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中国自动驾驶路测报告:自主车企全面落后
来源:车云网 | 作者:chinacaw | 发布时间: 2019-04-17 | 81 次浏览 | 分享到:

    近日,我国首份自动驾驶车辆道路测试年度报告出炉。

    这份由?#26412;?#24066;发布的自动驾驶道路测试报告中,首次披露了自动驾驶相关企业,在2018年的路测情况。

    报告中显示,2018年?#26412;?#24066;共为8家企业的56辆自动驾驶车辆发放了道路临时测试牌照,自动驾驶车辆道路测试已安全行驶超过15.36万公里。

    其中,互联网科技公司百度无论是测试车数量还是总测试里程,均处于领先位置。

  谁最能跑?

    与大多数企业只有1-2辆测试车相比,百度的自动驾驶测试车数量,达到了45辆,占到了所有测试车辆的80%。而测试里程方面,百度的总测试里程达到了139887.7公里,占到了所有企业总测试里程的91%

    自动驾驶初创公司小马智行也出现在名单中,其测试里程也超过了1万公里。

    令人遗憾的是,在这份名单中,汽车企业的测试车数量以及测试里程均表现不?#36873;?br />

    造车新势力?#36947;?#27773;车进行了2415.3公里的测试,奔驰母公司戴姆勒进行了476公里的测试,北汽新能源进行了235.1公里的测试。奥迪中国由于其主要的测试中心设在无锡,所以仅参与了去年12月?#26412;?#24066;在延崇高速进行的全国首例高速公路基于C-V2X的车路协同自动驾驶测试,测试里程为80公里。

    另有一些发力自动驾驶比?#26174;?#30340;汽车企业,比如宝马,其技术中心设立在上海,获得的是上海的自动驾驶测试牌照,一汽拿到的是长春牌照,上汽拿到的是上海牌照,长安拿到的是重庆牌照,所以本次?#26412;?#24066;出炉的自动驾驶报告并未包含。

  场地测评:科技公司全面?#21152;?/span>

    这份报告中,首次提出了以交通情景复杂度来划分自动驾驶能力级别的思路:从交通密度、车道类型、交叉路口形态、交通设施种类、区域特征、交通参与者特征、交通流组织模式等维度,将城市交通复杂度划分为五大类场景;在每类城市交通情景下,从认知与交通法规遵守能力、执行能力、应急处置能力、综合驾驶能力、网联驾驶能力五个维度对自动驾驶能力进行分级。

    据知情人士透露,凡是希望在公开道路测试的企业,必须要先经过自动驾驶封闭场地的测?#20113;?#32423;,百度、Pony、腾讯和?#34074;?#20026;T3级别,戴姆勒、奥迪、?#36947;?#20026;T2级别,北汽新能源为T1级别。

    测试基地重点强化了交通事故诱因方面的测试,主要集中在以?#36335;?#38754;:一、对交规遵守和文明驾驶方面,如交通信号灯和交通标志标线识别、压线、灯光使用、礼让行人、限速行驶和特殊路段减速慢行等;二、车辆系统稳定性测试方面;三、道路环境测试方面,广泛抽取京津冀道路交通中的特色场景,如窄路、急转弯路、坡路、异形交叉口等。

    级别的高低,是根据车辆在日常测试中所覆盖的场景作出的评?#23567;?/span>

    在不同道路场景的覆盖情况中,百度是唯一在顺义、海淀、亦庄实现R1-R3&RX各种?#35759;取?#19981;同场景路网全覆盖的企业。可见,目前百度在国内自动驾驶领域,目前处于领先的。

  为何未发布人工干预公里数?

