自動駕駛汽車“上路”需相關標準“先行”

這幾年，自動駕駛技術經歷了快速發(fā)展，但與之匹配的相關標準一直未跟上。制定自動駕駛相關標準，顯得尤為迫切。從國家政策、行業(yè)學會、協會，以及上下游的企業(yè)，現階段對于自動駕駛相關標準的制定，都給予了極大的關注。

2019年5月15日，工信部官網發(fā)布了《2019年智能網聯汽車標準化工作要點》，將加快自動駕駛相關標準制定，并將有序推進汽車信息安全標準制定。

工作要點中提到，穩(wěn)步推動先進駕駛輔助系統(tǒng)標準制定。完成乘用車和商用車自動緊急制動、商用車電子穩(wěn)定性控制系統(tǒng)等標準制定。全面開展自動駕駛相關標準研制。完成駕駛自動化分級等基礎通用類標準的制定，組織開展特定條件下自動駕駛功能測試方法及要求等標準的立項，啟動自動駕駛數據記錄、駕駛員接管能力識別及駕駛任務接管等行業(yè)急需標準的預研。

9月21日，中國公路學會自動駕駛工作委員會、自動駕駛標準化工作委員會發(fā)布了《智能網聯道路系統(tǒng)分級定義與解讀報告》(征求意見稿)(以下簡稱報告)。

報告從交通基礎設施系統(tǒng)的信息化、智能化、自動化角度出發(fā)，結合應用場景、混合交通、主動安全系統(tǒng)等情況，把交通基礎設施系統(tǒng)分為I0級(無信息化/無智能化/無自動化)、I1級(初步數字化/初步智能化/初步自動化)、I2級(部分網聯化/部分智能化/部分自動化)、I3級(基于交通基礎設施的有條件自動駕駛和高度網聯化)、I4級(基于交通基礎設施的高度自動駕駛)、I5級(基于交通基礎設施的完全自動化駕駛)，并進行了明確定義和詳細解讀。

針對智能網聯道路系統(tǒng)I0-I5的分級及應用場景，中國公路學會自動駕駛工作委員會、中國公路學會自動駕駛標準化工作委員會主任委員冉斌，中國公路學會自動駕駛工作委員會、中國公路學會自動駕駛標準化工作委員會副主任委員張毅等進行了深刻的解讀分析。

其中關于I1級、 I2級的定義，冉斌解讀稱，I1級，我們稱為初步的自動化、初步的信息化、初步的智能化，我們交通基礎設施，我們的路具備比較微觀的傳感和基礎預測，即具有基本的預測計算功能，可以支持比較低空間和低時間緯度的解析度。

I2級，我們稱為部分的網聯化、部分的智能化、部分的自動化，目前基本不存在，只有很小的示范區(qū)，因此我們定義是指我們交通基礎設施，我們的路具備比較復雜的傳感功能和深度的預測功能，而且它通過與車輛系統(tǒng)進行信息交互，其中I2X可以支持較高空間和時間解析度的自動化的駕駛輔助和交通管理。要做到輔助駕駛，就必須使傳感的時間、空間的維度達到一定的級別。

其中關于I3級的定義，張毅解讀稱，I3級是有條件的自動化和高度的網聯化。I3級的網聯化、信息化達到了非常高的程度，才能逐漸的、部分的、有條件的自動化和智能化。在這個層級上主要還是解決單車智能，即橫向和縱向控制，兩項控制可以在一定程度上進行交互。

在高速公路里面如果進入專用道，必然會有方向問題，想讓基礎設施來支持自動駕駛，適度的轉彎，這種情況下就要支持一定程度的橫向控制，這樣對整個層級的應用，實際上是一個條件。有了這些條件我們可以做一些特定場景下，或者特殊情況下的一些應用，如貨運，可以帶有一定的自動駕駛功能，但又不全是，第一輛汽車不用自動駕駛，可以人開，后面的汽車有自動駕駛功能的，可以支持1.5級以上的自動駕駛，由于有車路協同的存在，這種情況下就保證了第一輛車和最后一輛汽車信息共享是同步的，這就使自動駕駛和車路協調在盡可能短的時間里面，能看到它的一些使用性。

