全球微速讯：现场实录 | 刘延：干线物流自动驾驶测试测评技术研究

2023年3月28日-29日，首届中国商用车论坛在湖北十堰举办。本届论坛由中国汽车工业协会、湖北省经信厅、东风公司和十堰市人民政府共同主办，以“应变 求变 谋变——共创商用车发展新局面”为主题，共设“1场闭门峰会+1个大会论坛+4个主题论坛”，旨在联合能源、交通、信息等各方力量，共同探讨商用车产业发展趋势，推动商用车高质量发展。其中，在3月29日下午举办的“商用车智能网联应用”主题论坛上，中国汽车工程研究院股份有限公司整车测评研究中心测评研究室主任刘延发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：

大家下午好！在开始讲这个之前，我先分享一下自己几个观点。第一个，高端的技术并不一定是好的技术，实用、好用、适用，能解决用户痛点的技术才是好技术。所以第一个部分我想分享下为什么干线物流需要自动驾驶技术。第二个部分，一个成熟的技术能在市场上得到全面的应用，并不完全取决于这个技术是否成熟，它还受国家政策、顶层设计、商业模式等诸多影响，所以第二部分想和大家交流下为什么在中国自动驾驶可以解决干线物流的痛点。最后，一个新技术的应用，需要在安全性、可靠性、稳定性上得到保证，最后也向大家汇报下在保障自动驾驶技术的应用上，我们做了哪些工作。

(资料图片仅供参考)

对于干线物流大的背景，我就简单介绍一下，公路货运是国家基础性、战略性的产业，也是社会经济发展的重要支撑，是保证产业链稳定供应的关键环节。但是在整个过程中，干线物流是中国物流的骨干行业，由中重卡所承担的运输是最重要的构成，同时这些物流公司也进一步加大了物流运输、货运运输的发展。

但是目前存在哪些问题呢？第一个问题，驾驶员人力成本高。大家对整个商用车生存环境并不陌生，目前来看并不好，一辆商用车运行的时间，每天在13到14个小时，要2-3个人，疲劳驾驶问题较为突出。第二个问题，商用车人力的老龄化非常严重。目前主要的驾驶群体在36岁到45岁之间，去年统计25岁以下的占比是在1.4%，愿意选择作为商用车司机的年轻群体越来越少。所以这就导致我们中国目前，在商用车领域司机的缺口大概在1000万左右。第二个就是成本，因为商用车作为一个生产资料而言，不光是购车成本，使用成本是所有商用车群体更关注的。包括人力成本、维修成本、燃油成本，还有过路费、保养成本，这和整个经济收益息息相关。还有一个就是安全问题，对于整个交通运输行业来说，商用车的交通安全事故一般都是大事故，其中占比最重要的就是人为因素，包括商用车司机的激进驾驶、疲劳驾驶、分心驾驶，这是造成交通事故的直接因素。据我们去年做的统计，重型货车出的事故，很多都是人为因素导致的。

综上所述，干线物流的三大需求是什么呢？一是成本，人力成本、油耗成本、使用成本等等。二是效率，能运行的时间越长效率更高。三是安全，这是一切的根本和出发点。

为什么自动驾驶可以带动商用车走出这个困局呢？，从19年的客车到21年的货车，交通部营运安全达标中对ADAS的强制性安全提出了要求，ADAS近几年在商用车的应用，在从商用应用到技术积累均为后期开展自动驾驶商用车奠定了良好的基础。现在商用车现在选择的路线都是L4，去掉了人作为驾驶主体的因素，所有因为人产生的成本、风险、安全等不良因素将会得到极大的改善。

所以这就是为什么自动驾驶技术可以在干线物流上得到非常良好的应用，因为它有直接的商业价值。

第一个，降低人力成本，解决驾驶员供给不足的问题，因为之前我可能需要两到三个人，因为你开四个小时之后休息，然后换另一个人开，如果是自动驾驶全面应用之后，可能需要的不是驾驶员，而是安全员，如果真的实现无人化之后，需要的是一个后端的监管员可以同时监控四五个车辆，这对人力成本的需求就极度降低了。

二是节约能耗，降低排放。在我们每年开展的中国商用车评选活动中，我们会邀请全国的商用车司机到现场去驾驶不同的商用车，去评定这个商用车的性能，舒适性、安全性，包括各种基本性能，我们也做过这个经济性的测试，发现非常有经验或者是驾驶技能非常好的驾驶员，开车的油耗相比于平均油耗节约9%，9%对于节省成本来说非常巨大。就像我们现在为什么发展电子后视镜，如果是自动驾驶技术的话，我们可以规避掉人在开车中一些不良的操纵系统，用自动驾驶去学习优秀的司机怎么去开车，在理论上至少可以达到节油的最大值。三是安全。刚刚提到所有的货运车辆，大部分的事故造成原因都是人的原因，尽可能地多开车、多营收是他们的核心目的，把人的问题规避掉了，就不存在所谓的疲劳驾驶，像超车导致的事故。通过后端的物联网，或者通过后端大平台的管理，实现整个车辆的调度，实现整个货运的提升，在保证整个安全的前提下。

