上汽这一获奖的“产学研”成果，让中国在国际上给自动驾驶“出考题”

川流不息的东海大桥上，上汽5G智能重卡编队向前行驶，除了头尾车辆有安全员，中间车辆的主驾驶座位上空无一人；临港新片区，获得路测牌照的赛可智能和友道智途正在对robotaxi和无人驾驶重卡进行道路测试；智己汽车搭载L3级别自动驾驶功能的车辆在上海获得高快速路自动驾驶测试牌照，预计到2026年正式具备L3级自动驾驶方案的量产条件……

这两年，越来越多的上汽自动驾驶汽车跑在了路上。短短几年里，为何自动驾驶技术进步如此神速？事实上，这离不开上汽集团联合同济大学、上海国际汽车城、中汽研等单位共同研发的一项关键技术——《自动驾驶汽车虚实融合测评关键技术与系列装备》的支撑。

“正是有了这项技术，我们打破了国外垄断，构建自动驾驶测评‘场景－仿真－优化’自主可控技术体系，使得产品更新周期大幅缩短，项目成果更是直接支撑了30家企业的ADAS辅助自动驾驶量产和高等级自动驾驶示范运行。”上汽智己整车试验体系专家张钊表示。日前，这项技术荣获2023年度上海市技术发明奖一等奖。

虚实结合，效率提高20倍

没有假人，也没有假车，只有测试车辆在场地里走走停停。当记者走进位于同济大学的上汽同济智能网联汽车测评基地，发现这里和传统测试场地似乎有些不同。特别奇怪的是，有时候，明明是绿灯通行，被测试的自动驾驶汽车却停了下来。

“我们把假人、假车换成了虚拟的数字化汽车和数字化人，测试车感应到前面有车和人，就停了。”同济大学交通学院副教授田野为记者解惑道，“虽然旁观者看不到，但车里的测试人员可以在车机屏幕上看到这些虚拟的车辆和行人。同时，在后台，我们能以‘上帝视角’看到所有的虚拟车辆和被测车辆的自动驾驶性能的表现。”

这就是所谓的“虚实结合”，它带来的好处有很多。相比完全虚拟仿真环境的测试，由于被测车辆是在实际场地中真实行驶的，所测得的结果更加真实。相比传统现场测试，它的效率更高，成本也更低。

“传统测试的假人、假车，一个就要十几万，甚至上百万元，还不耐撞，成本高昂。现在，我们不但能够省去这笔费用，效率还能比传统测试提升20倍。”田野介绍说。

同时，正是由于这些“被撞”的对象是虚拟的，团队可以模拟出现实生活中很难碰到的各种极端情况，验证自动驾驶系统的安全性。

据介绍，目前市场上还没有类似的虚实结合测试技术，车企普遍采用“完全虚拟仿真+封闭场地测试+开放道路测试”的“三支柱法”进行自动驾驶检测。不仅虚实结合测试技术是行业首创，项目中的仿真测评工具链，以及场景采集、智能目标物、三相映射等测试装备也都是原创的自主研发成果。

为自动驾驶汽车上路提供“考试”标准

“‘端到端’自动驾驶技术来了，颠覆了行业。有了‘端到端’，虚实结合的测试技术是不是会被淘汰？”记者问道。

得到的答案是两者并不矛盾。事实上，研发团队正在研究相关方案，把这些虚拟的车辆、行人等数据“喂”给“端到端”自动驾驶汽车，对其进行测试。

“无论是哪种技术方案，自动驾驶汽车想要上路、获得牌照，必须通过测试，这是绕不开的一环。”张钊直言。其实，在应用层面，除了支持上汽集团自动驾驶系列产品研发与量产外，该项目更是为ISO3450X自动驾驶测试场景系列标准等自动驾驶系统评测标准制订提供了支撑。

“虽然欧洲也有相关的标准，但场景数量较少且复杂度低，并不适合我们实际应用。我们希望借此项目推进中国自动驾驶标准的制订，同时加强中国在国际上制订标准的话语权。”张钊说。

用通俗的话来讲，就是人开车需要考驾照，自动驾驶系统也需要考驾照，而他们要成为“出题人”。

在张钊看来，对于自动驾驶系统的评价标准包含车技、车品、车德三大维度的分解指标，安全只是底线。他举了一些例子，“比如，车技方面，不仅要做到绝对安全，还要满足人的心理安全需求，不能要快撞了再刹车，但也不能太慢导致通行效率低下，要同时满足安全、高效、舒适的所有要求；再比如，车德方面，路边如果有一摊水，为了避免路人被溅水，自动驾驶车辆是不是会减速？”

成为“出题人”，比单纯通过测试，难度要高得多。团队需要把收集到的海量场景数据清洗、分解，把这些数据吃透，并与车辆的动力学数据、人的驾驶数据相互融合，再转化成数字化模型，其中包含人、道路、车、自动驾驶决策4大模型。只有积累了足够多的场景，才能在这个基础上逐步寻找规律和进行标准化。其中的繁复，以及背后巨大的工作量可见一斑。

这也是“产学研”通力协作取得成功的生动体现。

同济大学等高校负责理论原理的研究工作。在此基础上，上汽作为整车厂，联合同济大学、中汽研共同研发底层技术，将技术从实验室带向实际应用，合力推进标准制订。上海国际汽车城作为管理部门，可以更好地利用技术监管在嘉定投入运营的自动驾驶车辆。同时，实际运营中的各种车辆产生的数据又能反哺平台，不断优化测评方案。

不仅仅是车，更是“大交通”

除了虚实结合的测试基地，走进同济大学，记者还发现了更多有趣的研发设备。坐进驾驶模拟器，玩一把游戏，驾驶数据会被记录下来，模拟成为虚实结合测试中的数字车辆，让这些虚拟车辆的数据更加真实；戴上VR眼镜，走在模拟道路上，你看到车、路牌，甚至是车辆上显示标志的反应会被记录下来，成为交互数据；坐上测试台架上的真车，在虚拟环境中开车，你的反应、动作、神态，甚至是大脑活动等生理数据也会被采集用来做研究。

不难发现，对于自动驾驶的研究，研发团队走得更深入、更前沿。这个项目让我感触最深的是，自动驾驶不单单是车的事，还有参与到交通中的人、物、基础设施等方方面面，是一个‘大交通’的概念，是物理世界和社会世界的交叉，甚至牵涉到心理学。这就要求我们不停地跨界协同，进行创新。”田野说。

田野口中的“大交通”理念，也体现在这支“产学研”队伍的组成中。团队中，除了有来自上汽的汽车领域专家，田野自身所在的交通学院，联合汽车学院、电信学院等教授专家共同攻破课题。

为了激发活力，让更多人参与进来，这两年，团队组织了自动驾驶高校比赛，共有300多支队伍提交了自动驾驶系统模型在平台上进行测试。“通过比赛，我们也在不断地完善测试平台。将来，我们希望面向各大整车厂组织类似的自动驾驶竞赛。”

“产学研”紧密合作，让未来交通出行有了新的想象。

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