学者说：大数据驱动“评路”“评车”

中国交通报社，在交通青年科学家精神传播平台上，策划主题：我亲历的交通科研这十年，邀请资深科研人员，围绕具体科研领域的攻坚克难，讲述从跟跑到并跑到领跑的求索故事、前沿思考，展现交通科研人为加快建设交通强国、实现科技自立自强作出的贡献。

自动驾驶研究

2011年年初，当我从荷兰代尔夫特理工大学回同济大学任职之际，发达国家掀起了新一波自动驾驶研究热潮。我的博士导师荷兰教授Henk van Zuylen，开始在鹿特丹港口研究无人驾驶小巴出行。美国首部自动驾驶地方法案在内华达州出台，允许自动驾驶汽车上公共道路开展测试验证。

而此时，我国一汽集团和国防科技大学共同研制的红旗HQ3，虽然完成了从长沙到武汉286公里的高速公路全程无人驾驶试验，但还处于实验室研究阶段。

“评路”

国内外自动驾驶企业迫切希望我国管理部门能尽快开放道路测试场景。但由于自动驾驶技术尚不成熟，我国道路交通场景又复杂多变，且尚无自动驾驶安全事故数据，如何评判测试场景复杂度，进而分级有序开放测试场景？这成为制约我国自动驾驶汽车在公共道路开展测试的瓶颈。

为突破困境，我和团队将道路划分成100—200米左右的小路段，采取现场踏勘、视频录像采集、无人机拍摄等手段，详细调查每个小路段的道路属性信息和交通流量、车辆组成、车速等交通信息，并根据自动驾驶车辆特征开展校核。同时，结合我国道路交通特征和司机驾驶行为习惯，综合评估道路等级与道路平整度等道路设施要素、交通流量与车速等交通要素、机非冲突等交通参与者要素、气候环境要素共四大类要素，以评估道路安全风险度为基本依据，划分自动驾驶开放测试道路环境为四类：即道路环境Ⅰ类（低风险）、道路环境Ⅱ类（一般风险）、道路环境Ⅲ类（较高风险）、道路环境Ⅳ类（高风险）。

基于此，我们建立了面向自动驾驶开放测试的道路环境分级SRAAV评估方法，编制了国内首个自动驾驶道路测试地方标准《自动驾驶开放测试道路环境分级规范》。从2018年3月首次在国内开放I类低风险公共道路5.6公里，到2021年年底，上海市已累计开放测试道路615条，总里程1289.83公里，实现四类风险道路全覆盖，可测场景达到了12000个。自动驾驶开放测试道路环境复杂度评估方法，是“评路”，这不仅在国内多个省市推广应用，更是被瑞典在哥德堡市进行了应用。

   “评车” 

优步、特斯拉等企业在开展道路测试过程中，自动驾驶事故频发。我们虽然有了开放测试道路环境复杂度评估技术，可以分级有序开放道路场景，却面临第二个困境：部分企业刚开展道路测试，就提出上高速公路测试、开展商业化试点等诉求。如何科学合理评估测试车辆驾驶能力，即“评车”，成为摆在行业面前的又一难题。

虽然可以让企业按照SRAAV评估方法，先在I类低风险的道路上开展测试，就如一个学生先上幼儿园或小学（I类低风险），但达到什么要求可以上初中（II类低风险）、高中（III类低风险），乃至大学（IV类低风险）呢？这就需要评判自动驾驶汽车的驾驶能力。我们支撑管理部门发布了《上海市智能网联汽车道路测试管理办法（试行）》，规定车企在测试过程中，需上传车辆ID、经度、纬度、速度与加速度、控制模式等不涉及企业商业秘密的有限字段数，以评估自动驾驶汽车的驾驶能力。同时，为了补充数据量，我们利用无人机与深度学习等技术捕获了自动驾驶车辆与社会车辆行驶轨迹。迄今为止积累了超过15亿条第一手具有公信力的官方自动驾驶测试数据，也是世界上绝无仅有的宝贵数据。

大数据驱动的“评路”和“评车”工具，助力上海自动驾驶在国内外开展了一系列开创性、引领性的工作。未来，这些工具将助推自动驾驶向减人化、无人化、商业化等深水区探索与实践，既可有力推动自动驾驶技术的发展和智慧交通体系的建设，又可助推上海打造世界级汽车产业集群，服务加快建设交通强国。

学者简介

涂辉招

同济大学交通运输工程学院教授、博导，城市风险管理研究院副院长，上海市智能交通标准化技术委员会副主任委员，交通运输部“交通青年科技英才”，同济大学“青年五四奖章”获得者。主要从事自动驾驶与智能交通、交通风险管理的基础及前沿课题研究与教学工作。