3月，上海自动驾驶汽车在开放道路上的测试正式启动。当日，相关部门颁发了三块路测牌照，其中上汽集团获得两张，蔚来汽车获得一张。

首批路测车企、车型是如何选出的，为何上海的自动驾驶路测汽车要求配置驾驶员，开放道路的测试意义在哪？近日，记者专访了上海淞泓智能汽车科技有限公司（淞泓智能汽车）副总经理李霖。李霖表示，开放道路测试，彰显了信心，意味着自动驾驶汽车的市场化普及越来越近。毕竟封闭道路测试是实际道路的简化版，通过封闭区测试验证的自动驾驶汽车，只是刚刚通过及格线。真实的交通环境的场景是无穷尽的。这些真实的数据，是人工智能和深度学习的基础，借此才能真正优化自动驾驶系统。上海淞泓智能汽车科技有限公司成立于2017年6月，股东包括上海国际汽车城（集团）有限公司、中国汽车技术研究中心、上海电科智能系统股份有限公司等。

作为第三方机构，淞泓智能汽车成为了上海市制造业创新中心（智能网联汽车）相关项目的承担实体。李霖在回答记者提问时还提到，未来，每个季度都新增测试道路，扩大范围、丰富道路形态。上海自动驾驶试验田也将拓展到其他区域。截至3月上半旬，有关部门已经收到30多家企业的路测申请，申请的企业除了乘用车车企，还有卡车、巴士、自动驾驶算法集成公司等。未来，无人驾驶的集装箱卡车、大巴车、扫地专用车都将开上路测区。

首批获得牌照的车企和车型是怎样选出来的？

李霖：他们经历了千辛万苦。作为首批试点车型，为实现示范效应，遭受了极为严苛的挑战。早在2016年9月，上汽集团和蔚来汽车就开始筹备相关事宜。他们在封闭道路内，测试突发各种突发情况。当时还不是抽查，而是把所有的突发场景都模拟测试了一遍。以谨慎确保安全。通过逾半年的考验，上汽及蔚来的测试车辆证明，自动驾驶确实在某些领域内比人类驾驶员表现更好。所谓因为看见，所以相信。

上路路测的车辆需要通过哪些考验？

李霖：目前，自动驾驶车申请上海路测至少有3道门槛：1.企业需要有赔付、抗风险能力；2.车辆技术指标达标；3.驾驶员经过特殊培训。申请路测前，车辆必须通过封闭道路测试：采取抽查方式，验证车辆在各种自动驾驶状态下的系统稳定性和安全性，要求在30次重复实验中，成功率必须达到90%以上。在检测时，若因失控发生碰撞，车辆（路测资格申请）将被一票否决。现有自动驾驶设备的成功率尚无法达到100%。但是，上海路测的指标门槛是瞄着现有产品标准上限设定的，当时花了不少心思，工作人员做了很多“非标准化、符合中国国情的测试工具”。比如，定制了价值六七百万、也是国内第一套相关模型、仿真模拟测试自动驾驶汽车跟车时是否追尾：不同于国外用2D模型，工作人员专门定制了一款3D模型感受器，模拟国内部分驾驶员粗鲁变道时、自动驾驶车型是否会刮擦车辆侧后方的情况。更为贴近真实数据。机会留给又准备的人，所以路测细则的东风一到，马上就能给车辆发牌上路。

为何强制要求车辆搭配有驾驶员？

李霖：一方面为了合法，目前法律要求驾驶员主体必须是自然人，而不是机械。同时，若发生事故，作为驾驶员的测试工程师可以职务身份承担责任。具体来说，车上必须得有测试工程师担任驾驶员，要求他不但驾驶技术好，还要熟悉自动驾驶系统，能够应对突发情况，当汽车失效时，驾驶员必须瞬间接管车辆，避免相撞、保障安全。这就需要专项培训，比如某合资车企普通车型试车员有两级考试，而自动驾驶员设置十级，难度系数陡然而生，目前没有收到举报，运营状况良好。

