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导读： 2006年你错过了笔记本电脑，2011年你错过了智能手机，2016年你将错过自动驾驶！  不管身处汽车行业、IT互联网，还是人工智能、机器人行业，你都能听到自动驾驶的各种新闻，其中最大的热点就是关于各种自动驾驶测试区，和各种自动驾驶演示测试活动。 这很正常。自动驾驶将历经四到五个阶段、才能进化到完全无人驾驶的时代。目前可以实用化的技术是高级辅助驾驶（ADAS），而高级自动驾驶（HAD）、完全无人驾驶（AD）等技术正在实验室和封闭半封闭测试区紧锣密鼓的进行。只有经过长期的测试认证，自动驾驶车辆才能为大众提供安全可靠的出行服务。长期而且复杂的测试验证过程是自动驾驶汽车开发必不可少的环节。 更具体的讲，自动驾驶测试包括软件在环（SIL）、硬件在环（HIL）、车辆在环（VIL）、场测、路测等环节。  天欧（TASS）的黄汉知总监认为：测试是一个V-Cycle，必然经历仿真->HiL->室内试验室->受控场地测试->公共道路测试这一历程。自动驾驶测试内容包括传感器、算法、执行器、人机界面等等各个环节，测试目的从应用功能、性能、稳定性和鲁棒性、功能安全、型式认证等等。 自动驾驶汽车的开发测试，需要大量的训练数据采集和标注工作。佐智汽车是一家致力于自动驾驶测试服务的公司，除了为国内多个测试区提供规划咨询服务，还建立了一支数千人的测试车队，致力于数据采集和道路测试。 如何有效采集数据，以及如何标记数据，是当前业界的一个热门话题。地平线机器人的余轶南博士认为：测试数据的简单标注可以自动化，复杂标注仍然需要大量人力。除了训练数据采集，一个全面的评测数据集和合理的评测指标也很关键。对于不同的任务，不同的技术阶段，需要有不同的评测指标和方法。 同济大学的专家认为：全世界都面临着自然驾驶采集的数据怎么用的问题，大家都知道非常重要，但怎么个重要法又说不出所以然，美国的SHAP2项目搜集了2PB的数据，也在网上公开让大家参与分析提供方法。首先要有标记和训练学习的工作，把环境关键因素提取出來，然后要有图像处理等方式提取与环境其他要素之间的时空关系，这样形成的数据就可以拿来分析建模了，算法开发和功能测评都可以用。 天欧黄汉知总监认为，自动驾驶汽车的实际道路测试有很大的局限性，需要用仿真测试来弥补。路测采集的数据用于LDW/FCW/BSD这类报警应用还说的过去；如果用于ACC/AEB/LKA这种有执行干预的应用，这些数据是无法用于调试加减速/转向这些干预功能和算法的。因为加减速/转向一变，采集数据没法跟着变。在很大一部分领域，比如LKA在不同转弯半径、车道宽度、车道标线形态的参数组合一下，就需要上千种场景，这个不如用仿真软件来实现。ACC/TJA在不同拥堵状态和车流速度、车流组合状态下、本车速度的场景参数组合一下，也有成百上千种组合，这也不如用仿真软件来构建。 以“面向自动驾驶，聚焦开发测试”为主题的“2016自动驾驶汽车开发及测试技术研讨会”将在2016年8月4-5日在上海虹桥宾馆召开。目前已有11位专家确认将在本次活动上研讨如何开展自动驾驶的测试和验证。 这些专家包括：
主题：基于模型的汽车自动驾驶产品开发和测试方法
主题：自动驾驶算法设计和原型开发：传感器融合案例
主题：基于ROS的无人驾驶系统及算法仿真（暂拟）
主题：汽车自适应巡航控制系统开发与性能测试
主题：先进的测试评估和数据支撑平台是智能网联汽车产业的重要环节
主题：基于深度学习的ADAS系统开发与评测
主题：道路数据采集与算法的开发、验证
主题：汽车智能感知系统的测试评价
主题：ADAS/自动驾驶测评系统 AEB系统的自主开发与验证
主题：基于硬件在环 (HIL) 的智能车ECU开发与验证 “2016自动驾驶汽车开发及测试技术研讨会”会务组联系方式 上海：赵志丰 电话：021-64873381 18702148304 北京：孙德运 |
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