闯红灯、违法超车、违法变道、发生交通事故……只要出现这些开车违规行为，驾驶人就会被扣分以及承担相应的法律责任。

但如果没有驾驶人，车辆却同样出现了上述行为该怎么办？

在智能网联汽车快速发展的今天，这个问题已经成为影响行业发展的重要因素。

行业监管与技术创新如何相辅相成？成为了各国各地政府需要思考的关键命题。

作为国内示范区创新发展的引领者，以北京亦庄为核心建设的北京市高级别自动驾驶示范区（以下简称“示范区”），八大自动驾驶示范场景运行车辆接近900台，位列全国首位，累计安全行驶里程超过3300万公里，占比近全国1/3。

针对车辆安全治理问题，示范区早已走出了一条先行先试的探索之路。

12月20日，北京车网科技发展有限公司（以下简称“北京车网”）带来智能网联汽车安全监测解决方案，分享探讨了新时代下的安全管理与产业融合发展之道，提供了可复制推广的“亦庄经验”和“北京样本”。

△北京车网车辆研究部负责人 高景伯

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政策护航仍需加码

当前高级别自动驾驶虽然还处于技术测试验证阶段，但从限定环境过渡到开放道路已是大趋势。

过程中，各国相关产业政策也在不断完善，给技术落地与商业化应用提供有力支撑。

但自动驾驶目前仍存在难以突破的技术瓶颈，包括感知能力欠缺引发安全性不足、缺乏全局规划带来通行效率较低、开放道路评价标准尚未形成，为产业管理带来一系列挑战。

从管理角度看，当交通管理对象从人变为车，事故监管鉴定难度高、企业自证数据缺乏公信力，自动驾驶影响日常通行或违法法规等行为一旦处理不当，极易引发重大社会舆情，给相关管理部门、企业以及全行业都带来负面影响。

而现有管理模式难以适应自动驾驶车辆管理需求，亟需引入技术手段来提升管理精细化程度，在保障自动驾驶测试验证与商业化探索安全有序开展的同时，赋能企业技术算法提升。

为了解决上述痛点，北京车网开发落地了智能网联汽车安全监测解决方案。

“通过车载单元部署，实现37项车辆数据与路侧数据实时上传，充分实现事前预防问题、事中发现问题与事后解决问题，有效纾解安全、效率、测评、管理、应急、数据等六大产业治理问题。”北京车网车辆研究部负责人高景伯介绍道。

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自动驾驶车辆怎么管？

高景伯表示，监管的核心，就是发现问题。

“发现问题是第一步，然后才是如何去管理、解决、预防问题。”

监管平台的搭建，从企业、人员、车辆这三个维度入手，按照示范区的相关管理办法实施细则，在事前准入、事中监管和事后处置每个阶段都对这三个维度进行审核。

在事前管理方面，监管平台支持车辆入网与驾驶人等业务审批，包含测试企业、车辆管理、数据安全、驾驶人与异常配置等8项基础信息。

在事中运营监测方面，在掌握自动驾驶实时行程、电子围栏等8项常态化运营状态基础上，监管平台能及时识别车辆、人员等异常行驶与违法违规状态。

“我们每个车辆都会有相应的监管设备，上传上述37项监管数据，这些数据基本能够代表整个车辆的运行状态，我们就能够知道整个车辆的基本驾驶行为，这就是车路云一体化的监管体系逻辑。”高景伯解释道。

最后是事后分析统计，监管平台支持特定区域、企业及任一场景车辆行驶状态数据看板、报表、热力图等生成。针对违规与事故，可即时提取车辆相关行驶数据及路侧视频，帮助挖掘事件背后原因与企业技术短板，从而有的放矢进行改进和预防。

以事故识别为例，基于示范区监管机制，企业应先通过简报形式主动就事故时间、地点、人员等信息进行上报。

基于企业上报及线上平台自动识别，初步明确问题并排除可能原因，采取事故车辆暂停测试等短期措施；随后，综合线上平台数据挖掘与路侧视频，协同示范区与企业，分别出具监管数据分析报告与企业事故分析报告，确立根本原因；最后，支持交管认定事故责任与示范区出具整改报告，协同企业逐步开展解决方案验证与永久实施，最终形成事故闭环。

在安全监测平台赋能下，截至目前，示范区车辆安全行驶里程突破3300万公里，占全国近三分之一，成为全国乃至全球智能网联汽车安全发展的“样板工程”。

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监管平台，也要智能化

在高景伯看来，监管平台不是一个简单的数据汇聚分类统计平台。

“它的核心在于对事件的检测，因此必须要做到智能化。在事中监测方面，我们有一个算法模型，去快速迭代我们对异常事件的检测，从而不断提升事件检测的能力。”

当前，监管平台事件监测算法是依托示范区海量的测试数据，不断迭代完善逐步形成。

“我们每天单车数据量在2.9GB，累计的数据量大概是900T。这样的数据量，能够帮助我们不断去挖掘和训练算法。”

据高景伯介绍，监管平台已累计800多万条各类疑似的异常事故，包括急减速、紧急制动、自动驾驶退出脱离等各类异常事件，构成其基础的数据。

“我们再经过提炼，用算法把事故违规还有各种异常事件更加准确地分类。”

据悉，事件识别过程经过多级筛选，准确率达到95%以上，有效支撑了示范区安全监管工作，为自动驾驶能力评估奠定了数据和场景基础。

在事后处置方面，车网还设立了积分管理系统。基于典型案例处理经验及交管管理规范，首先确立积分事件及积分分值，其次依据测试体量确定记分折算标准，最终设立积分处罚和实施标准。

这样的管理模式，避免了一刀切，既保证了自动驾驶测试的规范性，也给予企业充分的发展空间。

“我们的解决方案不仅是监管平台，还包括相关管理政策、路测建设方案、组织架构方案等，各地可以根据自己的需求灵活选择。最终目的都是构建自动驾驶测试能力评价系统，逐步探索动态路权与特种车辆管理，赋能智慧城市安全高效管理。”高景伯说道。

近日，北京车网中标了琼海市车联网先导区基础设施建设项目，将支持琼海建立统一云控平台并开发车辆与测试管理功能。这套自动驾驶安全监管模式能否从北京推广到其他地区，实现高效率、低成本的车路云一体化方案，让我们拭目以待。

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