同濟(jì)大學(xué)熊璐：需要對智能駕駛汽車的可用性進(jìn)行測試評價

　　    3月31日，中國電動汽車百人會論壇（2023）在京開幕。會上，同濟(jì)大學(xué)教授、汽車學(xué)院副院長熊璐發(fā)表了主題演講。

　　    以下為演講實錄：

　    　尊敬的各位來賓，大家上午好！非常感謝百人會能夠提供這樣的機(jī)會讓我在這里分享我們前期做的一些工作和體會。剛才王首席和續(xù)首席分別從路和云的角度或者通信的角度分享了他們精彩的觀點(diǎn)，今天我主要講的是車的角度——車路云。車路云連起來之后才能叫車路協(xié)同。我們所有的車路協(xié)同也好、智能網(wǎng)聯(lián)也好最后落到載體上都是車，車方面其實也存在非常多的瓶頸問題，今天我要分享的是“智能駕駛汽車測試與評價”的關(guān)鍵問題。

　　    看一下我們目前智能駕駛應(yīng)用的現(xiàn)狀。

　　    可以看到，從美國加州車輛管理局2015—2022年間他們的自動駕駛汽車示范運(yùn)營的情況來看，報告的自動駕駛測試事故達(dá)543起，好像車子不多、事故不少。另外看看國內(nèi)，我們幾個主要的地區(qū)，北京、上海、廣州基本上各個自動駕駛企業(yè)的自動駕駛系統(tǒng)平均安全接管的平均里程大概都是在百公里要到3.5次，多的要到10次，就是說基本上可能每過十幾公里或者幾十公里就得接管一次。從這兩個數(shù)據(jù)看，我們可以知道的是，自動駕駛落地道路還很漫長。

　　    我們自動駕駛到底面臨著什么樣的問題？主要是這個方面。

　　    首先，安全性不足。這是一個自動駕駛汽車在做路測，很顯然漏檢了橫穿的行人，安全員接管。

　　    第二，缺少應(yīng)變。碰到違章停車的情況，結(jié)果自動駕駛汽車不會了，沒有辦法自行變道超越，也必須進(jìn)行接管。

　　    第三，規(guī)則感差。會自己超車了，但是越過了雙黃線。

　　    第四，變互低能。遇到了無紅綠燈的行人密集的路口，可以看到車子也不會了，無法實現(xiàn)與其他交通參與者的博弈，一直在那兒等待，也就是傻在那兒了。

　　    所以智能駕駛汽車真正落地還需要去解決可用性問題，雖然我們研發(fā)了這么多的自動駕駛汽車，但是實際不可用，到真實的道路場景下就不行了。

　　    從自動駕駛本身系統(tǒng)來看，它的功能極其復(fù)雜，面臨的環(huán)境也極其復(fù)雜，同時由于功能復(fù)雜、環(huán)境復(fù)雜，所以這個系統(tǒng)設(shè)計得極為復(fù)雜。我們說智能駕駛是個極端復(fù)雜性的系統(tǒng)，同時它的需求又是多元的、復(fù)合的，有可靠性、安全性、舒適性、智能性、交通和諧性的需求等等。在我們的系統(tǒng)和需求之間，必須要通過測試評價作為紐帶把它們連接起來。

　　    從另外一個側(cè)面大家可以想象到，智能駕駛系統(tǒng)開發(fā)得好不好其實很重要的就是它的測試工具行不行、它的評價指標(biāo)好不好，所以說完善的測試與評價體系是連接智能駕駛技術(shù)與需求的紐帶，也是智能駕駛研發(fā)過程中所必須要解決的關(guān)鍵問題。

　　    但是現(xiàn)在我們的智能駕駛汽車測試評價是怎樣的？在座有非常多的自動駕駛汽車的評價者，我們目前對自動駕駛的測評基本上沿用輔助駕駛的測試手段，汽車可能以某一個特定的車速比如50公里/小時、60公里/小時的定速，特定的時間給出一個假人或者假車作為交通參與者突然出現(xiàn)，測試它的反應(yīng)，這種測試的場景是非常簡單的，范圍是非常局部的，而且是孤立場景，這個工況也沒辦法滿足我們現(xiàn)在非常多的企業(yè)開發(fā)的L2+的輔助駕駛、甚至L3級別自動駕駛連續(xù)性的設(shè)計運(yùn)行范圍（ODD）的需求。同時智能駕駛是簡單的二元評價，通過或者不通過，沒有辦法去綜合反映智能駕駛的性能水平。最后，測試和評價實際是割裂的，沒有辦法系統(tǒng)、完整地去測評功能實現(xiàn)情況。所以我們認(rèn)為，應(yīng)該以智能駕駛系統(tǒng)的可用性為出發(fā)點(diǎn)建立一個系統(tǒng)、完整、進(jìn)階式的測評體系，這個是未來自動駕駛系統(tǒng)或者智能駕駛系統(tǒng)研發(fā)必須要解決的問題。

　　    所以我們提出智能駕駛汽車需要對它的可用性進(jìn)行測試評價，不是說簡單的通過與不通過。可用性，在這里我們可以用四個層面或者四個階段進(jìn)行能力劃分。

　　    首先，必須能夠?qū)崿F(xiàn)基本的行駛能力；其次，能夠達(dá)到我們的安全保障水平，就是達(dá)到一定的功能；再次，必須要有很好的智能性；最后，面向一些特定的場景或者工況必須能夠妥善去應(yīng)對。

