自动驾驶汽车要“上路”，相关标准要“先行”

   制定自动驾驶相关标准，显得尤为迫切。从国家政策、行业学会、协会，以及上下游的企业，现阶段对于自动驾驶相关标准的制定，都给予了极大的关注。
   这几年，自动驾驶技术经历了快速发展，但与之匹配的相关标准一直未跟上。制定自动驾驶相关标准，显得尤为迫切。从国家政策、行业学会、协会，以及上下游的企业，现阶段对于自动驾驶相关 标准的制定，都给予了极大的关注。
   2019年5月15日，工信部官网发布了《2019年智能网联汽车标准化工作要点》，将加快自动驾驶相关标准制定，并将有序推进汽车信息安全 标准制定。
   工作要点中提到，稳步推动先进驾驶辅助系统标准制定。完成乘用车和商用车自动紧急制动、商用车电子稳定性控制系统等标准制定。全面开展自动驾驶相关 标准研制。完成驾驶自动化分级等基础通用类标准的制定，组织开展特定条件下自动驾驶功能测试方法及要求等标准的立项，启动自动驾驶数据记录、驾驶员接管能力识别及驾驶任务接管等行业急需 标准的预研。
   9月21日，中国公路学会自动驾驶工作委员会、自动驾驶标准化工作委员会发布了《智能网联道路系统分级定义与解读报告》（征求意见稿）（以下简称报告）。
   报告从交通基础设施系统的信息化、智能化、自动化角度出发，结合应用场景、混合交通、主动安全系统等情况，把交通基础设施系统分为I0级（无信息化/无智能化/无自动化）、I1级（初步数字化/初步智能化/初步自动化）、I2级（部分网联化/部分智能化/部分自动化）、I3级（基于交通基础设施的有条件自动驾驶和高度网联化）、I4级（基于交通基础设施的高度自动驾驶）、I5级（基于交通基础设施的完全自动化驾驶），并进行了明确定义和详细解读。
   针对智能网联道路系统I0-I5的分级及应用场景，中国公路学会自动驾驶工作委员会、中国公路学会自动驾驶标准化工作委员会主任委员冉斌，中国公路学会自动驾驶工作委员会、中国公路学会自动驾驶 标准化工作委员会副主任委员张毅等进行了深刻的解读分析。
   其中关于I1级、I2级的定义，冉斌解读称，I1级，我们称为初步的自动化、初步的信息化、初步的智能化，我们交通基础设施，我们的路具备比较微观的传感和基础预测，即具有基本的预测计算功能，可以支持比较低空间和低时间纬度的解析度。
   I2级，我们称为部分的网联化、部分的智能化、部分的自动化，目前基本不存在，只有很小的示范区，因此我们定义是指我们交通基础设施，我们的路具备比较复杂的传感功能和深度的预测功能，而且它通过与车辆系统进行信息交互，其中I2X可以支持较高空间和时间解析度的自动化的驾驶辅助和交通管理。要做到辅助驾驶，就必须使传感的时间、空间的维度达到一定的级别。
   其中关于I3级的定义，张毅解读称，I3级是有条件的自动化和高度的网联化。I3级的网联化、信息化达到了非常高的程度，才能逐渐的、部分的、有条件的自动化和智能化。在这个层级上主要还是解决单车智能，即横向和纵向控制，两项控制可以在一定程度上进行交互。
   在高速公路里面如果进入专用道，必然会有方向问题，想让基础设施来支持自动驾驶，适度的转弯，这种情况下就要支持一定程度的横向控制，这样对整个层级的应用，实际上是一个条件。有了这些条件我们可以做一些特定场景下，或者特殊情况下的一些应用，如货运，可以带有一定的自动驾驶功能，但又不全是，第一辆汽车不用自动驾驶，可以人开，后面的汽车有自动驾驶功能的，可以支持1.5级以上的自动驾驶，由于有车路协同的存在，这种情况下就保证了第一辆车和最后一辆汽车信息共享是同步的，这就使自动驾驶和车路协调在尽可能短的时间里面，能看到它的一些使用性。
   车路协同，即采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，充分实现人车路的有效协同。
