会议现场，北汽集团新技术研究院副院长荣辉、工信部人才交流中心新能源与智能汽车产业智库专家雷洪钧、清华大学苏州汽车研究院感知检测中心副主任董汉等行业大咖就专业领域热点话题进行了深入分享。其中清华大学苏州汽车研究院感知检测中心副主任、苏州清研精准汽车科技有限公司CEO董汉先生就测试与验证是自动驾驶落地的必要条件进行的分享引起了业内人士的广泛关注，引起了热烈的现场讨论。
自动驾驶——来自未来的礼物
从机械时代走进电子时代，从传统能源动力转向新能源动力，汽车行业的变革从未停歇。时至今日，自动驾驶从L0到L5，从驾驶辅助ADAS到高级别的完全无人驾驶，把人们对于未来驾驶体验的幻想一次次刷新。论坛现场，董汉深入浅出从历史聊到未来发展趋势，就汽车行业通过电动化、智能化、网联化，和共享化的方式，由人工智能、大数据、云计算以及新的商业模式驱动发展自动驾驶体验，创造智能网联汽车，从而引领交通系统技术变革进行了宏观分析，带领与会嘉宾从另一个角度看待自动驾驶的意义。
道路千万条 安全第一条
你以为自动驾驶的是源自于“懒”吗?其实自动驾驶的初心是安全。
“根据研究报告都显示，90%以上的交通事故是由于人类驾驶员操作失误所导致的，通过自动驾驶有机会去纠正以及减少交通事故。上世纪90年代，美国人第一次提出了CACC这个概念，有望把事故率降低80%。而根据李教授的数据，最新智能汽车感知系统，以及新的V2X，车车通信车路协同系统面世后，经过分析最新报告得出有望降到1%的结论。如果实现，自动驾驶对于减少道路死亡率将具有极大的贡献”，董汉在现场的讲话中提出，“提升出行效率，带动经济增长，以技术发展带动经济发展是自动驾驶技术跟随国家发展步调保持一致的内在动因。”
行业标准亟待建立 政策法规仍待完善
随着自动驾驶技术的不同程度应用于量产使用，交通事故中自动驾驶技术和新能源技术引发事故也引起了广泛关注。无论数据显示概率多低，对于当事人都是100%，所以董汉提出：降低事故发生率是全行业亟需解决的技术问题，智能网联汽车的测试与评价重要性不断提高，得到更大关注。
值得注意的是，国家发改委和工信部分别在去年年初和年末发布了两份指导文件，《车联网产业发展行动计划》和《智能汽车创新发展战略》。里面都重点提到了，构建关键技术体系，健全标准体系，推动测试验证，完善测试评价技术等等。智能网联汽车的测试工具、测试内容、测试方法和评价方法都是应该重点去关注和完善推动的。
不断提升测试技术，为行业保驾护航
“除最直观的道路测试、封闭场地测试外，实验室仿真测试是提升测试效率，提高测试安全性的必要方法，也是目前最需要技术突破的。”董汉说。但由于测试场景的缺失，导致大量的测试需求得不到满足。董汉团队通过安装10000+台数据采集终端，在自然驾驶的情况下采集数据，形成海量场景数据库，并以此筛选不同的天气，不同的光照，不同的道路线形，不同的交通工况等等，甚至一些特殊情况来测试自动驾驶系统或者ADAS系统的表现性能。
通过NDS(Natural Driving Study)，对海量的危险驾驶场景数据处理之后直接用于仿真，去检测自动驾驶系统的检测精度和检测速度和DVP(Design Verification Plan)，结合实际的危险场景进行特征提取，人为设计一些危险的工况场景，通过虚拟仿真生成场景进行测试两种测试方法，实现本地在环及云平台的仿真测试，结合测试评价的体系，对自动驾驶系统进行打分，在测试设备上实现数据分析以及可视化，以助力自动驾驶系统的优化迭代。
董汉团队通过车载数据采集终端，目前已采集超过2千万条数据，经过过数据处理、场景重构、归纳演绎，构建海量危险驾驶场景数据库，针对测试与验证有效性更强。针对未来L3级人机共驾阶段的测试，数据库中还包括同时采集车外交通工况及车内驾驶员状态数据。相较于国外的场景数据库，此数据库更符合中国路况特色，目前终端数据采集已覆盖全国21个省份，预计年底将突破29个。同时他们也在尝试建立一套测试评价体系，“拿视觉系统举例子，这也是我们很初步的一些想法。我们目前的思路是，把摄像头硬件、感知层、决策层、控制层都拆出来，结合场地还有道路测试做综合评价。我们的工作重点在感知评价还有策略评价，主要也是参考了一些机器学习常用的指标，比如输出PR曲线，通过ROC，AUC这些指标来评价检测精度。”
自动驾驶技术的落地离不开测试与检验，而这条路上董汉和他的团队还有很多设想和期待，也希望他的分享能够引来更多同业者的思考，引发新一轮的讨论，给行业一些新的助力，我们拭目以待。
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