当然刚刚提到的，自动驾驶怎么样才能让干线物流得到很好的应用，并不是取决于技术的本身，技术是前提，对于自动驾驶有四个方向，一是传感器系统。对于传感器来说这是自动驾驶的窗口，对于干线物流来说，所有的车速都是保持在高速状态下，时速80到100公里，它对传感器的要求提出的更高，如果对前方感知距离太低的话。二是高精度的横向感知。因为自动驾驶车辆在协同过程中不仅有纵向，哪些车辆如何去遵守交通规则，也对它横向精度提出了非常高的要求。除了对外界的感知之外，还要获取自身的未知的加速度的信息，当然对于这些高精度定位提出的四点挑战，要覆盖全部的高速，全场景的高精定位包括隧道等。我们需要探索低成本的硬件、有效的资源和高效的算法。三是安全性。我们要保证整个运行过程中绝对的高精度，并且它能持续、稳定，必须还要具备冗余安全。还有规划控制，我们前期获取了外部的信息之后，要做合理的控制。最后一个就是节油，因为我们在保证整这个车辆能稳定安全的前提下，实现最后收益的最大化，现在已经有很多技术在应用了，比如说PCC巡航动力系统，之前做过一个测试，包括戴姆勒做的一项测试，车辆可以通过地图预测前方的道路，根据道路不通调整车辆的状态，再加上车联网的辅助作用，根据整个道路情况，提出来一个最合适的巡航速度，来保证油耗最低。第二个就是节油，根据坡道的特性，预估在两到三公里内发动机有一个最合适的输出。

除了技术路线之外，在国家政策之下，中国自动驾驶市场从上游的传感器、零部件级别的供应商，到中游智能网联解决方案的供应商，到下游的主机厂和物流商，已经形成了比较好的生态链，这位后期开展自动驾驶商业化的落地提供了良好的市场基础，并且目前已经在码头和矿山得到了实际的应用。干线物流场景相对而言比较简单，应用起来所面对的长尾效应没有那么多，加上干线物流本身就具备巨大的商业价值，这些为自动驾驶干线物流的落地提供了一个良好保障。

第三个就是顶层设计，包括标准、法规、政策，最近几年国家出台了非常多的政策估计自动驾驶发展，去年交通部发布了关于营运车辆自动驾驶的管理规范，提出了鼓励自动驾驶在BRT、出租车、干线物流进行应用，工信部和公安部又相继发布了智能网联产品准入的指南管理意见和试点，这也是在为将来实现自动驾驶全面商业化落地的政策开了先河，为自动驾驶技术的发展路线提供了良好的指导。

在国家政策的推动下，很多城市开放了示范应用，包括北京、上海、重庆、长沙这些地方，每个地方根据自己的特色建立自己智能网联管理的规范，包括在地方上我们怎么能上牌，怎么拿到牌照，怎么开展应用，在哪些地方开展应用，事故责任归属主体是谁，所有的这些示范应用为实现商业化做前期的探索。工信部推出的试点和这些示范还有另外一个区别，因为示范相当于是在一个比较限定的范围内去开展整个自动驾驶的运营，试点在鼓励地方实现真正的商业化模式，从管理体制、准入体制以及运营方式上进行探索

最后，如何保证自动驾驶技术可以安全有效应用到不同的场景下。首先就是法规，对于智能网联汽车部委对企业也提出了安全的保障要求，从功能安全、软件升级等，同时对产品提出了三大过程六大测试的要求。

第一是建立了仿真测试。依托我们丰富的仿真场景库，包括标准法规场景、交通事故场景、自然驾驶场景等，可以为企业提供从SIL、HIL到VIL的仿真测试服务。

第二个是封闭场地测评。依据国家发布自动驾驶测试标准，对标国际一流的检验检测机构建立了相关能力，目以为客户提供标准规定的8大类32个自动驾驶场景测试，涵盖了交通场景的识别，包括典型的路况，还有车-车的交互，切入切出等。

第三个是开放道路测试测评。通过自动驾驶车辆在开放道路行驶，采集车辆行驶状态及外界交互进行测试。依托公司开发的开放道路系统，可以满足自动驾驶开放道路测试的各项性能及检测标准要求；

第四个就是网络安全测评，不单是涉及到车辆内部整车级的检测，包括无线通讯的检测，包括现在手机去开汽车锁一样，是手机信号传输到云平台，云平台下传到车。

第五个是软件安全的测评，目前我们可以为客户提供汽车远程软件升级安全测试服务，从咨询服务、测试服务、测试装备和数据分析提供全过程一体化服务保障能力， 满足合规性要求。

最后一个，功能安全与预期功能全测评，包括功能开发、危害分析、触发场景设计、数据分析、量化评价、测试能力以及基于ISO 21448标准的企业过程保障流程建立、产品设计开发、测试认证服务等。

以上就是我的介绍，谢谢各位。

（注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅）