【青岛智能车论坛】徐向阳：智能汽车的测试需构建全新体系

汽车评价：8月29日，由汽车评价研究院主办的首届中国（青岛）智能汽车创新发展战略高峰论坛在山东省青岛市拉开帷幕。

当前，智能网联、人工智能等技术的快速发展，世界汽车产业正在发生百年一遇的大变革，世界汽车产业竞争格局正在重塑，在这样的背景下，中国汽车产业也在面临着前所未有的机遇与挑战。因此，本次大会深度聚焦国家智能汽车发展战略部署，旨在推动中国智能汽车产业发展，抓住智能汽车新一轮发展的机遇。

在大会现场，北京航空航天大学交通科学与工程学院教授、院学术委员会主任、世界十佳变速器评选委员会主席徐向阳介绍了智能汽车测试场景的构建情况。据他透露，智能汽车的测试验证与传统汽车有很大不同，完全依靠原有的测试手段已不足以支撑，因此需要构建针对智能汽车的特殊测试场景。

北京航空航天大学交通科学与工程学院教授、院学术委员会主任、世界十佳变速器评选委员会主席徐向阳

为何要构建智能汽车的测试场景？

徐向阳表示，智能汽车是行业未来的发展方向，但值得关注的是，智能汽车推出后也带来了很多新的问题，尤其是在安全层面的，无论是特斯拉还是谷歌，所研发的智能汽车均出现过相关的安全事故，甚至也产生过召回事件。基于这样的背景，智能汽车也需要大量的测试验证，尤其是需要场景测试。

对此，徐向阳在大会现场分享了一个具体的案例。案例视频显示，在事故发生的瞬间，自动驾驶车辆并未减速，这主要是因为该车辆在跟随前车进行自适应行驶。徐向阳判断，该事故是因场景识别出现问题导致的，因此对于智能汽车而言，场景测试至关重要。

不过，据徐向阳透露，智能汽车的场景测试要想进行道路测试是非常难的，很多环节都需要在虚拟的环境下进行。这就要求具备良好的虚拟测试基础。徐向阳认为，智能汽车的发展首先要保证安全性，这其中车辆的场景适应能力是最重要的指标之一，通过构建测试场景，可以更好地验证这些车辆的功能。

如何构建测试场景？

既然测试场景的意义如此重要，那么该如何构建测试场景呢？在会上，徐向阳也介绍了具体的方法，就是基于数据库，来描述自动驾驶过程中人、车、路、环境和信息的动态关系，具体可以分为场景要素和测试要素。徐向阳介绍道，场景要素有六个层次，测试要素则为四个层次。结合被测试车辆的路径，厘清具体采用哪些功能，在进行分级，只要满足测试的功能和需求，就可以通过场景来完成测试。

那么场景的信息从何而来呢？徐向阳透露道，具体可以分为几个方面，一是真实的数据，二是模拟数据，三是经验数据。据了解，实数据包括自然驾驶数据，事故数据等。徐向阳表示，由于测试时地域代表性是评价自动驾驶适用范围最为直接的指标，因此在场景中所采集的自然驾驶数据和事故数据往往是最具可信度的。因此，在数据采集和获取过程中，自然驾驶数据和事故数据是最需要被重点关注的。

在充分收集数据后，如何构建具体的场景呢？徐向阳表示，一方面利用自然驾驶数据和人类驾驶事故数据，提出构建具体的场景，对这个场景进行挖掘分析，获得人类驾驶的典型逻辑场景。另一方面，也可以让部分智能汽车进行自动驾驶，会有相应的自动驾驶数据产出，再结合专家经验和自动驾驶汽车出现事故时的数据，构建自动驾驶的危险模拟场景。

据了解，在提出数据的时候，自动驾驶场景和事故场景关注的重点并不一样，其中自然驾驶数据场景中，目标物的融合感知、场景数据的标注提取较为重要；而在交通事故中，最需要关注的则是事故再现动态的提取，即事故发生瞬间的真实状况。徐向阳表示，在这方面，中国是很有优势的，目前国内有大量的交通事故视频，并建有专门的数据库。

徐向阳介绍道，数据收集完毕后要跟俊数据进行挖掘分析，通过矩阵分析，最后形成典型的人类驾驶故障危险场景。在实际应用中，从概念测试到场景开发等环节，都可以通过虚拟场景进行测试。

徐向阳认为，展望未来，在构建场景层面势必要考虑代表性、典型性和有效性，要融合不同的信息，具备典型的驾驶故障类型，同时还需要考虑到各类测试标准和规范等。总体而言，智能汽车的测试和传统汽车不同，要构建新的测试体系，而这个体系就是要聚焦在场景测试层面。