中國自動駕駛路測報告:自主車企全面落后
來源:車云網 | 作者:chinacaw | 發布時間: 2019-04-17 | 171 次瀏覽 | 分享到:

    近日,我國首份自動駕駛車輛道路測試年度報告出爐。

    這份由北京市發布的自動駕駛道路測試報告中,首次披露了自動駕駛相關企業,在2018年的路測情況。

    報告中顯示,2018年北京市共為8家企業的56輛自動駕駛車輛發放了道路臨時測試牌照,自動駕駛車輛道路測試已安全行駛超過15.36萬公里。

    其中,互聯網科技公司百度無論是測試車數量還是總測試里程,均處于領先位置。

  誰最能跑?

    與大多數企業只有1-2輛測試車相比,百度的自動駕駛測試車數量,達到了45輛,占到了所有測試車輛的80%。而測試里程方面,百度的總測試里程達到了139887.7公里,占到了所有企業總測試里程的91%。

    自動駕駛初創公司小馬智行也出現在名單中,其測試里程也超過了1萬公里。

    令人遺憾的是,在這份名單中,汽車企業的測試車數量以及測試里程均表現不佳。

    造車新勢力蔚來汽車進行了2415.3公里的測試,奔馳母公司戴姆勒進行了476公里的測試,北汽新能源進行了235.1公里的測試。奧迪中國由于其主要的測試中心設在無錫,所以僅參與了去年12月北京市在延崇高速進行的全國首例高速公路基于C-V2X的車路協同自動駕駛測試,測試里程為80公里。

    另有一些發力自動駕駛比較早的汽車企業,比如寶馬,其技術中心設立在上海,獲得的是上海的自動駕駛測試牌照,一汽拿到的是長春牌照,上汽拿到的是上海牌照,長安拿到的是重慶牌照,所以本次北京市出爐的自動駕駛報告并未包含。

  場地測評:科技公司全面占優

    這份報告中,首次提出了以交通情景復雜度來劃分自動駕駛能力級別的思路:從交通密度、車道類型、交叉路口形態、交通設施種類、區域特征、交通參與者特征、交通流組織模式等維度,將城市交通復雜度劃分為五大類場景;在每類城市交通情景下,從認知與交通法規遵守能力、執行能力、應急處置能力、綜合駕駛能力、網聯駕駛能力五個維度對自動駕駛能力進行分級。

    據知情人士透露,凡是希望在公開道路測試的企業,必須要先經過自動駕駛封閉場地的測試評級,百度、Pony、騰訊和滴滴為T3級別,戴姆勒、奧迪、蔚來為T2級別,北汽新能源為T1級別。

    測試基地重點強化了交通事故誘因方面的測試,主要集中在以下方面:一、對交規遵守和文明駕駛方面,如交通信號燈和交通標志標線識別、壓線、燈光使用、禮讓行人、限速行駛和特殊路段減速慢行等;二、車輛系統穩定性測試方面;三、道路環境測試方面,廣泛抽取京津冀道路交通中的特色場景,如窄路、急轉彎路、坡路、異形交叉口等。

    級別的高低,是根據車輛在日常測試中所覆蓋的場景作出的評判。

    在不同道路場景的覆蓋情況中,百度是唯一在順義、海淀、亦莊實現R1-R3&RX各種難度、不同場景路網全覆蓋的企業??杉?,目前百度在國內自動駕駛領域,目前處于領先的。

  為何未發布人工干預公里數?

    作為自動駕駛的圣地,美國加州每年也會發布自動駕駛測試報告。

    與加州的自動駕駛報告相比,北京報告體現出更多的中國特色,對于自動駕駛的監管更加嚴格。

    加州的路測政策更開放,在上路許可、路測情況統計上均采取企業報備制,政策相對靈活。

    而北京報告是由北京智能車聯產業創新中心,在北京市交通委和交管局以及北京經濟與信息局指導下發布的官方數據。

    這意味著,相關企業在北京道路的每一次測試,監管機構都要掌握其數據,進行實時監控。這樣做的好處是保證測試的安全性。

    目前,報告中提到的15萬公里的自動駕駛測試中,未出現一起事故。

    和加州報告相比,北京報告最大的不同,是其并未公開MPIMiles Per Disengagement,自動駕駛汽車每次干預能夠自主行駛的里程數)。

盡管MPI被認為是企業內部衡量研發迭代的重要技術指標,但由于車輛、路況、場景復雜度不同,具體操作和上報標準不一致,并不適合作為企業間橫向比較排名的指標。北京市將不對各企業的MPI進行比較,避免企業弄虛作假,玩數字游戲。

    此前,加州報告出爐后,就有業內人士評論認為,一些企業僅在高速公里和流量較小的道路測試,其MPI值就會大幅提升。這為企業作弊留下了空間。

尤其是一些初創企業的估值,與MPI值有相當大的關系。

    而北京報告則側重于引導自動駕駛企業在規?;芰?、安全測試能力以及場景適應能力上下功夫。

    對于大多數車企的研發機構來說,首先要提高的是測試的規?;?。讓一兩輛車,或是三五輛車跑起來比較容易,但讓幾十輛車、上百輛車能夠常規路測路跑,保證車輛的穩定性和一致性有難度,只有達到一定的規模,才能夠體現出企業的軟硬一體、車輛集成等全棧技術能力。

    目前自動駕駛技術還處于測試階段,在開放道路測試,提升自動駕駛能力的前提是要確保公共安全,十萬公里安全測試無事故是基本門檻,不僅能夠體現出車輛自動駕駛能力水平,也能夠體現出質量保證體系、車隊運營管理等綜合的安全測試管理能力。

    另外,自動駕駛需要適應從簡單到復雜的不同路況場景,場景適應能力可以體現出自動駕駛能力的場景適應性和技術可遷移性。

  中國車企的應對之策

    在這份北京自動駕駛報告中,我們看到,僅有蔚來和北汽兩家中國車企。

    在車市寒冬的大環境下,利潤微薄的中國車企,很難承擔高額的自動駕駛研發投入。連奔馳寶馬、大眾福特這種全球汽車巨頭都開始抱團取暖,通過聯合開發以降低研發和測試成本時,中國企業更應該聯合起來。

    選擇與中國科技公司合作或許是更快達到目標的捷徑。相比于騰訊和滴滴等初入場的玩家來說,百度或許是目前最好的選擇。

百度Apollo是目前國內最強的自動駕駛研發平臺,其不僅擁有高精度地圖牌照,還擁有極強的人工智能算法,和大規模的軟件人才,并且愿意與加入的車企共同分享數據。

    盡管Google旗下的自動駕駛子公司Waymo被認為是業界最領先的企業,而且積累了800萬英里的測試里程,但其若想進入中國市場,還有很長的路要走。首先,要拋棄Google自己的高精度地圖就非常困難。

    同樣,馬斯克也聲稱將在2019年底,讓特斯拉擁有完全無人駕駛的能力。然而,特斯拉并沒有進行公開的道路測試,而是在其已發售的車輛上,通過其AP自動駕駛輔助系統收集車主的行駛數據來實現里程積累。但這也導致了多起災難性事故的發生。

而其他國外車企在中國市場進行自動駕駛時,首先也要面對高精度地圖牌照的限制,而且要在中國當地建立數據中心的問題。

    所以,這場自動駕駛的中國戰爭,中國車企雖不占上風,但仍有希望。