   自动驾驶车辆要在城市道路、高速场景大规模运行落地，很多应用场景单纯依靠车辆智能无法彻底解决问题，必须辅以车路协同。
   针对该报告，行业内的相关企业代表纷纷建言献策。
   公安部交通管理科学研究所首席研究员袁建华的建议指出，现在这个分级和智慧高速的分级，这二者是合二为一，还是互相独立，是不是需要从两个维度来考虑？从智能化、网联化、自动化三个维度来定义我们的分级，是否可以与交通安全、交通效率、交通服务提供这三个维度结合起来？目前基础设施方面主要讲基础设施与车，能否围绕基础设施在整个交通环境的各个方面展开考虑？
   从地图的角度，四维图新政府事务部高级总监邹德斌给出的建议指出，自动驾驶地图标准体系的建设方案，首先要跟国际水平保持同步，要跟踪欧美相关的 标准化组织的一个发展；另外，国内的汽车尤其是智能汽车的应用以及高速公路和高等级智慧道路，中国是全世界第一，要有足够的信心，相信自己能做好自己的标准；此外，要想超越国外同行的 标准，应该重点考虑这个动态信息的标准建设，而不是从基础的高精度地图静态信息的建设；最后，标准建设要全面考虑，不只是地图的格式，更顶层的基础要素地理编码，地图的分类，尤其是动态实时高精度地图的各种分类 标准，还有地图的一些质量标准、质量保障标准、安全信息标准等也要同步跟上。
   站在主机厂的角度，比亚迪汽车工程院副院长钟益林表示，通过开发无人驾驶车，我们发现成本确实非常高，有很多地方需要设计，传感器的成本也非常高。
   车路协同的解决方案如果能够做得好，确实可以降低整车的成本。今天的报告主要面向的对象是驾驶员和车辆，是不是可以再扩展研究一下，因为道路的情况很复杂，它有很多的随机场景出现。
   在钟益林看来，我们做无人驾驶研究这么多年了，能解决交通事故的场景相对做得好的，只能做到百分之五十几，全世界做到最好的也就只能解决78%的交通事故，想要做到99%甚至100%目前是不可能的。
   无人驾驶现在确实离我们有点远，如果在有人驾驶的时候能发挥这个路很聪明，可以在很多情况下能够提前告知车辆，就能提前采取应对措施。
   大众汽车（中国）投资有限公司蔡纪勇则表示，国内行业内的各个领军企业，其实已经达成了相对的共识，即高级别的自动驾驶很难在短期内通过单车智能形式来实现，那么车路协同就是一个非常重要的手段。车路协同有三个部分，一个是车，一个是路，然后还有一个是连接车和路的通信 标准。实际上真正的实现这个通过远程控制来实现高级别的自动驾驶，必须要依靠5G标准的落地，我们看到5G的标准将会在2020年左右就能够落地。
   从主机厂的角度来看，实现高级别的车路协同的自动驾驶，可能只要车端具有L2级别的单车智能，那么就可以实现。
   蔡纪勇指出，到2020年底，5G在国内能够实现落地时，当这些标准软件的东西可以落地、场景基本可以确定下来的情况下，我们的道路系统是否能跟5G标准的落地，同步实现硬件对于自动驾驶的支持，这是一个需要思考的问题。
   交通部通讯信息中心王玮则认为，车路协同的发展实际上是基础性工作，是支撑将来自动驾驶，包括道路安全、行驶安全非常重要一个抓手。
   对于报告，他的建议有三，一是关于基础设施等级的问题，可以更加结合车路协同的定义来；二是采用车和路之间的协同能力，来判断自动驾驶的等级，这样定义可能更清楚一些；三是 标准体系，首先顶层设计要做好，标准要有一个规划。
   针对具体的自动驾驶路线图和标准，华为技术有限公司公司标准与产业发展部主任工程师李洋提出的建议主要有三个方面，一是路线图，不管是我们规划到2035年还是2045年，产业现在最关键的还是2025年，即最近几年的发展落地。路线图在制定方面，目标的可实现性，还要具有一定程度的牵引，其中牵引的作用这方面还需要深度再考虑一下。
   二是车路协同，需要车路网三方共同的发展，但实际上，它现在并不是一个很平衡完全协调的状态，可能需要通过车路协同这个系统，将三方的建设能够拉齐。