車路協同，即采用先進的無線通信和新一代互聯網等技術，全方位實施車車、車路動態(tài)實時信息交互，充分實現人車路的有效協同。

自動駕駛車輛要在城市道路、高速場景大規(guī)模運行落地，很多應用場景單純依靠車輛智能無法徹底解決問題，必須輔以車路協同。

針對該報告，行業(yè)內的相關企業(yè)代表紛紛建言獻策。

公安部交通管理科學研究所首席研究員袁建華的建議指出，現在這個分級和智慧高速的分級，這二者是合二為一，還是互相獨立，是不是需要從兩個維度來考慮?從智能化、網聯化、自動化三個維度來定義我們的分級，是否可以與交通安全、交通效率、交通服務提供這三個維度結合起來?目前基礎設施方面主要講基礎設施與車，能否圍繞基礎設施在整個交通環(huán)境的各個方面展開考慮?

從地圖的角度，四維圖新政府事務部高級總監(jiān)鄒德斌給出的建議指出，自動駕駛地圖標準體系的建設方案，首先要跟國際水平保持同步，要跟蹤歐美相關的標準化組織的一個發(fā)展;另外，國內的汽車尤其是智能汽車的應用以及高速公路和高等級智慧道路，中國是全世界第一，要有足夠的信心，相信自己能做好自己的標準;此外，要想超越國外同行的標準，應該重點考慮這個動態(tài)信息的標準建設，而不是從基礎的高精度地圖靜態(tài)信息的建設;最后，標準建設要全面考慮，不只是地圖的格式，更頂層的基礎要素地理編碼，地圖的分類，尤其是動態(tài)實時高精度地圖的各種分類標準，還有地圖的一些質量標準、質量保障標準、安全信息標準等也要同步跟上。

站在主機廠的角度，比亞迪汽車工程院副院長鐘益林表示，通過開發(fā)無人駕駛車，我們發(fā)現成本確實非常高，有很多地方需要設計，傳感器的成本也非常高。

車路協同的解決方案如果能夠做得好，確實可以降低整車的成本。今天的報告主要面向的對象是駕駛員和車輛，是不是可以再擴展研究一下，因為道路的情況很復雜，它有很多的隨機場景出現。

在鐘益林看來，我們做無人駕駛研究這么多年了，能解決交通事故的場景相對做得好的，只能做到百分之五十幾，全世界做到最好的也就只能解決78%的交通事故，想要做到99%甚至100%目前是不可能的。

無人駕駛現在確實離我們有點遠，如果在有人駕駛的時候能發(fā)揮這個路很聰明，可以在很多情況下能夠提前告知車輛，就能提前采取應對措施。

大眾汽車(中國)投資有限公司蔡紀勇則表示，國內行業(yè)內的各個領軍企業(yè)，其實已經達成了相對的共識，即高級別的自動駕駛很難在短期內通過單車智能形式來實現，那么車路協同就是一個非常重要的手段。車路協同有三個部分，一個是車，一個是路，然后還有一個是連接車和路的通信標準。實際上真正的實現這個通過遠程控制來實現高級別的自動駕駛，必須要依靠5G標準的落地，我們看到5G的標準將會在2020年左右就能夠落地。

從主機廠的角度來看，實現高級別的車路協同的自動駕駛，可能只要車端具有L2級別的單車智能，那么就可以實現。

蔡紀勇指出，到2020年底，5G在國內能夠實現落地時，當這些標準軟件的東西可以落地、場景基本可以確定下來的情況下，我們的道路系統(tǒng)是否能跟5G標準的落地，同步實現硬件對于自動駕駛的支持，這是一個需要思考的問題。