作为运营第三方，如何监管路测状况？

李霖：所有路测车型的基本信息都将同步上传到监控平台、留存数据。我们不要厂家的核心数据，比如算法、探测等数据，只是要了解车速、加速度、是否是自动驾驶状态，实时监控，防止车辆越界路测。具体来说，平台方在车辆上提供了第三方监控装置，由车企提供信息接口，记录数据。车企也得有自己的数据记录装置，如同“黑匣子”，当路测出现问题时，调用数据，来分析原因、追踪责任。

上海汽车城很早就下大力气投入了封闭道路模拟测试，相比之下，开放道路测试有何具体意义？为何备受业内关注？

李霖：开放道路测试，彰显了信心，意味着自动驾驶汽车的市场化普及越来越近。首先，这完善了自动驾驶汽车上路前的测试环节：从计算机进行仿真、模拟场景，设置自动驾驶系统；到进入封闭园区内测试，在特定场景下，调试自动驾驶系统；最终，到开放道路上，获取更复杂、更真实的数据，来完善自动驾驶系统。毕竟封闭道路测试是实际道路的简化版，通过封闭区测试验证的自动驾驶汽车，只是刚刚通过及格线。真实的交通环境的场景是无穷尽的、要素更多元，包括天气、温度、车辆间互动、驾驶员与行人违章行为等等。这些真实的数据，是人工智能和深度学习的基础，借此才能真正优化自动驾驶系统。

在开放路测前，遭遇过哪些困境？

李霖：刚开局就面临两大困境：1、道路智能化程度不足，需要资金、技术升级，涉及多部门协调；2、路测与现有法律法规存在冲突，存在法律空白。在此背景下，我们下定决心，先突破技术难关，再等政策“东风”。比如，改造智能交通设施，就是个系统工程，协调、沟通成本太高：路边的通信设施归交通委管理，车辆事故、信号灯归公安局管理，产业规划归属经信委，通信则归属无线电管理局，定位信息则归国土资源局管理。从升级现有交通信号设备，与有关部门协调开放后台数据端口，到选取实际路测路段，都用了不少的功夫，最终借助市区两级政府支持，取得突破、达成试点。

目前全国各地都加速了自动驾驶车辆路测进程，目前上海有哪些优势？

李霖：上海已经走在了前列。2016年，嘉定区政府和上海汽车城就设立了封闭测试区，并开始积累自动驾驶路测的前瞻技术。智能网联汽车的核心是“智能+网联的全面融合”，进入高级别的自动驾驶，车辆不但需要摄像头、雷达等传感器，而且要在复杂路况下，实现与交通设施之间的超视距数据传递，规避传感器盲区，将几百米、几公里外的路况实时传输。目前，嘉定区在25万平方公里的范围内，已经有47.8公里的道路正在进行智能化硬件改建。路面环境也十分多样，涵盖58个含交通灯的路口，24个无交通灯路口。上述道路采用了多种通信技术，使得国内外主流的车联网信号都可以实现对接。这意味着，上述道路的路测，同样适用于出口海外的自动驾驶汽车。

路测数据的收集能否共通？各家车企独立路测，是否有重复建设的浪费之嫌？

李霖：不会。因为各家车企间比拼的就是对于自动驾驶系统的优化，在未来，这将成为企业的核心竞争力。此外，上海汽车城有意建立推广“公共场景库”平台，整合大量具有共性的基础数据，分享给合作者使用，各企业获得数据后可以融入自己的自动驾驶体系，进行升级。据悉，上海汽车城已经与上汽集团、蔚来汽车、地平线等企业建立了一套沟通机制，保证双方采集数据的标准和采集格式相统一，以便基础数据共享。比如，通过采集、计算、模拟出行人、机动车的步态和轨迹，和众多车型的基础数据，以便进行自动驾驶汽车上路前进行仿真模拟，提升研发速度，降低重复测试成本。判断行人意图，下达行进、刹车，并不容易。行人、非机动车的移动轨迹十分多变、预测性难。在人流密集区的十字路口大量人流穿梭，现有的自动驾驶产品处理能力显然难以面对挑战，有效的数据将快速推动技术升级。从而规避企业重复收集数据的成本，帮助其集中精力打造自身的核心优势。上海汽车城提供公共平台，力图推动产业升级，不以盈利为目的，建立公共数据库与实验室。我们只累积数据、不会为此开发具体自动驾驶产品，双方不存在利益冲突。上海汽车城希望现在路测的体系标准能够推而广之。有关部委很支持，准备将我们的成果推广复制，建立相应标准，避免重复建设和资源浪费。不希望其他城市，重走我们昔日的弯路。