　　    從這四個層級來看，我們需要去解決：一是解決怎么測的問題，就是我們得有場景的矩陣。二是解決怎么評的問題，就是我們的評價矩陣。

　　    這四個層級我下面展開講一下。

　　    我們從這四個層級來看：第一個，基本行駛能力，就是我們的功能層，就是自動駕駛汽車必須滿足基本的功能。第二個，安全保障水平，必須得達(dá)成一定的性能。第三個，綜合智能表現(xiàn)，也就是它必須得有足夠的智能。第四個，要實現(xiàn)類人的智能，達(dá)到人類的水平。

　　    簡單解釋一下基本的行駛能力：一是能變道，這樣一種設(shè)施，不管是HWP、或者NOA、AVP必須具備這個功能，我們把L2、L3都要做統(tǒng)一的測試。同樣，對安全保障水平性能層面，比如需要在動態(tài)的環(huán)境下變道，這是性能層面的。再進(jìn)一步，足夠智能，是否能在動態(tài)環(huán)境下選擇最佳的時機(jī)變道？這是考驗它是否足夠智能的。最后一個，如果作為人類的老司機(jī)，必須得對一些突發(fā)的情況進(jìn)行處理，比如說變道過程中突然爆胎了怎么處理。所以我們提出需要從這四個層面逐級去遞進(jìn)對智能駕駛汽車進(jìn)行測試和評價，不管對哪種功能，不同企業(yè)的自動駕駛功能都是必須要滿足的，所以我們就可以實現(xiàn)連續(xù)的、可以普適于各種各樣不同的自動駕駛功能的測試場景矩陣，這個可以去列我們整個場景矩陣的內(nèi)涵，基本功能層面的、性能層面的、智能層面的、內(nèi)容智能層面的。

　　    在基本行駛能力層面，我們需要建立基本的行駛能力，HWP的場景、NOA的場景、AVP的場景，需要滿足交通法規(guī)的符合性，列出了19類的交通法規(guī)的符合性，建立基本行駛能力的場景庫。

　　    在性能層面必須得考慮ODD（設(shè)計運(yùn)行范圍），不同的功能有不同的ODD，ODD內(nèi)的各種復(fù)雜環(huán)境行駛需要滿足什么。同時，我們的車輛必須得具備識別ODD邊界的能力，區(qū)域范圍識別、天氣條件識別、自身狀態(tài)識別等等，這都是自動駕駛汽車在性能層面需要去測試和評價的一些內(nèi)涵，我們的場景內(nèi)涵。

　　    接下來在智能層面，我們前面功能也好、性能也好，更多的是立足于單車的，性能層面，除了單車的自動駕駛能力之外，必須考慮到我們的車輛對于整個交通系統(tǒng)的影響，所以這個層面我們的價值不斷增多，而且場景交互會增高，所以這里面我們必須考慮，整個交通系統(tǒng)是不是符合通常人類駕駛員開的，考慮到別人的效率，不僅僅是考慮自己的效率，人具有社會性，自動駕駛汽車必須有社會性，具有交通的協(xié)調(diào)性、和諧性，我們需要構(gòu)建復(fù)雜的混雜交通場景去測試。

　　    在內(nèi)容智能這塊，比如智車故障、智車事故、交通檢查等等，碰到這些情況下怎么去妥善應(yīng)對，這是最后一個層級的場景。

　　    接下來是評價矩陣層面的，基本的行駛能力，我們可以是通過和不通過的二元評價，但是到安全保障水平方面，我們需要對場景的條件和安全性水平兩方面進(jìn)行評估，然后才能給出一個安全保障水平的評分。在綜合智能表現(xiàn)方面，我們必須要從單車的行駛到微觀的交互、到中觀的交通，就是不僅自己開的好，也要保障整個交通能夠順暢地通行，所以是一個綜合的評估。最后妥善應(yīng)對層面，我們需要有一個最小風(fēng)險達(dá)成程度的評價。

　　    所以這個評價層面我們可以用這樣一個SLAM串起來，尤其要強(qiáng)調(diào)第三層面的綜合評估。我們前期也發(fā)布了一些團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)，在上海我們率先發(fā)布國內(nèi)針對自動駕駛汽車交通的和諧性或者交通的協(xié)調(diào)性的地方標(biāo)準(zhǔn)，就是要考察自動駕駛汽車，不僅要自己開得好，而且得讓別人也開得好，所以這個評價矩陣是一個多維的。

　　    最后介紹一下，我們同濟(jì)大學(xué)和上汽集團(tuán)共建了智能網(wǎng)聯(lián)的測試試驗場，在里面做智能駕駛的綜合測試評價系統(tǒng)，我們希望將來的運(yùn)營場景是從孤立到連續(xù)、交通參與者是從單一到混雜、評價方法是從一維到多維、整個自主區(qū)域是從局部到整體，我們要構(gòu)建綜合的智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能駕駛汽車的測試評價體系。這是我們總體的測試網(wǎng)里智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試場的圖，接下來我們會設(shè)置連續(xù)的交通場景，設(shè)置各種各樣混雜的交通參與者，去真正實現(xiàn)在真實的條件下、真實的環(huán)境下，或者接近于真實的條件和環(huán)境下，對智能網(wǎng)聯(lián)汽車、自動駕駛進(jìn)行測試與評價。

　　    最后總結(jié)一下，我們認(rèn)為智能網(wǎng)聯(lián)汽車研發(fā)中，測試和評價是其中的瓶頸問題，也是關(guān)鍵問題。在這里我們需要把傳統(tǒng)的ADAS測評進(jìn)行徹底顛覆，要把評價體系從一維變成多維評價，把測試系統(tǒng)變成一個綜合交通場景里面的測試系統(tǒng)。

　　    我的報告到此結(jié)束，謝謝大家！