交通部通訊信息中心王瑋則認為，車路協同的發(fā)展實際上是基礎性工作，是支撐將來自動駕駛，包括道路安全、行駛安全非常重要一個抓手。

對于報告，他的建議有三，一是關于基礎設施等級的問題，可以更加結合車路協同的定義來;二是采用車和路之間的協同能力，來判斷自動駕駛的等級，這樣定義可能更清楚一些;三是標準體系，首先頂層設計要做好，標準要有一個規(guī)劃。

針對具體的自動駕駛路線圖和標準，華為技術有限公司公司標準與產業(yè)發(fā)展部主任工程師李洋提出的建議主要有三個方面，一是路線圖，不管是我們規(guī)劃到2035年還是2045年，產業(yè)現在最關鍵的還是2025年，即最近幾年的發(fā)展落地。路線圖在制定方面，目標的可實現性，還要具有一定程度的牽引，其中牽引的作用這方面還需要深度再考慮一下。

二是車路協同，需要車路網三方共同的發(fā)展，但實際上，它現在并不是一個很平衡完全協調的狀態(tài)，可能需要通過車路協同這個系統(tǒng)，將三方的建設能夠拉齊。

三是標準方面，從車路協同整個體系來說，由于整個行業(yè)它有很多的相關的聯盟或者是標委會，可能有一些相關的工作，具體它們之間如何實現協同也需要考慮。

而對于自動駕駛相關標準的制定，蓋世汽車也采訪了自動駕駛領域的相關企業(yè)，他們對此也發(fā)表了各自不同的看法和建議。

作為智能駕駛解決方案服務商和產品供應商，福瑞泰克智能系統(tǒng)有限公司副總裁李意欣表示，智能駕駛的前提是安全，行人和環(huán)境的共同安全是行業(yè)的共同使命。中國交通場景非常多元和復雜，城市管理者將決定出行行業(yè)的未來，在這個過程中我們行業(yè)上下游需要協同合力形成聯盟來共同推動行業(yè)標準的落地，更需要從駕乘者的角度思考我們需要什么樣的交通環(huán)境可以實現更安全的出行和更智慧的城市。

從自動駕駛測試驗證的方面來看，目前，L3&L4自動駕駛測試驗證的行業(yè)標準也尚未形成。

亮道智能市場總監(jiān)江南逸表示，行業(yè)和國家標準的推出，依賴于技術的成熟和市場的需求，否則很難設立統(tǒng)一的行業(yè)和國家標準。要實現自動駕駛的量產項目，車輛的感知決策的能力必須有統(tǒng)一的測試標準。目前亮道智能也在積極參與到行業(yè)標準制定方的標準制定工作當中。

她指出，從測試的角度來看，需要有統(tǒng)一的測試場景來評估自動駕駛的感知決策能力，目前在歐洲ASAM汽車行業(yè)標準協會牽頭組織open系列的自動駕駛系列標準，在國內，中汽中心、國汽智聯等也在積極組織標準的制定。

這一系列的標準當中，自動駕駛場景庫標準是其中較為重要的標準之一，是自動駕駛測試中的一個重要環(huán)節(jié)，它是一定時間和空間范圍內汽車駕駛行為與行駛環(huán)境的綜合反映，亮道智能目前在歐洲加入ASAM，參與在場景庫標準課題研究中，通過提供自動化的場景提取軟件，為標準制定提供工具。

對于當前自動駕駛相關標準的現狀，大眾問問(北京)信息科技有限公司CEO張人杰則指出，現在國內大部分主要還是以智能網聯汽車相關的標準為主，而不是自動駕駛相關標準為主。這二者的區(qū)別很大，智能網聯偏向于車路協同，自動駕駛偏向于單車智能。由于單車智能和車路協同結合在一起才能完成自動駕駛，最終這兩個領域還是一個融合發(fā)展的趨勢，但現在還是各有各的側重點。

在張人杰看來，最近自動駕駛的熱度在下降，正處于一個變動的時間節(jié)點，或許再過幾個月形勢會更明朗一些。當這種過熱的狀態(tài)稍微降下來一點，反而會讓產業(yè)更理智一點，從而去建立相應的法規(guī)政策以及這些行業(yè)標準。