    作为自动驾驶的圣地,美国加州每年也会发布自动驾驶测试报告。

    与加州的自动驾驶报告相比,?#26412;?#25253;告体现出更多的中国特色,?#26434;?#33258;动驾驶的监管更加严格。

    加州的路测政策更开放,在上路许可、路测情况统计上均采取企业报备制,政策相对灵活。

    而?#26412;?#25253;告是由?#26412;?#26234;能车联产业创新中心,在?#26412;?#24066;交通委和?#36824;?#23616;以及?#26412;?#32463;济与信息?#31181;?#23548;?#36335;?#24067;的官方数据。

    这意味着,相关企业在?#26412;?#36947;路的每一次测试,监管机构?#23478;?#25484;握其数据,进行实时监控。这样做的好处是保证测试的安全性。

    目前,报告中提到的15万公里的自动驾驶测试中,未出现一起事故。

    和加州报告相比,?#26412;?#25253;告最大的不同,是其并未公开MPIMiles Per Disengagement,自动驾驶汽车每次干预能够自主行驶的里程数)。

尽管MPI被认为是企业内部衡量研发迭代的重要技术指标,但由于车辆、路况、场景复杂度不同,具体操作和上报标准不一致,并不适合作为企业间横向比较排名的指标。?#26412;?#24066;将不对各企业的MPI进行比较,避免企业弄虚作假,玩数字游戏。

    此前,加州报告出炉后,就有业内人?#31185;?#35770;认为,一些企业仅在高速公里和流量较小的道路测试,其MPI值就会大幅提升。这为企业作弊留?#38109;?#31354;间。

尤其是一些初创企业的估值,与MPI值有相当大的关系。

    而?#26412;?#25253;告则侧重于引导自动驾驶企业在规模化能力、安全测试能力以及场景适应能力上下功夫。

    ?#26434;?#22823;多数车企的研发机构来说,首先要提高的是测试的规模化。让一两辆车,或是三五辆车跑起来比?#20808;?#26131;,但让几十辆车、上百辆车能够常规路测路跑,保证车辆的稳定性和一致?#26434;心讯齲?#21482;有达到一定的规模,才能够体现出企业的软硬一体、车辆集成等全栈技术能力。

    目前自动驾驶技术还处于测试阶段,在开放道路测试,提升自动驾驶能力的前提是要?#32321;?#20844;共安全,十万公里安全测试无事故是基本门槛,不仅能够体现出车辆自动驾驶能力水平,也能够体现出质量保证体系、车队运营管理等综?#31995;?#23433;全测试管理能力。

    另外,自动驾驶需要适应从简单到复杂的不同路况场景,场景适应能力可以体现出自动驾驶能力的场景适应性和技术可迁移性。

  中国车企的应对之策

    在这份?#26412;?#33258;动驾驶报告中,我们看到,仅有?#36947;春?#21271;汽两家中国车企。

    在车市寒冬的大环境下,利润微薄的中国车企,很难承担高额的自动驾驶研发投入。连奔驰宝马、大众福特这种全球汽车巨头都开?#24613;?#22242;取暖,通过联合开发以降低研发和测试成本时,中国企业更应该联合起来。

    选择与中国科技公司合作或许是更快达到目标的捷径。相比于腾讯和?#34074;蔚?#21021;入场的玩家来说,百度或许是目前最好的选择。

百度Apollo是目前国内最强的自动驾驶研发平台,其不仅拥有高精度地图牌照,还拥有极强的人工智能算法,和大规模的软件人才,并?#20197;?#24847;与加入的车企共同分享数据。

    尽管Google旗下的自动驾驶子公司Waymo被认为是业界最领先的企业,而?#19968;?#32047;了800万英里的测试里程,但其若想进入中国市场,还有很长的路要走。首先,要抛弃Google自己的高精度地图就非常困?#36873;?/span>

    同样,马斯克也声称将在2019年底,让特?#20272;?#25317;有完全无人驾驶的能力。然而,特?#20272;?#24182;没有进行公开的道路测试,而是在其已发售的车辆上,通过其AP自动驾驶辅助系统收集车主的行驶数据来实现里程积累。但这也导?#38109;?#22810;起灾难性事故的发生。

而其他国外车企在中国市场进行自动驾驶时,首先也要面对高精度地图牌照的限制,而且要在中国当地建立数据中心的问题。

    所以,这场自动驾驶的中国战争,中国车企虽不占上风,但?#26434;?#24076;望。

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