   三是标准方面，从车路协同整个体系来说，由于整个行业它有很多的相关的联盟或者是标委会，可能有一些相关的工作，具体它们之间如何实现协同也需要考虑。
   而对于自动驾驶相关标准的制定，盖世汽车也采访了自动驾驶领域的相关企业，他们对此也发表了各自不同的看法和建议。
   作为智能驾驶解决方案服务商和产品供应商，福瑞泰克智能系统有限公司副总裁李意欣表示，智能驾驶的前提是安全，行人和环境的共同安全是行业的共同使命。中国交通场景非常多元和复杂，城市管理者将决定出行行业的未来，在这个过程中我们行业上下游需要协同合力形成联盟来共同推动行业 标准的落地，更需要从驾乘者的角度思考我们需要什么样的交通环境可以实现更安全的出行和更智慧的城市。
   从自动驾驶测试验证的方面来看，目前，L3&L4自动驾驶测试验证的行业标准也尚未形成。
   亮道智能市场总监江南逸表示，行业和国家标准的推出，依赖于技术的成熟和市场的需求，否则很难设立统一的行业和国家标准。要实现自动驾驶的量产项目，车辆的感知决策的能力必须有统一的测试 标准。目前亮道智能也在积极参与到行业标准制定方的标准制定工作当中。
   她指出，从测试的角度来看，需要有统一的测试场景来评估自动驾驶的感知决策能力，目前在欧洲ASAM汽车行业标准协会牵头组织open系列的自动驾驶系列 标准，在国内，中汽中心、国汽智联等也在积极组织标准的制定。
   这一系列的标准当中，自动驾驶场景库标准是其中较为重要的标准之一，是自动驾驶测试中的一个重要环节，它是一定时间和空间范围内汽车驾驶行为与行驶环境的综合反映，亮道智能目前在欧洲加入ASAM，参与在场景库 标准课题研究中，通过提供自动化的场景提取软件，为标准制定提供工具。
   对于当前自动驾驶相关标准的现状，大众问问（北京）信息科技有限公司CEO张人杰则指出，现在国内大部分主要还是以智能网联汽车相关的 标准为主，而不是自动驾驶相关标准为主。这二者的区别很大，智能网联偏向于车路协同，自动驾驶偏向于单车智能。由于单车智能和车路协同结合在一起才能完成自动驾驶，最终这两个领域还是一个融合发展的趋势，但现在还是各有各的侧重点。
   在张人杰看来，最近自动驾驶的热度在下降，正处于一个变动的时间节点，或许再过几个月形势会更明朗一些。当这种过热的状态稍微降下来一点，反而会让产业更理智一点，从而去建立相应的法规政策以及这些行业 标准。
   小结
   近日，刚刚发布的《交通强国建设纲要》中也明确提到，“加强智能网联汽车（智能汽车、自动驾驶、车路协同）研发，形成自主可控完整的产业链”，此外也有提到“推广智能化、数字化”交通装备及成套技术装备。
   早在2016年，工信部就已经开始在上海进行智能网联汽车试点，并在北京、浙江、重庆、吉林、湖北等省市（直辖市）开展“基于宽带互联网的智能汽车和智慧交通应用示范”，大力推行自动驾驶测试工作；北京已经出台智能驾驶汽车与智慧交通应用示范5年行动计划，将在2020年底完成北京开发区内所有主干道路智慧路网改造；2019年5月举办第十一届中国汽车蓝皮书论坛上专门针对智能驾驶进行了讨论；而就在今年9月7日三部门联合启动车联网（智能网联汽车）和自动驾驶地图应用试点；以及9月16日，刚刚在上海东海大桥高速公路上多辆具备智能驾驶功能的汽车完成了我国首次在高速实际交通环境下进行的较大规模的智能网联汽车道路测试。
   而随着《智能网联道路系统分级定义与解读报告》（征求意见稿）的发布，中国自动驾驶道路分级也将很快有“标”可依。从我国在智能驾驶方面的布局，可以看到智能驾驶时代即将来临。
   正如中国公路学会理事长翁孟勇而言，2017年，十九大交通强国战略的提出，看见了中国车路协同自动驾驶的曙光，今年迎来了朝霞，很快会迎来朝霞满天。
   虽然汽车行业寒冬还未过去，但是在车路协同这个领域有春天。