路测场地会以怎样的节奏增加？

李霖：正式路测后，由专人评估路测对交通的影响，以及汽车安全性，验证现有路测模式。未来，每个季度都新增测试道路，扩大范围、丰富道路形态：在城郊结合部的基础上，新增密集城区、乡村等多种场景。不止是嘉定，上海自动驾驶试验田也将拓展到其他区域。目前企业热情高涨，相当踊跃。截至3月上半旬，有关部门已经收到30多家企业的路测申请，申请的企业除了乘用车车企，还有卡车、巴士、自动驾驶算法集成公司等。未来，无人驾驶的集装箱卡车、大巴车、扫地专用车都将开上路测区，按照现有节奏、人员储备，中心同时能审批4家企业，每家企业通过审核大致需要一个月。

路测细则是否有对海外经验的借鉴？

李霖：上海的自动驾驶路测细则有所借鉴美国加州、英国的无人驾驶政策：比如，要求测试车辆保留行进数据，以便发生事故时，能够回溯原因；车辆路测时，运营负责人能够在后台检测车辆是否存于自动驾驶状态，以避免车辆“逾矩”进入非测试路段。此外，还有借助保险产品，规避路测风险。中美两国的行业环境不同。美国更强调前松后紧，相关车企只需要自己提供文件，证明自己有相关资质上路即可。监管部门，审核简单、宽松，但手握严厉的处罚大权避免企业违规。中国则更强化前端准入，需要有资质的第三方平台出具资质认证。

对于提振自动驾驶行业，有哪些建议？

李霖：一、统一“智能网联汽车”认识。智能网联汽车是汽车、交通、通讯等跨部门、跨产业的工程。目前，各部委对该品类的认知各有不同，希望国家层面进行部门协调。二、修订交通法规，促使路测合规：1. 目前法律要求驾驶员主体必须是自然人，这使得自动驾驶面临“驾驶上路资质准入、监管、责任判定”的法律盲区；2. 法律法规要求，不得于高速、跨城快速路试车，而这两恰恰是自动驾驶最迫切、也是最贴近落地的应用场景。希望相关阻碍能尽快有所突破。三、新推险种，完善路测制度保障。当驾驶员由人变成机器，保险就从人身责任险变为产品责任险，需要厂家购买。这对新险种的商业化落地提出了新的要求。四、增大资金投入，完善基础设施改进。符合智能交通属性的交通信号灯，都是非标准化产品，定制成本很高。智慧交通需要光纤、信号基站、道路监控，才能最终实现智慧交通。政府应该成为推动者，这将成为中国产业发展的独特优势。五、完善人才知识储备和梯队建设。因为学科交叉，且对各专业知识掌握门槛都相对较高，因此人才稀缺。同时，没有培养体系提供标准化人才。建议新设智能网联、智慧交通的新学科；另一方面，现有的教育更多地强化动手操作环节、强化实践能力。需要实训平台，在这个领域，很多东西没有现成的知识体系，必须边做边学，比如周一到周四动手，周五上课，可以有利于产业促进。不能坐在屋里想，需要去事件中做，这个领域不可确定性太多。太新了。六、宣传教育：中国人普遍接受新生事物较快；无人驾驶应该从高大上走向普罗大众，让其了解真正意义。比如，特斯拉提供的就是驾驶辅助系统，而不是完全的无人驾驶，说明书里很明确，但是如果消费者误解、误读了，那麻烦就很大，这需要科普。

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